电脑已经成了我们生活和工作中不可缺少的一个工具，特别是工作中，不知道大家会不会在电脑上进行录音转文字的操作？今天小编特意抽出一点时间给大家演示一遍吧！有兴趣的小伙伴们可以试试哈！
作者 | Rina Diane Caballar 译者 | Sambodhi 策划 | 刘燕 在程序员群体中，有这样一群特殊的群体 — 盲人程序员。盲人程序员依靠屏幕阅读器、盲文显示器等帮助编写代码。而对于那些患有手部疾病的程序员来说，他们没法用键盘，该怎么编程呢？ 从语音到代码：当今有两种领先的语言编程平台，它们提供了不同的方式来向计算机“朗诵”代码。其中一个叫做 Serenade，有点像数字助理：它允许你描述你正在编写代码的指令，而不要求你必须逐字逐句地口述每条指令；另一个叫做 Talon，它提供了对每
AI 科技评论按：语音到文字的转换是语音研究领域的重要课题。自引入神经网络的方法以来，语音识别正确率有了长足的进展，也为苹果 Siri、亚马逊 Echo、科大讯飞语音输入法等等实际产品提供了生长的土壤。面对算法识别总还是比人类要差一些的现状，微软刚刚发布一篇博文公布了自己的最新成果，达到人类水平已经不是梦想。AI 科技评论编译如下。 2016年，微软语音和对话研究团队对外公布了一则里程碑性的消息，他们在 Switchboard 数据库的对话语音识别任务中达到了人类的一致性水平，这意味着他们的系统识别对话中文
安装使用“法官助手” 开启“语音录入”智能模式 “本院认为，公民享有生命健康权，公民、法人由于过错侵害他人财产人身的，应当承担民事责任……”12月26日，在禄丰法院交通事故类审判团队法官办公室，一名法官在技术人员的指导下使用法官语音助手，对着话筒用语音书写判决书。只见话音刚落，立即被转换为文字显示在电脑上。禄丰法院加快智慧法院建设步伐，近日为全院28名入额法官安装了32寸宽屏电脑和法官语音助手，并在两个数字法庭安装了庭审语音助手，开启了智慧法院“左看右写、语音录入”的工作模式，标志着该院在智慧法院建设上
点击两下esc按键，恢复esc弹起状态 esc按键接触不良，不服气的按着esc看一看你能否拖动文件
作者 ｜ 刘燕 Nuance 已是没落的语音识别巨头，微软欲花 160 亿美元买下它，这笔交易值吗？ 1微软拟斥资 160 亿美元收购 Nuance 北京时间 4 月 12 日，根据彭博社的报道，微软正在就收购全球最大语音识别公司 Nuance Communications Inc. 进行深入谈判。据悉，微软可能愿意为收购这家公司支付高达 160 亿美元（1049 亿元人民币）的收购价格。 报道称，两家公司之间的谈判“正在进行中”，尚未最终敲定。CNBC 援引知情人士消息称，交易可能最早于周日签署，最早于周
语音识别（speech recognition）技术，也被称为自动语音识别（英语：Automatic Speech Recognition, ASR）、电脑语音识别（英语：Computer Speech Recognition）或是语音转文本识别（英语：Speech To Text, STT），其目标是以电脑自动将人类的语音内容转换为相应的文字。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。
在人工智能产业中，应用层是一个极大的部分，是人工智能技术最终的目的地。除了机器人、无人机和无人驾驶等硬件产品之外，人工智能的软件应用在单独商业化的同时，也在为这些硬件产品提供服务，像智能家居的语音控制
【新智元导读】苹果正在开发专门处理 AI 相关任务的处理器——Apple Neural Engine。苹果已经考虑将照片应用中的面部识别、一部分语音识别以及 iPhone 的键盘预测功能卸载到该芯片中。将一些任务卸载到专门针对苛刻的 AI 处理任务设计的专用模块中，可以显著提高苹果的硬件性能，尤其是电池性能。新消息可能在 6 月份即将举行的年度开发者大会上正式发布。 在 AI 领域，苹果起步很早。2011年，苹果就推出了 AI 软件 Siri，可以让用户使用语音命令来操作智能手机。 现在，这家电子巨头正在把
