中文口语语言处理国际会议ISCSLP为中文语音处理领域的知名国际会议,由国际语音交流协会中文口语处理专业委员会ISCA SIG-CSLP 主办,会上发布成果对中文智能语音的发展具有重要指导意义。
终于有时间更新语音识别系列了,之前的几篇: 语音识别系列︱用python进行音频解析(一) 语音识别系列︱paddlehub的开源语音识别模型测试(二) 语音识别系列︱paddlespeech的开源语音识别模型测试(三)
Demo视频:wukong-robot + Jetson + 3D 打印外壳打造的智能音箱(by 网友 @电力极客)
前几天在Python白银交流群【云何应住】问了一个Python处理语音消息识别的实战问题。问题如下:
INTERFACE 分享者:陈伟、李健涛 机器之心报道 参与:李泽南 3 月 12 日,搜狗正式在线上平台发布了「旅行翻译宝」。这款随身翻译设备结合了搜狗神经网络机器翻译、语音识别、图像识别等多项技术,不仅支持语音、图像翻译等多种翻译模式,还提供中英日韩俄德等 18 种语言互译。 在深度学习快速发展的今天,机器翻译系统的能力究竟达到了什么样的水平?机器翻译是否已经可以代替人类翻译?3 月 17 日,机器之心与搜狗共同举办的 INTERFACE 线下分享中,搜狗语音交互技术中心研发总监陈伟、搜狗 IOT 事
作为运动相机,必须要满足运动场景下的HANDS-FREE解放双手的操作,而语音则以用户最自然的方式,赋予用户直观,强大和自然的人机交互方式。
这一篇开始主要是开源模型的测试,百度paddle有两个模块,paddlehub / paddlespeech都有语音识别模型,这边会拆分两篇来说。 整体感觉,准确度不佳,而且语音识别这块的使用文档写的缺胳膊少腿的; 使用者需要留心各类安装问题。
vosk是一个开源语音识别工具,可识别中文,之前介绍过python使用vosk进行中文语音识别,今天记录下FreeSWITCH对接vosk实现实时语音识别。 vosk离线语音识别可参考我之前写的文章:
随着自然语言理解等技术的发展,对话机器人如今盛行,而基于此的智能音箱产品的发展也异常火热。
本文主要针对中文语音识别问题,选用常用的模型进行 离线 demo 搭建及实践说明。
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 阿里达摩院,又搞事儿了。 这两天,它们发布了一个全新的语音识别模型: Paraformer。 开发人员直言不讳:这是我们“杀手锏”级的作品。 ——不仅识别准确率“屠榜”几大权威数据集,一路SOTA,推理效率上相比传统模型,也最高可提升10倍。 值得一提的是,Paraformer刚宣布就已经开源了。 语音输入法、智能客服、车载导航、会议纪要等场景,它都可以hold住。 怎么做到的? Paraformer:从自回归到非自回归 我们知道语音一直是人机交互重
腾讯云AI团队联合腾讯优图、AILab、微信智聆、微信智言等实验室,帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案,助力各行各业的数字化和智能化转型。 5月,腾讯云神图、腾讯云OCR、语音识别、NLP推出全新功能;腾讯云慧眼、腾讯云神图人脸试妆、腾讯云神图人像变换、腾讯云神图自定义人像分割、腾讯云OCR、语音识别、NLP优化了核心性能。 腾讯云神图·人脸年龄变换 通过算法模型控制输入人脸图片的脸部肌肉紧致程度,肤质细腻程度,皱纹的多少,白发程度等年龄表达,生成从小孩到老年各个年龄平滑过渡的一系列图片,同时
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。
最近百度公布的数据显示,自1月25日春节假期以来,百度输入法日均语音请求量已破10亿次大关,再创行业历史新高。
[核心提示] 回顾地图的发展史,思考一下移动互联网时代的地图应用究竟走在了什么阶段?走进腾讯为你解读零流量地图的缘起和发展。 回顾地图的发展史,思考一下移动互联网时代的地图应用究竟走在了什么阶段?走进腾讯为你解读零流量地图的缘起和发展。 地图的缘起 如果经常去回顾一个产品的历史,就能对它有更本质更纯粹的理解。回顾一下地图的发展史,你会发现科技的进步是如此的迅速。从古代根据山海经绘制的粗糙地图,到现在的精准的电子地图,几乎是飞跃式的发展。最早的地图是圆形的,当时人类对世界地理的认知太过有限;然后地图由圆变
这次出手的,又是谷歌 AI 团队。刚刚,他们为旗下的一款手机输入法 Gboard (不要跟谷歌拼音输入法搞混了啊~)上线了新功能:离线语音识别。目前这一新功能,只能在其自家的产品 Pixel 系列手机上使用。
