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语音别的相关知识

其中,孤立词识别 的任务是识别事先已知的孤立的词,如“开机”、“关机”等;连续语音别的任务则是识别任意的连续语音,如一个句子或一段话;连续语音流中的关键词检测针对的是连续语音,但它并不识别全部文字,而只是检测已知的若干关键词在何处出现 别 方 法 语音识别方法主要是模式匹配法。在训练阶段,用户将词汇表中的每一词依次说一遍,并且将其特征矢量作为模板存入模板库。 和自然语言识别的区别 语音识别是自然语言识别的一个方向。 广义的“自然语言处理”包含了“语音”,或者说“语音”也是“自然语言”的一种。 狭义的“自然语言处理”是指处理及理解文本,简单的理解就是:语音别的结果成了自然语言处理的原材料来源之一,自然语言处理的结果又成了语音生成的原材料。 它是区别指令式语音而命名,其基本原理都是一致。 自然语音识别亮点是自然语言理解功能,即用户可以按照个人的语言习惯,用自己惯用的语气、惯用的词,将需要被识别的语音任务说出来即可。

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用于语音别的数据增强

来自 Unsplash 的摄影:Edward Ma 语音别的目标是把语音转换成文本,这项技术在我们生活中应用很广泛。 比如说谷歌语音助手和亚马逊的 Alexa ,就是把我们的声音作为输入然后转换成文本,来理解我们的意图。 语音识别和其他NLP问题一样,面临的核心挑战之一是缺少足够的训练数据。 本文将会讨论关于 SpecAugment:一种应用于自动语音别的简单的数据增强方法(Park et al.,2019),将涵盖以下几个方面: 数据 结构 实验 数据 为了处理数据,波形音频转换成声谱图 Park等人介绍了 SpecAugment 的数据扩充的方式应用在语音识别上。扩充数据有三种基本的方式:时间规整、频率掩蔽和时间掩蔽。 为了在语音识别中更方便的应用数据增强,nlpaug已经支持频谱增强的方法了。

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    人工智能 - 语音别的技术原理是什么

    图中,每个小竖条代表一帧,若干帧语音对应一个状态,每三个状态组合成一个音素,若干个音素组合成一个单词。也就是说,只要知道每帧语音对应哪个状态了,语音别的结果也就出来了。 那每帧音素对应哪个状态呢? 深入浅出地介绍了基于HMM的语音别的原理,不注重公式的细节推导而是着重阐述公式背后的物理意义。 2. Bilmes J A. 基于神经网络的语音别的入门必读。从神经网络的基本结构、BP算法等介绍到 LSTM、CTC。 5. 俞栋, 邓力. 解析深度学习——语音识别实践, 电子工业出版社, 2016. 语音别的第一个特点是要识别的语音的内容(比声韵母等)是不定长时序,也就是说,在识别以前你不可能知道当前的 声韵母有多长,这样在构建统计模型输入语音特征的时候无法简单判定到底该输入0.0到0.5秒还是0.2 以上就是我理解的语音别的原理,包括大致的系统构成和基本设计思路。

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    微信小程序语音同步智能识别的实现案例

    一、背景 在小程序的一些应用场景中,会有语音转文字的需求。 原有的做法一般是先通过小程序的录音功能录下语音文件,然后再通过调用语音智能识别WebApi(比如百度云AI平台,科大讯飞平台)将语音文件转成文字信息,以上的做法比较繁琐且用户的体验性较差。 为解决此问题,微信直接开放了同声传译的插件,小程序作者可以直接使用该插件进行语音同声传译的开发。此文章将通过前后端整合应用的完整案例完成语音的实时转换,并将语音上传到服务端后台备份。 二、同声传译插件介绍 微信同声传译由微信智聆语音团队、微信翻译团队与公众平台联合推出的同传开放接口,首期开放语音转文字、文本翻译、语音合成接口,为开发者赋能。 this.initRecord(); }, ... /** * 初始化语音识别回调 * 绑定语音播放开始事件 */ initRecord: function

