：一个用于自动语音识别的简单数据扩增方法，https://arxiv.org/abs/1904.08779）中，谷歌的研究人员们提出了一种扩增音频数据的新方法，主要思路是把它看做是一个视觉问题而不是音频问题...它能非常有效地提高语音识别系统的表现。雷锋网 AI 科技评论根据谷歌技术博客介绍如下。...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。...不过，语言模型通常需要独立于语音识别模型训练，而且模型的体积很大，很难在手机之类的小型设备上使用。...以往的自动语音识别系统研究多数都关注于找到更好的网络结构，谷歌的这项研究也展现了一个被人忽略的研究方向：用更好的方法训练模型，也可以带来大幅提升的网络表现。
在谷歌，我们最近在使用神经网络进行TTS（文字转语音）的研究中进展很快，我们为此感到欣喜。...在推理时，我们可以使用这种嵌入来执行韵律的迁移，以生成完全不同的演讲者的声音来产生话语，并且在此展现参考音频的韵律。 ? 嵌入也可以将时序几乎一致的韵律从一个短语迁移到稍微不同的短语。...这是一个很有前景的研究结果，它为语音交互设计者提供了一种使用他们自己的语音来定制语音合成的方法。你可以在下方链接中找到论文中完整的音频演示集 。...韵律嵌入被分解为“风格符号”，以实现无监督的风格控制和迁移。 在推理时，我们可以选择或修改符号（tokens）的组合权重，使我们能够强制Tacotron使用特定的讲话风格，而无需参考音频片段。...例如，使用GST，我们可以使不同长度的句子听起来更“活泼”，“愤怒”，“悲痛”等等。 ?
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。...该图对比了识别同一句语音时，服务器端语音识别器（左边）以及新的设备端语音识别器（右边）的生成情况。...循环神经网络变换器（RNN-T） RNN-T 是不采用注意力机制的序列到序列模型的一种形式。...同时，谷歌研究人员训练的 RNN-T 实现了基于服务器的传统模型同样的准确度，但是该模型大小仅为 450MB，本质上更加密集、更加智能地利用了参数和打包信息。...谷歌全新的全神经元设备端 Gboard 语音识别器，刚开始仅能在使用美式英语的 Pixel 手机上使用。
正文字数：1896 阅读时长：2分钟 语音辅助技术使用户能够使用语音命令与他们的设备进行交互，并且依靠准确的语音识别来确保对特定用户的响应。...但是在许多实际的使用案例中，这类技术的输入一般由重叠的语音组成，这给许多语音识别算法带来了巨大的挑战。...在“Voice Filter-lite方面：针对面向设备上语音识别的流媒体目标语音分离”中，我们推出了针对设备上使用的Voice Filter的更新，该更新可以通过利用选定发言人的注册语音来达到显著提高和改善重叠语音的语音识别...应对过度抑制的挑战 当使用语音分离模型来改进语音识别时，可能会出现两种类型的错误：抑制不足，即模型无法滤除信号中的噪声成分；以及过度抑制，当模型不能保留有用的信号时，导致一些单词从识别的文本中丢失。...其次，我们想在训练Voice Filter-Lite的过程中直接优化语音识别损失，这可能会进一步提高语音识别，而不仅仅是重叠语音。 感谢 本文所描述的研究代表了谷歌中多个团队的共同努力。
然而，其中一些语言的使用人数不到两千万，因此核心挑战是如何支持使用人数相对较少或可用数据有限的语言。 现在，谷歌公开了更多有关通用语音模型 (USM) 的信息，这是支持 1000 种语言的第一步。...USM 不仅可以对英语和普通话等广泛使用的语言执行自动语音识别（ASR），还可以对阿姆哈拉语、宿雾语、阿萨姆语、阿塞拜疆语等使用人数很少的语言执行自动语音识别。...谷歌证明了利用大型未标记的多语言数据集来预训练模型的编码器，并用较小的标记数据集进行微调，能够让模型识别使用人数非常少的语言。此外，谷歌的模型训练过程可以有效地适应新的语言和数据。...USM 的训练流程如下图所示： 第一步先从对涵盖数百种语言的语音音频进行自监督学习开始。 第二步是可选步骤，谷歌通过使用文本数据进行额外的预训练来提高模型的质量和语言覆盖率。...监督式 YouTube 数据包括 73 种语言，每种语言平均具有不超过 3000 小时的数据。
