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关键词

之——websocket

前言 前段时间小编收到一份试任务要求对搜狗输入法的功能进行任务主要拆分为料的选取和整理,硬件的调研和采购,工具的开发以及的执行和结果整理。 小编负责工具服务端的开发工作,主要使用了websocket的技术,此次与大家做一个简单的分享。 过程 过程中由web端连接响实现的播放功能,手机客户端接收并处理。 过程会逐条播放频,每一条频播放后web端需要知道每个手机客户端的状态(是否处理完毕,是否准备好接收下一条等等),以此来决定何时开始播放下一条频;同理客户端也需要实时接收到web端的播放状态 在本次过程中由于客户端与服务端通信频繁,且对实时性要求较高,开始便考虑使用长连接的方式。 本次中小编使用python作为web端开发言,而且python中对于websocket的实现封装了很多适用的库可以直接调用,为开发过程大大降低了难度。

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ASR(识别)学习

一、引言 小编新接触SDK项目,SDK无UI、底层调用多个C++算法库、提供的是AI服务。AI项目,识别效果是至关重要的一环,识别效果也是一项试重点。 希望对试小伙伴有所帮助~~(●—●) 二、ASR流程、系统结构、指标及模型 1、识别(Automatic Speech Recognition,ASR) 识别,也被称自动识别,所要解决的问题是让机器能够 3、ASR模型 模型,各家模型殊途同归。下图参考为例: 首先要有试的数据集,试的数据集也是有一段频和标注。标注的就是标注频内容,说的是什么。 4、识别(ASR)指标 识别(ASR)指标:WER(字错误率)和SER(句错误率) (1). 1、ASR方案设计——确定试场景(简单举例) 考虑的各种影响因素,需要先确定某些维度(下例),制定一个试场景: 确定:种分类(普通话)、声来源(人声录)、对话方式(单人)、内容

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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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    的PC端demo代码为例,讲解口如何实现

    未标题-1.png 概述 腾讯云智聆口(英文版)(Smart Oral Evaluation-English,SOE-E)是腾讯云推出的产品,是基于英类教育培训场景和腾讯云的处理技术 ,应用特征提取、声学模型和识别算法,为儿童和成人提供高准确度的英。 腾讯云智聆口(英文版)支持单词和句子模式的,多维度反馈口表现,可广泛应用于英类教学应用中。 本 SDK 为智聆口(英文版)的 Web 版本,封装了对智聆口(英文版)网络 API 的调用及本地频文件处理,并提供简单的录功能,使用者可以专注于从业务切入,方便简洁地进行二次开发。 10002 未开启麦克风访问权限 10003 未提供发估初始化接口 10004 未提供发数据传输接口接口 10005 未提供文本

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    Chrome搜索:效果华丽!可惜大墙相隔

    笔者使用中文普通话进行了一轮,识别效果超出我的预期。除了PC端使用场景有限,识别效果仍不够完善,最大的问题是:得访问外国网站。下面是一个简单。 如果不访问外国网站,别说搜索,访问Google也会经常出现大家熟悉的界面。 总结: Google搜索对于中文用户来说具备可用性。 Google搜索进步不在于其提供了“”这种输入方式。百度、搜狗等搜索引擎在PC端都已提供搜索功能,进步在于“自然言”的义理解。 输入除了声转换为文字外,搜索引擎更需要从自然言精准理解用户需求,并以知识图谱的形式反馈个性化的结果。从看,Google表现优秀。 其身在墙外,但对中文义识别能力,超出预期。 期待Google搜索接下来有两个进展。

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    Win10

    Win10: 网易云乐,MV功能最佳,有下一首播放那个盘就比歌词重要? QQ乐,中规中矩,有下一首播放,背景土。 酷我乐,图片赏心悦目。 百度&千千静听,能缩很小,背景土。

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    【AI专栏】合成系统介绍

    二、客观 针对前后端可能存在的问题,本方法选择如下料和指标对TTS系统做客观。 1、料 本方法从发准确性试、韵律试、字典覆盖度试、字清晰度试、词清晰度试等角度出发搜集料,料结构如下: [PbLMG5y.jpg] 2、客观指标 (1)发准确率 根据前端发可能存在的问题 ,准备料,包括料文本,待检查词汇,标准发等,合成后人工准确率。 义的不可可以避免听人的经验猜,影响试准确性。 三、主观 1、MOS 国际上对自然度的,一般是使用MOS,邀请听人对被系统输出打分衡量。 目前我们的是培训众用户做为听人,流程大致如下: (1)双方量归一化; (2)字词发准确性校验; (3)生成众问卷,顺序交叉打乱; (4)众用户培训,试听自然人声和较差合成锚定打分标准

