腾讯云人工智能产品提供计算机视觉、智能语音等人工智能技术，帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案，助力各行各业的数字化和智能化转型。
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
2016年3月，谷歌宣布向第三方开放语音识别技术，在语音识别市场再掀波澜。 谷歌将通过全新的“谷歌云语音应用程序界面”（Google Cloud Speech API）开放服务，初期将免费提供，后期暂未确定。这可能让谷歌与其他语音识别专业公司产生直接竞争。谷歌已对语音识别技术作出大量研发投入，目前可对超过80种语言进行语音识别。有鉴于此，竞争将非常激烈。 然而，规模较小的公司仍能在语音识别领域拥有独特优势。因为谷歌的重点并非生物识别方面的语音技术。而由于物联网将语音识别作为便利的用户界面，所以语音识别有可能
明星机器人初创公司 Figure，携手 OpenAI 发布令人震撼的全新机器人演示。短短几周内，自 3 月 1 日宣布获得 OpenAI 等巨头投资后，Figure 迅速融合了 OpenAI 的前沿多模态大模型技术。这一突破让我萌生了一个大胆想法——自制一个由大模型加持的玩具，姑且叫他 Figure 3000 吧。
编者按： 由中国人工智能学会、阿里巴巴以及蚂蚁金服联合主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的第三届中国人工智能大会（CCAI 2017）将于7月22-23日正式召开，大会期间阿里云 iDST 智能交互总监初敏将在“语言智能与应用”论坛上分享语音交互技术的趋势，在此之前，我们采访了初敏。 围绕语音交互的入口之争正愈演愈烈，Siri、Echo这些产品风靡全球的同时，国内外科技巨头、创业团队也在暗流涌动，各种智能音箱以及语音解决方案层出不穷。 毫无疑问，语音交互已经成为人工智能领域最成熟也是落地最快的技术
广义上来讲智能语音技术有各种各样的定义，以上是常见的一些热门的场景。语音识别，刚才罗老师也分享了部分内容。语音合成是文字变成语音，这部分我们后面会详细展开。再往后看，声纹识别，在智能车里面有很多的功能需要人的发音媒介来控制命令的时候声纹就很重要。开一个车门，车上有一个小孩，突然哭闹，下一个不合适的指令，你区别不出来这个人，对语音控制来说不合适的。或者有一些不当的操作，可以通过声纹来做，通过声音来做对人的识别和认证的过程。声纹识别其实在未来的应用场景比较热门，实际应用当中遇到大的挑战点是什么？很多其他的生物识别靠人脸或指纹这类比较稳定的特征，可是声纹不稳定，人高兴的时候，第一天晚上唱了卡拉OK，第二天声音哑了，怎么能够在变化比较明显的生物特征上做识别是一个很大的挑战。
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。
近日，京东AI研究院常务副院长何晓冬博士和副院长梅涛博士正式入选IEEE Fellow（IEEE会士/院士），该荣誉将于2019年1月1日正式生效。这是京东历史上首次有在职科学家晋级IEEE Fellow，也是两位京东人同时获得这一殊荣，代表着京东在研发领域出色的人才布局和人工智能研发领域强大的实力。
【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
11月19日，首届联合国世界地理信息大会（以下简称地信会）在浙江省德清县举行。此次大会由联合国主办，自然资源部和浙江省人民政府共同承办，是联合国主办的规模最大、层次最高的地理信息大会，也是测绘地理信息领域迄今为止在中国举办的层次最高、覆盖面最广的重大国际多边活动。
本文参考文献 [1]詹新明，黄南山，杨灿.语音识别技术研究进展[J].现代计 算机(专业版) [2]《语音识别》——维基百科，自由百科的全书 [3]杨行峻, 迟惠生,“语音数字信号处理”, 电子工业出版社. 1995 [4]崔天宇 吉林大学硕士学位论文《基于HMM的语音识别系统的研究与实现 》 [5]陆昱方,科技传播第二期期刊《简述语音识别的实现过程》
Venture Scanner 追踪了 957 个人工智能公司，横跨 13 种类，总共融资额达到了 47 亿美元。以下的 15 张表格总结了人工智能当下的状况。 1、人工智能市场总览 我们把人工智能
2016 年，《财富》杂志在文章《Why deep learning is suddenly changing your life》曾如此描述这波 AI 浪潮的兴起，「最初的革命火花开始于 2009 年。那年夏天微软的邓力邀请神经网络先驱、多伦多大学的 Geoffrey Hinton 来参观并合作... 邓力的团队用神经网络做了大量语言识别方面的实验。」
一年一度的618又拉开帷幕，五花八门的促销活动却让人应接不暇，不少人还遭遇“诚意不足，套路有余”的糟心事。
AI 无处不在的时代，每天都有新的技术与研究成果出现。无论学术界还是商界，技术还是产品，AI 的新发现都源源不断，在带给我们全新视角的同时，也引起我们更深的思考。
在波士顿的Re-Work深度学习峰会上，高通公司的人工智能研究员Chris Lott介绍了他的团队在新的语音识别程序方面的工作。
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。
腾讯云实时音视频（TRTC）接入实时语音识别，主要是将TRTC中的音频数据传递到语音识别的音频数据源中进行实时识别。本篇讲述如何对TRTC本地和远端的音频流进行实时识别。
孩子的语音特征，其与成人的不同之处。为什么现在的通用语音识别算法在识别孩子语音的时候表现糟糕，以及Sensory的解决之道 - Sensory VoiceAI for Kids!