Spectron是谷歌Research和Verily AI开发的新的模型。与传统的语言模型不同，Spectron直接处理频谱图作为输入和输出。该模型消除归纳偏差，增强表征保真度，提高音频生成质量。...它采用预训练的语音编码器和语言解码器，提供文本和语音的延续。但是频谱图帧生成比较费时并且无法并行文本和频谱图解码。...而谷歌Research和Verily AI推出了一种新型口语模型Spectron。通过赋予LLM预训练的语音编码器，模型能够接受语音输入并生成语音输出。...整个系统是端到端训练的，直接在频谱图上操作，这个方法的关键是只有一个训练目标，使用配对的语音-文本对来联合监督语音识别、文本延续和语音合成，从而在单个解码通道内实现“跨模态” Spectron作为一个转录和生成文本中间媒介...这一创新不仅利用了文本域的预训练来增强语音合成，而且还提高了合成语音的质量，类似于基于文本的语言模型所取得的进步。虽然Spectron的潜力巨大，但它也有它的复杂性。
谷歌AI研究人员正在将计算机视觉应用于声波视觉效果，从而在不使用语言模型的情况下实现最先进的语音识别性能。...研究人员表示，SpecAugment方法不需要额外的数据，可以在不适应底层语言模型的情况下使用。 谷歌AI研究人员Daniel S....SpecAugment应用于Listen，Attend和Spell网络进行语音识别任务，LibriSpeech960h达到2.6%的单词错误率（WER），它收集了时长约1000小时的英语口语，以及Switchboard300h...自动语音识别（ASR）系统将语音翻译成文本，用于会话式AI，如家庭智能扬声器中的谷歌智能助手或使用Gboard的电子邮件，或安卓智能手机的短信听写工具。...根据普华永道2018年的一项调查显示，降低单词错误率可能是提高会话AI采用率的关键因素。 语言模型和计算能力的进步推动了单词错误率的降低，例如，近年来，使用语音输入比手动输入更快。 ? End
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...这也使 DFSMN有望继传统的 LSTM 模型后，成为全球语音识别领域最主要的声学识别模型之一，全球语音识别准确率也有望总体提高 10%。...著名语音识别专家，西北工业大学教授谢磊表示：「阿里此次开源的 DFSMN 模型，在语音识别准确率上的稳定提升是突破性的。是近年来深度学习在语音识别领域最具代表性的成果之一。...在刚刚结束的云栖大会武汉峰会上，装有 DFSMN 语音识别模型的「AI收银员」在与真人店员的 PK 中，在嘈杂环境下准确识别了用户的语音点单，在短短 49 秒内点了 34 杯咖啡。...此外，装备这一语音识别技术的自动售票机也已在上海地铁「上岗」。 DFSMN 语音识别模型，对比目前业界使用最为广泛的 LSTM 模型，训练速度更快、识别准确率更高。
二、用法 Gson的应用主要为toJson与fromJson两个转换函数，而在使用这样的对象转换之前需先创建好对象的类型以及其成员才干成功的将JSON字符串成功转换成相相应的对象。...即先创建好相应的javabean。javabean中的字段与要转换的json之间要一一相应。否则会出现解析失败的情况。...涉及到了对象的嵌套和数组的嵌套。 result字段的值是一个数组，数组里面嵌套有对象和数组。...碰到这样的情况，解决的方法事实上非常easy，那就是将［］里面的内容当作集合来处理。将｛｝里面的内容当作对象来处理 所以这个json的解析，就先看result的[]内的内容。...那么再复杂的json数据都能够非常轻松的解析出我们想要的数据。为后面的开发作好数据准备。 版权声明：本文博客原创文章。博客，未经同意，不得转载。
