腾讯云AI团队联合腾讯优图、AILab、微信智聆、微信智言等实验室，帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案，助力各行各业的数字化和智能化转型。 8月，腾讯云慧眼、腾讯云神图、语音识别、NLP自然语言处理、语音合成推出全新功能，语音识别、语音合成优化了核心性能。 腾讯云慧眼 银行卡基础信息查询 慧眼人脸核身最新上线银行卡基础信息查询接口，该接口可以查询银行卡基础信息，包括开户行、银行卡性质等。可广泛应用于需要查询银行卡基础信息的业务场景。 腾讯云神图 人像动漫化 基于用户上传的一张带人脸信息的图片，
【编者按】由于“记忆单元”的优势，LSTM RNNs已经应用于Google、百度、科大讯飞的语音处理之中。最近，Google在其技术博客中自述了使用LSTM模型取代GMM模型实现语音转录的过程。文章尚未披露训练模型的具体步骤，但介绍了数据源的解决、建模的思想，并对目前尚未解决的问题进行解析，如错认“噪音”和转录标点符号，对希望尝试LSTM的团队有借鉴意义。 在过去的几年中，深度学习在世界计算机科学难题中表现出了卓越的成就，从图像分类、字幕添加到机器翻译，再到可视化模型技术。最近，我们宣布了在谷歌语音转录上使
从图中可以看到，语言信号可以表示为一个d T的matrix。其中，d为向量的维度（不同的表示方法，维度不一样）， T为向量的个数。 同理，文本也可以表示为一个V N的matrix，N表示组成text的token（不同的表示方法，token的含义不一样）的个数，V表示token集合的大小（即token去重后的数量）。 语音信号的预处理通常采用重叠的稠密采样机制，通常T >> N。语音识别问题的输入输出都是matrix，输入vector及输出token的选取，不同的算法有不同的方式。整体来看，语音识别问题就是一个Seq2Seq的变换问题
一个月前，谷歌宣布在源于Magenta项目的文字转语音（Text-to-Speech，简称TTS）技术上取得代际突破，接着该公司又对其语音转文字（Speech-to-Text，简称STT）API云服务进行了重大升级。更新后的服务利用语音转录的深度学习模型，根据特定用例量身定制：短语音命令、打电话或视频，在所有其他上下文中都有一个默认模型。如今，升级后的服务可以处理120种语言以及不同模型可用性和功能级别的变体。商业应用范围包括电话会议、呼叫中心和视频转录。转录的准确性在有多个扬声器和明显背景噪音的情形下有了
在语音识别中，模型输出的结果只是单纯的文本结果，并没有根据语法添加标点符号，本教程就是针对这种情况，在语音识别文本中根据语法情况加入标点符号，使得语音识别系统能够输出在标点符号的最终结果。
△ SwiftScribe 王新民 编译整理 量子位·QbitAI 出品 百度昨天宣布推出SwiftScribe，一个利用人工智能（AI）技术，快速将录音转成文字的免费工具。 SwiftScribe可以播放音频，并且支持调整音频播放速度，用户可以边听音频边对自动转写的文字进行校对编辑。编辑完成后，可以将文字导出成纯文本或Word文档。 SwiftScribe页面上显示，这一工具是由百度美国推出的。百度美国包括百度自动驾驶部门（ADU）、百度研究院和百度USDC。 百度新推出的这个工具，和国内科大讯飞的录
OpenAI在开源了号称其英文语音辨识能力已达到人类水准的Whisper项目，且它亦支持其它98种语言的自动语音辨识。Whisper所提供的自动语音识与翻译任务，它们能将各种语言的语音变成文本，也能将这些文本翻译成英文。本项目主要的目的是为了对Whisper模型使用Lora进行微调，目前开源了好几个模型，具体可以在openai查看，下面列出了常用的几个模型。另外项目最后还对语音识别加速推理，使用了CTranslate2加速推理，提示一下，加速推理支持直接使用Whisper原模型转换，并不一定需要微调。
尽管微软更新总是不断翻车，各种bug不断，但用户量依然很大，而很多人还是对新版系统抱有很大的期望。这不，在最新的 Windows 10 预览版中，微软终于带来了 Windows 10X 系统的三个新的闪亮功能，在近期推出的Build 20206 预览版中已经开始测试，有些人已经体验上了，你发现了吗？
本想是基于PaddleSpeech开发的中文标点符号模型，默认使用的预训练模型为ernie-3.0-medium-zh。该模型可以用于语音识别结果添加标点符号，使用案例PPASR。
从 WaveNet 到 Tacotron，再到 RNN-T，谷歌一直站在语音人工智能技术的最前沿。近日，他们又将多人语音识别和说话人分类问题融合在了同一个网络模型中，在模型性能上取得了重大的突破。
这一篇开始主要是开源模型的测试，百度paddle有两个模块，paddlehub / paddlespeech都有语音识别模型，这边会拆分两篇来说。 整体感觉，准确度不佳，而且语音识别这块的使用文档写的缺胳膊少腿的； 使用者需要留心各类安装问题。
不知道大家是否还记得年初火爆全网的反黑大剧《狂飙》中，最后几集因为导演删改剧情，演员嘴型和台词完全对不上的事吗？
通过前向传播使用 Softmax 计算字典中各个单词出现的概率 输出字典中所有词的概率
在这个信息飞速发展的时代，数据呈爆炸式增长。而互联网信息的多元性、异构性、结构松散等特点，给人们有效获取信息和知识带来了挑战。
