近年来，国内视频监控应用发展迅猛，系统接入规模不断扩大，涌现了大量平台提供商，平台提供商的接入协议各不相同，终端制造商需要给每款终端维护提供各种不同平台的软件版本，造成了极大的资源浪费。各地视频大规模建设后，省级、国家级集中调阅，对重特大事件通过视频掌握现场并进行指挥调度的需求逐步涌现，然而不同平台间缺乏统一的互通协议。
语音广播功能是GB28181设备接入端非常重要的功能属性，语音广播让终端和平台之间，有了实时双向互动，可以满足执法记录仪、智能安全帽、智能监控、智慧零售、智慧教育、远程办公、明厨亮灶、智慧交通、智慧工地、雪亮工程、平安乡村、生产运输、车载终端等场景的技术诉求。
本笔记参考的课程是李宏毅老师的自然语言处理 课程Link：https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/lessonvideo/1000466
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。
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...
这几天，一篇关于语音-文本多模态大模型的论文出现在arXiv上，署名公司中出现了李开复旗下大模型公司01.ai——零一万物的名字。
AI 科技评论按：在近二十年来，尤其是引入深度学习以后，语音识别取得了一系列重大突破，并一步步走向市场并搭载到消费级产品中。然而在用户体验上，「迟钝」可以算得上这些产品最大的槽点之一，这也意味着语音识别的延迟问题已经成为了该领域研究亟待解决的难点。日前，谷歌推出了基于循环神经网络变换器（RNN-T）的全神经元设备端语音识别器，能够很好地解决目前语音识别所存在的延迟难题。谷歌也将这项成果发布在了官方博客上，AI 科技评论进行编译如下。
一段声音信号中，它的组成其实包含了好几个维度，比如说的内容，说的方式，以及说的人的音色。过往的语音合成只关注说的内容正确，而这次我们希望能按照我们的方式去控制合成的语音，以不同的方式、不同的音色去说
音频 API 提供基于我们的 TTS（文本到语音）模型的语音端点。它配备了 6 种内置语音，并可用于：
关注腾讯云大学，了解行业最新技术动态 戳【阅读原文】查看完整相关直播 笔者从事自然语言处理已经超过了一年半的时间，对语音交互有了自己的理解，本文以封闭五官的极端状态为各位读者带来一种特别的体验，以便大家熟悉和掌握其特点和优势，以便将来大家应用到自己的产品设计中。 为方便讨论，先做一下定义。市面上关于交互的常见的几个词汇，GUI、VUI、DUI。 GUI（Graphical User Interface）图形界面，市面上最常见的交互方式。点触，滑动，作为主要输入方式。图像显示作为主要输出方式。 VUI（
选自苹果期刊 作者：Siri Team 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、李泽南 作为第一种流行语音助手 Siri 的开发者，苹果在自然语言处理方面的研究有哪些心得？最近，苹果在其机器学习期刊上发表了一篇文章，详解了将逆文本化（ITN）转为标签问题的方法，这些技术已经成为 Siri 为人们提供便捷服务的基础。 Siri 使用标准的格式化方式来展示日期、时间、地址和金额等对象。这是由于在语音识别的核心组件的输出上应用了一个被称之为逆转文本标准化（ITN，Inverse Text Normaliz
智能音箱在ASR（语音识别）以及NLP自然语义处理常用框架 – 兔尔摩斯的文章 – 知乎
之前写过一篇文章《一种基于插件的QT软件开发架构》，介绍了在QT项目中采用插件架构，增加软件的可维护性和可扩展性，取得了一定的效果。然而，面对越来越多的客户定制需求，我们依然面临着许多挑战。