文章指出，3年前创建的谷歌大脑项目表现越来越抢眼，其人工智能系统给谷歌旗下的各个重要产品都带来了助力，从Android语音识别软件到无人驾驶汽车，再到广告和谷歌地图。...而在几个月前，他们终于脱离苦海了，部分谷歌工程师将公司的机器训练得能够处理该类吃力不讨好的任务了。...除了谷歌地图外，谷歌大脑还给Android的语音识别软件和Google+的图像搜索带来了助力。但据谷歌大脑项目领导者之一杰夫·迪恩（Jeff Dean）称，那还只是个开始。...人工智能即服务 谷歌大脑诞生于2011年。一年后，谷歌将Android的语音识别错误率大幅降低25%。不久后该公司开始不断招兵买马，网罗它能找到的每一位深度学习专家。...对于部分项目，如Android语音识别软件，迪恩的团队需要费一番功夫才能让那些学习模型发挥作用。
今年的I/O并不是严格意义上的软件盛会，设备的数量比去年还要多，谷歌还展示了其产品在人工智能、增强现实和语音识别技术方面的一些突破。...谷歌助手再加速 这个新版本的助手将处理请求的速度比当前型号快10倍。 这是因为谷歌已经缩减了用于收听和解释语音的AI模型，使它们足够小，可以直接在设备上运行，而不必将数据发送到远程服务器进行处理。...Nest Hub Max将能够响应手势以暂停音乐，并且可以与家庭的其他成员或使用Duo应用程序的任何人共享视频消息。 它还将使用设备上的机器学习和面部识别软件来识别家庭中的人的面部以提供个性化信息。...谷歌还在训练个性化的人工智能算法来检测声音或手势，并采取行动，例如向Google Home生成口头命令或发送短信。 Live Relay使用设备上的语音识别和文本到语音转换，让手机代表你倾听和说话。...Project Diva可帮助人们在不使用语音的情况下提供给谷歌智能助手命令。行动不便的人可以使用外部开关设备触发命令。
; 只需双击就能上传图片至YouTube; 优化了驾车时的体验，新的“Car Home”应用程序为各功能提供了易于操作的快捷链接，还能方便地使用语音控制功能，便于用户驾车时使用 Android 2.1...2、一流的新UI 3、开源 此前Android 3.0曾一度宣布不采取开源措施，然而谷歌深知Android系统一大成功特性就是开源。...3、通过Android Market购买音乐 谷歌已经试水性质的推出了Google Music Beta ，允许上传2万首音乐到Google的云端服务器，自动创建播放列表在任何支持flash的设备上回放...android 6.0 锁屏下语音搜索 用户可以直接在锁屏状态下进行语音搜索，虽然现在的一些安卓手机支持语音唤醒功能，但这些语音唤醒都是第三方厂商开发的，而此次的Android 6.0在系统层面加入锁屏下语音搜索...例如，在微信中聊天的时候提到餐馆，那么就可以在不跳转的情况下进行谷歌搜索。 App Links 通过App Links功能，Android平台能够向网络服务器提出申请，自主识别链接内容。
语音 & 图像 会成为谷歌人工智能的重要交互方式 这意味是Google 将 人工智能 渗透在 语音 & 图像识别领域上 过去的交互方式主要是 鼠标和触屏 ?...具体使用场景 旅游、迷路等等等 ---- 2.2.2 Android 这次Android 主要更新点是：Android 系统 & 开发语言 1....核心功能 在Android O中新增了几项功能已提高用户在使用时的流畅度: ? 功能1：画中画 功能描述：单屏手机上 使用 多应用 操作 具体场景：边微信聊天边购物、边看视频边做笔记 ? ?...若长按显示提醒的app，则会弹出类似于iOS Force Touch的小窗，以帮助用户便捷回复 若开发者觉得提醒圈颜色与自己的app不搭，Android O系统会根据开发者所提交的配色，为每款app...从Android O开始，2018年出货的所有RAM不超过1GB的设备都将采用Android Go 2. 谷歌未来还将推出更多不同版本的Android以适应不同需求场景 ---- 3.
