笔者在前文《Azure AI 服务之文本翻译》中简单介绍了 Azure 认知服务中的文本翻译 API,通过这些简单的 REST API 调用就可以轻松地进行机器翻译。如果能在程序中简单的集成语音转文本
iOS10系统是一个较有突破性的系统,其在Message,Notification等方面都开放了很多实用性的开发接口。本篇博客将主要探讨iOS10中新引入的SpeechFramework框架。有个这个框架,开发者可以十分容易的为自己的App添加语音识别功能,不需要再依赖于其他第三方的语音识别服务,并且,Apple的Siri应用的强大也证明了Apple的语音服务是足够强大的,不通过第三方,也大大增强了用户的安全性。
原文:Building a Speech-to-Text App Using Speech Framework in iOS 10
语音识别功能提供面向移动终端的语音识别能力。它基于华为智慧引擎(HUAWEI HiAI Engine)中的语音识别引擎,向开发者提供人工智能应用层API。该技术可以将语音文件、实时语音数据流转换为汉字序列,准确率达到90%以上(本地识别95%)。
随着物联网(IoT)的快速发展,对于实时处理和边缘计算的需求也在不断增加。自然语言处理(NLP)技术作为人工智能的重要分支,正逐渐在实时处理与边缘计算领域崭露头角。本文将深入探讨NLP在实时处理和边缘计算中的应用,通过实例演示如何构建智能边缘应用,提高响应速度和降低数据传输成本。
【导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明:在不远的将来,实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到:
整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到:
【导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明:在不远的将来,实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到: •语音识别的工作原理; •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪
译者 | 廉洁 编辑 | 明明 出品 | AI科技大本营(公众号ID:rgznai100) 【AI科技大本营导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明:在不远的将来,实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。通过本指南,你将学到: 语音识别的工作原理; PyPI 支持哪些软件包; 如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于
译者 | 廉洁 编辑 | 明明 【AI科技大本营导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明:在不远的将来,实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到: •语音识别的工作原理; •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。
--AI科技大本营-- 整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到: •语音识别的工作原理; •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 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
整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到: •语音识别的工作原理; •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 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
随着 AI 的不断发展,我们前端工程师也可以开发出一个智能语音机器人,下面是我开发的一个简单示例,大家可以访问这个视频地址查看效果。
本文介绍了如何使用腾讯云实时流式语音识别服务实现iOS端SDK接入的方法和步骤。首先介绍了如何获取SDK,然后讲解了SDK的配置和签名获取。最后,通过一个示例展示了如何初始化SDK、开始语音识别和停止语音识别。
在AI技术的推动下,智能对话机器人逐渐成为我们工作、生活中的重要效率工具,乃至是伙伴,特别是为企业带来最原始最直观的“降本增效”落地实现。
AppID、SecretID 和 SecretKey等个人信息填入,否则无法运行Demo(需要在语音识别控制台开通服务,并进入API 密钥管理页面新建密钥,生成 AppID、SecretID 和 SecretKey)
在人工智能的辉煌进程中,语音识别技术无疑占据了一个至关重要的地位。从最初的简单命令识别到今日能理解复杂语境的智能助手,语音识别技术已经深入人类生活的各个角落。它不仅改变了我们与机器交流的方式,更开启了一个全新的互动时代。
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
随着全球化进程的不断深化,法庭面临了越来越多来自不同语言和文化背景的当事人,这使得法庭口译工作显得尤为重要。传统的口译方法在效率和准确性方面存在挑战,因此需要一种更先进的、能够实时翻译的系统来满足法庭口译的需求。
在本文中,我们提供了一个用于训练语音识别的RNN的简短教程,其中包含了GitHub项目链接。 作者:Matthew Rubashkin、Matt Mollison 硅谷数据科学公司 在SVDS的深度
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。
智能外呼在国内已发展多年,整体的技术早已非常成熟。那么一个简单的智能外呼系统应该包含哪些东西呢?