NVIDIA的开源工具包NVIDIA NeMo（神经模型）是朝着对话型AI发展迈出的革命性一步。它基于PyTorch，允许人们快速构建，训练和微调对话式AI模型。
https://itunes.apple.com/cn/app/id1243368435
据外媒报道，近日，谷歌更新了其云端文本转语音（Cloud Text-to-Speech）API。
Skype前几天推出了实时语音翻译的预览版，让用户可以跨越语言的障碍畅快交流。今天我们就来聊聊微软是如何做到这一点的。 Skype 的翻译系统主要分三步：首先，把你的实时语音转换成文字；然后，再把文字翻译成另一种语言的文字；最后，把文字转换成语音。其中，识别实时语音并转换成文字一直是最棘手的部分。 图像处理和语音识别是深度学习发展的两个主要方向。近几年来，由于深度学习的进步，语音识别依靠深度神经网络（deep neural networks）也取得了不少进展。神经网络在八十年代就已出现，但真正开始焕发光芒
自然语言处理的目的是让机器试图理解和处理人类的文字。通常来说，人的语言是冗余的，含有歧义的，而机器是准确的，无歧义的，要让机器理解，这之间存在一个转换的问题。 通常做法的逻辑思路是，文本处理-->特征提取-->建立模型 文本处理是为了让数据干净，便于输入数学模型做处理。 文本处理的常见流程： 文本获取：下载数据集；通过爬虫程序从网上收集；通过SQL语句从数据库读取等等； 文本提取：从多种数据来源提取文本（如从网页、txt、pdf文件、OCR纸张的复印件、甚至语音识别），如用正则表达式提取文本，网页则用CS
文章不是简单的的Ctrl C与V，而是一个字一个标点符号慢慢写出来的。我认为这才是是对读者的负责，本教程由技术爱好者成笑笑(博客：http://www.chengxiaoxiao.com/)写作完成。如有转载，请声明出处。
前段时间办公室出现一奇葩需求，要把一段授课视频转换为文字，为了实现这个目标我四处搜罗找了几款APP进行了多步操作，总体感觉比较麻烦。想想怎么说我们也是玩Python ，为啥不用Python呢～～说干就干，经过一番分析和搜索，还真被我搞定了，下面跟大家分享一下。
采用领先国际的流式端到端语音语言一体化建模方法，融合百度自然语言处理技术，近场中文普通话识别准确率达98%
识别「谁说了什么」，也就是「说话人分类」任务是自动理解人类对话音频的关键步骤。例如，在一个医生与患者的对话中，「患者」在回答医生的问题（「你经常服用心脏病药物吗？」）时说了「Yes」，这和医生用反问的语气说「Yes？」的含义截然不同。
语音识别功能已经是一个很普及的功能，在特定情境下，能带给人们方便的交互的体验，比如驾驶时使用语音进行唤醒手机，各类智能音响产品，语音控制智能电视等。本文主要介绍在APICloud平台使用科大讯飞的SDK快速实现语音识别功能。
ASR 是自动语音识别（Automatic Speech Recognition）的缩写，是一种将人的语音转换为文本的技术。这项技术涉及声学、语音学、语言学、数字信号处理理论、信息论、计算机科学等多个学科。ASR 系统的性能受到识别词汇表的大小和语音的复杂性、语音信号的质量、单个说话人或多个说话人以及硬件等因素的影响。
專 欄 ❈Jerry，Python中文社区专栏作者。 blog：https://my.oschina.net/jhao104/blog github：https://github.com/jhao104 ❈ 本文简要介绍Python自然语言处理(NLP)，使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。 什么是NLP？ 简单来说，自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。 这里讨论一些自然语言处理(NLP)
本项目是基于PaddlePaddle的DeepSpeech项目修改的，方便训练中文自定义数据集。
MASR是一个基于端到端的深度神经网络的中文普通话语音识别项目，本项目是基于masr 进行开发的。
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本项目是基于PaddlePaddle的DeepSpeech 项目开发的，做了较大的修改，方便训练中文自定义数据集，同时也方便测试和使用。DeepSpeech2是基于PaddlePaddle实现的端到端自动语音识别（ASR）引擎，其论文为《Baidu’s Deep Speech 2 paper》 ，本项目同时还支持各种数据增强方法，以适应不同的使用场景。支持在Windows，Linux下训练和预测，支持Nvidia Jetson等开发板推理预测。
NLTK作为文本处理的一个强大的工具包，为了帮助NLPer更深入的使用自然语言处理(NLP)方法。本公众号开更Natural Language Toolkit（即NLTK）模块的“ Natural Language Processing”教程系列。
李根 发自 Vegas 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 万万没想到，一条数据线火了。 在2018 CES现场，这根线成为关注的热点之一，它被华尔街日报评价“Best of CES 2018”，还拿到了智能家居、智能车载、智能应用软件以及科技促进生活等4项2018 CES创新大奖。 不说你也猜到了。AI时代下，这肯定不会是一条普普通通的手机数据线。 那它有何不同之处？可以先看看这段网上流传挺广的视频。 KikaGO 这个数据线，真名叫做KikaGO。 除了给手机充电，KikaGO还能以语音交互的方
