当我们使用像Skype、QQ这样的工具和朋友流畅地进行语音视频聊天时，我们可曾想过其背后有哪些强大的技术在支撑？本文将对网络语音通话所使用到的技术做一些简单的介绍，算是管中窥豹吧。 而通过网络流量监控工具，我们可以发现采用类似QQ等IM软件进行语音通话时，流量为3-5KB/s，这比原始流量小了一个数量级。而这主要得益于音频编码技术。 所以，在实际的语音通话应用中，编码这个环节是不可缺少的。目前有很多常用的语音编码技术，像G.729、iLBC、AAC、SPEEX等等。 3. 下面我们就逐个说说实际网络语音对话系统中额外用到的技术。 1. 回音消除 AEC 现在大家几乎都已经都习惯了在语音聊天时，直接用PC或笔记本的声音外放功能。 综合上面的概念模型以及现实中用到的网络语音技术，下面我们给出一个完整的模型图： ? 本文是我们在实现OMCS语音部分功能的一个粗略的经验总结。
当我们使用像Skype、QQ这样的工具和朋友流畅地进行语音视频聊天时，我们可曾想过其背后有哪些强大的技术在支撑？本文将对网络语音通话所使用到的技术做一些简单的介绍，算是管中窥豹吧。 而通过网络流量监控工具，我们可以发现采用类似QQ等IM软件进行语音通话时，流量为3-5KB/s，这比原始流量小了一个数量级。而这主要得益于音频编码技术。 所以，在实际的语音通话应用中，编码这个环节是不可缺少的。目前有很多常用的语音编码技术，像G.729、iLBC、AAC、SPEEX等等。 3. 下面我们就逐个说说实际网络语音对话系统中额外用到的技术。 1. 回音消除 AEC 现在大家几乎都已经都习惯了在语音聊天时，直接用PC或笔记本的声音外放功能。 综合上面的概念模型以及现实中用到的网络语音技术，下面我们给出一个完整的模型图： 本文是我们在实现OMCS语音部分功能的一个粗略的经验总结。
为企业提供极具性价比的语音识别服务。被微信、王者荣耀、腾讯视频等大量内部业务使用，外部落地录音质检、会议实时转写、语音输入法等多个场景。
随着AR技术的不断发展，语音转文字在音频场景的应用不断成熟。 本期腾讯云大学大咖分享邀请腾讯云高级工程师程君，将介绍以微信的语音转文字技术为基础的GME语音消息功能，并通过一个demo实践让大家快速了解GME的语音消息的功能。 本次分享目录： 1、GME语音消息支持的应用场景 2、语音消息的技术实现 3、语音消息功能开发实战 1. [vle2zsngla.png] 2.7 语音转文字 语音转文字主要是用深度学习的技术来实现的。 腾讯云大学大咖分享邀请行业技术大咖，为你提供免费、专业、行业最新技术动态分享。
语音合成技术原理 语音合成（text to speech），简称TTS。将文字转化为语音的一种技术，类似于人类的嘴巴，通过不同的音色说出想表达的内容。 将计算机自己产生的、或外部输入的文字信息转变为可以听得懂的、流利的汉语口语输出的技术。 （2）韵律建模 为合成语音规划出音段特征，如音高、音长和音强等，使合成语音能正确表达语意，听起来更加自然。 （3）语音合成（核心模块） 根据韵律建模的结果，把处理好的文本所对应的单字或短语的语音基元从语音合成库中提取，利用特定的语音合成技术对语音基元进行韵律特性的调整和修改，最终合成出符合要求的语音。 当然，这就涉及到分词的技术，要把复杂的句子断成合理的词序列。另外，为了追求更好的效果，还有进化到以常用句子为单位来录音了。当然，这就得需要更大的工作量了，因为你需要读单字、词、成语、句子等等。
小编说：在语音识别技术的实现过程中，有一个会大大影响设计的语音识别技术是“语音打断”，即你是否允许用户打断系统说话。 本文选自《语音用户界面设计：对话式体验设计原则》 语音打断功能常用于交互式语音应答（IVR）系统，从而用户可以随时中断系统。 而使用热词技术之后，系统只会在播报信息时识别少数几个关键词，例如“下一条”和“上一条”。当用户说话时，系统不会像一般的打断模式一样立刻停止播报。 一些语音识别引擎允许你通过设置语音终止超时时间来配置语音端点检测功能。语音终止超时时间是指在系统判定用户说完之前，用户说话时可暂停的时间长度。 但在一个完全基于语音的系统中，你可以采用“即时”帮助。有一个来自Volio 创建的iPad 应用程序的例子，它使用了预录的视频（http://bit.ly/2hcpvv4/）。
