AI科技评论按：自动语音识别（Automatic speech recognition，ASR）领域被广泛使用的开源语音识别工具包 Kaldi 现在也集成了TensorFlow。这一举措让Kaldi的
我们严格按照官方提供的PDF文档，逐步完成环境的搭建。在搭建的过程中，遇到了一些问题，比如：cuda版本过低、py缺少核心组件……在我们队员以及官方团队的配合下，逐步解决了遇到的各个问题，这为我们之后的训练过程奠定了一个良好基础。
真实场景图像未知且复杂的退化机制、实际应用中的有限计算资源等问题导致高效且实用的RealSR仍是一个极具挑战性的任务。尽管近期的一些RealSR通过关于退化空间的建模取得极大的进展(比如BSRGAN、Real-ESRGAN)，但这些方案严重依赖于重骨干网络(比如RRDB)，对于处理不同退化强度的图像不够灵活(内容自适应性不足)。
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。
在构建一个复杂的语音 AI 机器人系统时，从接受自然语言命令到安全地与环境和周围的人实时交互，开发人员很容易被其复杂性吓倒。但事实上，利用开发工具，今天的语音 AI 机器人系统可以将任务执行到以前机器无法实现的水平。 国外一个开发者，将Jetson AGX Orin开发套件装到一个机器狗上，让它摇身一变，变成一款支持语音 AI 的机器人，可以自行取饮料。为了轻松添加语音 AI 技能，例如自动语音识别(ASR) 或文本转语音 (TTS)，许多开发人员在构建复杂的机器人系统时会利用更简单的低代码构建块。 让我们
ASR 语音识别引用深度融合了腾讯云 ASR 和 TRTC，用于将 TRTC 房间的语音数据实时放回，
思科在本月早些时候宣布将把Viptela SD-WAN技术添加到运行ISR/ASR路由器的IOS XE软件中，这对企业来说喜忧参半。
随着世界变得越来越数字化，会话式人工智能成为了实现人与计算机交互的一种常见方式。而 Nemo 正是为对「对话式人工智能」感到好奇的开发者而打造，它是基于 PyTorch 的开源工具包，允许开发者快速构建实时自动语音识别（ASR）、自然语言处理（NLP）和文本到语音（TTS）应用程序的模型。对话式 AI 塑造了人机交互的路径，使其更易于访问，且有助于弥合机器与人类之间的鸿沟。
作者 | Migüel Jetté 编译 | bluemin 编辑 | 陈彩娴 在过去的两年中，自动语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）在商用上取得了重要的发展，其中一个衡量指标就是： 多个完全基于神经网络的企业级 ASR 模型成功上市，如 Alexa、Rev、AssemblyAI、ASAPP等。 2016年，微软研究院发表了一篇文章，宣布他们的模型在已有25年历史的“Switchboard”数据集上，达到了人类水平（通过单词错误率来衡量）。 ASR 的准确性仍在不
Cypress.io 是一个快速、简单和可靠的浏览器测试工具，可以用于任何在浏览器中运行的内容。它支持 Mac、Linux 和 Windows 系统，并提供了安装指南。
携程拥有庞大的呼叫中心，涉及上万客服人员，覆盖机票、酒店、火车票、度假等产线的售前售后业务，每天的电话业务量超百万通。近年来，通信技术、人工智能技术和智能终端等都在不断革新，我们也一直在思考如何去做更智能化、自动化的呼叫中心，为未来海量的客户需求提供稳定和优质的服务。
在尖端语音处理领域，Riva 是一款由 NVIDIA 开发的强大平台，使开发人员能够创建强大的语音应用。该平台提供了一系列复杂的语音处理能力，包括自动语音识别（ASR）、文本转语音（TTS）、自然语言处理（NLP）、神经机器翻译（NMT）和语音合成。Riva 的一个关键优势在于其利用了 NVIDIA 的 GPU 加速技术，确保在处理高负载时仍能保持最佳性能。通过用户友好的 API 接口和 SDK 工具，Riva 简化了开发人员构建语音应用的过程。此外，Riva 还在 NVIDIA NGC™ 存储库中提供了预训练的语音模型，这些模型可以在自定义数据集上使用 NVIDIA NeMo 进行进一步优化，从而将专业模型的开发加速了 10 倍。
我们整理了GTC2022精彩讲座预告，欢迎大家报名参加 01 在云中大规模构建大型语言模型 [A41328] Oracle 云基础设施 (OCI) 专为高性能工作负载（包括自然语言处理）而设计和构建。甲骨文云已经展示了使用 NeMo-Megatron 将几个节点上的 BERT 等工作负载扩展到 GPT-3 等大型语言模型 (LLM)，跨越数百到数千个节点。了解将 OCI 用于 LLM 的注意事项、方法、挑战和真实客户洞察。 时间：Thursday, Sep 223:00 AM - 3:25 AM CST
