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。
《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
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。
人工智能业内普遍认为,语音将成为下一个重要的技术平台,近年来随着人工智能理论与技术的迅猛发展,语音识别(ASR)、语音合成(TTS)技术在不断突破。虽然理论技术取得了长足进步,但是在实际应用过程中仍绕不开数据标注这一话题,训练数据的准确性很大程度上影响了算法模型的表现。
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
Facebook AI(bushi),更准确地说是Meta AI,刚刚发布了自监督语音处理模型XLS-R,共支持128种语言。
时间过的真快,一转眼两个月时间过去了。我可能是这批活动参与者中最忙的一个吧,作为一个负责十多个项目的小leader,期间小孩又肺炎住院了大半个月,需要平衡工作和家庭,时间真的很不够用。
开会是工作中经常做的一件事情,会议记录是一件让人烦恼的事情。听不清,记不住是时有发生的,很多人也对此很苦恼,如果说要想会议达到一个比较好的效果,那不妨用腾讯云AI语音识别打造一个小帮手,对会议录音进行识别,用cv大法来写会议纪要。
前段时间由于个人开源项目OpenHamtaro(个人玩票项目,一个抽风的语音小仓鼠)的需要,在寻找ISD9160的相关方案。碰巧看到了ElecFun的试用活动,很荣幸获得了这个ISD9160开发板的试用机会。
浏览继续论坛时候,突然发现腾讯IOT开发板,特别好奇。腾讯什么时候开始也要布局物联网了,去年试用了阿里云的板子,还有关注了阿里IOT的比赛,阿里在布局云和物联网速度的速度。今年腾讯也开始了,两家巨头又要碰在一起了。不过还是特别开心,能够率先试用腾讯Tensentos,熟悉一下腾讯IOT。
说到语音识别、语音翻译、图像识别、人脸识别等等,现在已经非常非常非常普及了,看过‘最强大脑’的朋友,也应该对‘小度’这个机器人有所了解,战胜国际顶尖的‘大脑’- 水哥,(PS:内幕不知),那么今天,我们来看下关于语音识别,是如何做到的,Java又是如何识别语音的?如何转换语音?
📷 本文来自小鱼在家首席音频科学家邓滨在LiveVideoStackCon 2018讲师热身分享,并由LiveVideoStack整理而成。邓滨认为,传统的信号处理与前沿的深度学习技术结合,才能实现准
随着目前用户需求的精细化和智能化,很多时候我们需要在App内集成语音输入模块,为用户提供语音输入的功能。而科大讯飞语音作为行业内翘楚,识别结果相对准确,且讯飞自带一套识别动画,适合快速搭建模块,废话不多说,先看下效果图。
最近在研究语音识别方向,看了很多的语音识别的资料和文章,了解了一下语音识别的前世今生,其中包含了很多算法的演变,目前来说最流行的语音识别算法主要是依赖于深度学习的神经网络算法,其中RNN扮演了非常重要的作用,深度学习的应用真正让语音识别达到了商用级别。然后我想动手自己做一个语音识别系统,从GitHub上下载了两个流行的开源项目MASR和ASRT来进行复现,发现语音识别的效果没有写的那么好,其中如果要从零来训练自己的语言模型势必会非常耗时。
年底,所有互联网行业大会都会有智能硬件的位置,大佬们都在说,IOT(Internet of Things)时代来了。互联网巨头、传统硬件公司、各色创业团队,都挤在这个风口等着被吹起来。除了做产品的,还有一类玩家十分兴奋地等着智能硬件火起来:语音技术团队。 2014年底,语音行业新闻不断:云知声完成5000万美元B轮融资主攻智能家居,科大讯飞推出自己的语音智能音响硬件,百度语音涉足智能硬件领域……智能硬件正在成就语音,语音也在成就智能硬件。 一、语音交互正在爆发,尤其是智能硬件 智能硬件最热的门类是可穿戴设
ASR 作为机器学习的基础应用之一,已成为众多业务支撑的基础能力,在录音质检、音频字幕、会议转写、语音输入等场景中发挥越来越大的作用。腾讯云 ASR 作为业界领先的语音识别服务提供商,为开发者提供语音转文字服务的最佳体验,具备识别准确率高、接入便捷、性能稳定等特点。 基于腾讯的多个 AI 实验室的模型赋能,腾讯云 ASR 团队接入和开发了多种类型识别服务,如一句话识别、录音识别、实时语音识别等,业务覆盖通用、金融、医疗、游戏等多种场景。此外,工程方面,团队在整体系统的复用性、接口性能、服务稳定性上也做了大量
ASR 作为机器学习的基础应用之一,已成为众多业务支撑的基础能力,在录音质检、音频字幕、会议转写、语音输入等场景中发挥越来越大的作用。腾讯云 ASR 作为业界领先的语音识别服务提供商,为开发者提供语音转文字服务的最佳体验,具备识别准确率高、接入便捷、性能稳定等特点。
在人工智能技术的探索征程里,语音语义识别技术一直扮演着先驱的角色,不管是在技术探索还是商业落地方面都走在了前面。近两年来随着深度学习技术的进一步深入,其识别准确率更是得以大大提升。为教育、客服、电信等传统行业的产业升级带来了一大助力,在车载、家居、医疗、智能硬件等领域又开辟出了新的商业应用探索实践。 会议精彩视频回顾 语音语义技术目前发展到了哪个阶段?NLP技术在企业日常业务中能发挥怎样的作用?在十亿级别日活的微信端有何应用案例?在腾讯云海量客户场景下又为企业带来了怎样的助力?9月13日,TVP AI技术闭
在人工智能技术的探索征程里,语音语义识别技术一直扮演着先驱的角色,不管是在技术探索还是商业落地方面都走在了前面。近两年来随着深度学习技术的进一步深入,其识别准确率更是得以大大提升。为教育、客服、电信等传统行业的产业升级带来了一大助力,在车载、家居、医疗、智能硬件等领域又开辟出了新的商业应用探索实践。