机器之心专栏 作者：刘斌 深度学习在 2006 年崭露头角后，近几年取得了快速发展，在学术界和工业界均呈现出指数级增长的趋势；伴随着这项技术的不断成熟，深度学习在智能语音领域率先发力，取得一系列成功的应用。本文将重点分享近年来深度学习在语音生成问题中的新方法，围绕语音合成和语音增强两个典型问题展开介绍。 一、深度学习在语音合成中的应用 语音合成主要采用波形拼接合成和统计参数合成两种方式。波形拼接语音合成需要有足够的高质量发音人录音才能够合成高质量的语音，它在工业界中得到了广泛使用。统计参数语音合成虽然整
这篇论文描述了Tacotron 2， 一个直接从文本合成语音的神经网络架构。系统由两部分构成，一个循环seq2seq结构的特征预测网络，把字符向量映射为梅尔声谱图，后面再接一个WaveNet模型的修订版，把梅尔声谱图合成为时域波形。我们的模型得到了4.53的平均意见得分（MOS），专业录制语音的MOS得分是4.58。为了验证模型设计，我们对系统的关键组件作了剥离实验研究，并且评估了使用梅尔频谱替代语言学、音长和F0特征作为WaveNet输入带来的不同影响。我们进一步展示了使用紧凑的声学中间表征可以显著地简化WaveNet架构
语音交互是指人与人、人与设备之间，通过自然语音进行信息传递的过程。人与人之间通过语音来传递信息、交流感情等等，其实就是一种最基本的人与人之间的语音交互。
随着语音识别技术越来越热，声学模型的训练方法也越来越多，各种组合和变化也是层出不穷，而随着深度学习的兴起，使用了接近30年的语音识别声学模型HMM（隐马尔科夫模型）逐渐被DNN（深度神经网络）所替代，模型精度也有了突飞猛进的变化，其中声学模型模型结构经历了从经典的GMM-HMM，到DNN-HMM，再到DNN+CTC的转变，本文列出了其中的常见模型，权当是一篇导读性质的文章，供大家学习时参考。
通常我们说到语音识别技术的时候，指的是整个语音对话系统，如图所示，语音对话系统通常包括四个主要组成部分的一个或多个：语音识别系统将语音转化为文本、语义理解系统提取用户说话的语义信息、文字转语音系统将内容转化为语音、对话管理系统连接其他三个系统并完成与实际应用场景的沟通。所有这些部分对建立一个成功的语音对话系统都是很关键的。
笔者在前文《Azure AI 服务之文本翻译》中简单介绍了 Azure 认知服务中的文本翻译 API，通过这些简单的 REST API 调用就可以轻松地进行机器翻译。如果能在程序中简单的集成语音转文本
科技改变生活 近日，谷歌推出了新的语音合成系统Tacotron 2，这是一种直接从文本中合成语音的神经网络结构，即新型TTS系统，该系统结合了初代Tacotron和Deepmind WaveNet等研究的经验，在能力上有了进一步提升。 TTS技术即从文本到语音，它是语音合成应用的一种。在搭载神经网络算法的语音控制器作用下，文本输出的语音音律应使听众在听取信息时感觉自然，毫无机器语音输出的冷漠与生涩感，但是目前还没有一款系统可以做到。 📷 2017年3月，谷歌推出了一种新的端到端语音合成系统Tacotron。
本章介绍如何使用PaddlePaddle实现简单的声纹识别模型，本项目参考了人脸识别项目的做法PaddlePaddle-MobileFaceNets ,使用了ArcFace Loss，ArcFace loss：Additive Angular Margin Loss（加性角度间隔损失函数），对特征向量和权重归一化，对θ加上角度间隔m，角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。
深度学习是一种人工智能技术，它用于解决各种问题，包括自然语言处理、计算机视觉等。递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是深度学习中的一种神经网络模型，主要用于处理序列数据，例如文本、语音、时间序列等。本文将详细介绍递归神经网络的原理、结构和应用。
TTS是Text To Speech的缩写，即“从文本到语音”，是人机对话的一部分，让机器能够说话。