使用SAPI实现语音识别：开发运行环境： win10 64位Python版本：3.8使用模块： speech基础知识：什么是SAPI？...SAPI是微软Speech API , 是微软公司推出的语音接口，而从WINXP开始，系统上就已经有语音识别的功能了;Speech模块：该模块的主要功能有：语音识别、将指定文本合成语音以及语音信号输出等...安装完pip，添加到环境变量后，就可以使用pip命令安装第三方模块安装speech模块命令：pip install speech目前speech的最新版本是0.5.2修改speech源码因为这个智能语音模块依赖的是...speech.input() 接收语音并返回文字 使用speech.say() 播放语音以下代码实现了通过语音识别到的信息，执行不同的操作：import speechimport oswhile True...say or '小朱' in say: os.system('python xiaozhupeiqi.py')注意此代码只支持windows系统，在第一次运行时，会先调起windows设置语音识别功能的配置
App Links（应用关联）：系统可向网络服务器提出申请，自动识别链接内容，直接跳转到App客户端中，从而加强了应用软件间的关联，通常App客户端比移动网页带来更为丰富的功能，也大大提升了用户体验。...技术细节：Google Photos结合了谷歌的识别技术（或深度学习），能自动识别照片中的人或不同事件，可以自动为用户添加便签，而无需手动。...Cloud Test Lab：另外，谷歌还发布了Cloud Test Lab云端测试实验室，能够自动帮助开发者测试应用在不同Android设备上的兼容性，这极大地解决了各种Android手机规格不统一...另外，新的广告系统Admob支持40家广告网络，让开发者更容易获取收入。 Cardboard 谷歌Cardboard的愿景就是希望每个人都可以使用虚拟现实的技术。...它的出现丰富了Google Now的使用场景。 这里最关键的在于了解你所处的当下场景，这是Google Now所要做的。未来谷歌会发布更多关于这一功能细节。
去年没有出现在 Android P 首批名单的华为这次在了。 ? 支持 Android Q 的首批13家厂商 谷歌AR，万物皆可“活”起来 谷歌的AR有多强？...自2016年以来，Google Assistant都会作为I/O大会重磅内容推出，今年也不例外。...语音触发邮件App，然后全程语音输入，识别准确率振奋人心。现场演示毫无卡顿。 ?...Jeff Dean压轴，AI是一切的动力 无疑，上面所讲的各种炫酷的黑科技，包括语音识别、实时字幕、夜拍功能等，都离不开 AI 的加持。...Jeff Dean 说：“我们真的希望计算机可以像真人一样流利地使用语言”。他介绍了谷歌发布的 BERT 语言模型。简单的说，BERT 在训练的时候，故意隐匿部分单词，让 AI 去猜测。
像素3a起价400美元，而较大的像素3a XL起价480美元。 ANDROID Q 新版Android一直是谷歌I/O的重要组成部分，2019年也不例外。...只需轻轻一点，你的设备就能识别语音，并将其直接转录到屏幕上，而无需更换应用程序。...内置在Android Q中，实时字幕将很容易通过音量摇杆访问，实时字幕使用谷歌的语音识别功能将字幕放到任何视频上——即使通常不会有字幕。...通过语音识别和文本到语音的转换，Live Relay充当了你和电话之间的中间人，记录通话内容，并向电话另一端的人发送语音信息。 Android Q也支持可折叠屏幕，以及对5G连接的本机支持。...就像其他谷歌家庭单元有语音匹配一样，Nest Hub Max将能够通过面部匹配识别你。Face Match允许Hub Max识别您，并在知道您在附近时显示个性化信息。
每年5月，Google I/O大会都会引起一番热议，今年也不例外。本次大会于美国时间5月8日正式开幕，焦点仍是AI，其中大部分产品的新功能都是AI和机器学习的功劳。...也就是说，利用这种技术，语音助手可以与人进行自然的对话，而且说话的声音也十分自然。 这一技术还可以实现与服务提供者之间的委托通信，例如，在非工作时间预订服务，或者使用有限的连接。...Android P 谷歌在3月份发布了Android P的开发者预览版，下面是Android P的新功能： 基于AI的亮度调节和自适应，这一功能可以帮你延长电池寿命 预测下一个任务 操作手势和垂直控制的更新...，多任务处理和单手使用改进 更新数字健康功能，谷歌会统计你看屏幕的时间，控制手机使用，预防过度沉迷 Google News Google News嵌入了AI，帮助用户寻找感兴趣的故事和可信的来源。...此外，Google Lens可以从图片中选择文字，这是文字和图像识别的重要突破；Waymo使用深度学习，将自动驾驶汽车的识别精度显著提高。种种产品和功能更新，都离不开人工智能这一主题。
1.Facebook 和谷歌想打造AI世界的Android 最近，随着Facebook 开源其运行深度学习算法的服务器设计代码，Google 旗下的子公司Alphabet也开源了Tensorflow。...Tensorflow中所包含的AI技术主要用于查询照片，语音识别、翻译等等。Google 的想法是通过以开源的方式让Android成为世界上最受欢迎的操作系统。...新一代谷歌眼镜显然面向企业用户，被称作“企业版”(Enterprise Edition)。它内部硬件有所改进，采用新外形以及适合工作环境使用的“按钮-铰链”(button-and-hinge)系统。...智能助理能识别司机的语音，对语音命令做出反应，其工作方式与苹果Siri、微软Cortana，或者宝马、梅赛德斯等豪华汽车中的语音功能相似。...这三家公司还将与语音识别技术公司Nuance Communications合作，以进一步提高语音识别的准确率。
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