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增加对粤语、韩语支持,准确率提升10%,腾讯云发布专属语音识别模型

最新发布的模型不仅识别准确率得到大幅提升,同时也增加了对粤语、韩语的支持,后面会陆续开放对上海话等方言以及日语、泰语、印尼语等国外语言的支持。...正式发布金融行业专属模型,字准率业界领先 据了解,语音识别在金融行业应用场景广泛,但是实际场景下,很多用户都是使用方言在和外呼、客服机器人交流,加上金融领域有着大量的专有句式和词汇,市场上目前通用的语音识别模型存在识别不准的情况...基于这些的痛点,腾讯云AI团队与微信智聆联合打造了金融行业专属语音识别模型,这个模型的推出不仅能够有效解决上述难题,还在识别的准确率上得到大幅提升。...凭借自身在音视频领域数据的大量积累,腾讯云在业界率先推出了音视频领域专属语音识别模型,目前已在多家音视频领域直播平台和电商直播平台应用,经客户实测,识别准确率提升近10%。 ?...,开放了韩语、粤语的识别能力,后面会陆续开放对上海话等方言以及日语、泰语、印尼语等国外语言的语音识别能力。

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Text Scanner 「OCR文字识别工具」帮你识别图片上的文字!

图片中的文字无法识别怎么版?Text Scanner Mac版是一款强大好用的OCR文字识别工具,基于AI领先的深度学习算法,利用光学字符识别技术,将图片上的文字内容,直接转换为可编辑文本!...Text Scanner 「OCR文字识别工具」图片功能一、场景功能1、文本识别识别图像上的文字2、二维码识别3、手写识别4、身份证识别5、名片识别6、银行卡识别7、驾驶执照识别8、营业执照识别9 、...增值税发票10、表格识别二、准确识别自动准确识别图像,在各种场景中提供准确的图像识别技术,使您可以查看读写能力,提取所需内容,提高输入效率,并节省宝贵的时间。...三、【语言识别】支持中文、英语、法语、德语、日语、韩语、泰语、俄语、意大利语、葡萄牙语、西班牙语 等十多个语种专项识别,基本全球化。

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奇声(IQDubbing)-- 面向影视剧的AI配音技术

除了D轨外的ME轨就是国际声,配上泰语泰语的对白轨做成了泰语的配音音轨,国际声是配音的前提,但问题是很多片子没有国际声,或者是有却存在瑕疵。...除了Voice Conversion我们还运用其他技术包括声纹技术、人脸识别、人声分离等等。...首先是基于PPG,通过ASR在Speech里提取PPG,用解码器生成对应的目标语音;其次是非常朴素的ASR-TTS构架,用ASR文本识别出,再文本转语音直接合成。...中文与泰语情境下,MOS能达到4.0以上;音色丰富,除了支持中文、越南语、泰语外,还支持多年龄段多风格音色;高采样率,目前基本是32K采样,我们仍然在想办法继续提高声码器采样率。...(全文完) ---- ▼识别二维码或猛戳下图订阅课程▼ 喜欢我们的内容就点个“在看”吧!

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腾讯云文字识别之通用印刷体识别

在AI开放平台逐渐成熟的今天,你在谷歌里搜索一下通用印刷体识别,搜出来的第一个就是腾讯云的通用印刷体识别,你看一下: image.png 关于通用印刷体识别,你知道的,有多少?...你随便拿一本书的一页纸来拍一张,想识别出上面的文字,这就叫做通用印刷体识别。...你可以对比一下下面这张表: 【荐】通用印刷体识别 【荐】通用印刷体识别(高精度版) 通用印刷体识别(精简版) 适用场景 适用于所有通用场景的印刷体识别 适用于文字较多、长串数字、小字、模糊字、倾斜文本等困难场景...俄语、意大利语、荷兰语、瑞典语、芬兰语、丹麦语、挪威语、匈牙利语、泰语 中文、英文、中英文 中文、英文、中英文 自动语言检测 支持 支持 支持 返回文本行坐标 支持 支持 支持 自动旋转纠正 支持旋转识别...,返回角度信息 支持旋转识别,不支持角度返回 支持旋转识别,返回角度信息 欢迎使用它,然后来询。