以使用 iOS SDK 方式接入,以一句话识别为例,展开对官当demo代码模块的分析。
▼ 人工智能就是人脸识别? ▼ 深度学习和机器学习有什么区别? ▼ 大家都在谈的迁移学习到底讲了些啥? ▼ 看个新闻都要查字典怎!么!破! AI高频词汇TOP15(入门版) 特!别!放!送!啦! ---- 01计算机视觉 Computer Vision 计算机视觉(Computer Vision,简称 CV)是人工智能学科中发展最快、应用最广的领域之一。 与自然语言处理、语音识别这些不同的是,它是一门研究如何使机器「看」的科学,其主要任务是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的信息;更进一步的说
语音识别技术的演进一直受益于不断发展的机器学习算法,其中强化学习作为一种强大的学习范式,逐渐在语音识别领域崭露头角。本文将深入研究强化学习在语音识别中的演变过程,结合实例详细探讨其部署过程,包括数据处理、模型训练与部署等方面。
对攻击语音识别系统的研究表明,某些隐藏的语音命令人类无法听见,但是这些声音却可以控制系统。在最近的一些实验中,研究者设计了一个完全听不见的攻击:DolphinAttack,通过将人声负载在高频载波上,可以通过Siri使iPhone发起FaceTime通话。
其实很多的时候都是英文标注的,但是我相信国内的AI领域的博主多了之后就会出现纯中文的备注方案。
深度学习作为人工智能领域的一个重要分支,近年来在多个领域取得了显著的进展。从自然语言处理、计算机视觉、语音识别到机器翻译,深度学习都在这些领域中取得了突破性的进展。随着算法和模型的改进,计算能力的提升以及数据量的增长,深度学习的应用范围也在不断扩大,对各行各业产生了深远的影响
本书介绍了近年来自然语言处理和机器阅读的成果,带有翔实的示例,对实际应用有很好的借鉴意义。
是这样子的,女朋友晚上突然翻到了自己喜欢看的一个电影,但是没有字幕,这让她很苦恼。
你可以将Web API看作是神奇的通道,它让JavaScript能够与Web浏览器进行交互,并访问各种酷炫的功能。
自然语言处理领域正在从统计方法转变为神经网络方法。 自然语言中仍有许多具有挑战性的问题需要解决。然而,深度学习方法在一些特定的语言问题上取得了最新的成果。这不仅仅是深度学习模型在基准问题上的表现,基准问题也是最有趣的;事实上,一个单一的模型可以学习词义和执行语言任务,从而消除了对专业手工制作方法渠道的需要。 在这篇文章中,你会发现7个有趣的自然语言处理任务,也会了解深度学习方法取得的一些进展。 文本分类 语言建模 语音识别 字幕生成 机器翻译 文档摘要 问答(Q&A) 我试图专注于你可能感兴趣的各种类型的终
神经网络是通过分析大量的训练数据学会执行计算任务,这是人工智能近代取得的最令人印象深刻的进步,包括语音识别和自动翻译系统。 然而在训练期间,神经网络不断地调整其内部设置,甚至连创建者也无法解释其原理。于是,最近在计算机科学领域的许多工作都聚焦于研发一种技术,确定神经网络如何发挥作用。 在最近的几篇论文中,麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)和卡塔尔计算研究所(QCRI,Qatar Computing Research Institute)的研究人员使用了最近研发的解释技术,该技术已经用于分析
编者按:新手上路都会有一个疑问,如果自己没有相关基础,如何学习晦涩的专业知识?此前雷锋网编译了《从0到1:我是如何在一年内无师自通机器学习的?》,这篇文章讲述了 Per Harald Borgen 的自学历程。而关于深度学习,GitHub的 songrotek 同样有话要说。原文名为《Deep Learning Papers Reading Roadmap》,雷锋网奕欣及老吕IO整理编译,未经许可不得转载。 0. 深度学习的“圣经” 提到入门级的书,就不得不提这一本 Bengio Yoshua,Ian J.