我经常飞去芬兰见我的妈妈。每次飞机降落在万塔机场时，我都会对鲜有旅客前往机场出口感到惊讶。绝大多数的旅客会转机到跨越所有中欧及东欧的目的地。所以难怪在飞机开始下降时，会发出一大堆有关转机的公告。“如果你的目的地是塔林，请到 123 号登机口登机”，“如果是飞往圣彼德堡的 XYZ 次航班，请到 234 号登机口登机”等。当然，乘务员通常不会讲十几种语言，因此他们使用英语，而英语不是大多数旅客的本地语言。鉴于客机上的公告 (PA) 系统的质量，以及引擎噪音、哭闹的婴儿和其他干扰，如何有效地传达信息？
CRM 客户关系管理系统 通常是企业为提高核心竞争力，利用相应的信息技术以及互联网技术协调企业与客户间在销售、营销和服务上的交互，从而通过不断的优化，提升企业管理方式，向客户提供创新式的个性化的客户交互和服务的过程。
2017年11月16日，由腾讯主办的2017腾讯媒体+峰会在上海召开。这是腾讯集团COO任宇昕第一次参加媒体峰会，“半年以前，我基本上是一个纯粹的媒体读者，在过去的半年时间之内，我基本上算是一个媒体的从业者。所以我正好可以分别从媒体读者和媒体从业者，这两个不同的角度，来分享一下，我对当前媒体行业变化的一些看法。”就在他分享半年心路历程的同时，腾讯微信智聆、腾讯翻译君以及机器人写作工具Dreamwriter三个AI产品向现场观众实时输出内容和报道，并推送了出去。
神经网络学习笔记-02-循环神经网络 本文是根据WildML的Recurrent Neural Networks Tutorial写的学习笔记。 循环神经网络 循环神经网络适用于处理序列化信息，比如：语言翻译，语音识别等。 如果，我们要实现一个翻译功能。首先需要理解原句中每个单词的含义。 这就需要根据上下文来理解。 假如：原句中的每个单词，以此对应神经网络中一个隐藏层。 在传统的神经网络框架中，隐藏层直接传递的是一个矢量Out。 这个Out矢量是原句当前每个词的一个输出，比如：含义等等。 那么，如
文本情感分析是自然语言处理的一个重要部分，与语音情感分析类似，通过处理提取给定文本中的信息来衡量说话者/作者的态度和情绪，主要用于电影、商品以及社交媒体的用户评论分析等。
上一篇我们介绍了如何爬拉勾的数据，这次介绍一下如何分析爬下来的数据，本文以自然语言处理这个岗位为例。 上次那个爬虫的代码有一点问题，不知道大家发现没有，反正也没有人给我说。。然后后面我把我最后改好的代码附在本文的最后。 本文主要分析的是岗位职责和岗位要求，基本思路是先分词，然后统计词频，最后最词云展示出来。先看下效果 从这个图可以看出来，自然语言处理大多数需要掌握深度学习，需要用深度学习去解决问题，然后是工作经验，项目经验，以及对算法的理解。 首先分词，要正确分词，需要有一份高质量的词典，因为在岗位
6月24日，英伟达在CVPR 2021期间发布了全新预训练模型，并宣布迁移学习工具包（TLT）3.0全面公开可用。
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。
近段时间，包括谷歌、苹果、亚马逊、Facebook等在内的科技巨头纷纷被曝出人工收集用户语音数据。
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。
大家好，我是崔庆才。 想必大家在开发项目过程中可能或多或少用到语音识别、语音合成等相关技术，但又不知道哪家的服务好，而且有的收费还贼贵。尤其流式识别更是个难题。 今天我给大家推荐一个流式语音合成库，现在在 GitHub 上已经开源，而且已经斩获 3.1k star，效果很不错，同时这也是业界首个流式语音合成系统，推荐给大家试试。 具体详情大家可以了解下文哈，最后还有直播课，大家感兴趣欢迎扫码了解。 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
参考： 语音识别系列︱用python进行音频解析（一） 语音识别系列︱paddlehub的开源语音识别模型测试（二）
本文简要介绍Python自然语言处理(NLP)，使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。 什么是NLP？ 简单来说，自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。 这里讨论一些自然语言处理(NLP)的实际应用例子，如语音识别、语音翻译、理解完整的句子、理解匹配词的同义词，以及生成语法正确完整句子和段落。 这并不是NLP能做的所有事情。 NLP实现 搜索引擎: 比如谷歌，Yahoo等。谷歌搜索引擎知道你
.https://console.cloud.tencent.com/api/explorer?Product=asr&Version=2019-06-14&Action=DescribeTaskSt
1.1 GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型简介
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