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    如何技能的智能程度(3)——交互流畅

    《如何技能的智能程度》是5篇系列文字,来自一位创业者,也是DuerOS开发者的投稿,老曹尽量不做变动和价,尽量保持系列文章的原貌,这是第3篇。 点已经讲完了,十分清晰,几乎每一个互联网从业者都能够说出个1234,然后呢? 体验各家智能助手,在这一块的表现上各不一致,故而列为点。 行业新的新手引导教学其实非常多的种类,滑屏海报,蒙版遮罩,文字tips,互动式引导。 同样的,在【交互流畅】这个单元模块,有更多点去列举,但是受限于篇幅以及能力所限,删掉的一些内容。保留以及删除点的原则,也是基于指标的普适性。 同样用提问的方式,列举一下我删除掉的考核点。 如果这个维度的方向如果处理不好,将全程伤害体验。 以上,关于第三大维度【交互流畅】的诸多考量点,就此完结。

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    如何技能的智能程度(1)——意图理解

    《如何技能的智能程度》是5篇系列文字,来自一位创业者,也是DuerOS开发者的投稿,老曹尽量不做变动和价,尽量保持系列文章的原貌,这是第1篇。 所以我们干脆模块化一些,笔者就智能助理这一产品有如下四个大的判维度。 它们依次是【意图理解】、【服务提供】、【交互流畅】、【人格特质】。 ? 不过多举例,但是有无处理方案,应该纳入进点。 【意图理解】(5)目标达成表现 核心考量点:帮助用户达成目标中间所花费的成本。 所以在当前的技术实现下,输出了过往在工作中一些产品以及处理问题的具体表现。 实际上,原本在意图理解这个单元模块,有更多点去列举,但是受限于篇幅以及能力所限,删掉的一些内容。 既然是指标,自然是有权重之分。 有些是可以努力做好的部分,比如前文中就【意图理解】这个维度提及的5个模块,各个例子的列举,都是基于用户的对话日志后台,是实际业务中非常高频的。

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    如何技能的智能程度(4)——人格特质

    《如何技能的智能程度》是5篇系列文字,来自一位创业者,也是DuerOS开发者的投稿,老曹尽量不做变动和价,尽量保持系列文章的原貌,这是第4篇。 前三篇文章,依次拆解了【意图理解】、【服务提供】、【交互流畅】三个维度,如果这些维度的各个指标全部达标,即是一款水平线以上的智能助手,但是距离“令人愉悦和兴奋”还少了一个维度,即——人格化。 现在的助手大多是一个工具型产品,并基于此,努力附加人格化。 高德导航这个工具的使用体验无疑是做得令人愉悦的,与它们的互动充满了乐趣。 ? 【人格特质】(3)人设一致性 人设一旦定义,其行为习惯、色、速、言内容表达一定要保证符合一致性。 放到智能助手的逻辑上,色和速往往上基于同一个声模型设置的,此处是较容易保证一致的,而难点是在于言内容层面的呈现。 当人类提出一个当前智能助手无法满足的需求的时候,助手应当如何回应?

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    如何技能的智能程度(2)——服务提供

    《如何技能的智能程度》是5篇系列文字,来自一位创业者,也是DuerOS开发者的投稿,老曹尽量不做变动和价,尽量保持系列文章的原貌,这是第2篇。 “你是做什么行业的?” 故而,智能助手输出结果样式的丰富性也应该作为指标。 列举一下当前的回复样式,文本、图文、视频播放器、轨、选项卡、表单、功能按钮、多模态交互等等。 ? 故而内容展示的合理程度,也应该成为一个标准。 就算是复杂的内容,也需要做好信息处理,根据用户的情况,分层次分阶段,进行内容展示。 为了帮助大家理解,我举几个交互层面的例子。 你通过跟对方完成指路行为。注意,这是一个纯对话的场景。 在自然言处理领域,特别是纯言的表述,逻辑顺序非常非常重要。所以我提炼成,内容展示合理程度,故而列为点。 【服务提供】(5)兜底处理表现 尽管我们都希望自己的智能助手能够给予最好的回复。

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    附带深度伪造检平台

    编辑 | TGS 发布 | ATYUN订阅号 人工智能与机器学习是合成的强大工具。无数研究表明,在最先进的模型中,只需几秒钟就可以精确地模仿受试者的声韵律和调。 例如,百度最新的深度服务可以用3.7秒的频样本克隆一个,7月份的一篇研究论文发布的克隆实现只需要大约5秒。 两人试图将用于合成的领先机器学习模型调整为可伸缩的,目的是构建一种能够从相对较小的数据集中克隆的服务。而在推出合成产品的同时,他们还推出了一种检深度伪造的工具。 ? 因此,该团队几个月前发布了一个名为blyzer的深度伪造检工具,能够通过提取样本的高级表示方法,预辨别真实还是生成。 只要给定一个文件,它就可以创建一个包含256个值的摘要向量,该向量可以总结的特征,使开发人员能够比较两种的相似性,或者推断出在任何给定时刻谁在说话。

