MRCP(Media Resource Control Protocol)媒体资源控制协议,是语音服务器用来向客户端提供各种服务(比如我们熟悉的语音识别和语音合成)的通信协议。MRCP需要承载于其他协议之上,如RTSP (Real Time Streaming protocol)或SIP (Session Initiation protocol),MRCP协议有两个版本,版本v1依赖于RTSP协议来创建媒体流和数据传输,但版本V1兼容性较差,很难兼容不同厂家的扩展要求。版本v2使用了SIP来负责会话和媒体的创建,增加了扩展性,保证了兼容性,目前大多数使用的都是V2版本。
智能外呼在国内已发展多年,整体的技术早已非常成熟。那么一个简单的智能外呼系统应该包含哪些东西呢?
如果用bash -c 那么bash 会从第一个非选项参数后面的字符串中读取命令,如果字符串有多个空格,第一个空格前面的字符串是要执行的命令,也就是$0, 后面的是参数,即$1,$2….
如果你是谷歌云客户,并且正在使用该公司的AI套件来进行文字转语音或语音转文本服务,这有个好消息:谷歌今天宣布了这些方面的重大更新,包括云文本到语音的普遍可用性,优化声音以便在不同设备上播放的新音频配置文件,多声道识别的增强功能等等。
据外媒报道,近日,谷歌更新了其云端文本转语音(Cloud Text-to-Speech)API。
1876年,亚历山大·格雷厄姆·贝尔(Alexander Graham Bell)发明了一种电报机,可以通过电线传输音频。托马斯·爱迪生(Thomas Edison)于1877年发明了留声机,这是第一台记录声音并播放声音的机器。
本文演示了如何使用 Web Speech API 构建一个简单的人工智能聊天机器人。
【编者按】随着机器学习算法的流行,Amazon、Google,、IBM和Microsoft等公司在机器学习云服务市场接连出手,并提供许多的API来吸引用户。本文中,Janet Wagner,ProgrammableWeb的data journalist、developer和contributor,根据互联网上的活跃度盘点了机器学习API的Top 10,并介绍了它们的功能特色。Janet Wagner同时认为,Project Oxford等少数API虽然没有上榜,但仍值得称道。 如今,机器学习无处不在。它可以
When considering speech-to-text (STT) solutions, businesses are faced with many different solutions and varying degrees of marketing hype.
自OpenAI发布ChatGPT以来,世界正迅速朝着更广泛地将AI技术融合到机器人设备中的趋势发展。机械手臂,作为自动化与智能化技术的重要组成部分,在制造业、医疗、服务业等领域的应用日益广泛。随着AI技术的进步,机械手臂不仅能执行复杂的操作任务,还能通过自然语言处理技术进行更加直观的交互,极大提高了灵活性和用户友好性。
语音识别(speech recognition)技术,也被称为自动语音识别(英语:Automatic Speech Recognition, ASR)、电脑语音识别(英语:Computer Speech Recognition)或是语音转文本识别(英语:Speech To Text, STT),其目标是以电脑自动将人类的语音内容转换为相应的文字。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。
在我们的上一篇文章中,我们探索了如何将ChatGPT集成到myCobot 280机械臂中,实现了一个通过自然语言控制机械臂的系统。我们详细介绍了项目的动机、使用的关键技术如ChatGPT和Google的Speech-to-text服务,以及我们是如何通过pymyCobot模块来控制机械臂的。通过将自然语言处理和机械臂控制相结合,我们的项目旨在降低机器人编程的门槛,使得非专业人士也能轻松地进行机器人编程和实验。
选自arXiv 作者:王雨轩等 机器之心编译 参与:李泽南、吴攀 最近,谷歌科学家王雨轩等人提出了一种新的端到端语音合成系统 Tacotron,该模型可接收字符的输入,输出相应的原始频谱图,然后将其提供给 Griffin-Lim 重建算法直接生成语音。该论文作者认为这一新思路相比去年 DeepMind 的 WaveNet 以及百度刚刚提出的 DeepVoice 具有架构上的优势。点击阅读原文下载论文。 现代文本转语音(TTS)的流程十分复杂(Taylor, 2009)。比如,统计参数 TTS(statist
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
本文主要介绍了自然语言处理(NLP)中的常用数据集,包括文本分类、语言建模、图像描述、机器翻译、问答系统、语音识别和文档摘要等任务。文章还提供了许多用于练习和评估的数据集,以便读者可以更好地了解这些任务和应用场景。同时,还介绍了一些可以用于获取这些数据集的资源和途径。
AI 科技评论按:本文作者王海良,呤呤英语开发总监,北京 JavaScript/Node.js 开发者社区的运营者,曾就职 IBM 创新中心。本文为系列文章第二篇,由 AI 科技评论独家首发。 第一篇传送门:《聊天机器人的发展状况与分类》。在上一篇文章中,介绍了聊天机器人目前的发展。本篇主要介绍基于规则的,检索的聊天机器人引擎 - Bot Engine. 问题域 Speech to Text => Logic => Text to Speech STT和TTS,目前有很多厂商提供技术产品: Speech
维基百科中的机器人是指主要用于协助编者执行大量自动化、高速或机械式、繁琐的编辑工作的计算机程序或脚本及其所登录的帐户。
选自Google Blog 作者:Yuxuan Wang、RJ Skerry-Ryan 机器之心编译 参与:黄小天、李亚洲、李泽南 神经网络文本转语音(TTS)是自然语言处理领域的重要方向,很多谷歌的产品(如 Google Assistant、搜索、地图)都内置了这样的功能。目前的系统已经可以产生接近人声的语音,但仍然显得不够自然。在最近发表的两篇论文中,谷歌为自己的 Tacotron 系统加入了对韵律学的建模,以帮助人们利用自己的声音进行个性化语音合成。 最近,谷歌在基于神经网络的文本转语音(TTS)的研
Conversations about Large Language Models (LLMs) were once confined to the domain of speech techies, but now it’s gone mainstream.