鱼羊 萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI “还有46分钟,董老师休假就结束了。” 这是董宇辉最新视频下点赞过百的一条留言。 他在东方甄选直播间消失的日子里,粉丝们涌入他的个人号,调侃“这个男人只要一放假休息,几十万人都得跟着失恋”。 然而对于头部主播来说,再怎么爱岗敬业,也总有下播的时候。 毕竟连着几个小时不断说话,还得是妙语连珠的那种,既耗费脑力,对体力也是个不小的挑战。 在这种情况之下,不仅“24小时直播”不大可能,连不轮班的长时间唠嗑也不是人人能顶得住的。 不过话说回来,如果有机器
人工智能解决方案哪家强?还看Jibo、Pepper、Siri、Google Now和Cortana。目前,在他们之间正进行一场比赛,看谁提供的个人助理更受企业、最终用户和消费者的欢迎,不管是实体的还是
1.谷歌无人驾驶汽车实践出真知,持续推进安全保证 无人驾驶汽车已成为众科技巨头们争夺的下一片蓝海,在此领域耕耘多年的谷歌无人驾驶汽车已走遍美国20多个州,用实践助力无人汽车的安全。谷歌表示,在该项目上
智能 Chat 聊天机器人 GPT(以下简称"聊天机器人") 最近已经变成同事、朋友聊天的离不开的话题,尤其是最近发布的升级版 4.0。
李根 发自 一路向南G71 量子位报道 | 公众号 QbitAI AI代表的新技术可能不光开拓新领域,也在冲击固有市场格局。 新技术+旧产品,这样的趋势变革正在发生。 语音交互+地图=? 2016年年底,网易北京搬离清华科技园启迪科技大厦,隔壁的搜狗随即租下两层,安排搜狗地图和搜狗语音团队入驻。半年后,这两支协同工作的团队推出完全语音驱动的语音地图产品,取名“智能副驾”。 这是一款语音驱动的手机导航地图产品,完全基于手机,完全语音交互。之所以取名“智能副驾”,是因为搜狗希望它在车内充当起“副驾”的作用,有
本文介绍了如何使用腾讯云开放的图片鉴黄能力,通过接入腾讯云万象优图CI服务,开发者可以在短时间内体验到先进的AI技术。只需几行代码,即可识别图片中是否包含色情、暴力等违禁内容。同时,文章还详细介绍了如何使用该服务,并提供了相关示例代码。
编程马拉松(Hackathon)是将热爱软硬件开发的人聚集起来所举办的一项比赛,本次活动由腾讯云AI联合云+社区发起,希望让广大开发者体验到腾讯云AI的魅力。比赛过程中,参赛者可以尽情发挥自己的创意及想法,在短时间内用自己所熟悉的代码及环境,调用腾讯云API识别接口,并输出腾讯云AI 接入体验反馈,赢取丰厚奖品。
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。
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。
李根 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 在刚刚结束的全球合作伙伴大会上,腾讯第一次把AI喊得响亮。 “Make AI Everywhere!”腾讯上上下下都在这样说。 不过,不
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。
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(
机器之心报道 机器之心编辑部 在大型语言模型的加持下,智能音箱领域的「拐点」即将到来? 在智能音箱风靡的那些年,很多人都希望能与音箱来一场深度对话。可惜事与愿违,智能音箱的对话能力显然达不到人类的要求。如今,智能音箱的市场红利期已经过去,昔日光环消退,渐渐不再为人提起。 一位名为「GPTHunt」的 Up 主也是一样,自述是智能语音音箱的「轻度爱好者」。只是失望的次数太多了,也就不再抱有希望。 比如,他买过亚马逊的 Alexa 音箱,但发现自己英语水平不太够,此外音箱产品设计也不够 local,试用了一阵
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)。
七月新书到,龙吟伴虎啸 用一波新书更新下你的读书清单吧 1 《集成学习:基础与算法》 2 《Visual Studio Code 权威指南》 3 《JavaScript语言精髓与编程实践(第3版)》 4 《语音识别:原理与应用(全彩)》 5 《大数据平台架构与原型实现:数据中台建设实战》 6 《Go语言编程之旅:一起用Go做项目》 7 《Android Jetpack应用指南》 8 《高效自动化测试平台:设计与开发实战》 9 《Python预测之美:数据分析与算法实战(双色)》 10
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。
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。
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。
对于想进入语音识别领域的学习者来说,了解语音识别系统的一些基本概念,会有助于更快的进入这个行业的交流平台,本文对语音识别系统的一些常见概念做了整理,希望能对刚开始接触语音学习的人有所帮助。
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
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
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
⚫ 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。
大型语言模型(LLM)正在改变每个行业的用户期望。然而,建立以人类语音为中心的生成式人工智能产品仍然很困难,因为音频文件对大型语言模型构成了挑战。
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)。
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