最近剧荒,偶然翻出了曾经下载的电视剧回味一番,经典就是经典,不论是剧情还是台词,都那么有魅力,咦?等等,台词,台词……作为一个IT从业者,我忽然灵光一现——现在语音识别技术这么发达,能否有什么办法能帮我保存下一些精彩桥段的台词呢?或许我也可以是个野生字幕君:p ,似乎也可以在此基础上顺手再翻译一下个别难懂的台词!
耗时两个月,今天终于完成了《基于STM32的智能语音家居》这个综合实例,现在对该实例实现的功能和知识点进行一下梳理。
腾讯云语音识别API:腾讯云提供了一系列的语音识别API,包括语音识别、语音转换、语音唤醒等。小程序可以通过调用腾讯云提供的API来实现语音识别功能。
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好,拖更的AIScholar Weekly栏目又和大家见面啦!
OpenCV4.5.4的DNN模块中新增了对语音识别的支持,本文以Python版本实例来做验证介绍。
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。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。 语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别技术车联网也得到了充分的引用,例如在翼卡车联网中,只需按一键通客服人员口述即可设置目的地直接导航,安全、便捷。
在日常工作、生活中,语音识别技术作为基础服务,越来越多的出现在我们周围,比如智能音箱、会议记录、字幕生成等等。
引言:深度学习是近年机器学习领域的重大突破,有着广泛的应用前景。随着Google公开Google Brain计划,业界对深度学习的热情高涨。百度成立深度学习研究院,腾讯也启动了深度学习的研究。腾讯在深度学习领域持续投入,获得了实际落地的产出。本文是腾讯深度学习系列文章的第一篇。我们准备了四篇文章,阐述深度学习的原理和在腾讯的实践。 2014年6月22日,腾讯深度学习平台(Tencent Deep Learning Platform)于国际机器学习领域顶级会议ICML2014上首次公开亮相,揭秘了腾讯深度学习
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语音识别是一项非常重要的技术,它可以将人类的语音转化为计算机可以理解的形式。深度学习是一种非常强大的机器学习技术,它在语音识别方面也有广泛的应用。本文将详细介绍深度学习在语音识别方面的应用。
引言:深度学习是近年机器学习领域的重大突破,有着广泛的应用前景。随着Google公开Google Brain计划,业界对深度学习的热情高涨。腾讯在深度学习领域持续投入,获得了实际落地的产出。我们准备了四篇文章,阐述深度学习的原理和在腾讯的实践,介绍腾讯深度学习平台Mariana,本文为第一篇。 深度学习(Deep Learning)是近年来机器学习领域的热点,在语音识别、图像识别等领域均取得了突破性进展。腾讯提供广泛的互联网服务,在2014年第一季度,即拥有3.96亿月活跃用户的微信,8.48亿月活跃用户的
语音识别是人工智能领域的一个重要方向,现在已逐渐发展为一个具有广阔前景的高新技术产业,许多企业在语音识别技术上潜精研思。例如,百度借助自己的人工智能生态平台,推出了智能行车助手CoDriver;科大讯飞与奇瑞等汽车制造商合作,推出了飞鱼汽车助理;搜狗与四维图新合作,推出了飞歌导航;云知声、思必驰在导航、平视显示器等车载应用方面推出了多款智能语控车载产品……在如今的语音技术市场中,大量产品被人们开发出来并运用到实处上,语音识别技术的发展前景如火如荼。
导读:常见的数据来源和获取方式,你或许已经了解很多。本文将拓展数据来源方式和格式的获取,主要集中在非结构化的网页、图像、视频和语音。
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(
选自SVDS 作者:Matthew Rubashkin、Matt Mollison 机器之心编译 参与:李泽南、吴攀 来自 Silicon Valley Data Science 公司的研究人员为我们展示了循环神经网络(RNN)探索时间序列和开发语音识别模型的能力。目前有很多人工智能应用都依赖于循环深度神经网络,在谷歌(语音搜索)、百度(DeepSpeech)和亚马逊的产品中都能看到RNN的身影。 然而,当我们开始着手构建自己的 RNN 模型时,我们发现在使用神经网络处理语音识别这样的任务上,几乎没有简单直
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