AI预测 近日，微软（亚洲）互联网工程院宣布率先推出新一代的语音交互技术：全双工语音交互感官（Full-duplex Voice Sense），与既有的单轮或多轮连续语音识别不同，这项新技术可实时预测人类即将说出的内容 米家生态链Yeelight语音助手 在日本市场，小冰凛菜(りんな)也已通过该技术实现在直播平台中的落地，首个车载智能项目也已开始路试，微软计划于未来六个月内，完成该技术在更多产品线中的覆盖 语音交互模式对比图 在小冰技术交流会上，微软小冰全球研发负责人、首席架构师周力在披露了部分技术特征： （1）边听边想：预测模型，现在无需等待用户把一句话说完，再进行语音识别，现在可以听到语音后就会提前预测用户的完整意思 另外人工智能能否主动引导抛出新话题，提供新内容，打破沉默是重要特征；还有随着全双工语音交互技术的普及，和人类一样的非对称对话模式。 语音交互是对话式人工智能及智能硬件设备的基础之一。全双工语音交互技术的应用，有望实现用户体验的下一次飞跃，并成为人工智能语音交互的新“标准配置”。
本课程以GME做“活化酶”，将详细介绍以微信语音转文字技术为基础的GME功能，带你告别文字的苍白，激发AR活性，让你的生活瞬间充满“胶原蛋白”。 随着AR技术的不断发展，语音转文字在音频场景的应用不断成熟。 本期腾讯云大学大咖分享邀请腾讯云高级工程师程君 为大家分享将介绍以微信的语音转文字技术为基础的GME语音消息功能，并通过一个demo实践让大家快速了解GME的语音消息的功能。 目前负责腾讯云游戏多媒体引擎GME的技术方案设计与研发工作，致力于打造功能更完善、接入更简单的语音组件。 课程大纲： · 1、基于微信语音转文字的语音消息原理介绍 · 2、语音消息的技术实现及后台的全球链路优化 · 3、语音消息功能开发实战 [dna51w39c8.png] ---- 课程问卷 为了给广大开发者提供最实用
与人工智能一起，语音技术将从根本上改变人和机器的关系，给下一代软件创造巨大价值。 向语音的转移 自2011年苹果推出Siri以来，语音技术已经取得了长足发展。 这就可以解释，为何全球最大的科技公司向语音技术进行了大笔投资。语音技术带来了平台和用户界面的改变，这足以媲美此前的网页和智能手机，而不同之处仅仅只是，用户向语音的转移不需要任何训练。 很快，我们就能创建人工智能全息伴侣，例如《银翼杀手》中的乔伊。乔伊由Wallace Corp制造，可以成为“你想看到的全部一切”。 借助语音技术，人工智能还可以像人类医生一样给病人提供安慰。 对语音技术融资的分析 根据我们的分析，对语音创业公司的投资正在加速。 这尤其值得关注，因为语音技术代表着范式转换。如果欧洲希望在下一代技术发展中建立自己的地位，欧洲的创业者和投资人需要快速做出响应。 挑战 语音技术领域最大的挑战之一是隐私保护。
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。 随着计算机技术的飞速发展，人们对机器的依赖已经达到一个极高的程度。语音识别技术使得人与机器通过自然语言交互成为可能。最常见的情形是通过语音控制房间灯光、空调温度和电视的相关操作等。 接下来对语音识别相关技术进行介绍，为了便于整体理解，首先，介绍语音前端信号处理的相关技术，然后，解释语音识别基本原理，并展开到声学模型和语言模型的叙述，最后，展示我司当前研发的离线语音识别demo。 1前端信号处理 前端的信号处理是对原始语音信号进行的相关处理，使得处理后的信号更能代表语音的本质特征，相关技术点如下表所述： 1、语音活动检测 语音活动检测（Voice Activity Detection , VAD）用于检测出语音信号的起始位置，分离出语音段和非语音（静音或噪声）段。
