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。
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。
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。
语音识别(Speech Recognition)技术是指将口述或语音信号转化为文本或命令的自动化过程。随着深度学习技术的快速发展,语音识别取得了长足的进步,成为人机交互、智能助理和语音控制等领域的核心技术之一。本文将详细介绍语音识别技术的发展历程,重点介绍了深度学习、端到端建模以及多模态融合等技术在语音识别领域的应用,并展望了未来的发展趋势。
对应的便是“耳”、“脑”、“口”的工作,机器要听懂人类说话,就离不开语音识别技术(ASR)。
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。
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。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。
随着物联网技术和智能设备技术的快速发展,人与机器的交互,不再仅依赖于鼠标和键盘,更有可能的是直接采用语音。 这其中的关键技术就是自动语音识别(Automatic Speech Recognition,ASR)。其所要完成的工作,简单地说,就是在与机器进行语音交流时,能够让机器听懂你在说什么。 但语音识别技术的发展日新月异,新的理论和方案不断出现,读者除了掌握基本原理,也亟须了解语音识别最新的前沿技术,例如加权有限状态转换器(WFST)、端到端(E2E)语音识别等。 本次博文视点学院公开课,我们特邀厦门大
随着人工智能产品在生活中的渗透率越来越高,其中技术的发展也成为了众人关心的重点所在。作为人机自然交互的基本途径之一,近期以来,语音识别的发展不可谓不快速。 当下,诸如科大讯飞、百度等多家企业声称,其研发的语音识别技术已经达到了97%的准确率。而在日前,谷歌研究员公开表示其语音识别的错误率(将一个词语从语音转录成为文字时的错误率)自2012年以来已经降低了30%以上……纵观过去的2016年,谷歌、苹果和微软等多家科技巨头都公布了自己在语音识别上的进展和突破,而在接下来的时间里,语音识别也将是2017年的发展重
【导读】语音识别自半个世纪前诞生以来,一直处于不温不火的状态,直到 2009 年深度学习技术的长足发展才使得语音识别的精度大大提高,虽然还无法进行无限制领域、无限制人群的应用,但也在大多数场景中提供了一种便利高效的沟通方式。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。
人工智能技术中,语音识别与图像识别最先实现商业化。不过,照目前情况看来,不管是语音识别还是图像识别,C端似乎都是其商业化进程中难以触碰的一个点。 就在昨天,谷歌的社交软件Allo被爆出将在本周上线,值
今年 2 月,中国人工智能公司出门问问联合西北工业大学推出了全球首个面向产品和工业界的端到端语音识别开源工具 ——WeNet。
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。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。
随着自然语言处理(NLP)技术的不断发展,它的应用范围逐渐扩展到了语音识别领域。语音识别是一项重要的技术,可以将人类语音转换为文本,为语音交互系统、智能助手等提供支持。本文将深入探讨NLP在语音识别中的应用,探讨其原理、技术方法以及面临的挑战。
近日,阿里巴巴达摩院机器智能实验室语音识别团队,推出了新一代语音识别模型—— DFSMN,不仅被谷歌等国外巨头在论文中重点引用,更将全球语音识别准确率纪录提高至 96.04%(基于世界最大的免费语音识别数据库LibriSpeech)。
