来自 Unsplash 的摄影：Edward Ma 语音识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识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 因为不需要再进行波形图和声谱图之间的变换，而是扩充了声谱图的数据。 Park等人介绍了 SpecAugment 的数据扩充的方式应用在语音识别上。 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。
其中之一是Mozilla的开源语音识别模型首次发布，该模型的准确性接近人类在听同样的录音时的感知。其次，Mozilla还发布了世界上第二大公开的语音数据集，这是全球近2万名用户的贡献。 一个接近用户期望性能的开放源码的语音文本引擎 目前只有少数几家大公司的商业质量语音识别服务是可行的。 构建世界上最多样化的公开语音数据集，为训练语音技术最优化 如此少的服务在商业上可用的一个原因是缺乏数据。创业公司、研究人员或任何想要建立语音技术的人都需要高质量的、转录的语音数据来训练机器学习算法。 目标是让人们可以很容易地把他们的声音捐赠给一个公开的数据库，这样就可以建立一个语音数据集，每个人都可以用它来训练新的语音应用程序。 ? 通常，现有的语音识别服务无法理解不同的口音，而且大多数情况，比起女性更善于理解男性的语音——这是语音识别服务接受训练的数据中存在的偏见结果。
为企业提供极具性价比的语音识别服务。被微信、王者荣耀、腾讯视频等大量内部业务使用，外部落地录音质检、会议实时转写、语音输入法等多个场景。
数据科学公司 Silicon Valley Data Science 为我们带来了 5 种流行工具包的深度横向对比。 在此，我们以这种模型作为基准，试图对比目前流行的一些语音识别方法。迄今为止，我们很难看到有人对开源语音识别模型进行过真正对比，希望本文可以抛砖引玉，为大家带来一些帮助。 开源免费语音识别工具包横向对比 本次分析基于 svds 开发者的主观经验和开源社区的已有消息。上表列出了目前大部分流行的语音识别软件（但略微超出开源的范畴）。 其他三个软件包没有容易找到的功能，但它们至少都有适配 VoxForge 格式的简单模型，后者是一个语音识别数据和训练模型的著名众包网站。 目前，这项研究还没有加入神经网络语音识别的内容，以上的对比还处于初步阶段，欢迎大家的讨论。 ?
原标题:资源 | Mozilla开源语音识别模型和世界第二大语音数据集 选自Mozilla 机器之心编译 参与：刘晓坤 Mozilla 对语音识别的潜能抱有很大期望，但这一领域目前仍然存在对创新的明显阻碍 近日，他们首次发布了开源语音识别模型，其拥有很高的识别准确率。与此同时，这家公司还发布了世界上第二大的公开语音数据集，该数据集由全球将近 20000 人所贡献。 开源语音识别模型：https://hacks.mozilla.org/2017/11/a-journey-to-10-word-error-rate/ 公开语音数据集：https://medium.com /mozilla-open-innovation/sharing-our-common- DeepSpeech：一个开源的语音到文本的转换引擎，可以达到用户期待的高性能 目前市场上只有少量可用的商业性质的语音识别服务 Common Voice：建立世界上种类最多的公开语音数据集，以及开发最优化的语音训练技术
李林 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI Google今天推出了一个语音指令数据集，其中包含30个词的65000条语音，wav格式，每条长度为一秒钟。 语音识别教程 Google还配合这个数据集，推出了一份TensorFlow教程，教你训练一个简单的语音识别网络，能识别10个词，就像是语音识别领域的MNIST（手写数字识别数据集）。 虽然这份教程和数据集都比真实场景简化了太多，但能帮用户建立起对语音识别技术的基本理解，很适合初学者使用。 比如最后一行，表示有11个被识别为没声音、一个被识别为、6个被识别为yes、151个no…… 通过混淆矩阵，很容易看出算法错在哪了 验证： 训练之前，最好把数据集分成三份：训练集、验证集和测试集。 鉴于这是个练习用的小数据集，有时候也可能识别不是那么准…… 另外，Google同时还开源了制作这个数据集的工具：https://github.com/petewarden/open-speech-recording