李先刚：我目前任职于滴滴出行AI Labs首席算法工程师，负责滴滴语音相关的技术和应用，关注的领域包括语音相关前沿算法（包括语音识别、说话人识别和自然语言处理等）和他们的产业应用（尤其是在出行场景中的应用）。
作者 | 黄楠 编辑 | 陈彩娴 9月21日，OpenAI 发布了一个名为「Whisper 」的神经网络，声称其在英语语音识别方面已接近人类水平的鲁棒性和准确性。 「Whisper 」式一个自动语音识别（ASR）系统，研究团队通过使用从网络上收集的68万个小时多语音和多任务监督数据，来对其进行训练。 训练过程中研究团队发现，使用如此庞大且多样化的数据集可以提高对口音、背景噪音和技术语言的鲁棒性。 此前有不同研究表明，虽然无监督预训练可以显著提高音频编码器的质量，但由于缺乏同等高质量的预训练解码器，以及特定于
现实生活中，越来越多的地方需要使用到语音识别，微信里客户的长条语音，游戏里更方便快速的交流，都是语音识别的重要场景。现在为大家强力推荐腾讯云语音识别，一款为企业和开发者提供极具性价比的语音识别服务。腾讯云语音识别服务经微信、腾讯视频、王者荣耀、和平精英等大量内部业务验证；同时也在线上线下大量互联网、金融、教育等领域的外部客户业务场景下成功落地。同时日服务亿级用户，具有海量数据支撑、算法业界领先、支持语种丰富、服务性能稳定、抗噪音能力强、识别准确率高等优势。
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
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。
本文将介绍一个基于FunASR开发的语音识别界面应用，这个应用可以选择本地音频，也可以录音识别。支持多种音频格式和视频格式，可以对识别的结果加上时间戳做成字幕。
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~~(●—●)
一个好的对话平台，要能够使用有限的例句进行泛化拓展，利用算法、语料库、知识库训练有效的模型。
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
前言：本文作者@焦糖玛奇朵，是我们“AI产品经理大本营”早期成员，下面是她分享的第1篇文章，欢迎更多有兴趣“主动输出”的朋友们一起加入、共同进步：） 📷 音频由公众号“闪电配音”提供 媒体和AI巨头们乐于给大众描绘一幅幅精彩的未来生活蓝图：人工智能可以化身为你的爱车，在沙漠、森林或小巷中风驰电掣；可以是智慧公正的交警，控制红绿灯、缓解交通的拥挤；还可以是给人以贴心照顾的小助理，熟悉你生活中的每一处小怪癖。 在看到这些美妙的畅想之后，作为一个严谨认真的AI产品经理，我不禁想去探索上述美好未来的实现路径；今天，
AI 科技评论按：这篇文章来自苹果机器学习日记（Apple Machine Learning Journal）。与其他科技巨头人工智能实验室博客的论文解读、技术成果分享不同，苹果的机器学习日记虽然也是介绍他们对机器学习相关技术的心得体会，但侧重点在于技术产品的实现过程、技术资源用户体验之间的取舍，更像是「产品经理的 AI app 研发日记」。过往内容可以参见 如何设计能在Apple Watch上实时运行的中文手写识别系统，苹果揭秘「Hey Siri」的开发细节，为了让iPhone实时运行人脸检测算法，苹果原来做了这么多努力。
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。
本接口服务对实时音频流进行识别，同步返回识别结果，达到“边说边出文字”的效果。接口是 HTTP RESTful 形式，在使用该接口前，需要在语音识别控制台开通服务，并进入API 密钥管理页面新建密钥，生成 AppID、SecretID 和 SecretKey，用于 API 调用时生成签名，签名将用来进行接口鉴权。
选自arXiv 作者：Anuroop Sriram等 机器之心编译 参与：李亚洲、李泽南 百度最近发表的一篇论文提出使用生成对抗网络（GAN）目标来实现鲁棒的语音识别系统，作者表示新框架不依赖信号处理中经常需要的领域专业知识或简化假设，直接鼓励以数据驱动的方式产生鲁棒性。更多细节内容，请查看论文原文。 自动语音识别（ASR）支持的语音助手、智能音箱等逐渐成为我们日常生活的一部分，例如 Siri、Google Now、Cortana、Amazon Echo、Google Home、Apple HomePod、
因为智能AI语音助手“小欧”的语音唤醒、解锁功能，用户花了5000元买了一部OPPO的手机。这事没让用户感到兴奋，反而有点恐慌。
最近，QQ V7.6.0版本发布，新增视频通话“口吐弹幕”功能，引发网友热议。 寻找最新黑科技与视频通话的契合点，使视频聊天更潮、更互动、更具趣味性是，一直是QQ视频通话探索的方向。这次我们结合实时语