《福布斯》给百度带来一份新年礼物,大幅报道了百度在语音识别技术上取得重大突破,发明了一种更精准识别语音的新方法。百度首席科学家吴恩达表示,百度在深度学习领域的发展已经超过了谷歌与苹果,受此利好消息影响,百度股价上涨了3.59%。如果这项技术真具有划时代的革命意义,那百度就此开启并且引领了语音2.0时代,也即是人工智能时代的一个重要分支,改变搜索更改变交互,在IOT(Internet of Things)时代抢占重要位置。 语音识别2.0技术:可适应噪音环境 Siri掀起的语音交互风暴一直还在蔓延。微软Cor
《钢铁侠》里的AI管家贾维斯,想必大家都不陌生,这样可以像人一样和自己对话的AI管家,我们是不是都想拥有一个? 贾维斯之所以可以像人一样和我们对话,必然离不开语音识别技术的加持。 如今,从语音输入法到智能家居等,生活中到处都可以通过语音进行人机交互。 拥有一个贾维斯的梦想好像越来越近了! 为了让这个梦想更近一步,学习好语音识别技术势在必行! 今天,博文菌就给大家推荐一本语音识别领域的扛鼎之作——《人工智能:语音识别理解与实践(精装版)》,该书被列入“国家出版基金支持项目”,并入选为《人工智能出版工程》系列丛
▊《人工智能:语音识别理解与实践》 俞栋 邓力 俞凯 钱彦旻 著 电子书售价:79.5元 2020年11月出版 本书是全面且深入介绍语音识别及理解相关技术细节的专著。 与我们在2014年出版的《解析深度学习:语音识别实践》相比,《人工智能出版工程 人工智能:语音识别理解与实践》在它的基础上做了大量改写,并对内容有大幅补充,详细总结了新的语音识别算法及应用技术以及在口语对话系统研究中基于深度学习的自然语言处理技术。 本书首先概要介绍语音识别、口语理解和人机对话的基本概念与理论:接着全面深入地依次详述传统声学模
2016年3月,谷歌宣布向第三方开放语音识别技术,在语音识别市场再掀波澜。 谷歌将通过全新的“谷歌云语音应用程序界面”(Google Cloud Speech API)开放服务,初期将免费提供,后期暂未确定。这可能让谷歌与其他语音识别专业公司产生直接竞争。谷歌已对语音识别技术作出大量研发投入,目前可对超过80种语言进行语音识别。有鉴于此,竞争将非常激烈。 然而,规模较小的公司仍能在语音识别领域拥有独特优势。因为谷歌的重点并非生物识别方面的语音技术。而由于物联网将语音识别作为便利的用户界面,所以语音识别有可能
素来被认为是“人脸识别独角兽”——或者更宽泛一点说,“计算机视觉独角兽”的依图科技,公布了他们中文语音识别技术的最新突破,以及令人瞩目的产业布局。
自1962年IBM推出第一台语音识别机器以来,语音识别科学已经走了很长一段路。这已经不是什么秘密了。
手机用户的普遍如何快速的应答与高质量的沟通是智能客服的关键问题。 采用合理的分层结构流程与先进的中间组件(例如,语音识别、语音合成、智能对话、知识图谱等技术组建),建立客服热线自动语音应答系统。缓解人工忙线,客户问题简单,如法充分利用资源的情况。 借用AI相关的技术,建立稳定、有效的智能语音应答系统的研究目标。
随着人工智能技术的不断发展,语音识别技术越来越成熟,语音技术的应用也越来越广泛。智能客服是其中一个应用领域,它通过语音识别技术,将用户的语音输入转换为文本,并通过自然语言处理技术,解决用户的问题。本文将详细介绍语音识别的智能客服。
⚫ 加窗:分帧后,每一帧的开始和结束都会出现间断。因此分割的帧越多,与原始信号的误差就越大, 加窗就是为了解决这个问题,使成帧后的信号变得连续,并且每一帧都会表现出周期函数的特性。
语音助手已经成为现代生活中不可或缺的一部分。人们可以通过语音助手进行各种操作,如查询天气、播放音乐、发送短信等。语音助手的核心技术是语音识别。本文将详细介绍语音识别的语音助手。
随着人工智能技术的迅猛发展,语音技术作为其中的重要分支,正在逐步改变我们的生活和工作方式。腾讯云作为国内领先的云服务提供商,其语音产品在技术能力、应用场景和业务价值等方面均表现出色。本文将从语音产品科普解读、应用实践和行业案例三个方面,深入探讨腾讯云语音产品的技术原理、应用场景、业务价值及其在各行业中的实际应用。
语音识别建模对语音识别来说是不可或缺的一部分,因为不同的建模技术通常意味着不同的识别性能,所以这是各个语音识别团队重点优化的方向。也正是因为如此,语音识别的模型也层出不穷,其中语言模型包括了N-gram、RNNLM等,在声学模型里面又涵盖了HMM、DNN、RNN等模型...