不过，开发基于深度学习的语音识别系统还不是一个已经完善解决的问题，其中一方面的难点在于，含有大量参数的语音识别系统很容易过拟合到训练数据上，当训练不够充分时就无法很好地泛化到从未见过的数据。 ? 作者们在 LibriSpeech 数据集上用实验测试了 SpecAugment 的效果。他们选取了三个语音识别常用的端到端 LAS 模型，对比使用数据扩增和不使用数据扩增的网络表现。 自动语音识别模型表现的测量指标是单词错误率（WER），用模型输出的转录文本和标准文本对比得到。 在下面的对比试验中，训练模型使用的超参数不变、每组对比中模型的参数数量也保持固定，只有训练模型用的数据有区别（使用以及不使用数据扩增）。 甚至都不需要 自动语音识别模型的表现还可以通过语言模型进一步提高。在大量纯文本数据上训练出的语言模型可以学到一些语言规律，然后用它来更正、优化语音识别模型的输出。
近日，他们首次发布了开源语音识别模型，其拥有很高的识别准确率。与此同时，这家公司还发布了世界上第二大的公开语音数据集，该数据集由全球将近 20000 人所贡献。 开源语音识别模型：https://hacks.mozilla.org/2017/11/a-journey-to-10-word-error-rate/ 公开语音数据集：https://medium.com 目前市场上只有少量可用的商业性质的语音识别服务，且被少数几个大公司占据。这限制了初创公司、研究者，甚至那些希望在产品和服务中引入语音功能的大型公司的用户选择和可选特性。 该项目的目标是使人们能轻松地将他们的语音数据贡献到一个公开数据集上，从而建立一个所有人都可用于训练新的具备语音功能应用的语音数据集。 通常现有的语音识别服务无法理解不同的方言，且很多服务对男性的识别效果高于对女性的识别效果，这是由训练数据带来的偏差。
从2000年开始，NIST组织的RT（英文语音识别），LRE（语音语种识别），SRE（语音说话人识别），OPENKWS（语音关键词识别）等比赛一直是语音届的标杆竞赛，其组织比赛方向也可以看出目前学术和工业界的语音研究发展方向 工业级语音识别系统通常需要上万小时，甚至十万小时以上规模的语音标注数据，才能在某些特定场景（如干净朗读，新闻）达到90%以上的识别率。 Detection, SAD）模块；二是数据既有8k又有16k，意味着单纯靠8k窄带识别系统并没有完整地利用高频信息； 但在受限条件上，训练数据并没有提供大于8k的，故本节主要描述一下我们在ASR前的 系统主体声学，词典和语言模型和受限系统基本保持一致，但是在该场景下，由于可以用到在公开渠道获取的16khz语音识别数据，于是在本节我们着重讲述端到端语音识别训练，混合带宽识别模型，对于语言相关问题的优化以及端到端和 对于16hz采样率的语音识别数据，我们分别从这两个区域的频带刻度中提取滤波器对应的频谱特征，而对于8khz采样率的语音识别数据，则在高频带区域采用Spectral Band Replication（SBR
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。 音频属性：支持 wav、mp3、silk、speex、amr、m4a 等主流的音频格式，支持8k、16k采样率的单声道或双声道音频识别，支持16bit的数据采样精度。 音频属性：支持 wav、pcm、speex、silk、mp3 的音频格式，支持8k、16k采样率的单声道音频流，支持16bit的数据采样精度。 音频数据长度：建议每个数据包的音频分片最大不能超过200KB。 自学习模型：支持通过语言模型自学习工具进行定制优化，可有效提高专有领域或行业下的语音识别准确率。更多详情请参阅 自学习模型文档。 音频属性：支持 wav、mp3 的音频格式，支持8k、16k采样率的单声道音频，支持16bit的数据采样精度。
