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。
语音识别与处理是一项重要的人工智能技术，它可以将人类语音转换成文本形式，从而实现语音命令识别、语音转写等功能。在本文中，我们将介绍语音识别与处理的基本原理和常见的实现方法，并使用Python来实现这些模型。
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（
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。
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
12 月 11 日，擅长计算机视觉技术解决方案的依图科技在北京公开展示了语音识别领域的最新技术成果，并表示将在近期开放依图语音识别 API 接口以及部分测试数据集。同时，依图科技还宣布，将基于其语音识别技术与微软 Azure、华为推出联合方案平台。
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。
随着人工智能技术的飞速发展，语音识别（ASR）和语音合成（TTS）技术已经成为智能语音服务领域的核心技术。腾讯云语音产品，凭借其业界领先的技术优势和极具竞争力的价格，为各行业提供了从标准化到定制化的全方位智能语音服务，广泛应用于多个行业场景，极大地推动了企业服务、阅读、教育、游戏、金融、电商等行业的智能化升级。
时至今日，语音识别已经有了突破性进展。2017年8月20日,微软语音识别系统错误率由5.9%降低到5.1%，可达到专业速记员的水平；国内语音识别行业的佼佼者科大讯飞的语音听写准确率则达到了95%，表现强悍。国内诸如阿里、百度、腾讯等大公司，也纷纷发力语音识别，前景一片看好。
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。
随着互联网时代的进步，智能产品逐渐配备了更加多元化的功能应用、更加丰富的内容资源,用户在使用语音相关的功能时，越来越多的需求需要向智能产品用户提供更便捷的操作体验，语音转换成文本，语音识别是人工智能领域极为重要的前沿技术，实现快速、高效、准确的语音识别及控制，实现智能行业内全新的便捷操作模式。
【新智元导读】 微软语音识别研究团队在黄学东的带领下，去年将语音识别的单词错误率降至5.9%，又在最近降至5.1%。在本次专访中，我们讨论了语音识别错误率百分之几的小数点在研究和实际应用上的意义。黄学东认为，从研究角度来说，这个意义十分重大，即便是0.1%的差距，无论是运算量还是时间，耗费都是巨大的。 达到人类水平，超越人类水平，人工智能研究领域的突破性进展。 以上赞誉被给予了微软最近的语音识别研究成果：其语音识别研究团队在黄学东的带领下，去年将语音识别的单词错误率降至5.9%，又在最近降至5.1%。 从研
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
小编新接触语音SDK项目，SDK无UI、底层调用多个C++算法库、提供的是AI服务。语音AI项目，识别效果是至关重要的一环，识别效果评测也是一项测试重点。为了制定一个专业、全面的效果评测的方案，小编学习了相关知识，对方案制定有了初步思路。希望对测试小伙伴有所帮助~~(●—●)
语音识别技术即Automatic Speech Recognition（简称ASR），是指将人说话的语音信号转换为可被计算机程序所识别的信息，从而识别说话人的语音指令及文字内容的技术。目前语音识别被广泛的应用于客服质检，导航，智能家居等领域。树莓派自问世以来，受众多计算机发烧友和创客的追捧，曾经一“派”难求。别看其外表“娇小”，内“心”却很强大，视频、音频等功能通通皆有，可谓是“麻雀虽小，五脏俱全”。本文采用百度云语音识别API接口，在树莓派上实现低于60s音频的语音识别，也可以用于合成文本长度小于1024字节的音频。 此外，若能够结合snowboy离线语音唤醒引擎可实现离线语音唤醒，实现语音交互。
内容概述：方言是语音识别技术发展中必须要迈过去的坎儿，那么如何让模型能够听懂和理解方言呢？使用优质的数据集是一种的方法，本文将介绍一个经典的方言录音数据集 TIMIT。
选自IBM 作者：George Saon 机器之心编译 参与：吴攀、黄小天 去年十月，微软人工智能与研究部门的一个研究者和工程师团队报告他们的语音识别系统实现了和专业速录员相当甚至更低的词错率（WER）——达到了 5.9%，参考机器之心文章《重磅 | 微软语音识别实现历史性突破：语音转录达到专业速录员水平（附论文）》。但 IBM 官方博客今日发文宣称人类的水平实际上应该是 5.1%，而同时该文章还表示 IBM 的系统的词错率已经超越了之前微软报告的最佳水平，达到了 5.5%。IBM 宣称这是一个全新的突破，
今天经过朋友Mr.丁的提示,发现微信有自动识别语音消息,并将识别后的文本返回的功能,这正好省去我们调用讯飞语音识别接口了,还是无限免费使用的,好了,不多嘚嘚,看正文:
Google日前正式发布旗下云端语音识别API，支持80多种语言，也能辨识正体中文。而新版API加强了长版音频档的转录精准度，也新增支持WAV、Opus和Speex文件格式，且Google也宣称，新版