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    语音别的前沿论文,看我们推荐的这4篇

    关注文章公众号 回复"语音识别"获取本主题精选论文 近年来智能语音进入了快速增长期,语音识别作为语音领域的重要分支获得了广泛的关注,如何提高声学建模能力和如何进行端到端的联合优化是语音识别领域中的重要课题 由SFFAI18分享嘉宾白烨同学为大家精选出来的关于语音关键词检索方面的论文以及田正坤同学为大家精选出来的关于利用RNN-Transducer进行端到端声学建模的论文,将带你了解语音识别基本方向。 推荐理由:语音检索(Keyword Search, or Spoken Term Detection)中,如何将语音别的结果建立倒排索引,快速定位到关键词发生的位置,是语音检索中重要问题。 基于加权有限状态转换器的时间因子自动机方法,因为其计算高效(检索时线性复杂度),准确,框架优雅,已经成为了语音检索中的标准方法。在流行的开源语音工具包Kaldi中也已经集成了这一方法。 ? 推荐理由:这是百度硅谷实验室的一篇文章,比较了CTC、RNN-Transducer以及Attention模型在原理以及实验性能上的差异,对于想利用端到端模型进行语音识别建模的同学,具有很好的指导意义。

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    基于PaddlePaddle实现的DeepSpeech2端到端中文语音模型

    语音文件需要放在PaddlePaddle-DeepSpeech/dataset/audio/目录下,例如我们有个wav的文件夹,里面都是语音文件,我们就把这个文件存放在PaddlePaddle-DeepSpeech 每一行数据包含该语音文件的相对路径和该语音文件对应的中文文本,要注意的是该中文文本只能包含纯中文,不能包含标点符号、阿拉伯数字以及英文字母。 通过参数--is_long_audio可以指定使用长语音识别方式,这种方式通过VAD分割音频,再对短音频进行识别,拼接结果,最终得到长语音识别结果。 python infer_server.py 打开页面如下: GUI界面部署 通过打开页面,在页面上选择长语音或者短语音进行识别,也支持录音识别,同时播放识别的音频。 :PPASR 基于Pytorch实现的语音识别:MASR

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    《实战案例分享》关于语音别的功能实现分析(二)---语义解析

    前言 前面我们刚刚介绍了语音别的第一步《《实战案例分享》关于语音别的功能实现分析(一)---结构化思维》,这一章我们接着上次的内容来看一下语义的解析。 其实这个就是在我们语音输入的测试过程中发现,根据口语习惯和语音识别出的结果,经常会出现像“数量十”,“价格4块6”,“价格四块五”这样的字符串,所以为了解决这样的问题,我们首先需要把字符串里的中文改为数字的字符串 因为它本身要求中文的参数里面就是全是正常数字的,像我们整个字符串里面还有(数量,价格,块、或是前面是中文数字后面是阿拉伯数字像四块6)这些中文字,用这个是识别不出来的,并且在反复测试中,如果你说的是超过100的,语音识别都会很正常的识别出来

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    语音识别技术发展迅速,这本书是你需要的全方位解读语音别的最新著作!

    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。 ? 自20世纪50年代以来,对语音别的研究已有近70年的历史,取得了多方面的突破,如今已在产业界有较多的应用,如语音输入法、语音搜索、智能音箱等软硬件产品。 到目前为止,已出版的书籍介绍的知识各有侧重,对语音产业界起到了很大的推动作用,在此深表敬意。 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。 ? 全方位解读语音别的最新著作来了! 《语音识别:原理与应用(全彩)》 ?

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    音乐识别探索之路|音色识别亮相IJCNN,UAE惊艳ICASSP

    这种算法作为哼唱识别的主流方法被广泛使用。我们也同时在探索一些更新的基于深度学习的哼唱识别方案,期待能进一步提升用户体验。 翻唱识别:翻唱识别可以称之为下一代听歌曲技术。 歌声音色识别:歌声的声纹识别很自然能借鉴一些语音说话人识别的方法,例如时兴的使用embedding技术表征说话人的音色特征。 经过我们调研,业界最新的歌手识别的指标大大落后于主流说话人声纹识别的表现。 下图是我们的一些歌声声纹识别的应用案例,我们将在落地场景上继续不断探索。 ? ? INTERSPEECH作为由国际语音通信协会ISCA组织的语音研究领域的顶级会议,是全球最大的综合性语音信号处理领域的科技盛会之一(Rank A, CCF-C)。

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    《实战案例分享》关于语音别的功能实现分析(一)---结构化思维