电话场景： • 8k_zh：电话 8k 中文普通话通用（可用于双声道音频）； • 8k_zh_s：电话 8k 中文普通话话者分离（仅适用于单声道音频）； 非电话场景： • 16k_zh：16k 中文普通话通用 描述： 语音声道数。1：单声道；2：双声道（仅支持 8k_zh 引擎模型）。 这个因为是电话场景，所以我选择双通道。 ResTextFormat 必填： 是. 类型： Integer. 描述： 识别结果返回形式。0： 识别结果文本(含分段时间戳)； 1：仅支持16k中文引擎，含识别结果详情(词时间戳列表，一般用于生成字幕场景)。 SourceType 必填： 是. 描述： 语音数据来源。0：语音 URL；1：语音数据（post body）。 我的选择是黑体注明的，选择语音URL,那么语音数据（post body）要怎么传入呢 我这里将mp3文件上传转为base64编码之后
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。 语音识别 实时语音识别私有化支持websocket协议 websocket协议使得客户端和服务器之间的数据交换变得更加简单，相比传统的http协议，能够实现更加实时的语音识别。 实时语音识别支持OPUS格式 OPUS是一个低延时、高保真的适合在网络中传输的开源的语音编码格式，也是目前比较主流的音频流格式，可更好的支持使用该格式的客户进行接入 NLP 词法分析能力新增自定义词库功能 语音识别 8k电话中文通用模型 8k电话中文通用模型效果相对提升20%； 16k音视频模型升级 16k音视频模型效果在音视频领域音频的表现上相对提升25%。
语音识别耗时600ms 在客服场景，一般采用的是流式语⾳识别，即连续识别⽽⾮断句识别，全程采集⽤户的语⾳流，让AI 边听边想，利⽤中间结果进⾏预测性识别。 最⼤的原因是采样率的问题，电话通道制定的采样率是8K，⽽业内ASR采样率⼀般是16K，在早期我们只有16K的语音识别模型的时候，研发的同学去人为地对8K语音进行“人工重采样扩充”，即在8K语音每两个采样点之间去人为添加一个采样点 那么近年来，8K的需求日益旺盛，大家也都标注了相应的8K场景的数据，训练了8K的语音识别模型，但是8K的模型肯定是不如16K的准确率高的，很好理解，首先你8K的语音，数据采样点少了，对原始的数据的分布描述更弱 ；其次8K语⾳识别的标注数据相对较难获得，数据主要来源于企业客服中⼼，容易受到客户的地域、口音、行业等差异的影响，数据的全面性、覆盖率是一个挑战。 如何优化客服场景下的语音识别？ 1设置热词 在语音识别服务中，如果在用户业务领域有一些特有的词，AI默认识别不出来时就可以考虑使用热词功能。
等到北京冬奥会的时候，8K已经从演示变成了现实，运动员的每一个精彩瞬间都被8K技术捕捉和记录，为全球的电视观众带来了一场场精彩的视觉盛宴，也让世界杯和8K的距离进一步拉近。 而三星Neo QLED 8K系列电视还在Mini LED模组中加入量子点材料，进一步扩大的亮度范围，表现出了更深邃的黑与更纯粹的白，在对比度、亮度和颜色层次上都有着质的提升。 这里不得不提到三星Neo QLED 8K系列电视的量子点处理器，饱和式放置了20个独立的人工智能神经网络，每个神经元都会基于片源的特性和画质分析，识别画面中的关键信息进行增强，最终流畅、准确地还原每一帧画面 除了对画面内容的智能处理，可以根据画面智能调节色彩与对比度的HDR10+高动态范围图像技术，增强了画面的细腻程度；以Freesync Premium Pro为核心的创新技术，带来了毫无卡帧和画面撕裂的游戏体验 比如新增的多视窗功能，可以根据用户的需求在一个屏幕上实现电视内容+手机的双视窗同时播放；BixbyAI语音助手支持多种方言，并拥有远场语音、息屏唤醒等人性化功能；通过Samaung Connect智能物联