本视频上半部分为天猫精灵、小米智能音箱、叮咚智能音箱的简单测评；下半部分为CSDN创始人蒋涛对目前语音交互技术及趋势的一段精彩点评。 AI 滔滔是CSDN旗下一档关于科技类的评论节目，内容涵盖当下的科技热点内容，欢迎广大科技爱好者关注。 提示：文末有送书福利 作为消费级AI应用的首个载体，智能音箱今年特别的火。 但故事却要从2014年说起，当时亚马逊在其官网上低调的上线了一款智能音箱Echo，它搭载了Amazon 自家的智能语音助手Alexa，外形和普通的蓝牙音箱没有太大的区别，也没有显示屏，
随着人工智能产品在生活中的渗透率越来越高，其中技术的发展也成为了众人关心的重点所在。作为人机自然交互的基本途径之一，近期以来，语音识别的发展不可谓不快速。 当下，诸如科大讯飞、百度等多家企业声称，其研发的语音识别技术已经达到了97%的准确率。而在日前，谷歌研究员公开表示其语音识别的错误率（将一个词语从语音转录成为文字时的错误率）自2012年以来已经降低了30%以上……纵观过去的2016年，谷歌、苹果和微软等多家科技巨头都公布了自己在语音识别上的进展和突破，而在接下来的时间里，语音识别也将是2017年的发展重
网易科技讯 8月30日消息，福布斯网站对加盟百度人工智能实验室的吴恩达进行了专访。文章指出，招纳吴恩达，体现了百度希望通过研发世界一流技术，将自身打造为世界前列的创新型公司的愿景。在以下访谈中，吴恩达透露了他将如何帮助百度实现这一愿景。 以下为文章主要内容： 今年5月百度在硅谷创立了人工智能实验室，并将吴恩达纳入麾下，任命为百度首席科学家。作为斯坦福大学计算机科学教授，吴恩达曾是Google Brain项目的负责人，并联合创建了在线教育初创企业Coursera。让百度成为国际化企业的发展规划中，吴恩达不失
Skype前几天推出了实时语音翻译的预览版，让用户可以跨越语言的障碍畅快交流。今天我们就来聊聊微软是如何做到这一点的。 Skype 的翻译系统主要分三步：首先，把你的实时语音转换成文字；然后，再把文字翻译成另一种语言的文字；最后，把文字转换成语音。其中，识别实时语音并转换成文字一直是最棘手的部分。 图像处理和语音识别是深度学习发展的两个主要方向。近几年来，由于深度学习的进步，语音识别依靠深度神经网络（deep neural networks）也取得了不少进展。神经网络在八十年代就已出现，但真正开始焕发光芒
《经济学人》近日刊登文章，称计算机在翻译、语音识别和语音合成上都获得了很大的进步，但它们仍然不了解语言的含义。以下是原文内容： “对不起，戴夫，恐怕我不能这样做。”电影《2001：太空遨游》里，电脑“
本期谈谈 《虚拟私人助理》相关的内容。 我们先大致看下人工智能10大细分行业的典型应用： 1、深度学习／机器学习： 预测数据模型与分析数据的软件平台； 垃圾邮件检测； 金融诈骗检测； 2、自然语言处理： 语音识别； 智能客服； 智能化软件帮助系统； 智能化知识管理系统； 智能企业形象代表； 智能导游； 智能查询系统； 3、计算机视觉／图像识别： 面部识别软件； 基于内容的图片检索； 智能交通； 医疗计算机视觉和医学图像处理； 军事探测和导弹制导； 无人驾驶环境检测； 4、手势控制： 电脑手势指令系统； 游
人工智能技术中，语音识别与图像识别最先实现商业化。不过，照目前情况看来，不管是语音识别还是图像识别，C端似乎都是其商业化进程中难以触碰的一个点。 就在昨天，谷歌的社交软件Allo被爆出将在本周上线，值
如今，很多大公司都会利用神经网络来完成一些模拟人类思维的任务。 最初实现的任务是语音识别，但是现在IBM的超级电脑沃森（Watson）及其他各种各样的神经网络正在不断实现各种认知过程，从诊断疾病到象棋、扑克以及围棋游戏，再到沃森计算系统，机器都战胜了人类。事实上，IBM已将一项名为CognizeR的扩展添加到了R数据库语言，从而使程序员能直接使用沃森的认知计算功能。 美国国际数据公司（IDC）的研究主任Dave Schubmehl指出：“神经网络技术已显著提升了各种各样的技术，有了神经网络，现在的语音识别要