FunASR 是一个基础的语音识别工具包，提供了多种功能，包括语音识别（ASR）、语音活动检测（VAD）、标点还原、语言模型、说话人验证、说话人分离和多讲者 ASR。该项目发布了大量学术和工业预训练模型，并通过 Model Zoo 和 huggingface 进行开源。其中代表性的 Paraformer-large 模型具有高准确性、高效率和便捷部署等优势，支持快速构建语音识别服务。同时提供方便的脚本和教程以及对预训练模型进行推理和微调的支持。
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）
第五届Sky Hackathon已于11月29日正式落下帷幕，第一名为来自青岛大学QDU_SMS团队。他们深入优化TensorRT引擎，并且修改Yolo核心代码，最终在置信度和速度上获得了不俗表现，让我们一起看看他们的项目报告书吧！
如果consul agent用docker容器来管理，启动和停止是批量的话，会导致consul-marathon应用服务注册丢失的问题，错误日志如下：
思科曾在去年12月表示计划通过软件升级在其ASR和ISR路由器上提供Viptela的SD-WAN技术。现在，这一天到来了。
昨天对LoRa来说，是“异常热闹”的一天，各大QQ群、微信群，行内行外，到处讨论。
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。
这里需要注意的是，nginx中的 location /account 要和你在django中的地址一致，即django 和nginx是可以找到的路由
让计算机能听、能看、能说、能感觉，是未来人机交互的发展方向，其中语音已成为未来最被看好的人机交互方式，语音比其他的交互方式有更多的优势。 目前，语音服务存在于各种场景中，包括实时会议记录、视频实时直播字幕、呼叫中心语音质检、实时会议记录等。想要实现不同的语音服务，这涉及到方方面面的技术，例如，在进行实时会议记录任务时，需要将会议中的音频实时转写为文字，辅助会议记录工作，同时适用于电视会议等远距离场景，这涉及到自动语音识别(ASR)技术。 除此以外，我们在日常生活中，也经常遇到需要将文本转化成语音的技术(TTS) ，该技术可以通过自然逼真的智能语音，让机器拥有「说话」的能力。 那么，有没有一种技术，可以同时完成自动语音识别、语音合成技术的任务？ 今年，英伟达发布了 NVIDIA Riva，这是一种现成的语音服务，可以轻松部署在任何云或数据中心。NVIDIA Riva的设计旨在帮助用户轻松、快速地访问会话 AI 功能，实现开箱即用，通过一些简单的命令和 API 操作就可以快速构建高级别的语音识别服务。该服务可以处理数百至数千音频流作为输入，并以最小延迟返回文本；还能快速构建高级别的对话式 AI 服务。 NVIDIA Riva是一个使用了 GPU 加速，快速部署高性能会话式 AI 服务的 SDK，可用于快速开发语音 AI 的应用程序。Riva SDK 在 NVIDIA GPU 上运行，在高吞吐量水平下提供最快的推断响应。 目前，NVIDIA Riva整合了 ASR 和 TTS 等智能算法引擎，用户可以使用这些功能进行科学研究。
交通运输行业的调度中心是确保运输流程顺畅与安全的神经中枢。在紧急情况或事故发生时，能够迅速而准确地回溯事件细节对于采取有效应对措施至关重要。
随着人工智能时代的到来，大模型的技术日新月异，我们不仅仅满足于文字之间的交互，希望能够有更近一步的交流。既然现在文字已经能够很好的模拟人类了，那随之而来的，是不是我们能够通过模拟人类交流的方式来交互。
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随着现代神经机器翻译 (NMT，neural machine translation) 系统的广泛部署，它们的安全漏洞需要仔细审查。最近发现 NMT 系统容易受到有针对性的攻击，导致它们产生特定的、未经请求的甚至有害的翻译。这些攻击通常在白盒设置中被利用，在这种情况下，已知目标系统会发现导致目标翻译的对抗性输入。然而，当目标系统是黑盒并且攻击者不知道时（例如，安全的商业系统），这种方法不太可行。在本文中展示了基于毒化一小部分并行训练数据的对黑盒 NMT 系统针对性攻击是可行的。表明这种攻击实际上可以通过有针对性地破坏为形成系统训练数据而爬取的网络文档来实现，然后分析了在两种常见 NMT 训练场景中靶向投毒的有效性：from-scratch训练和预训练和微调范式。结果令人震惊：即使在使用海量并行数据（数千万）训练的最先进系统上，在令人惊讶的低投毒预算（例如，0.006%）下，攻击仍然成功（超过 50% 的成功率）。最后，讨论了应对此类攻击的潜在防御措施。
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
