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腾讯WeTest平台2021年焕新钜惠,携618特价活动来袭!

在腾讯WeTest新平台能效升级、焕新上线之际,筹备已久的618活动也正式拉开序幕! 活动时间:2021年6月18日-9月30日 全线产品升级,三重活动福利助力企业测试能效提升! 此次“焕新钜惠”活动都有哪些亮点呢? 提供了专业的本地部署服务,并将六大核心测试能力私有化,包括测试工作流、云真机、接口测试、UI自动化、压力测试、终端性能测试,覆盖整个研发周期,根据用户的业务需求,打造更贴合实际研发的落地应用,为客户提供专业的测试核心技术私有化解决方案 当然,除了新平台和核心服务以外,还有一个点是我们比较关心的,活动有哪些福利? 亮点四:618大促,新品搭配购买更实惠 看到这里,相信有不少用户已经跃跃欲试了…那么问题来了,怎么搭配购买更优惠? 这就呈上完整的活动攻略! (活动部分-移动端长图) 本次活动方式:登陆腾讯WeTest官网 http://wetest.qq.com

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浅谈语音技术

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。

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    语音识别特惠,低至1元!!

    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。

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    什么是“爬虫”技术?导致你买不到特价机票的原因

    有“机票代理”公司正在利用“爬虫”技术,抢占航企官网放出的低价票,利用航企允许的账期反复订票、退订,直至将票加价卖出。 现象 ­  朋友圈里有人卖特便宜的机票 ­  据悉,有部分机票代理人会雇用专业技术人员,利用“爬虫”技术长期到各家航企抢舱位。 他们最青睐的舱位包括特价舱位、寒暑假或者黄金周等特殊时段热门航路的舱位等。 ­   应对 ­  航企已打起“反爬虫”大战 ­  据了解,航企风控技术部门的“反爬虫”技术高手正在迎战。常规“反爬虫”技术包括访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等。 但均表示“反爬虫”大战已经硝烟四起,由于涉及技术保密不便透露细节,不过确实形势严峻。

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    浅谈网络语音技术

    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。

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    语音消息技术实现技术实践

    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。

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    语音打断功能——深入语音识别技术,设计语音用户界面(VUI)

    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。 本文介绍了语音打断功能,帮助你在设计语音用户界面(VUI)时能将其考虑在内,并加以充分利用。 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。

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    AI预测技术语音交互的落地 | 微软新一代全双工语音交互技术 | 智能语音 | 解读技术

    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”。

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    【预约中】语音消息技术实现技术实践

    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

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    2019语音技术报告:语音经济规模将超移动应用

    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。 例如,来自洛杉矶、19岁的虚拟KOL莉儿·米克拉(Lil Miquela)在Instagram上积累了150万粉丝,目前已经参与过Calvin Klein等知名时尚品牌的营销活动。 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。 这表明,亚马逊相信语音技术将改变一系列行业。 我们的分析还显示,在语音技术创业公司的融资活动中,美国处于领先。美国此类创业公司获得了超过10亿美元的投资,而欧洲只有1.18亿美元。 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。

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    ZLG深度解析——语音识别技术

    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 ,达到语音活动检测的目的; 基于模型的VAD是构建一套完整的语音识别模型用于区分语音段和非语音段,考虑到实时性的要求,并未得到实际的应用。

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    语音识别技术的相关知识

    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。 人工神经网络(ANN)本质上是一个自适应非线性动力学系统,模拟了人类神经活动的原理,具有自适应性、并行性、鲁棒性、容错性和学习特性,其强的分类能力和输入-输出映射能力在语音识别中都很有吸引力。 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。

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    活动回顾 | 社交新玩法,语音新主张!腾讯云音视频语音沙龙闪耀广州!

    2021年10月15号,“社交新玩法,语音新主张”腾讯云音视频首届语音沙龙分享会闪耀广州!5位音视频专家和全国各行业大咖齐聚广州,深入细分行业,聚焦出海社交,与现场各位行业领袖交流看法。 在精彩纷呈的技术分享与观点交锋的热点话题探讨中,共话音视频领域前沿趋势,描绘音视频时代的发展蓝图。  - 开场致辞 - 本次活动由今年中国专利金奖的获奖者——腾讯云专家工程师薛笛进行了开场致辞。 三是在业务安全方面,图灵盾产品是对终端用户风控的机制,比如说在 主播带货场景中,会推出一些活动,抢红包发福利等,因此也出现了专门的羊毛党。 除此之外,腾讯云RTC技术设计上也有非常优秀的设计,在腾讯云多媒体实验室和天籁实验室支撑下,RTC 采用了多种高品质保障技术,如FEC、PLC、3A 等抗噪、弱网保障等技术。 本次“社交新玩法,语音新主张”沙龙分享会在激烈的讨论中落下了帷幕。嘉宾们无论是对于语音产品还是产品出海的探讨一直延续到活动结束还依旧热烈。

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    国内那几家语音唤醒技术做的比较好?语音唤醒技术哪家强?

    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。

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    智能语音机器人小知识(3)--什么是语音识别技术

    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。

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    智能机器人语音识别技术

    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。

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    王珺:智能音箱语音技术分享

    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

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    方兴未艾的语音合成技术与应用

    ▌一、语音合成技术简介 语音,在人类的发展过程中,起到了巨大的作用。语音是语言的外部形式,是最直接地记录人的思维活动的符号体系,也是人类赖以生存发展和从事各种社会活动最基本、最重要的交流方式之一。 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

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    语音识别 | Java 实现 AI 人工智能技术 - 语音识别功能

    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 通过交换字母顺序,他们用一个含义广泛的词汇定义了一个新的信号处理技术,倒频谱的计算通常使用快速傅立叶变换。 从1975年起,隐马尔可夫模型变得很流行。 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、 private static String token = ""; private static final String testFileName = "E:\\test.pcm"; // 百度语音提供技术支持

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