语音识别技术与其他自然语言处理技术如机器翻译及语音合成技术相结合，可以构建出更加复杂的应用，例如语音到语音的翻译。 常用的技术有三种：动态时间规整(DTW)、隐马尔可夫（HMM）理论、矢量量化（VQ）技术。 1、动态时间规整(DTW) 语音信号的端点检测是进行语音识别中的一个基本步骤，它是特征训练和识别的基础。 HMM方法现已成为语音识别的主流技术，目前大多数大词汇量、连续语音的非特定人语音识别系统都是基于HMM模型的。 可以相信，半导体和软件技术的共同进步将为语音识别技术的基础性工作带来福音。 就自适应方面而言 语音识别技术也有待进一步改进。 很显然这极大地限制了语音技术的应用范围，目前，要在嘈杂环境中使用语音识别技术必须有特殊的抗嗓(NoiseCancellation)麦克风才能进行，这对多数用户来说是不现实的。
年：Ephraim和Malah提出基于最小均方误差短时谱幅度估计的语音增强算法； 随后随着DSP发展，相继出现：最小均方（LMS）自适应滤波语音增强算法、基于短时谱（STS）估计的语音增强法、基于小波变换的语音增强算法 二、语音信号特征以及语音信号模型 1.语音信号特征 语音生成过程与发音器官的运动过程密切相关。例如元音发音是气流不受口腔的阻碍发出的，辅音实在口腔阻碍气流时发出的音。 语音增强中可以利用浊音的明显周期性来区别一直非语音噪声。 2.语音信号模型 为了用计算机定量对语音信号进行模拟和处理，建立了语音发声模型 ， 语音增强信号模型 1）语音发声模型 Av和Au分别为浊音和清音的激励幅度 2）语音增强信号模型 表达式为 2）噪声对消法（自适应滤波技术） 需要采集背景噪声作为参考信号，易班采用自适应滤波技术，在输入信号与统计特征或变化未知的情况下，通过调整自身参数，来达到最佳滤波效果。有”自主学习“的过程。
编辑导语： 随着语音交互技术的日渐成熟，越来越多的智能硬件都选择增加语音能力作为产品卖点之一。但是，设备在进入语音交互工作状态的时候，需要先进行唤醒操作。 本文将综合对比市面上各家提供的语音唤醒技术相关指标，可以帮助你快速掌握语音唤醒技术的情况。 一、语音唤醒技术的相关核心指标 1、唤醒率 语音唤醒的主要目的既然是激活设备进入交互工作状态，那么，唤醒率的高低就显得额外重要了。理论上，最好的状态就是我只要说一次唤醒词，设备就能立即响应。 总结：语音唤醒的技术指标，除了与算法相关之外，还与智能硬件的结构设计、芯片算力、使用场景等息息相关。 最后的实际效果，则应以实际测试效果为准，参考下图： 二、语音唤醒技术对比 该对比信息均从互联网公开渠道获取，相关信息来源于提供商官网公开信息，如其官网有更新，请以更新信息为准。
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。 语音识别技术的应用场景包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。 语音识别技术与其他自然语言处理技术如机器翻译及语音合成技术相结合，可以构建出更加复杂的应用，例如语音到语音的翻译。 语音识别技术1.png 历史 早在计算机发明之前，自动语音识别的设想就已经被提上了议事日程，早期的声码器可被视作语音识别及合成的雏形。 此后严格来说语音识别技术并没有脱离HMM框架。 模型编辑 目前，主流的大词汇量语音识别系统多采用统计模式识别技术。 我国语音识别技术的研究水平已经基本上与国外同步，在汉语语音识别技术上还有自己的特点与优势，并达到国际先进水平。
、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。 我们在这一块做了一些技术的积累，主要是实现端到端的合成技术和重音语调的合成技术，并且在不同风格的语音合成上也取得不错的进展。 11.png 接下来给大家进一步深入到一些更偏技术的，如你在使用智能语音设备的时候旁边有干扰说话人的声音，这个基于唤醒词信息的目标说话人语音提取技术就是为了处理这种场景的。 我们的一个技术攻关目标就是技术上更优，包括信号的失真比，主观语音质量评估，干扰说话人数、鲁棒性。 附件如下： 王珺 智能音箱语音技术分享.pdf