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（
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。
这篇论文提出了一种经过优化的加权式有限状态变换器（WFST/ weighted finite-state transducer）解码器，能够使用图像处理单元（GPU）实现对音频数据的在线流处理和离线批处理。这种解码器能高效利用内存、输入/输出带宽，并为最大化并行使用了一种全新的维特比（Viterbi）实现。内存节省让该解码器能比之前处理更大的图，同时还能支持更多数量的连续流。对 lattice 段进行 GPU 预处理能让中间 lattice 结果在流推理期间返回给请求者。
今天，快速且无误的翻译神器WhisperKit惊艳问世，只需两行代码，即可让任何应用轻松实现翻译梦，Argmax团队倾力打造，引领开发者走进全新的语言无界时代！
在 lichee/rtos-components/thirdparty/Kconfig 中追加：
原文地址： http://websystique.com/spring-security/spring-security-4-secure-view-layer-using-taglibs/
本文为您介绍如何使用 ASW 编排云函数与 AI 产品服务，快速搭建一个 AI 智能识别的处理流水线。通过 ASW 编排调用腾讯云 AI 能力，完成 活体检测、语音识别、关键字采样、自动审核 等一系列自动化识别认证流程，提供开箱即用、灵活便捷、高弹性高可用的 AI 智能识别处理场景。 尤其适合社区人脸识别，金融交易人脸支付，智能线上开户等 AI 人工智能场景。 01. ASW 工作流 - 「AI 识别」系统架构 在「智能线上开户」的场景中，用户在应用客户端登录，客户端将用户视频采集后上传到 COS，通过
集成了语音伴奏分离、训练集自动分割、中文ASR、文本标注等工具，帮助初学者创建训练数据集和GPT/SoVITS模型。
Introducing Python and Guest Shell on IOS-XE 16.5
2022年5月6日，普罗格在线上举行“智行·致远”十周年新起点暨新产品发布会，重磅推出2022年度首款全新产品——ASR全向箱式拣选机器人。此举标志着普罗格站在十年新起点，整体升维理念、技术、应用和服务。
在ASR1603 4G模块平台上用cmake交叉编译要求安装DS-5编译器(DS500-BN-00022-r5p0-26rel0.zip)及ASD1603 SDK(asr1603_opencpu_sdk-2022-01-13.zip)(参见ASR1603相关的技术手册)。
语音识别功能提供面向移动终端的语音识别能力。它基于华为智慧引擎（HUAWEI HiAI Engine）中的语音识别引擎，向开发者提供人工智能应用层API。该技术可以将语音文件、实时语音数据流转换为汉字序列，准确率达到90%以上（本地识别95%）。
有两种正在实践中使用的RBAC访问控制方式：隐式(模糊)的方式和显示(明确)的方式。
基于角色的访问控制（Role-Base Access Control） 有两种正在实践中使用的RBAC访问控制方式：隐式(模糊)的方式和显示(明确)的方式。 今天依旧有大量的软件应用是使用隐式的访问控制方式。显示的访问控制方式更适合于当前的软件应用。 隐式的访问控制 隐式的访问控制就是并没有给角色添加具体权限操作，只是给访问的用户添加了一个标识，告诉系统我是隶属于这个角色的，只要系统允许这角色操作的资源，我就有权限去操作。 比如说，我现在某个系统有两个角色，分别是“超级管理员”，"项目管理员"，“普通用户”
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。
对某事物进行任何命名约定的全部意义在于使事物保持一致和统一。遵守约定可为专业人员提供基本规则，让他们坚持已知的内容，为现在和未来的员工以及使用思科产品的人员提供清晰简洁的信息。
在本文中，我会向大家展示如何通过Email将一个可执行文件嵌入到公司网络。伪装成一份Word文档，绕过防火墙，目前该问题还没有任何补丁发布！ 今天早些时候，我写OLE Package还是package
在如何在XSwitch中使用ASR及TTS中提到，XSwitch内置了很多ASR/TTS模块，但大多数的ASR/TTS服务都是云厂商提供的。使用这些服务不仅需要有相应的账号，而且大部分也需要付费才能使用。在开发测试时，有时用起来就不能随心所欲。
基本类型原子类只能更新一个变量，如果需要原子更新多个变量，需要使用 引用类型原子类。
基本类型原子类只能更新一个变量，如果需要原子更新多个变量，需要使用引用类型原子类。
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