5月4日，有着最难语音识别任务之称的CHiME-6成绩揭晓：科大讯飞联合中科大语音及语言信息处理国家工程实验室（USTC-NELSLIP）在给定说话人边界的多通道语音识别两个参赛任务上夺冠。
没天总是不停的开会，会议内容又多又发散！音频文件整理困难，搜索不到终点，占用空间大，不利于分享和传达！
从图中可以看到，语言信号可以表示为一个d T的matrix。其中，d为向量的维度（不同的表示方法，维度不一样）， T为向量的个数。 同理，文本也可以表示为一个V N的matrix，N表示组成text的token（不同的表示方法，token的含义不一样）的个数，V表示token集合的大小（即token去重后的数量）。 语音信号的预处理通常采用重叠的稠密采样机制，通常T >> N。语音识别问题的输入输出都是matrix，输入vector及输出token的选取，不同的算法有不同的方式。整体来看，语音识别问题就是一个Seq2Seq的变换问题
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。
12月15日，由腾讯云主办的首届“腾讯云+社区开发者大会”在北京举行。本届大会以“新趋势•新技术•新应用”为主题，汇聚了超40位技术专家，共同探索人工智能、大数据、物联网、小程序、运维开发等热门技术的最新发展成果，吸引超过1000名开发者的参与。以下是小程序分会场的演讲内容，稍作整理，分享给大家。
金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI成精，“逼疯”程序员；AI做高数，成绩超过博士；AI写代码，成功调教智能体…… 看多了这种故事，你是不是也觉得，AI太卷了，要上天了。 今天回归本源，讲点不那么玄幻的。AI为什么会进化？底层其实没有秘密，无非是语言、视觉等几大基本功。 其中，语言能力对AI的智能水平有决定性影响。视觉研究怎么“看”，语言研究“听”、“说”和“理解”。 对人类来说，“听”、“说”、“理解”相加，基本等于思维能力，对AI，道理也差不多。 最近，咨询机构Gartner发布《
羿阁 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 逼近人类水平的语音识别系统来了？ 没错，OpenAI新开源了一个名为「Whisper」的新语音识别系统，据称在英文语音识别方面拥有接近人类水平的鲁棒性和准确性！ 不仅如此，对于不同口音、专业术语的识别效果也是杠杠的！ 一经发布就在推特上收获4800+点赞，1000+转发。 网友们纷纷对它意料之外的强大功能表示惊讶。 不仅是英文，有人用法国诗人波德莱尔的《恶之花》进行了语音测试，得到的文本几乎与原文一致。 OpenAI联合创始人&首席科学家Ilya S
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。
智能语音在近年一直是个很火的话题，商业应用也在不断增加，在10月10号的深蓝&大咖面对面活动中，我们邀请到了语音界大佬陈果果博士，针对目前语音领域问题进行分享与探讨。
Human Language Processing研究的内容根据输入输出的不同，可以分为如下6种
AI 科技评论按：语音识别技术历史悠久，早在上世纪 50 年代，贝尔研究所就研究出了可以识别十个英文数字的简单系统。从上世纪 70 年代起，传统的基于统计的 HMM 声学模型，N 元组语言模型的发明，已经使得语音识别技术可以在小规模词汇量上使用。在新世纪伊始，GMM-HMM 模型的序列鉴别性训练方法的提出又进一步提升了语音识别的准确率。最近 5-10 年间，随着深度学习的快速发展，算力的快速增长，数据量的急速扩张，深度学习开始大规模应用于语音识别领域并取得突破性进展，深度模型已经可以在干净标准的独白类音频上达到 5% 以下的错词率。此外，端到端的模型可以轻松的将各种语言揉合在一个模型中，不需要做额外的音素词典的准备，这将大大推动业界技术研究与应用落地的进度。