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识别的模型训练速度，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。
Common Voice项目旨在创建开源语音识别数据集，Mozilla宣布它正在扩大此众包项目，以加入更多语言。 该项目与亚马逊，谷歌，苹果和微软等正在开发的专有语音识别技术形成了对比。上述巨头正在大力投资于语音助理，但各自的数据集均由公司自己拥有。 今天，Mozilla正式开始收集另外三种语言的语音数据：法语，德语和威尔士语。目前也正在准备收集另外40种语言。 很明显，语音将成为技术的下一个重要平台。 正是在这种背景下，Mozilla正在推进创建开源数据集的计划，任何人都可以自由使用这些数据集来将语音识别智能构建到各种应用程序和服务中。 随着语音识别AI革命的兴起，为开发机器学习模型的技术人员提供多语言数据集是必要的。
整个场馆的实时数据可直接推送至奥组委平台，为奥运安全保障提供技术支持。 该机器人运用了中科智云的识别算法和反入侵技术，能够分辨低特征差异，解决防攻击防伪装，稳定性问题。 科大讯飞为此研发出了多语种智能语音及语言服务平台，以及各种翻译设备，提供定制优化的语音识别、语音合成、机器翻译、自动问答等服务。 据悉，该平台同时支持60个语种语音合成、69个语种语音识别、168个语种机器翻译和3个语种交互理解。 编码传输，即是将视频数据量巨大的8K超高清视频，通过编码器来压缩8K直播信号码流，在减少传输带宽的压力的同时，使其适应8K超高清电视、8K超高清户外大屏等终端，最终能够流畅、稳定地呈现出来。
在张少勇看来，电视最重要的是画质，画质只有四个指标：分辨率、亮度、对比度和色域，QLED在其中三个占优势：分辨率（可以做到8K）、亮度、色域。 据张少勇解释，Mini LED主要解决普通LED电视对比度不足的问题，能达到和OLED几乎相同的对比度，实现方式是在背光在PCB板上进行分区控制，每个分区都有控制芯片。 一方面，电视交互变得更加智能，CES上展出的所有电视不论是国内外品牌都支持至少一个语音助理，国外电视都是接入第三方智能语音助理，中国电视巨头则多了一步，会强化自有互联网服务运营，类似于“智屏”这样的产品形态更是显得十分激进 就CES现场体验来看，我发现中国玩家不只是不输国外巨头，而且有很多领先性，比如国外一众智能电视在重点强调“智能语音助理”时，中国智能电视已经在探索“多模态AI交互”，将人脸图像识别等应用在电视交互中；比如 这就大错特错了，因为TCL在北美销售的电视很多是生产自位于墨西哥蒂华纳的制造基地（这样的基地全世界有8个），这个基地旁边就是友商的工厂，要做到供应链效率更高绝对不能再靠人力成本的PK，而是要数智化转型，即将数据和
“ 最近为小程序增加语音识别转文字的功能，坑路不断，特此记录。 ” 微信开发者工具 开发者工具上的录音文件与移动端格式不同，暂时只可在工具上进行播放调试，无法直接播放或者在客户端上播放。 但是对语音识别转文字就不友好了。因为百度、阿里云ASR、讯飞的语音转文字接口都不支持aac和mp3，通常要求是pcm或者wav格式。 问题表现是微信录制的语音很多都识别不了。 最初是直接把录音mp3文件转换为pcm文件，本地能播放，但是用阿里云asr sdk却识别不了。一开始以为是文件编码问题。 后来为了方便测试问题，用asr的restful接口测试录音文件，发现都能识别。 看起来似乎是sdk的问题。于是我打开官方文档例子对比。 // TODO 重要提示：这里是用读取本地文件的形式模拟实时获取语音流并发送的，因为read很快，所以这里需要sleep// TODO 如果是真正的实时获取语音，则无需sleep, 如果是8k采样率语音
腾讯云语音识别（ASR） 为开发者提供语音转文字服务的最佳体验。语音识别服务具备识别准确率高、接入便捷、性能稳定等特点。腾讯云语音识别服务开放实时语音识别、一句话识别和录音文件识别三种服务形式，满足不同类型开发者需求……
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