通讯、感知与行动是现代人工智能的三个关键能力,在这里我们将根据这些能力/应用对这三个技术领域进行介绍:
1、数据管理:特征存储、在线和离线特征;数据集管理、结构数据和媒体数据、数据标签平台 2、开发:notebook(vscode/jupyter);码头图像管理;在线构建图像 3、train:管道在线拖拽;开放模板市场;分布式计算/训练任务,例如 tf/pytorch/mxnet/spark/ray/horovod/kaldi/volcano;批量优先级调度;资源监控/告警/均衡;cron 调度 4、automl:nni、ray 5、推理:模型管理器;无服务器流量控制;tf/pytorch/onnx/tensorrt 模型部署,tfserving/torchserver/onnxruntime/triton 推理;显卡;负载均衡、高可用、弹性伸缩 6、infra:多用户;多项目;多集群;边缘集群模式;区块链共享;
2012 年,在深度学习技术的帮助下,语音识别研究有了极大进展,很多产品开始采用这项技术,如谷歌的语音搜索。这也开启了该领域的变革:之后每一年都会出现进一步提高语音识别质量的新架构,如深度神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络、卷积神经网络等等。然而,延迟仍然是重中之重:自动语音助手对请求能够提供快速及时的反应,会让人感觉更有帮助。
Maix-Speech是专为嵌入式环境设计的离线语音库,设计目标包括:ASR/TTS/CHAT
关于声音的需求,从始至终,都是很刚需的需求 。从语音芯片的演化就能看出很多的端倪,很多很多的产品他必须要有语音,才能实现更好的交互。而语音芯片的需求分类,其实也是很好理解的,从市场上常用的芯片产品特性,大概就能归类如下:
语音识别技术,也被称为自动语音识别,目标是以电脑自动将人类的语音内容转换为相应的文字和文字转换为语音。
飞桨语音模型库PaddleSpeech,为开发者提供了语音识别、语音合成、声纹识别、声音分类等多种语音交互能力,代码全部开源,各类服务一键部署,并附带保姆级教学文档,让开发者轻松搞定产业级应用!
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。
Sensory是嵌入式语音软件,或者说是边缘侧语音技术的行业和技术领导者,作为专注于边缘侧语音人工智能的厂商,Sensory可以用很多种技术方式和解决方案满足用户对隐私的关切。
内容概要:Apple 在 WWDC 2020 上发布了一款全新的 APP--Translate,官方表示该 APP 会成为最好用的翻译软件,试用后我们发现,Translate 的进步空间还很大。
百度开发了新的AI系统,名为同声传译和预期与可控延迟(STACL),百度声称这代表了自然语言处理的重大突破。
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。
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。
GPT-SoVits 是一款强大的支持少量语音转换、文本到语音的音色克隆模型。支持中文、英文、日文的语音推理。
场景描述:在全民抗击疫情时期,做好全面的防护是重中之重。电梯按键因为必须接触使用等原因,具有很高的潜在感染传播风险。为此,一家科技公司开发了「无接触式」方案,用语音控制来完成对电梯的呼叫和使用。
“AI+IoT”将是未来的风口,各种应用和商机将成井喷式增长,国内外各大互联网巨头早已提前布局AI+IoT的战略,这同时也是恩智浦的核心战略之一。AI+IoT技术的应用,大到汽车和电视,小到灯泡、闹钟,都可以使用AI的控制技术。
2020年的春节假期因为新冠疫情给所有人来了个措手不及,大量“云”服务被激活,作为在线沟通工具的输入法首当其冲,成为特殊时期接受考验的中坚力量之一,特别是语音输入能力,更是成为用户评价输入法是否好用的重要维度。
允中 假装发自 绿地中心 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 罗振宇:有没有人认为罗永浩是一个外行? 罗永浩:第一代硬件发布会的时候,有人说你懂个屁手机。我不懂人工智能,人家问,我就聊了。有人就说
在2019新品发布会上,这家成立20年的AI公司,一口气发布5款硬件,并对其核心的语音操作系统进行了升级。
识别延迟一直是设备端语音识别技术需要解决的重大问题,谷歌手机今天更新了手机端的语音识别技术——Gboard,重磅推出了一款端到端、全神经、基于设备的语音识别器,支持Gboard中的语音输入。通过谷歌最新的(RNN-T)技术训练的模型,该模型精度超过CTC,并且只有80M,可直接在设备上运行。
