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智能语音扩展数字化服务

广义上来讲智能语音技术有各种各样的定义,以上是常见的一些热门的场景。语音识别,刚才罗老师也分享了部分内容。语音合成是文字变成语音,这部分我们后面会详细展开。...自然语音处理,本质来看是在语义层面上做了一些工作。 我们继续往下展开,语音识别刚才罗老师提了很多了,我们就不多讲了,这些技术和环节串起来就是语音识别的框架和结构。...因为语音识别讲的比较多,后面我们转到其他的主题,下一个阶段我讲一下语音合成。语音合成更大程度上是一门艺术。...首先是语音输入法,按住这个键,然后是语音提醒,5分钟以后我要打一个电话,帮我记录一下,或者提醒我喝口水,用简单的输入做语音的提醒功能,相信很多人用到。...微信里面说话,比如说我收到大一段语音以后,我在开会,长按语音键上面有一个按纽,上面有一个转文字,就会把你刚才收到的语音材料转成文字的形式,在不方便听语音的情况下一样实时接受信息的效果。

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VS Code多语言笔记本扩展插件 Polyglot Notebooks

早在2022年12月12日,微软就发布了VS Code的多语言笔记本扩展插件 Polyglot Notebooks,所使用的引擎为....在2019年,微软通过创建支持C#、F#、PowerShell等.NET语言的Jupyter核心,将.NET带入Jupyter生态系统,而微软所开发的Polyglot Notebooks,则进一步扩展Notebooks...Polyglot Notebooks扩展插件使用.NET技术所开发的.NET Interactive引擎,由于该引擎可充当笔记本中不同编程语言的核心,因此使得Polyglot Notebooks能够顺畅以多种语言进行开发...安装 Polyglot Notebooks是一个 Visual Studio code 扩展。...而微软把 .NET Interactive 引擎让 Jupyter Notebook 可以支持 C#, F#, SQL 等语言,让 Notebook 可以支持多语言的编写) 使用 Polyglot Notebooks

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倪捷:智能语音扩展数字化服务

1.png 广义上来讲智能语音技术有各种各样的定义,以上是常见的一些热门的场景。语音识别,刚才罗老师也分享了部分内容。语音合成是文字变成语音,这部分我们后面会详细展开。...4.png 因为语音识别讲的比较多,后面我们转到其他的主题,下一个阶段我讲一下语音合成。语音合成更大程度上是一门艺术。...首先是语音输入法,按住这个键,然后是语音提醒,5分钟以后我要打一个电话,帮我记录一下,或者提醒我喝口水,用简单的输入做语音的提醒功能,相信很多人用到。...微信里面说话,比如说我收到大一段语音以后,我在开会,长按语音键上面有一个按纽,上面有一个转文字,就会把你刚才收到的语音材料转成文字的形式,在不方便听语音的情况下一样实时接受信息的效果。...附件如下: 倪捷 智能语音扩展数字化服务.pdf

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Common Voice开源语音识别数据集项目范围再扩大,开始建立多语言数据集

Common Voice项目旨在创建开源语音识别数据集,Mozilla宣布它正在扩大此众包项目,以加入更多语言。...该项目与亚马逊,谷歌,苹果和微软等正在开发的专有语音识别技术形成了对比。上述巨头正在大力投资于语音助理,但各自的数据集均由公司自己拥有。...今天,Mozilla正式开始收集另外三种语言的语音数据:法语,德语和威尔士语。目前也正在准备收集另外40种语言。 很明显,语音将成为技术的下一个重要平台。...随着语音识别AI革命的兴起,为开发机器学习模型的技术人员提供多语言数据集是必要的。...“语音技术的民主化不仅会降低全球创新的障碍,更打破了信息获取的阻碍。”

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Sensory&SYNTIANT合作发布边缘侧超低功耗多语言语音交互解决方案

不仅如此,该解决方案亦支持基于语音的身份识别(voice-based user identification)。 语音控制和语音交互越来越成为全球消费者的共同选择。...与Sensory的合作将其人工智能语音算法与Syntiant半导体技术相结合,为消费者带来多语言语音命令库并可为任何应用定制开发。...不仅是语音唤醒,亦可支持包括声音事件监测,环境声检测,以及传感器分析等多种功能。...Sensory的嵌入式人工智能语音软件与Syntiant神经网络技术相结合为双方打开了新的市场,如语音,视觉和自然语言处理等(voice, vision and natural language processing...Sensory开创性的将神经网络技术应用于嵌入式语音识别,目前嵌入其技术的消费类电子产品已经超过30亿台。

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世界最大的多语言语音数据集现已开源!超40万小时,共23种语言

博雯 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 最近,Facebook开源了目前世界上最大的多语言语音数据集,VoxPopuli: ? 这一数据集共涵盖了23种语言,时长超过40万小时。...其中,每种语言都有9000到18000小时的无标签语音数据。 此外,还包括了共1800小时,16种语言的转录语音数据,以及17300小时,15种目标语言的口译语音数据。...因此,Facebook基于能量的语音激活检测(VAD)算法,将完整音频分割成15-30秒的短片段。 最终得到没有太多的数据不平衡,也不需要调整数据采样策略的数据集。 因此非常适合多语言模型的训练。...这时的语音段落平均时长为197秒,再利用语音识别(ASR)系统,将其细分为20秒左右的短片段。...因此,Facebook使用了语音识别(ASR)系统在句子层面上对齐源语音和目标语音。 在域外环境的半监督学习下具有通用性 那么这一数据集用起来到底怎么样?

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