语音控制的基础就是语音识别技术，可以是特定人或者非特定人的。非特定人的应用更为广泛，对于用户而言不用训练，因此也更加方便。语音识别可以分为孤立词识别，连接词识别，以及大词汇量的连续词识别。 对于智能机器人这类嵌入式应用而言，语音可以提供直接可靠的交互方式，语音识别技术的应用价值也就不言而喻。 1 语音识别概述 语音识别技术最早可以追溯到20世纪50年代，是试图使机器能“听懂”人类语音的技术。按照目前主流的研究方法，连续语音识别和孤立词语音识别采用的声学模型一般不同。 语音信号可以看作是一个时间序列，可以由隐马尔可夫模型（HMM）进行表征。语音信号经过数字化及滤噪处理之后，进行端点检测得到语音段。 图1 语音识别系统结构框图 1. 1 端点检测 找到语音信号的起止点，从而减小语音信号处理过程中的计算量，是语音识别过程中一个基本而且重要的问题。
之后，语音合成技术不断向前发展，参数合成、拼接合成两条主要的技术路线都取得了长足进展，相互竞争、相互促进，使得合成语音的质量大幅提升，语音合成技术在众多场景中得以应用。 语音合成系统框图 以上，是语音合成技术的发展概况。接下来，我们来探讨一下最近几年深度学习技术对合成技术发展的影响。 ▌二、深度学习与语音合成 深度学习技术，对语音合成的影响，主要分为两个阶段： 第一阶段：锦上添花。从 2012 年开始，深度学习技术在语音领域逐渐开始受到关注并得以应用。 以配音领域为例，利用语音合成技术，可以大大降低配音的成本和周期；以目前火爆的短视频为例，利用语音合成技术可以非常容易地为自己的视频配上有趣的声音来展现内容；以虚拟主持人为例，利用语音合成技术，可以提升信息的时效性 总之，随着语音合成技术的快速发展，所生成的语音会越来越自然生动，也会越来越有情感表现力。
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。 语音识别场景 1：语音翻译 2：语音辨别、语音记事本 3：智能终端 语音识别原理 技术应用： 语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理 倒频谱的计算-->识别方法-->压缩训练-->语音质量-->硬件设备 JAVA语音识别示例 需求：java实现语音识别--语音音频文件的识别 技术：Java、jdk1.8、maven、百度云、mp3、 开通百度云开发者平台，并创建语音应用，获取AK和SK 1：新建maven project工程，如图 ? private static String token = ""; private static final String testFileName = "E:\\test.pcm"; // 百度语音提供技术支持
本篇文章将从技术和产业两个角度来回顾一下语音识别发展的历程和现状，并分析一些未来趋势，希望能帮助更多年轻技术人员了解语音行业，并能产生兴趣投身于这个行业。 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，特别是远场语音识别已经随着智能音箱的兴起成为全球消费电子领域应用最为成功的技术之一。 本篇文章将从技术和产业两个角度来回顾一下语音识别发展的历程和现状，并分析一些未来趋势，希望能帮助更多年轻技术人员了解语音行业，并能产生兴趣投身于这个行业。 单从远场语音识别技术来看，仍然存在很多挑战，包括： （1）回声消除技术。 从核心技术来看，整个语音交互链条有五项单点技术：唤醒、麦克风阵列、语音识别、自然语言处理、语音合成，其它技术点比如声纹识别、哭声检测等数十项技术通用性略弱，但分别出现在不同的场景下，并会在特定场景下成为关键
谷歌的工程师们经常被问到这样的一个问题——怎么上手用深度学习做语音识别或其它音频识别，比如关键词或指令？ 目前，出现了一些很优秀的开源语音识别系统，例如Kaldi，就能把神经系统作为其中的一个模块。 为解决这一问题，谷歌的TensorFlow 和 AIY 团队创建了TensorFlow 和 AIY 团队创建了Speech Commands Dataset，即“语音命令数据集”。 建立这数据集的目的，是帮助大家为应用创建基础但有用的语音交互。谷歌也已经将开发这一数据集的基础设施开源，尤其是针对冷门语言和应用。
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