智能语音在近年一直是个很火的话题，商业应用也在不断增加，在10月10号的深蓝&大咖面对面活动中，我们邀请到了语音界大佬陈果果博士，针对目前语音领域问题进行分享与探讨。
虽然基于RNN的技术已经在语音识别任务中得到验证，但训练RNN网络需要的大量数据和计算能力。最近，Facebook的AI研究中心（FAIR）发表的一个研究论文，提出了一种新的单纯基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network）的语音识别技术，而且提供了开源的实现wav2letter++，一个完全基于卷积模型的高性能的语音识别工具箱。
这家以“图”起家的AI公司，现在宣布修个“语音”双学位，而且出场便是学霸的方式——随手甩出一张摸底考第一名成绩单。
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。
AI 科技评论按：把一段输入音频转换为一段文本的任务「自动语音识别（ASR）」，是深度神经网络的流行带来了极大变革的人工智能任务之一。如今常用的手机语音输入、YouTube 自动字幕生成、智能家电的语音控制都受益于自动语音识别技术的发展。不过，开发基于深度学习的语音识别系统还不是一个已经完善解决的问题，其中一方面的难点在于，含有大量参数的语音识别系统很容易过拟合到训练数据上，当训练不够充分时就无法很好地泛化到从未见过的数据。
本文介绍了一种基于腾讯云智能语音的实时语音识别微信小程序的开发和实现。该小程序使用Wafer服务器进行音频文件的上传和识别，利用腾讯云的语音识别API进行实时语音转文字，并将识别结果展示在小程序中。具体实现包括搭建项目结构、配置服务器、上传音频文件、添加识别和转文字功能、以及处理异常情况等。该小程序可以方便地在手机端进行调试和体验。
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
对于语音识别初学者来说，通过简单案例快速上手，不仅能够快速了解语音识别等实际应用模式，对枯燥无味的学习中提升兴趣值也大有帮助。百度语音提供了语音识别、语音合成和语音唤醒等产品的SDK免费资源，是面向广大开发者永久免费的开放语音技术平台，且简单易用，可以作为学习之余练手的好去处。
以前，人们习惯于通过键盘和触控屏操控智能设备。未来三到五年，人们或许可以随时给身边智能设备、机器人下达指令，帮助订餐、订票，乃至端茶递水。过去，机器对语音识别度不高，对自然语言的语义更难以理解，阻碍了语音交互的应用。随着降噪技术、方言识别、远场识别、全双工交互、机器学习等技术的发展，使语音和语义识别理解有了大幅提升，让机器准确理解并执行人类指令成为可能。
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。
ASRT 是一套基于深度学习实现的语音识别系统，全称为 Auto Speech Recognition Tool，由 AI 柠檬博主开发并在 GitHub 上开源（GPL 3.0 协议）。本项目声学模型通过采用卷积神经网络（CNN）和连接性时序分类（CTC）方法，使用大量中文语音数据集进行训练，将声音转录为中文拼音，并通过语言模型，将拼音序列转换为中文文本。基于该模型，作者在 Windows 平台上实现了一个基于 ASRT 的语音识别应用软件它同样也在 GitHub 上开源了。
本文主要针对中文语音识别问题，选用常用的模型进行 离线 demo 搭建及实践说明。
可以说，语音识别是人类征服人工智能的前沿阵地，是目前机器翻译、自然语言理解、人机交互等的奠基石。
AI 科技评论按：美国时间10月31日，百度研究院发出博文，宣布发布新一代深度语音识别系统 Deep Speech 3。继2014首秀的第一代Deep Speech和被MIT科技评论评为“2016年十
AI 科技评论按：语音到文字的转换是语音研究领域的重要课题。自引入神经网络的方法以来，语音识别正确率有了长足的进展，也为苹果 Siri、亚马逊 Echo、科大讯飞语音输入法等等实际产品提供了生长的土壤。面对算法识别总还是比人类要差一些的现状，微软刚刚发布一篇博文公布了自己的最新成果，达到人类水平已经不是梦想。AI 科技评论编译如下。 2016年，微软语音和对话研究团队对外公布了一则里程碑性的消息，他们在 Switchboard 数据库的对话语音识别任务中达到了人类的一致性水平，这意味着他们的系统识别对话中文
小编所在项目中，C1、C1Pro、C1Max录音笔，通过BLE和APP连接，音频文件实时传输到录音助手App端，具备实时录音转写的功能。工欲善其事必先利其器，小编补习了语音识别相关基础知识，对所测试应用的实时转写业务逻辑有了更深的认识。希望对语音测试的小伙伴们也有所帮助~~(●—●)