本文介绍了语音识别技术中的端到端模型、基于CTC的序列模型、基于序列学习的注意力机制模型、基于3D卷积神经网络的语音识别系统等。其中，端到端模型可以直接从原始音频数据中学习到针对语音识别的抽象表示，具有较好的可扩展性和鲁棒性；而基于CTC的序列模型则通过连接主义学习的方法，将CTC定义的序列映射问题转化为神经网络中的参数优化问题，进一步提高了语音识别的准确率；基于序列学习的注意力机制模型则借鉴了语言学中的注意力机制，通过对输入序列进行加权处理，进一步提高了模型的识别准确率；基于3D卷积神经网络的语音识别系统则利用3D卷积核对输入序列进行卷积处理，提取出序列中的特征信息，进一步提高了模型的识别准确率。
经典的文本转语音（以下称 TTS）系统包括多个独立训练或独立设计的阶段，如文本归一化、语言特征对齐、梅尔谱图合成和原始音频波形合成。尽管 TTS 已经能够实现逼真和高保真度的语音合成，并在现实中得到广泛应用，但这类模块化方法也存在许多缺点。比如每个阶段都需要监督，在某些情况下需要耗费高成本的「真值」标注来指导每个阶段的输出。此外，这类方法无法像机器学习领域很多预测或者合成任务那样，获得数据驱动「端到端」学习方法的全部潜在收益。
就在Meta AI成立10周年之际，研究团队重磅开源了在语音翻译领域的突破性进展——「无缝交流」（Seamless Communication）模型。
EasyCVR基于云边端协同，具有强大的数据接入、处理及分发能力，平台可支持海量视频的轻量化接入与汇聚管理，可提供视频监控直播、视频轮播、视频录像、云存储、回放与检索、智能告警、服务器集群、语音对讲、云台控制、电子地图、平台级联等功能。其中，语音对讲功能在视频监控场景中具有重要意义，今天我们来详细介绍下EasyCVR平台语音对讲功能的配置与开启。
在对话式AI系统中，语音交互是主要的输入输出方式。对语音输出而言，有两种主要的方法，一种是事先制作好音频，然后根据用户的请求，播放音频；另一种是通过语音合成中的TTS技术，将文本转化为语音。在很多情况下，制作的音频往往要比语音合成的用户体验要好，因为人的声音中有更多的“色彩”，语音语调中可以有更多的情绪。
大型语言模型（LLMs）在人工智能生成内容（AIGC）方面引起了相当大的关注，特别是随着 ChatGPT 的出现。
本章介绍如何使用Pytorch实现简单的声纹识别模型，本项目参考了人脸识别项目的做法Pytorch-MobileFaceNet ,使用了ArcFace Loss，ArcFace loss：Additive Angular Margin Loss（加性角度间隔损失函数），对特征向量和权重归一化，对θ加上角度间隔m，角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。
Human Language Processing研究的内容根据输入输出的不同，可以分为如下6种
识别延迟一直是设备端语音识别技术需要解决的重大问题，谷歌手机今天更新了手机端的语音识别技术——Gboard，重磅推出了一款端到端、全神经、基于设备的语音识别器，支持Gboard中的语音输入。通过谷歌最新的（RNN-T）技术训练的模型，该模型精度超过CTC，并且只有80M，可直接在设备上运行。
可能是职业习惯，《流浪地球》中有一幕让小编印象非常深刻：刘培强戴着耳机和俄罗斯宇航员交流，两人各自说着母语，然后被实时同步翻译，毫无障碍不说，甚至拉家常开玩笑都没问题。这种黑科技，太好用了叭！
这次出手的，又是谷歌 AI 团队。刚刚，他们为旗下的一款手机输入法 Gboard （不要跟谷歌拼音输入法搞混了啊~）上线了新功能：离线语音识别。目前这一新功能，只能在其自家的产品 Pixel 系列手机上使用。
本文介绍了加权有限状态机在语音识别中的应用，主要包括了WFST的基本操作、组合操作、确定化操作以及权重推移操作。在语音识别中，WFST可以用于表达发音词典、语言模型和声学模型，并通过贝叶斯公式将声学模型和语言模型结合起来。最终通过Viterbi算法或者beam-search算法，从声学特征中计算出对应的最小权重路径，从而得到最终的识别结果。