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视频识别 动作识别 实时异常行为识别 等所有行为识别

大家好,我是cv君,很多大创,比赛,项目,工程,科研,学术的炼丹术士问我上述这些识别,该怎么做,怎么选择框架,今天可以和大家分析一下一些方案: 用单帧目标检测做的话,前后语义相关性很差(也有优化版),...当然可以通过后处理判断下巴是否过框,效果是不够人工智能的),高抬腿计数,目标检测是无法计数的,判断人物的球类运动,目标检测是有很大的误检的:第一种使用球检测,误检很大,第二种使用打球手势检测,遇到人物遮挡球类,就无法识别目标...开始 目前以手势和运动识别为例子,因为cv君没什么数据哈哈 项目演示: 本人做的没转gif,所以大家可以看看其他的演示效果图,跟我的是几乎一样的~ 只是训练数据不同 ​ ​ ​ ​ 一、 基本过程和思想

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爱奇艺多语言台词机器翻译技术实践

目前,爱奇艺已在多个国家布局,涉及多种语言的台词翻译,主要有泰语、越南语、印尼语、马来语、西班牙语、阿拉伯语等等语言,这就使得多语言翻译成为了迫在眉睫的现实需求。...6.增强容错能力 除了以上的探索优化之外我们刚才也提到了一点,就是我们的台词字幕有很大一部分是来源于OCR或者ASR识别的结果, 难免会出现一些词识别错误的问题,如果我们不进行特定处理有可能影响最后的翻译质量...图10:中文-泰语人称代词对应表 因此,我们做了一个融合视频场景信息的代词的语义增强。 首先我们通过人脸识别和声纹识别对齐台词和角色,通过这种对齐可以使得每一句台词定位到它所处的场景。...这种方式通过训练模型,使得机器能够识别这种标识以及里面的拼音,将其复制到对应的位置。...在泰语、印尼语、英语等语言中,我们自研的机器翻译已经接近于人工,而在马来语、西班牙语、阿拉伯语的翻译中,自研翻译甚至已经超过人工。

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智能识别方面主要进展 | 语音识别、OCR识别、图像识别、生物识别…… | 智能改变生活

识别与分类技术可应用于图像识别、医疗诊断、生物识别、信号识别和预测、雷达信号识别、经济分析,以及在智能交通管理、机动车检测、停车场管理等场合的车牌识别等很广泛的领域。...语音识别:语音识别行业现在似乎维持着最大的平衡,因为国内外各家的引擎识别率都基本在同一个水平线上,差不多达到了当前语音识别技术的极限,彼此之间差距不是那么明显。...国内著名的车牌识别产品主要有中科院自动化研究所汉王公司的汉王眼、北京文通科技有限公司的文通车牌识别系统等。 ? 虹膜识别:现代信息社会对精准识别的需求,呼唤更加不可替代的生物体特征,虹膜识别应运而生。...目前主要应用有证件识别、银行卡识别、名片识别、文档识别、车牌识别等。 ?...唇语识别:相较于前文提到的语音识别、车牌识别、人脸识别等难度更大,其很大程度上取决于语言的语境和对其的了解,而这些都只通过视觉来呈现的。

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【场景文字识别】场景文字识别

场景文字识别是在图像背景复杂、分辨率低下、字体多样、分布随意等情况下,将图像信息转化为文字序列的过程,可认为是一种特别的翻译过程:将图像输入翻译为自然语言输出。...场景图像文字识别技术的发展也促进了一些新型应用的产生,如通过自动识别路牌中的文字帮助街景应用获取更加准确的地址信息等。...在场景文字识别任务中,我们介绍如何将基于CNN的图像特征提取和基于RNN的序列翻译技术结合,免除人工定义特征,避免字符分割,使用自动学习到的图像特征,完成端到端地无约束字符定位和识别。...本例将演示如何用 PaddlePaddle 完成 场景文字识别 (STR, Scene Text Recognition) 。...任务如下图所示,给定一张场景图片,STR 需要从中识别出对应的文字"keep"。 ? 图 1. 输入数据示例 "keep" |2.

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智能识别图像识别采用了什么原理?智能识别图像识别有哪些应用?

,那么智能识别图像识别采用了什么原理?...智能识别图像识别有哪些应用? 智能识别图像识别采用了什么原理?...智能识别图像识别是通过图像的特征为基础从而达到识别结果的,每个图像都会有自己的特征,在完整的图像库里面就可以找寻出相同特征的图像。 智能识别图像识别有哪些应用?...智能识别图像识别这项技术虽然并没有完全成熟,但是基础的技术已经能够应用到很多方面的,那么智能识别图像识别有哪些应用?...关于智能识别图像识别的文章内容今天就介绍到这里,相信大家对于智能识别图像识别这项技术已经有所了解了,相信在未来的某一天人工智能的各种技术都会成熟的。