当Google使用16000台机器建造了一个可以正确识别出YouTube视频中是否有猫的仿真“大脑”时，这就标志着人工智能（AI）技术迎来了一个转折点。这种新兴的AI算法需要应用大量的计算机数据，常被称为“深度学习”。Google仿真大脑号称比现有的图像识别系统的精准度高出了两倍。 纽约时报在2012年写到，这项研究代表着新一代的计算机科学可以被利用来降低计算机成本以及提高了大型数据中心计算机集群的可用性。并可以给不同领域带去巨大进展，例如感知、语音识别、以及语言翻译等方面。 事实上，在过去两年，微软发
正当你认为弄明白了机器学习…..bang！又一个科技新词出现了。 深度学习 虽然它看起来可能只像另一个所有新的创业公司都在用的硅谷流行词语，深度学习实际上已经取得了一些令人惊讶的进步。我们将在这讨论一些介于科幻与现实之间的东西。 我们找到了深度学习专家吴恩达，并让他来解释什么是深度学习和我们应该期望它如何在2016年改变世界。 什么是深度学习？ 深度学习是机器学习的一个子领域，本质上是指尝试去比对神经网络（同样让你大脑工作的机制）。通过比对这些神经网络，我们可以重新创造出人脑工作时一些相同的过程。 其目标
AI（Artificial Intelligence）就是人工智能，它是研究人的智能的，并且进行模拟和延伸的新兴科学技术。
语音识别中有两种技术分别是ASR和NLP，ASP是将语音识别转换成文本的技术，而NLP是自然语言，是理解和处理文本的过程，相当于解析器。
随着互联网时代的进步，智能产品逐渐配备了更加多元化的功能应用、更加丰富的内容资源,用户在使用语音相关的功能时，越来越多的需求需要向智能产品用户提供更便捷的操作体验，语音转换成文本，语音识别是人工智能领域极为重要的前沿技术，实现快速、高效、准确的语音识别及控制，实现智能行业内全新的便捷操作模式。
问题导读 1.什么是机器学习？ 2.机器学习可以来做什么？ 3.机器学习技术可以被应用于哪三种不同方式？ 这篇博客文章由微软研究院的杰出科学家John Platt所撰写。作者简单地介绍了机器学习技术，并将其分为数据挖掘、统计工程、人工智能三种应用途径。最后，以对抗恶意软件、建立搜索引擎、赋予电脑视觉听觉这三种具体事例加以解释。 大家好，我是John Platt。在微软，我从事于建立和使用机器学习技术(略称ML)的算法，至今已有17年之久。因为机器学习技术最近变得非常流行，所以经常有人问我：“
https://itunes.apple.com/cn/app/id1243368435
提到智能技术大家首先联想到的就是人工智能、大数据、云计算、物联网等。而很多人对这些名词间的关系模棱两可。因此有必要首先介绍下其间的联系。 为了便于读者理解，这里不 引用每个名词的通用定义，而采用通俗易懂的方式进行解释。人工智能从狭义角度讲就是以 CNN 卷积神经网络为代表的模型算法， 具体的应用图像识别和语音识别。
中国疫情已经持续几个月了，前段时间经过全国人民的辛勤付出，疫情得到了控制，在这段时间里大家都窝在家中，为了让这段时间过得有意思，所以就有很多朋友选择在各平台发布制作的短视频（包括作者）。为了让视频更加丰富多彩，可以给自己的视频添加字幕，网上也有很多付费网站都支持语音文件转字幕，为了不花钱，终于找到了一个很实用的方法分享给大家。
其中，声学模型主要描述发音模型下特征的似然概率，语言模型主要描述词间的连接概率；发音词典主要是完成词和音之间的转换。 接下来，将针对语音识别流程中的各个部分展开介绍。
随着智能家电、穿戴设备、智能机器人等产物的出现和普及，人工智能技术已经进入到生活的各个领域，引发越来越多的关注。那么，人工智能目前都应用在哪些领域，运用了怎样的技术原理呢？
曾在谷歌大脑实习的视觉搜索创业公司Clarifai CEO马修·塞勒称：“谷歌的一切都由机器学习驱动。”国外媒体近日撰文揭秘重塑谷歌帝国的人造大脑。文章指出，3年前创建的谷歌大脑项目表现越来越抢眼，其