随着智能手机、智能音箱等智能设备的普及,语音搜索已经成为了一种趋势。语音搜索不仅方便快捷,而且可以实现双手的解放。语音搜索的实现离不开语音识别技术,本文将详细介绍语音识别的语音搜索。
近年来AI技术发展速度迅猛,深入到生活中的方方面面,从手机APP到车载语音系统。今天小PP和大家一起仔细了解,AI技术中的语音技术在各场景的应用,并奉上对应模型~
12月15日,由腾讯云主办的首届“腾讯云+社区开发者大会”在北京举行。本届大会以“新趋势•新技术•新应用”为主题,汇聚了超40位技术专家,共同探索人工智能、大数据、物联网、小程序、运维开发等热门技术的最新发展成果,吸引超过1000名开发者的参与。以下是大数据AI分会场的演讲内容,稍作整理,分享给大家。
最近自己想接触下语音识别,经过一番了解和摸索,实现了对语音识别API的简单调用,正好写文章记录下。目前搜到的帖子里,有现成的调用百度语音API来对音频文件进行识别的;也有通过谷歌语音服务来实现了实时语音识别的。由于我这谷歌语音一直调用不成功,就将二者结合,简单实现了通过百度语音API来进行实时语音识别。
作为人工智能领域的一个重要方向,语音识别近年来在深度学习(Deep Learning)的推动下取得了重大的突破,为人机语音交互应用的开发奠定了技术基础。语音识别技术演进及实现方法、效果,既是语音识别从业者需要系统掌握的知识,也是智能化应用开发者应当了解的内容。日前,微软研究院首席研究员、《解析深度学习-语音识别实践》第一作者俞栋接受CSDN专访,深入解析了基于深度学习的语音识别的最新技术方向,和微软团队的实践心得,并对微软开源的深度学习工具CNTK的迭代思路做了介绍。 俞栋介绍了deep CNN、LFMMI
继推出维吾尔语、粤语识别,近期,捷通华声联合中国民族语文翻译局,推出藏、彝、蒙、朝鲜语语音识别技术,为藏族、彝族、蒙古族、朝鲜族同胞的日常办公、沟通交流提供语音识别服务。 民族语言识别 为企事业单位办公、民众交流提供便利 灵云语音识别技术,已广泛应用于国内的企事业单位会议、公检法、医疗等领域。 通过应用灵云藏、彝、蒙、朝鲜语语音识别技术,少数民族企事业单位可以应用语音识别技术,识别日常工作会议发言,快速生成会议记录;地区公安、检察、法院等政法机构可以应用语音识别来转写办案过程中的讯问发言,快速生成办案笔录;
智能语音技术已经在生活中随处可见,常见的智能应用助手、语音播报、近年来火热的虚拟数字人,这些都有着智能语音技术的身影。智能语音是由语音识别,语音合成,自然语言处理等诸多技术组成的综合型技术,对开发者要求高,一直是企业应用的难点。
孩子的语音特征,其与成人的不同之处。为什么现在的通用语音识别算法在识别孩子语音的时候表现糟糕,以及Sensory的解决之道 - Sensory VoiceAI for Kids!
语音是指人类通过发音系统,包括肺部、气管、喉部声门和声带、咽腔、口腔、鼻腔等,发出的在空气中传播的、具有一定意义的声音,是语言的声音形式,是人人交流中最主要的信息载体。另外,通过让机器能听会说,语音也成为人机交互的重要入口。
2012 年,在深度学习技术的帮助下,语音识别研究有了极大进展,很多产品开始采用这项技术,如谷歌的语音搜索。这也开启了该领域的变革:之后每一年都会出现进一步提高语音识别质量的新架构,如深度神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络、卷积神经网络等等。然而,延迟仍然是重中之重:自动语音助手对请求能够提供快速及时的反应,会让人感觉更有帮助。
机器之心发布 机器之心编辑部 Transformer 模型用于在线语音识别任务中面临多个难题,百度语音新发布的SMLTA2克服了这些障碍。 10 月 15 至 18 日,2021 年第十六届全国人机语音通讯学术会议(NCMMSC2021)在江苏徐州举行。作为我国人机语音通讯领域研究中最具有权威性的学术会议之一,NCMMSC 受到国内语音领域广大专家、学者和科研工作者的关注。 其中,百度语音团队对外重磅发布基于历史信息抽象的流式截断 conformer 建模技术——SMLTA2,解决了 Transforme