域名作为互联网上的“门牌号”，如果只能“写”而不能“读”的话，在现今电子设备智能化便携化的趋势下将极其不便。人工智能有两大基础：语音和视觉，智能音箱之所以取代电视机顶盒和路由器成为智能家居的入口，就是因为把握住智能语音这个基础点，倘若域名也能通过语音输入，将极大地推动细小的便携性智能设备（例如手机、手表、VR和AR等）对于互联网应用的语音接入。“语音域名”既要兼容传统域名的同时，又要创新式地开启互联网应用语音交互这一特性，这样，“语音域名”既能通过语音输入来访问互联网应用，也能让人类通过眼睛来轻易辨认以便记忆和认证。
日前，清华大学电子工程系与火山语音团队携手合作，推出认知导向的开源听觉大语言模型SALMONN (Speech Audio Language Music Open Neural Network)。
“人工智能前沿讲习班”（AIDL）由中国人工智能学会主办，旨在短时间内集中学习某一领域的基础理论、最新进展和落地方向，并促进产、学、研相关从业人员的相互交流。对于硕士、博士、青年教师、企事业单位相关从业者、预期转行AI领域的爱好者均具有重要的意义。2018年AIDL活动正在筹备，敬请关注公众号获取最新消息。
选自苹果 机器之心编译 参与：蒋思源、李亚洲、路雪 Siri 是一个使用语音合成技术与人类进行交流的个人助手。从 iOS 10 开始，苹果已经在 Siri 的语音中用到了深度学习，iOS 11 中的 Siri 依然延续这一技术。使用深度学习使得 Siri 的语音变的更自然、流畅，更人性化。机器之心对苹果期刊的该技术博客进行了介绍，更详细的技术请查看原文。 介绍 语音合成，也就是人类声音的人工产品，被广泛应用于从助手到游戏、娱乐等各种领域。最近，配合语音识别，语音合成已经成为了 Siri 这样的语音助手不可
这一篇文章其实是参考了很多篇文章之后写出的一篇对于语言模型的一篇科普文,目的是希望大家可以对于语言模型有着更好地理解,从而在接下来的NLP学习中可以更顺利的学习. 1:传统的语音识别方法: 这里我们
大约一个月前，距离 GPT Store 上线还有两周，一位名为 Kyle Tryon 的国外开发者在个人博客上分享了其基于 ChatGPT Plus 开发的三个 Agent（又称“GPTs”），其中一个 Agent 是关于美国费城旅游出行的个人指南“PhillyGPT”，它能访问当地 SEPTA 公共交通 API，为个人提供费城当地的实时天气、旅游资讯、文艺演出活动、出行路线、公交车站与地标数据、预计抵达时间等等。
语音识别技术，也被称为自动语音识别，目标是以电脑自动将人类的语音内容转换为相应的文字和文字转换为语音。
语音合成标记语言的英文全称是Speech Synthesis Markup Language，这是一种基于XML的标记语言，可让开发人员指定如何使用文本转语音服务将输入文本转换为合成语音。与纯文本相比，SSML可让开发人员微调音节、发音、语速、音量以及文本转语音输出的其他属性。SSML可自动处理正常的停顿(例如，在句号后面暂停片刻)，或者在以问号结尾的句子中使用正确的音调。
2017 年可以看做是智能语音交互的元年，在这一年里小爱同学、天猫精灵纷纷上市。2018 年里语音交互的落地突然加速，落地的产品从大公司关注的智能音箱扩展到其它品类，比如电视盒子、闹钟、灯、智能马桶等。那接下来语音交互会如何发展？
漫谈语音合成之Char2Wav模型 语音合成是指将文本转化成音频的过程，整个过程的难点可以用两个词语来形容：清晰度(Intelligibility)和自然度(Naturalness)，清晰度是指合成的音频是否是干净的，是否可以被人听懂；而自然度是指合成的音频是否融合了情感上的色彩。传统的语音合成通常有两种做法，一种是合成式，另外一种是参数式，下面我们分别看它们各自的特点。 合成式(Concatenative TTS)，这种方法需要大量的剪辑音频组成的数据库，然后根据文本内容从数据库中挑选相应的音频片段，把它
神经网络是一种由多个神经元按照一定的拓扑结构相互连接而成的计算模型。其灵感来自于人类大脑中神经元之间的相互作用。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
云直播
对象存储