继推出维吾尔语、粤语识别，近期，捷通华声联合中国民族语文翻译局，推出藏、彝、蒙、朝鲜语语音识别技术，为藏族、彝族、蒙古族、朝鲜族同胞的日常办公、沟通交流提供语音识别服务。 民族语言识别 为企事业单位办公、民众交流提供便利 灵云语音识别技术，已广泛应用于国内的企事业单位会议、公检法、医疗等领域。 通过应用灵云藏、彝、蒙、朝鲜语语音识别技术，少数民族企事业单位可以应用语音识别技术，识别日常工作会议发言，快速生成会议记录;地区公安、检察、法院等政法机构可以应用语音识别来转写办案过程中的讯问发言，快速生成办案笔录;
已经在语音和语言技术领域耕耘了30年，取得多个突破性进展的微软全球技术院士 (Technical Fellow)、首席语音科学家黄学东先生如此说道。
在波士顿的Re-Work深度学习峰会上，高通公司的人工智能研究员Chris Lott介绍了他的团队在新的语音识别程序方面的工作。
智能化浪潮席卷全球，智能音箱则成巨头标配智能单品之一，特别在亚马逊Amazon Echo率先取得成功，让智能音箱成为当下最热门的智能硬件，从美国的谷歌和苹果等巨头相继推出自家音箱，到国内BAT、科大讯飞、京东、小米等大型玩家参与，还有出门问问、喜马拉雅等中小玩家，国内局面可以用百箱大战来形容，但与该热度形成鲜明对比的是智能音箱的价格，甚至不足100元都能买到。这里到底是为什么？
随着 AI 的不断发展，我们前端工程师也可以开发出一个智能语音机器人，下面是我开发的一个简单示例，大家可以访问这个视频地址查看效果。
平时我们都会在电脑上查些资料，所以电脑真的方便了我们的生活和工作很多，于是呢对于电脑的操作了解的越多，对我们的生活和工作也是好处越多的。那么大家平时会在电脑上进行图片转文字的操作吗？这是小编新学到的一个新技能，分享给大家吧！
高通公司人工智能研究人员表示，该公司正在研制用于智能终端的语音识别系统，通过综合采用循环神经网络和卷积神经网络，该系统语音识别准确率可达95%。
我今天演讲主要分四个部分，第一个是分享语音识别概述，然后是深度神经网络的基础；接下来就是深度学习在语音识别声学模型上面的应用，最后要分享的是语音识别难点以及未来的发展方向。
自2017年开始，“AIoT”一词便开始频频刷屏，成为物联网的行业热词。“AIoT”即“AI+IoT”，指的是人工智能技术与物联网在实际应用中的落地融合。当前，已经有越来越多的人将AI与IoT结合到一起来看，AIoT作为各大传统行业智能化升级的最佳通道，已经成为物联网发展的必然趋势。本场chat我们一起学习什么是AIoT，如何入门AIoT开发，在人工智能物联网时代来临之前做好知识储备。
语音识别正在「入侵」我们的生活。我们的手机、游戏主机和智能手表都内置了语音识别。他甚至在自动化我们的房子。只需50美元，你就可以买到一个Amazon Echo Dot，这是一个可以让你订外卖、收听天气
大数据文摘作品 记者：谭婧 如果说PC时代的搜索引擎成就了谷歌，造就了这家当今世界最大的数据公司，那么随着智能产品的普及，谁先用现象级产品掌握了语音的入口，谁就将成为AI时代的赢家。 而在今天，没有哪个入口能比得上月活用户即将达到10亿的微信。 亚马逊Amazon Echo、苹果Apple HomePod、谷歌Google Home “语音转换文字对（微信）用户来讲是很刚需的场景。”微信智聆技术团队告诉大数据文摘记者。确实，相比用“手”和“眼睛”，以及其他以手机和电脑为媒介的操作，“语言”无疑是人类最自
明星机器人初创公司 Figure，携手 OpenAI 发布令人震撼的全新机器人演示。短短几周内，自 3 月 1 日宣布获得 OpenAI 等巨头投资后，Figure 迅速融合了 OpenAI 的前沿多模态大模型技术。这一突破让我萌生了一个大胆想法——自制一个由大模型加持的玩具，姑且叫他 Figure 3000 吧。