文章目录 语音识别 语音识别过程 预处理:语音信号预处理—提取语音MFCC特征 工具Kaldi DeepSpeech wav2letter 端到端语音识别 语音识别 自动语音识别技术(AUTOMATIC SPEECH RECOGNITION, ASR)是一种将人的语音转换为文本 的技术。语音识别作为一个多学科交叉的领域,它与声学、语音学、语言学、数字信号处 理理论、信息论、计算机科学等众多学科紧密相连。 语音识别近年来受关注度不断提升,相关技术广泛用于家用电器和电子设备,如智能音 箱、声控遥控器
你知道吗?人类每听20个词,其实就有一两个成为“漏网之鱼”。而在一段五分钟的对话中,这一数字达到了80。但对于我们而言,少听一两个词并不会影响我们对语意的理解,然而想象一下,计算机如果要完成这件事有多难? 去年,IBM已经在语音识别领域走到了一个新的里程碑:系统的错误率降低为6.9%;而AI科技评论了解到,近日IBM Watson的语音识别系统将这个数字降到了5.5%。 清华大学的邓志东教授此前在采访中向AI科技评论表示,只有AI技术达到人类水平,它才有商业化的可能性。技术越来越接近人类水平也一直是人工
---- 距Kaldi语音识别理论与实践课上线已经过去了两个月,本课程作为语音识别领域的敲门砖,受到同学们的力荐。鉴于kaldi在行业上越趋普及,但仍有许多AI语音爱好者及小白无法掌握和入门而被劝退,为促进产学研的快速发展,助力AI语音落地,帮助更多的同学了解Kaldi语音识别的相关知识,语音之家工匠学堂现将《Kaldi语音识别理论与实践》免费开放! 本课程为2022年秋季正在更新的与时俱进的实战课程,由清华大学语音识别实验室讲师教研教学,如果你想独立构造一套基础的语音识别系统, 或者你是一名零基础的语音
语言作为人类的一种基本交流方式,在数千年历史中得到持续传承。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。
你或许会说,语音识别和机器翻译——没错,传统的语音翻译通常采用语音识别和机器翻译级联的方式实现,对输入语音先进行语音识别得到文本结果,然后再基于文本进行机器翻译,这也是当前语音翻译采用的主流方法。
智能语音技术已经在生活中随处可见,常见的智能应用助手、语音播报、近年来火热的虚拟数字人,这些都有着智能语音技术的身影。智能语音是由语音识别,语音合成,自然语言处理等诸多技术组成的综合型技术,对开发者要求高,一直是企业应用的难点。 飞桨语音模型库 PaddleSpeech ,为开发者提供了语音识别、语音合成、声纹识别、声音分类等多种语音处理能力,代码全部开源,各类服务一键部署,并附带保姆级教学文档,让开发者轻松搞定产业级应用! PaddleSpeech 自开源以来,就受到了开发者们的广泛关注,关注度持续上涨。
李先刚:我目前任职于滴滴出行AI Labs首席算法工程师,负责滴滴语音相关的技术和应用,关注的领域包括语音相关前沿算法(包括语音识别、说话人识别和自然语言处理等)和他们的产业应用(尤其是在出行场景中的应用)。
随着物联网技术和智能设备技术的快速发展,人与机器的交互,不再仅依赖于鼠标和键盘,更有可能的是直接采用语音。
文 / 陈孝良 11月16号,百度发布了渡鸦智能音箱和DuerOS开发板SoundPi,至此,国内再一名巨头加入智能音箱大战。迄今为止,国内战场上的巨头有阿里、京东、腾讯、百度、小米、科大讯飞等,国外则有苹果、微软、亚马逊、谷歌、脸书、三星等,这些巨头占据了全球市值的排名榜,同时发力争夺未来人工智能时代的语音入口,甚至亚马逊和阿里率先不惜代价开启了补贴大战。这些全球巨头的激烈竞争,将对未来十年产生极其重要的影响,同时,这更是新一波的职业快速发展机会。 语音智能当前的核心关键是声学问题和语义理解,随着市
人与机器的自然交互一直是人类孜孜不倦的奋斗目标。随着移动互联网时代的发展,声音与图片成为了人机交互更为自然的表达方式。作为最核心的入口,语音技术就成为了科技巨头们争相攻下的堡垒。而人工智能的进步与发展也让语音技术的识别率突飞猛进,也使其有了产品化的机会。 李彦宏曾在剑桥名家讲堂等多个公开场合说过,百度大脑涉及百度最为核心的人工智能内容,具体包括语音、图像、自然语言理解和用户画像等四个核心能力,此外还有机器学习平台;吴恩达也在公开场合演讲时表达了同样的观点。 3 月 14 日,百度硅谷研究院于推出了一款基
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