雷锋网 AI 科技评论按：语音识别技术历史悠久，早在上世纪 50 年代，贝尔研究所就研究出了可以识别十个英文数字的简单系统。从上世纪 70 年代起，传统的基于统计的 HMM 声学模型，N 元组语言模型的发明，已经使得语音识别技术可以在小规模词汇量上使用。在新世纪伊始，GMM-HMM 模型的序列鉴别性训练方法的提出又进一步提升了语音识别的准确率。最近 5-10 年间，随着深度学习的快速发展，算力的快速增长，数据量的急速扩张，深度学习开始大规模应用于语音识别领域并取得突破性进展，深度模型已经可以在干净标准的独白类音频上达到 5% 以下的错词率。此外，端到端的模型可以轻松的将各种语言揉合在一个模型中，不需要做额外的音素词典的准备，这将大大推动业界技术研究与应用落地的进度。
当我们测试语音识别相关的系统，衡量性能是非常重要的，一般语音识别准确性最常用的度量标准是字错误率，比如录音笔中的转写功能或者输入法语音输入等等，其实就是语音识别提供的服务，因此也需要测试相关的指标。
【新智元导读】微软语音识别技术24年老将黄学东近日被评为“微软全球技术院士”，成功摘下这一微软技术的“桂冠”。 黄学东于1993年加入微软。1995年，黄学东最终把洪小文也拉入微软。黄学东还曾在Bing工作，一直跟随沈向洋博士。接受新智元的专访时，他谈到了去年微软对话语音识别词错率低至5.9%背后的故事。 同时，黄学东认为语音识别的下一个大难关是语义理解，目前看来最有希望的路线是 LSTM + Attention。 黄学东，微软语音识别技术 24 年老将，IEEE/ACM 双科院士，微软深度学习工具包CNT
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。
编者按：本文原作者 Cindi Thompson，美国德克萨斯大学奥斯汀分校（University of Texas at Austin）计算机科学博士，数据科学咨询公司硅谷数据科学（Silicon Valley Data Science，SVDS）首席科学家，在机器学习、自然语言处理等领域具有丰富的学术研究和产业界从业经验。AI 研习社编译。 作为 SVDS 研究团队的成员，我们会经常接触各种不同的语音识别技术，也差不多见证了语音识别技术近几年的发展。直到几年之前，最先进的语音技术方案大多都是以语音为
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。
首先需要安装 speech 库，直接pip install speech就好了。 speech.input() 这一行代码就可以实现语音识别，第一次使用需要配置一下。
【新智元导读】 微软语音识别研究团队在黄学东的带领下，去年将语音识别的单词错误率降至5.9%，又在最近降至5.1%。在本次专访中，我们讨论了语音识别错误率百分之几的小数点在研究和实际应用上的意义。黄学东认为，从研究角度来说，这个意义十分重大，即便是0.1%的差距，无论是运算量还是时间，耗费都是巨大的。 达到人类水平，超越人类水平，人工智能研究领域的突破性进展。 以上赞誉被给予了微软最近的语音识别研究成果：其语音识别研究团队在黄学东的带领下，去年将语音识别的单词错误率降至5.9%，又在最近降至5.1%。 从研
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 一个成立不到两年的团队，两个初入职场的新人，杀入顶会挑战赛能拿下怎样的成绩？ 时限是，10天。 近日，全球语音顶会INTERSPEECH 2020「口音英语语音识别挑战赛」结果公布，一支名叫「大耳朵图图喵喵喵」的团队摘下了两大赛道的第二名和第三名。 参赛选手是这位： △大耳朵图图本喵 啊不，其实来自他们当中。 说起网易有道与AI语音技术相关的产品，大家或许都不陌生，比如丁磊多次安利、上市都带着的有道词典笔…… 相比在市场上取得的认可，许多人
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1962年IBM推出第一台语音识别机器以来，语音识别科学已经走了很长一段路。这已经不是什么秘密了。
论文题目：CIF: Continuous Integrate-and-Fire for End-to-End Speech Recognition