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    CCL2022 中文法纠错

    为了推动这项研究的发展,研究者通过专家标注以及众包等形式构建一定规模的训练和试数据,在法检查以及法纠错等不同任务上开展技术。 我们依托第二十一届中国计算言学大会(CCL 2022),组织中文法纠错。 本次既整合了已有的相关数据和任务,又有新开发的数据集,以设置多赛道、统一入口的方式开展比赛任务,同时,我们研制了各赛道具有可比性的指标,立足于构建中文法纠错任务的基准框架。 在拼写错误标注方面,YACLC-CSC继承前人的研究,规定只标注和修正“近”和“形近”有关的错误。判定为“近”或“形近”或“形兼近”的依据来自相关的汉学、文字学理论及对外汉教学理论。 并将改法纠错模型在柱搜索解码过程中排名前五的生成结果作为待进行质量估的法纠错候选方案,以此构建法纠错质量估的训练集、验证集以及试集。

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    TTS系统方法介绍--WSRD AI实验室

    ,在合成过程中引入背景噪、字与字之间不流畅的杂。二、指标介绍针对上文提到的前后端可能存在的问题,选择如下指标来TTS。 为了估并提升前端的正确发的能力,AI实验室建立大规模前端料,通过TTS前端输出快速验证料上的发准确性。 可根据产品实际情况选择是否需要此项。MOS业界对的整体,一般是使用MOS。邀请听人试听合成,根据分值描述,从拟人性、连贯性、韵律感等方面为选择合适的分数。 方法合成后,通过听来判断发正确下的效率太低,实际过程中可直接对前端的发结果进行校验,料通过TTS前端,输出每个字的读调,对比实际输出与期望输出判断对错。 料建设前端的通过发准确、韵律准确等来,MOS应该专注于整体自然度,因此准备料的时候尽量避开了多字、符号、数字料,从各领域和TTS实际应用场景摘选常规文本作为料。

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    小米6X初未来限量版

    今天要给大家带来的是小米6x初未来限量版的,前置2000万“治愈系”自拍,后置2000万AI双摄,纤薄机身,标骁龙660AIE处理器!话不多说,我们先上图: ? 并且该套装还附带手机壳及充电宝,犹如当时仅卖1299的红米note4x初未来限量版。其实小米6系列作为2017年4月份推出的主力机,坚持长达8个月售价不掉假,个人还是建议入手的。 问:你做那么水,你咋不上天? 答:文章质量我会改善提高,另外要上天我还需一段时间。 问:小米上市后,硬件是不是缩水了? 问:小米6x初版有提供主题吗? 答:在个性主题里面是有的,在社区内已经看过有dalao分享主题了。 问:ITXE文章更新太慢了,最后文章质量越来越水,是不是有掉粉的准备? 本文删改自ITXE的小米6X初未来限量版

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    TTS--方案介绍和实践分享

    可根据产品实际情况选择是否需要此项。 2.6  MOS 业界对的整体,一般是使用MOS。邀请听人试听合成,根据分值描述,从拟人性、连贯性、韵律感等方面为选择合适的分数。 3.1 多字发 料建设 完备的试用例是TTS前端准确性的基础,多料建设流程如下: (1)整理收集常见多字和多字的读,建立包含不同领域文章的文本集。 方法 合成后,通过听来判断发正确下的效率太低,实际过程中可直接对前端的发结果进行校验,料通过TTS前端,输出每个字的读调,对比实际输出与期望输出判断对错。 料 前端的通过发准确、韵律准确等来,MOS应该专注于整体自然度,因此准备料的时候尽量避开了多字、符号、数字料,从各领域和TTS实际应用场景摘选常规文本作为料。 为避免听人疲惫,料数量不能太多,需要控制时间。

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    跟AI学口,鹅厂“神器”了解一下

    今天,鹅老师特意跟小学生萌借了一款“神器”——腾讯智聆口,来彻底拯救你的口。无论你是萝莉、御姐还是正太......这款“神器”都可以用分数直观地试出发准确度。 ? AI如何拯救你的口? 作为AI识别技术,智聆口是由腾讯云团队基于微信“智聆”的技术与应用基础,创新算法研发而成的产品。 ? “AI老师”专业——口 单词读不准、句子不会读、调听起来别扭......想要学好英,除了多读多练之外,还需要自自查,随时了解自己的发问题。 老母亲和老师的福——作业批改 除了,智聆还支持智能作业批改,针对培训机构的英文在线作业,在学生提交的时候进行在线批改。 ? 智聆如何让你的口 从“青铜”变“王者”? 强大的产品特性支撑,让你分分钟“青铜”变“王者”: 10后、00后、90后...随时学 智聆口支持从儿童到成人全年龄段覆盖的打分,无论你是牙牙学的幼儿,还是想要出国求学的“考鸭”,都可以通过智聆口