20世纪以来随着电子技术的不断发展，以及人类对于自身的不断了解，机器人的研究也在不断的深入。现阶段能做出外表接近人类的机器人，走路接近人类的机器人……但这些都属于很前沿的领域，研究门槛高，实际的商业用途不是很广，所以大多还停留在样品阶段，走进市场的很少。随着互联网和智能手机的大潮，嵌入式处理器正在完成以前台式处理器做不到的事情，于是乎机器人现阶段又被重新定义。在现在的消费领域，某些配备智能处理器和具有互联网功能的产品也被成为了机器人，下面列举一些成熟产品的例子： 下图是两款国内厂家生产的机器人的产品，属于
Venture Scanner 追踪了 957 个人工智能公司，横跨 13 种类，总共融资额达到了 47 亿美元。以下的 15 张表格总结了人工智能当下的状况。 1、人工智能市场总览 我们把人工智能
翻译|王昱森 余彦瑶 校对|赵娟 ◆ ◆ ◆ 导读 在最近Vox Media的编程大会上，微软联合创始人比尔盖茨称人工智能为“计算机科学界，人人都想要摘下的圣杯”。盖茨回顾了语音识别和电脑视觉技术在过去五年里的快速发展，同时指出“梦想终于要成真了”。而一旦这成为现实，科技投资者就需要识别出市场中主要的趋势和玩家。首先，让我们来了解一下人工智能产业的10大惊人事实。 1. 2020年市值达到50.5亿美元 全球第二大市场研究咨询公司Markets and Markets预计，由于媒体、广告、零售、金融和
语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，(ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。 语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别技术车联网也得到了充分的引用，例如在翼卡车联网中，只需按一键通客服人员口述即可设置目的地直接导航，安全、便捷。
AI 科技评论按：随着神经网络的研究和应用越来越多，人们也越发地认识到神经网络所需的计算力近乎于无底洞 。如果说高校实验室和一般爱好者在耐心等待之外办法不多的话，大公司们要面对的则是“做还是不做”的问题。 英特尔、英伟达、微软、谷歌这几年为了“做”，都有哪些举动呢？纽约时报的这篇文章可以带我们看看这一变化的梗概。AI 科技评论编译如下，有删改。 最近人们希望电脑能做的事情越来越多。电脑要跟人对话，要能认出人脸，也要能认出路边的小花，再过不久还要给人类开车。所有这些人工智能都需要极高的计算能力，即便当下最
该项目其实也并不是完完全全由笔者开发的，而是一个同学在做毕业设计的时候给我的。正好可以供我研究一下。
语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词汇量。现代语音识别系统已经取得了很大进步，可以识别多个讲话者，并且拥有识别多种语言的庞大词汇表。 语音识别的首要部分当然是语音。通过麦克风，语音便从物理声音被转换为电信号，然后通过模数转换器转换为数据。一旦被数字化，就可适用若干种模型，将音频转录为文本。 大多数现代语音识别系统都依赖于隐马尔可夫模型（HMM）。其工作原理为：语音信号在非常短的时间尺度上（比如 10 毫秒）可被近似为静止过程，即一个其统计特性不随时间变化的过程。 许多现代语音识别系统会在 HMM 识别之前使用神经网络，通过特征变换和降维的技术来简化语音信号。也可以使用语音活动检测器（VAD）将音频信号减少到可能仅包含语音的部分。 幸运的是，对于 Python 使用者而言，一些语音识别服务可通过 API 在线使用，且其中大部分也提供了 Python SDK。
对攻击语音识别系统的研究表明，某些隐藏的语音命令人类无法听见，但是这些声音却可以控制系统。在最近的一些实验中，研究者设计了一个完全听不见的攻击：DolphinAttack，通过将人声负载在高频载波上，可以通过Siri使iPhone发起FaceTime通话。
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