这次分享介绍了在研究方面的一系列新的方法和改进，主要是语音识别，语音识别，声纹识别，以及TTS，在落地应用方面，语音识别中心为多个腾讯的产品有技术支持的输出，如腾讯听听和企鹅极光盒子，也在语义解析、语音控制、语音合成方面等方面，融合其他的合作伙伴的先进技术。
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。
导语 数据万象（Cloud Infinite，CI）处理平台涵盖图片处理、内容审核、音视频处理、智能语音、内容识别、文档预览等各项存储云原生能力，其中智能语音围绕“声音”提供多元化内容服务，在通勤导航、智能家居、网络K歌、虚拟社交各场景下为用户提供助力。 上班路上，红灯之前，午饭时间，谁没有点张开小耳朵听听音频的需求呢？ 比如以小王的普通一天举例，这也是千千万万当代年轻人的现状，可以看到从早到晚都有丰富的音频活动，娱乐工作生活面面俱到，横跨数个产品，多个行业，软硬件之间来回跳跃，当然小王能在如此多的活
这一篇文章其实是参考了很多篇文章之后写出的一篇对于语言模型的一篇科普文,目的是希望大家可以对于语言模型有着更好地理解,从而在接下来的NLP学习中可以更顺利的学习. 1:传统的语音识别方法: 这里我们
今年 2 月，中国人工智能公司出门问问联合西北工业大学推出了全球首个面向产品和工业界的端到端语音识别开源工具 ——WeNet。
语音识别是现在很多人都想了解的概念，其实语音识别就是将语音转换成文字。目前的需求还是蛮大的，尤其是会议纪要、演讲采访、音频文件整理成文字等场景，使用需求非常大。
选自Awni 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、路雪 深度学习应用到语音识别领域之后，词错率有了显著降低。但是语音识别并未达到人类水平，仍然存在多个亟待解决的问题。本文从口音、噪声、多说话人、语境、部署等多个方面介绍了语音识别中尚未解决的问题。 深度学习被应用在语音识别领域之后，词错率有了显著地降低。然而，尽管你已经读到了很多这类的论文，但是我们仍然没有实现人类水平的语音识别。语音识别器有很多失效的模式。认识到这些问题并且采取措施去解决它们则是语音识别能够取得进步的关键。这是把自动语音识别（
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，例如按键、二进制编码或者字符序列。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。
whisper的核心功能语音识别，对于大部分人来说，可以帮助我们更快捷的将会议、讲座、课堂录音整理成文字稿；对于影视爱好者，可以将无字幕的资源自动生成字幕，不用再苦苦等待各大字幕组的字幕资源；对于外语口语学习者，使用whisper翻译你的发音练习录音，可以很好的检验你的口语发音水平。 当然，各大云平台都提供语音识别服务，但是基本都是联网运行，个人隐私安全总是有隐患，而whisper完全不同，whisper完全在本地运行，无需联网，充分保障了个人隐私，且whisper识别准确率相当高。
“没想到我的中文语音测评分数竟然还没有英文高，看来我要好好练习一下自己的普通话发音了。” 1月9日，在腾讯2019微信公开课PRO展区，智聆口语评测体验现场受到参会者的“团宠”，黄色的屏幕前围满了跃跃欲试的参会者，都想测试下自己的中英文发音水平。“这是我第一次体验AI口语评测。之前觉得只有参加那种专业口语测评考试才有机会体验到，现在通过微信小程序就很简单的完成了。而且，单词、句子、段落、自由说、情景对话等评测模式一应俱全，还有不同维度的打分，对英语口语训练挺有帮助。”来自深圳的孙小姐在微信小程序上
DeepSpeech是国内百度推出的语音识别框架，目前已经出来第三版了。不过目前网上公开的代码都还是属于第二版的。
想一下未来50年或者100年，您的孙子或者孙子的孙子，是否还会花费人生中十几年甚至几十年的时间学习一门外语，甚至还学不好？
常会遇到有些 PDF 是扫描版的无法复制（豆丁网上的），有些网页（极客时间）也限制了复制功能。这时候要复制，通常情况下只能手动去打，很浪费时间对吧。当然也可以使用一些 OCR 识别软件，但要么付费要体积很大，不方便。