    前言 我们在前面已经介绍了关于语音别的应用,这一章我们在介绍一下实现人工智能语音别的处理方式。 先上视频效果 先看一下视频实现的效果 从上面的视频我们可以看到在条码扫描界面,通过语音别的功能我们实现了 商品的扫描录入 商品的数量和价格的修改 商品的价格修改 还有应该加入的商品查询定位功能在视频上没有体现出来 思路分析 从视频中我们看到了通过语音识别我们实现单据里面商品的增、删、改、查。那单据的实现方式里面我们是怎么实现的呢?我们可以拆分成两个核心: 怎么做?(How) 做什么? 上面的一整句“录入14002001数量13价格4块6”我们用四大元素把这句话进行拆分就应该是“录入”,"14002001",“数量13”,“价格4块6” 想到完全的实现音的人工智能现在我们还没达到那个水平 这也是为什么我们把操作方式了词组和别的区分开了,因为在这个词组中我们可以加上输入参数让其知道这个是操作指令的词组,在这样的词组后面我们需要加上“|”分隔符。 ---- 看一下调用方式 ?

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    深度神经网络DNN的多GPU数据并行框架 及其在语音别的应用

    目前基于此框架训练的模型成功上线到微信语音输入法、微信语音开放平台和微信语音消息转文字。 1.DNN数据并行导论 1.1.典型应用分析:语音识别 语音识别是深度神经网络获得成功的一个应用范例。 这里将深度神经网络应用于语音识别中的声学模型建模。 1.4.挑战 在语音识别应用中,深度模型包含数万神经元,采用全连接结构,具有数千万参数需要训练,计算量大;需要海量语音数据进行训练,在避免过拟合的前提下提高模型准确率、提高模型泛化能力。 6.在语音识别上的应用 6.1.微信语音识别产品 微信中主要有三款语音识别产品:微信语音输入法、语音开放平台和语音消息转文字。多GPU数据并行框架训练的模型正在由这些产品使用。 ? ? 此框架有效支持了微信语音识别,成功提升了微信语音别的模型训练速度,并且模型字错率降低10%,模型全量上线到微信语音输入法、微信语音开放平台和微信语音消息转文字。

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    AI听曲歌!哼曲、口哨吹,都能秒! ⛵

    以『听曲歌』为例,技术流程为具对已知歌曲抽取特征并构建特征向量库,而对于待检索的歌曲音频,同样做特征抽取后进行比对和快速匹配。 大家都对 QQ 音乐、网易云音乐等 App 中的『听曲歌』『哼唱识别』功能并不陌生,但是它是怎么样快速从海量歌曲库中找到匹配的这一首的呢? 图片今天 ShowMeAI 就来和大家聊一聊音频检索的技术,实际上音频检索技术有非常广泛的应用场景,除了歌辨曲,基于实时检索、审查和监控还可以很有效地保护版权。 实际上,非结构化的数据,基于深度学习等模型进行特征表征后,都可以借助 Milvus 搭建检索系统,它的整体工作流程如下:图片典型的步骤为以下3步:① 基于深度学习模型,将非结构化数据(图像、视频、语音

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    学界 | 谷歌团队提出应用于噪声语音别的在线序列到序列模型

    近日谷歌团队发布了一篇关于语音别的在线序列到序列模型,该模型可以实现在线实时的语音识别功能,并且对来自不同扬声器的声音具有识别功能。 以下内容是 AI 科技评论根据论文内容进行的部分编译。 论文摘要:生成模型一直是语音别的主要方法。然而,这些模型的成功依赖于难以被非职业者使用的复杂方法。最近,深入学习方面的最新创新已经产生了一种替代的识别模型,称为序列到序列模型。 谷歌团队还研究使用该模型进行噪声输入,其中以不同混合比例将两个扬声器的单声道混合语音作为模型的输入。 实验和结果 使用这个模型对两种不同的语音语料库进行了实验。 第二组实验是在不同混合比例下从两个不同的扬声器(一个男性和一个女性)混合的语音进行的。 这些实验被称为Multi-TIMIT。 原始TIMIT数据对中的每个发音都有来自相反性别的发声。 ? 表II:Multi-TIMIT的结果:该表显示了该模型在不同比例的混合中为干扰语音所实现的音素误差率(PER)。

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