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调用 Baidu 语音识别接口识别短句

语音识别已经是很成熟的技术了,本文记录调用百度 API 实现语音识别的过程。...简介 百度语音识别的功能: 技术领先识别准确 采用领先国际的流式端到端语音语言一体化建模方法,融合百度自然语言处理技术,近场中文普通话识别准确率达98% 多语种和多方言识别 支持普通话和略带口音的中文识别...;支持粤语、四川话方言识别;支持英文识别 深度语义解析 支持50多个领域的语义理解,如:天气,交通,娱乐等。...,使识别结果的表现方式贴合表述,更加可懂 数字格式智能转换 根据语音内容理解可以将数字序列、小数、时间、分数、基础运算符正确转换为数字格式,使得识别的数字结果更符合使用习惯,直观自然 支持自助训练专属模型...音频重采样 语音识别需要将音频采样频率固定在 16k,如果当前音频不是 16k 采样率,需要重采样。 可以参考 修改 wav 音频采样率 测试音频 原神中的一段 音频 为例。

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实体识别(1) -实体识别任务简介

命名实体识别概念 命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER) , 是指识别文本中具有特定意义的词(实体),主要包括人名、地名、机构名、专有名词等等,并把我们需要识别的词在文本序列中标注出来...例如有一段文本:李明在天津市空港经济区的税务局工作 我们要在上面文本中识别一些区域和地点,那么我们需要识别出来内容有: 李明(人名)、天津市(地点)、 空港经济区(地点)、税务局(组织) 识别上述例子我们使用了以下几个标签...命名实体识别工具 Stanford NER:斯坦福大学开发的基于条件随机场的命名实体识别系统,该系统参数是基于CoNLL、MUC-6、MUC-7和ACE命名实体语料训练出来的 https://nlp.stanford.edu...支持命名实体识别。...用于对序列数据进行分割和标记,主要用于NLP任务,例如命名实体识别、信息提取和序列标注等任务。

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车牌识别(2)-搭建车牌识别模型

上一期分享了模拟生成车牌的方法,今天分享一下搭建要给简单的车牌识别模型,模拟生成车牌的方法参看:车牌识别(1)-车牌数据集生成 生成的车牌如下图 准备数据集,图片放在path下面,同时把图片名称和图片的车牌号对应关系写入到...y_train是长度为7的列表,其中每个都是shape为(n, # )的ndarray,分别对应n张图片的第一个字符,第二个字符....第七个字符 因为车牌是固定长度,所以有个想法,就是既然我们知道识别七次...,那就可以用七个模型按照顺序识别。...0.9915 - val_c5_acc: 0.9723 - val_c6_acc: 0.9212 - val_c7_acc: 0.9336 可见五轮训练后,即便是位置靠后的几位车牌,也实现了 93% 的识别准确率...,识别成功 chars = '' for arg in np.argmax(lic_pred, axis=1): # 取每行中概率值最大的arg,将其转为字符

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验证码识别,发票编号识别

这里最后做了一个发票编号识别的的案例: 地址:http://v.youku.com/v_show/id_XMTI1MzUxNDY3Ng==.html demo中包含一个验证码识别处理过程的演示程序,一个自动识别工具类库...最终的识别率: ?...图片字符的分割是验证码识别过程中最难的一步,也是决定识别结果的一步。不管多么复杂的验证码只要能准确的切割出来,就都能被识别出来。分割的方式有多种多样,对分割后的精细处理也复杂多样。...4.识别结果,依次将所得到的字符C拼接起来,得到的字符串就是该验证码的识别结果。 下面是验证码识别的具体流程: ?...发票编号识别 这个是基于aforge.net实现的,参考国外一位扑克牌识别的代码。 过程是先确定发票的位置,然后定位到发票编号,切出发票编号,调用自动识别类库识别数字,然后再将识别数据写到屏幕上。

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数字识别

上篇的内容最后一个案例代码,其实来自官方的手写数字识别案例教程,我自己基于里面的内容自己删减了一些。...这里主要讲一下里面的数据集,sklearn自带了很多数据集,在安装包的data里面,就有手写数字识别数据集。 虽说是数字识别,不过这个数据集里面并没有实际图片。...,不过识别前都会通过测试数据测试一下,先看看准确率怎么样,确定效果还不错,就可以用来测试没有见过的数字图片了。...如果将下面的数据(和训练的数据风格类似)转换成图片,再拿去识别是没问题的。...2.从图片文件夹中将所有数字图片读取出来 这里只是做了数字图片的读取,所以只能识别数字。 3.定义一个单张图片匹配的方法。

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