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。 语音识别的首要部分当然是语音。通过麦克风，语音便从物理声音被转换为电信号，然后通过模数转换器转换为数据。一旦被数字化，就可适用若干种模型，将音频转录为文本。 大多数现代语音识别系统都依赖于隐马尔可夫模型（HMM）。其工作原理为：语音信号在非常短的时间尺度上（比如 10 毫秒）可被近似为静止过程，即一个其统计特性不随时间变化的过程。 许多现代语音识别系统会在 HMM 识别之前使用神经网络，通过特征变换和降维的技术来简化语音信号。也可以使用语音活动检测器（VAD）将音频信号减少到可能仅包含语音的部分。 幸运的是，对于 Python 使用者而言，一些语音识别服务可通过 API 在线使用，且其中大部分也提供了 Python SDK。
DeepSpeech是国内百度推出的语音识别框架，目前已经出来第三版了。不过目前网上公开的代码都还是属于第二版的。
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
刚结束了腾讯云BI的体验活动，在文章提到了SaSS、PaSS的概念，腾讯云BI是一个SaSS，而今天要写的腾讯云语音识别就是一个PaSS，平台即服务，用户只需要调用接口就能实现语音识别的功能，而语音识别所需要的算法、计算资源都是PaSS来分配。
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”人类语音的技术。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。孤立词语音识别一般采用DTW动态时间规整
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 一个成立不到两年的团队，两个初入职场的新人，杀入顶会挑战赛能拿下怎样的成绩？ 时限是，10天。 近日，全球语音顶会INTERSPEECH 2020「口音英语语音识别挑战赛」结果公布，一支名叫「大耳朵图图喵喵喵」的团队摘下了两大赛道的第二名和第三名。 参赛选手是这位： △大耳朵图图本喵 啊不，其实来自他们当中。 说起网易有道与AI语音技术相关的产品，大家或许都不陌生，比如丁磊多次安利、上市都带着的有道词典笔…… 相比在市场上取得的认可，许多人
本文介绍了人工智能语音交互的基本环节，包括语音识别、语音合成、语义理解和对话管理。文章还列举了一些著名的语音交互产品，如苹果的Siri、亚马逊的Echo和天猫魔盒等。最后，作者提醒读者，语音交互技术目前仍在不断发展中，尚未完全成熟，但未来具有广泛的应用前景。
1 新智元推荐1 来源：微软研究院AI头条 【新智元导读】继 9月13日微软将对话语音识别错误率降至6.3%的记录后，前天再次宣布进一步将错误率降至 5.9%，首次达成与专业速记员持平且优于绝大多数人的表现。该成功归功于他们采用了一种神经语言模型，该模型在空间中被表现为连续的向量，计算机能通过该模型得知比如“fast”和“quick”是具有紧密联系的近义词。 一个月前，2016年9月14日，微软的对话语音识别技术在产业标准Switchboard语音识别基准测试中实现了词错率（word error rate
【新智元导读】微软语音识别技术24年老将黄学东近日被评为“微软全球技术院士”，成功摘下这一微软技术的“桂冠”。 黄学东于1993年加入微软。1995年，黄学东最终把洪小文也拉入微软。黄学东还曾在Bing工作，一直跟随沈向洋博士。接受新智元的专访时，他谈到了去年微软对话语音识别词错率低至5.9%背后的故事。 同时，黄学东认为语音识别的下一个大难关是语义理解，目前看来最有希望的路线是 LSTM + Attention。 黄学东，微软语音识别技术 24 年老将，IEEE/ACM 双科院士，微软深度学习工具包CNT
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。
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？
5月2日，腾讯宣布任命语音识别技术顶级专家俞栋博士为AI Lab（人工智能实验室）副主任，并成立美国西雅图AI实验室。俞栋将负责西雅图AI实验室的运营及管理，推动腾讯在语音识别及自然语言理解等AI领域的基础研究。 这是近段时间以来，腾讯在人工智能领域的第三个大动作。 一个多月前的3月19日，由腾讯AI Lab研发的围棋AI绝艺，在日本UEC杯围棋大赛中夺得冠军。这是低调运行近一年后，腾讯AI Lab首次对外展示研究成果。 就在绝艺夺冠后不久，3月23日，腾讯宣布任命人工智能领域顶尖科学家张潼博士担任腾讯AI
中文口语语言处理国际会议ISCSLP为中文语音处理领域的知名国际会议，由国际语音交流协会中文口语处理专业委员会ISCA SIG-CSLP 主办，会上发布成果对中文智能语音的发展具有重要指导意义。
1 产品介绍 YIYA是一个语音助手，根据用户输入语音内容，进行对应的操作或返回对应的结果，比如询问天气，返回所在地的天气结果。目前使用在微桌面及TOS手表中。 1 语音识别测试介绍 1.1 人工测试 语音测试，先要识别准确， 在这条路上，测试尝试了各种各样的方法； 1. 建立一套可行完善的评测方法，输出各种评测报告，从客户端语音输入开始，到出现识别结果整个过程有很多节点可以进行专项测试； Ø VAD（语音端点检测）监测灵敏度评测: 可以从录音识别准确性、不同机器的灵敏度上来验证VAD是否达到预期； Ø
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