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    腾讯教育智聆口亮相微信公开课,英好不好AI告诉你

    “没想到我的中文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了。” 来自深圳的孙小姐在微信小程序上完后,分享了自己的体验。 “ 有来头:解读智聆口的“前世今生” 智聆口是由腾讯云团队基于微信“智聆”的技术与应用基础,创新算法研发而成的产品。 、频关键字检索服务、以及英文口估服务,即智聆口。 “3”即三大产品特性 1 首先,智聆口支持从儿童到成人全年龄段覆盖的英打分,并且针对儿童提供个性化、差异化的能力支持 2 其次,全方位打分机制,通过发准确度、流利度、完整度等多维度解读 同时,针对不同的用户,推出四大应用场景:在口能力场景里,快速了解学生英,提供多维度的结果,方便课程安排;在在线绘本跟读中,针对少儿英文绘本的单词和句子跟读的情况进行;在课堂质量估场景

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    生成效果价不再逐句进行:谷歌提出长文本生成价新系统

    传统的价方法往往局限于单独句,而无法对整段生成的效果进行全面系统的价。近日,谷歌研究人员对价多行文本生成的几种方法做了对比,并给出了不同呈现方法下的平均意见得分(MOS)结果。 找出答案的最好方法是询问那些能分辨出声是否「以假乱真」的专业人士。 在生成领域,受试者常被要求听生成的样本并对其进行分。然而截止目前,对生成效果的价一直是基于单独的句。 预段落得分 当播放完整的生成段落(上图黄色条)时,会被认为较其他设定不自然。研究人员最初假设存在一个最薄弱的关联论证——级结果可能与该段中最差的句子保持一致。 如果是这种情况,应该很容易通过参照其中单个句子的级来预整个段落的级,也许只采用最小值即可得到段落级。然而事实证明,这种方法行不通。 为了验证这一点,研究人员还训练了机器学习算法来基于单个句子预段落得分。但是,这种方法也无法成功预段落得分。 结论 当涉及多个句子时,生成价并不容易。

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    指标权重设计——如何技能的智能程度(终篇)

    《如何技能的智能程度》是5篇系列文字,来自一位创业者,也是DuerOS开发者的投稿,老曹尽量不做变动和价,尽量保持系列文章的原貌,这是第5篇,也是最后一篇。 技能的智能程度有4大维度: 如何技能的智能程度(1)——意图理解 如何技能的智能程度(2)——服务提供 如何技能的智能程度(3)——交互流畅 如何技能的智能程度( 技能指标的选择和量化 这份清单花了笔者太多的时间,仍然有太多的问题值得讨论: 为什么是4个维度,而不是5个或者是3个? 基于什么依据设置每个维度的重点和加分项? 例如:如果是一个智能耳机或者义翻译棒,那么“反馈样式丰富性”上,就不必要纳入范围了。 但选择本身就是一个难题,这件事情非常地考验我们的认知。 技能服务的上限和下限 除去调研和其他智能技能,这份清单的还可以用于服务的产品定位,以及作为清单来技能服务表现。

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    」为信仰充值的时候到了——猫王2蓝牙收

    这款收机就是由被称为“中国胆机之父”的曾德钧所设计推出的猫王2蓝牙收机。 功能旋钮总共有五档功能,其中三档为收功能,分别为立体声调频,调频,调幅三种收模式,剩余两档为蓝牙/AUX和蓝牙配对功能。 在拿到产品之前,就在各大发烧论坛上对其色有所耳闻,再加上来自于“中国胆机之父”的名头,令人对这款产品的质充满了想象。 而在收模式下对质更大的感触,那就应该是猫王2对人声的提升,无论是播员的对白,还是歌曲的人声,都有极高的辨识度,不会有含混不清或者被背景声盖过的感觉。 ? 调非常抓耳耐听,低频下潜充足又富有弹性,中频层次明晰,高则略有打磨,显得更为温润。 ? 体验过猫王2之后,发觉这是一款特色盖过功能的产品,它的特色如此强烈,以至于可以让人忽略它原本是一台收机。

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      语音消息(Voice Message Service,VMS)沉淀腾讯十年短信服务技术和经验,通过腾讯云提供的语音专线,为 QQ、微信等亿级用户平台和货车帮、摩拜、聚美优品等数千家客户提供语音验证码、语音通知等服务。高到达率、超低延时、秒级触达,支持大容量、高并发,并提供企业专属码号服务。

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