随着物联网（IoT）的快速发展，对于实时处理和边缘计算的需求也在不断增加。自然语言处理（NLP）技术作为人工智能的重要分支，正逐渐在实时处理与边缘计算领域崭露头角。本文将深入探讨NLP在实时处理和边缘计算中的应用，通过实例演示如何构建智能边缘应用，提高响应速度和降低数据传输成本。
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。
【新智元导读】目前最好的语音识别系统采用双向长短时记忆网络（LSTM，LongShort Term Memory），但是，这一系统存在训练复杂度高、解码时延高的问题，尤其在工业界的实时识别系统中很难应用。科大讯飞在今年提出了一种全新的语音识别框架——深度全序列卷积神经网络（DFCNN，Deep Fully Convolutional NeuralNetwork），更适合工业应用。本文是对科大讯飞使用DFCNN应用于语音转写技术的详细解读，其外还包含了语音转写中口语化和篇章级语言模型处理、噪声和远场识别和文本
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
导读：目前最好的语音识别系统采用双向长短时记忆网络（LSTM，LongShort Term Memory），但是，这一系统存在训练复杂度高、解码时延高的问题，尤其在工业界的实时识别系统中很难应用。科大讯飞在今年提出了一种全新的语音识别框架——深度全序列卷积神经网络（DFCNN，Deep Fully Convolutional NeuralNetwork），更适合工业应用。本文是对科大讯飞使用DFCNN应用于语音转写技术的详细解读，其外还包含了语音转写中口语化和篇章级语言模型处理、噪声和远场识别和文本处理实时
你知道吗？ 全球每2周就会有一种语言消失。 语言的消亡意味着珍贵的多样性文化信息流失，与物种的灭绝毫无二致。 现实情况是，濒危语言消亡的速度比濒危动物消亡的速度还要快，据测算，到本世纪末，世界上50%-90%的语言将会消亡。 保护濒危语言是保护文化多样性的重要一步，那么，人工智能又能做什么呢？ 语音技术发展到今天，其应用能力已经媲美甚至超越人类平均水平。从历史视角看，不管是地理位置障碍还是语言障碍，它都将是促进和增强人与人、人与机器自然对话的强大工具。 在濒危语言文化保护上，我们由此也看到了新的思路
一个月之前，微软发布了基于深度神经网络的文本到语音（text-to-speech，TTS）系统，并且做为 Azure 认知服务中的一项，提供面向客户的预览版本。
腾讯云AI团队联合腾讯优图、AILab、微信智聆、微信智言等实验室，帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案，助力各行各业的数字化和智能化转型。 6月腾讯云神图、语音识别、NLP、语音合成更新全新功能；语音识别优化了核心性能。 腾讯云神图·人体分析 人体关键点识别服务发布，可识别出图片中的人体，并输出14个关键点位置。 人体属性识别服务发布，可以识别图片中人体的年龄、性别、朝向、是否有包、着装等，可有效降低视频搜索成本。 人体分析官网demo已上线，用户可以在官网直观体验人体分析产品功能、效果。 语
---- 【新智元导读】首次正式亮相国际级会议的AI同传，腾讯翻译君不仅仅代表了自己，还代表了整个AI智能翻译业界。近几天AI同传遭遇社会嘲笑，对此，腾讯翻译君负责人李学朝，讯飞胡郁有话说。 这几天又有一个AI火了。 没错，我们说的是在2018年博鳌论坛担任同声传译的腾讯同传。 这个事件让人想起了2017年“3·15晚会”打假人脸识别，让人脸识别技术一夜走红，也让众多人脸识别公司躺枪。一年后的今天，公众对人脸识别的接受度已经明显提升，技术在不断发展，人脸识别的商业化应用在不断产生。 当时，人脸识别公司云
2018世界人工智能大会刚落幕，科大讯飞却陷入了“AI同传造假”的风波。9月20日，一位同传译员在知乎上发文称，讯飞的翻译其实为人工同传，并非机器智能翻译，并且译文由机器进行朗读，此事引发了媒体的广泛关注。
没天总是不停的开会，会议内容又多又发散！音频文件整理困难，搜索不到终点，占用空间大，不利于分享和传达！
介绍了一种以ARM为核心的嵌入式语音识别模块的设计与实现。模块的核心处理单元选用ST公司的基于ARM Cortex-M3内核的32位处理器STM32F103C8T6。本模块以对话管理单元为中心，通过以LD3320芯片为核心的硬件单元实现语音识别功能，采用嵌入式操作系统μC/OS-II来实现统一的任务调度和外围设备管理。经过大量的实验数据验证，本文设计的语音识别模块具有高实时性、高识别率、高稳定性的优点。本文引用地址：http://www.eepw.com.cn/article/201706/347845.htm
今天，知晓程序（微信号 zxcx0101）就给你推荐一个能花样发红包的小程序——「包你说」，看看大家为了抢到红包，到底能有多么豁得出去。
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