选自Mozilla 机器之心编译 参与：刘晓坤 Mozilla 对语音识别的潜能抱有很大期望，但这一领域目前仍然存在对创新的明显阻碍，这些挑战激发这家公司启动了 DeepSpeech 项目和 Common Voice 项目。近日，他们首次发布了开源语音识别模型，其拥有很高的识别准确率。与此同时，这家公司还发布了世界上第二大的公开语音数据集，该数据集由全球将近 20000 人所贡献。 开源语音识别模型：https://hacks.mozilla.org/2017/11/a-journey-to-10-word
无声的世界里，你只要动动嘴唇，就可以被识别出说了什么、甚至被转化为语音，是不是很智能便利、同时又颇为惊悚？ 今年12月，第四届世界互联网大会，搜狗发布唇语识别技术，也系业内首次公开演示。其背后的商业逻辑是什么？这项技术发展到什么地步了？ 一、为什么要做唇语识别 搜狗语音交互技术中心负责人陈伟首先回顾了搜狗在语音交互方面的发展历史——早期搜狗于移动时代主要做两件事——输入法与搜索。后来进入智能时代，设备由手机变为IOT设备，人与智能硬件之间的连接也变为搜狗知音引擎这样的自然交互引擎，而硬件、信息，或更深度
语音合成标记语言的英文全称是Speech Synthesis Markup Language，这是一种基于XML的标记语言，可让开发人员指定如何使用文本转语音服务将输入文本转换为合成语音。与纯文本相比，SSML可让开发人员微调音节、发音、语速、音量以及文本转语音输出的其他属性。SSML可自动处理正常的停顿(例如，在句号后面暂停片刻)，或者在以问号结尾的句子中使用正确的音调。
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
本文对中科院宗成庆、张家俊团队完成、被 AAAI-20 录用的口头报告论文《Synchronous Speech Recognition and Speech-to-Text Translation with Interactive Decoding》进行解读。
今日凌晨，Facebook AI研究中心宣布开源语音识别工具包wav2letter！这是一款简单高效的端到端自动语音识别（ASR）系统，wav2letter 实现的是论文 Wav2Letter: an End-to-End ConvNet-based Speech Recognition System 和 Letter-Based Speech Recognition with Gated ConvNets 中提出的架构。 16年11月，Facebook的三位研究者Ronan Collobert, Chri
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。
选自svds 作者：Cindi Thompson 机器之心编译 参与：李泽南、Smith 目前开源世界里存在多种不同的语音识别工具包，它们为开发者构建应用提供了很大帮助。这些工具各有哪些优劣？数据科学
这是“AI国家队”科大讯飞正在探索的新路。与互联网不同，在人工智能领域中，To C业务反而未经大范围开拓。
最近Bot这种虚拟机器人成为了国际新热点，但于有些人而言，它们已经做了十几年。 席卷全球的Bots风让语义识别渐渐浮出水面 长期以来，语音交互领域的公司，我们对语音识别的公司（诸如科大讯飞，云之声，思必驰）非常熟悉，但对于只专注于其背后更深一个层次的语义识别公司却知之甚少，当然这并不是我们孤陋寡闻，而是语义识别的属性决定它会更多地躲在背后干实事。 以本次在贵阳数博会发布2.0平台的小i机器人CEO袁晖的比方为例，“当用户对Siri讲一句话时，语音识别分析出这句话说的是什么，语义识别分析出这句话是什么意思。语
那么，智能时代跟FreeSWITCH什么关系呢？严格来说，其实没什么关系。你看，我今天又标题党了。
9月，知文NLP、人脸融合、语音识别等3款产品推出全新功能，文字识别推出新解决方案。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。
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