语言作为人类的一种基本交流方式,在数千年历史中得到持续传承。近年来,语音识别技术的不断成熟,已广泛应用于我们的生活当中。语音识别技术是如何让机器“听懂”人类语言?本文将为大家从语音前端处理、基于统计学语音识别和基于深度学习语音识别等方面阐述语音识别的原理。
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 还记得冬奥会期间和朱广权battle的AI手语主播吗? 现在,这样的手语数字人不仅要在小荧屏上工作,还能到火车站、银行、医院这些公共场所上岗了。 喏,通过这样一台看似普通的机器,AI手语数字人就能实时将语音或文字转化为手语,让听障人士与窗口工作人员无障碍沟通,词准率在96%以上。 这就是百度智能云曦灵刚刚推出的AI手语一体机,它能够直接部署在各种服务窗口,成为工作人员的实时翻译官。 其背后支持平台——AI手语平台也同步发布,它能进行实时手语直播,还可
素来被认为是“人脸识别独角兽”——或者更宽泛一点说,“计算机视觉独角兽”的依图科技,公布了他们中文语音识别技术的最新突破,以及令人瞩目的产业布局。
机器之心原创 作者:邱陆陆 10 月下旬,华为的 NPU AI 专用处理单元和 HiAI 移动计算平台亮相华为上海发布会,引起了诸多关注。在发布会上,余承东通过微软为华为开发的 Microsoft T
Google日前正式发布旗下云端语音识别API,支持80多种语言,也能辨识正体中文。而新版API加强了长版音频档的转录精准度,也新增支持WAV、Opus和Speex文件格式,且Google也宣称,新版
作者 | 陈孝良 责编 | 胡永波 目前来看,语音识别的精度和速度比较取决于实际应用环境,在安静环境、标准口音、常见词汇上的语音识别率已经超过95%,完全达到了可用状态,这也是当前语音识别比较火热的原因。 随着技术的发展,现在口音、方言、噪声等场景下的语音识别也达到了可用状态,但是对于强噪声、超远场、强干扰、多语种、大词汇等场景下的语音识别还需要很大的提升。当然,多人语音识别和离线语音识别也是当前需要重点解决的问题。 学术界探讨了很多语音识别的技术趋势,有两个思路是非常值得关注的,一个是就是端到端的语音识别
中国语音巨头科大讯飞2014年8月20日在北京召开规模宏大的发布会,展示语音技术最新成果、发布科大讯飞一揽子软硬件产品、启动讯飞超级大脑计划、宣布科大讯飞1亿元创业基金,并对表现突出的讯飞开发者进行了表彰,以鼓励更多开发者进入讯飞生态。科大讯飞董事长刘庆峰在会上做了近两个小时的演讲,并进行了大量的现场演示,为了演示智能语音车载系统,甚至不惜耗费巨资将一辆MPV轿车从场外吊入位于国际会议中心4层的场馆。台上还有一个模拟智能客厅,核心家电一应俱全。这场发布会耗资不少,一定程度表明科大讯飞高调拥抱智能硬件大潮的
---- 新智元报道 作者:张乾 【新智元导读】今天,科大讯飞翻译机2.0版本全网开售。新版本增加了摄像头和屏幕,能够对中文与33种国外语言进行即时互译,目前支持国内四川话、广东话、东北话、河南话4种方言,功能强大。胡郁说,讯飞做翻译不是要做一个产品、一项技术或者是一个服务,它是在建立在我们在技术创新,能够改变人类世界坚定信念下的一个长期事业。 下一步,超越专八。 4月20日,科大讯飞执行总裁胡郁在“科大讯飞翻译战略暨新品上市发布会”上宣布,讯飞翻译已经超越中国大学英语6级(CET6)水平。 CET
今天是1024程序员日,也是科大讯飞的1024开发者节,在合肥奥体中心,科大讯飞把它们的开发者节办成了演唱会的形式。
时至今日,语音识别已经有了突破性进展。2017年8月20日,微软语音识别系统错误率由5.9%降低到5.1%,可达到专业速记员的水平;国内语音识别行业的佼佼者科大讯飞的语音听写准确率则达到了95%,表现强悍。国内诸如阿里、百度、腾讯等大公司,也纷纷发力语音识别,前景一片看好。
AI 科技评论按:在近二十年来,尤其是引入深度学习以后,语音识别取得了一系列重大突破,并一步步走向市场并搭载到消费级产品中。然而在用户体验上,「迟钝」可以算得上这些产品最大的槽点之一,这也意味着语音识别的延迟问题已经成为了该领域研究亟待解决的难点。日前,谷歌推出了基于循环神经网络变换器(RNN-T)的全神经元设备端语音识别器,能够很好地解决目前语音识别所存在的延迟难题。谷歌也将这项成果发布在了官方博客上,AI 科技评论进行编译如下。
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