DBMR在报告中认为,未来全球语音和声音识别市场的顶级玩家,包含如下公司 - Hoya, Raytheon, Sensory, Anhui USTC iFLYTEK Co., VoiceVault, LumenVox, Acapela Group, Nuance Communication, Microsoft, Google, Apple等。其中仅提到了一家中国公司 - 科大讯飞,未免有很大的局限性。以下为报告内容:
就有一个叫做Text2App的“AI”,你“喂”给它一串文字需求,它就能直接给你“消化”成安卓应用!
前段时间制定计划,每天上下班路上听点英语演讲音频练练听力,用的手机App是喜马拉雅,上面资源很丰富,但是有两个问题,一是有广告,想想你快睡着的时候突然来15秒字正腔圆的广告是什么感觉,二是费流量,我都是在线听的.
Natural Language Processing (NLP) is one of the hottest areas of artificial intelligence (AI) thanks to applications like text generators that compose coherent essays, chatbots that fool people into thinking they’re sentient, and text-to-image programs that produce photorealistic images of anything you can describe. Recent years have brought a revolution in the ability of computers to understand human languages, programming languages, and even biological and chemical sequences, such as DNA and protein structures, that resemble language. The latest AI models are unlocking these areas to analyze the meanings of input text and generate meaningful, expressive output.
AWS Translate 服务是一种AWS 机器学习应用服务,它利用高级机器学习技术来进行文本翻译。它的使用非常简单,只需要提供输入文本,该服务就给出输出文本。
整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到:
【导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明:在不远的将来,实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到:
人工智能正在成为新一代技术变革的基础技术,但从头开始为自己的应用和业务开发人工智能程序既成本高昂,且往往很难达到自己想要的性能表现,但好在我们有大量现成可用的 API 可以使用。开发者可以通过这些 API 将其它公司提供的智能识别、媒体监测和定向广告等人工智能服务集成到自己的产品中。机器之心在 2015 年底就曾经编译过一篇介绍当前优质人工智能和机器学习 API 的文章《技术 | 50 个常用的人工智能和机器学习 API》,列举了 50 个较为常用的涉及到机器学习、推理预测、文本分析及归类、人脸识别、语言翻译等多个方面的 API。一年多过去了,好用的 API 也出现了一些新旧更迭,现在是时候对这篇文章进行更新了。
创建一个将任何文本转换为语音的项目可能是一个有趣且可以提升技能的项目,特别是在学习 HTML、CSS 和 JavaScript 的过程中。在这篇博客中,您将学到如何使用 HTML、CSS 和 JavaScript 构建一个文本到语音转换器。我最近也分享了一个关于如何使用 JavaScript 构建生成 OTP 代码的博客,相信那个项目对你也会有帮助。
译者 | 廉洁 编辑 | 明明 【AI科技大本营导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明:在不远的将来,实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到: •语音识别的工作原理; •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。
译者 | 廉洁 编辑 | 明明 出品 | AI科技大本营(公众号ID:rgznai100) 【AI科技大本营导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明:在不远的将来,实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。通过本指南,你将学到: 语音识别的工作原理; PyPI 支持哪些软件包; 如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于
Conversational AI is the synthetic brainpower that makes machines capable of understanding, processing and responding to human language.
--AI科技大本营-- 整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到: •语音识别的工作原理; •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单
【导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明:在不远的将来,实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到: •语音识别的工作原理; •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪
整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到: •语音识别的工作原理; •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词汇量。现代语音识
本系列推送主要参考: Stanford University CS20SI: Tensorflow for Deep Learning Research. 01 — 为什么会有TensorFlow ?
网址:https://github.com/zzw922cn/awesome-speech-recognition-speech-synthesis-papers
本篇基于 2017 年的推荐清单做了一些改进——去除了一些不再进行维护的 API,并且更新了一些新的 API。主要覆盖如下方向:
【1】 Credit Union Regulations' Mysterious Hold on Thrifts and Community Banks 标题:信用社条例对储蓄和社区银行的神秘把持 链接:https://arxiv.org/abs/2110.07611
【1】 Path Integral Method for Step Option Pricing 标题:阶梯期权定价的路径积分法 链接:https://arxiv.org/abs/2112.09534
Sensory于近日发布其嵌入式语音识别算法引擎 - TrulyHandsFree,和其嵌入式大词汇量连续语言识别引擎(Large Vocabulary Continuous Speech Recognition)- TrulyNatural的最新版本,即V6.18.1版本。
随着计算能力的不断提升和数据规模的爆炸性增长,机器学习和大模型在人工智能(AI)领域的应用变得越来越广泛和深入。尤其是大规模机器学习模型,如深度神经网络(如GPT-3、BERT等),在自然语言处理、图像识别、语音识别等方面展现了卓越的性能。然而,如何有效地融合机器学习与大模型,提升其应用性能,仍然是当前研究和应用中的重要课题。本文将探讨机器学习与大模型在人工智能领域的融合应用,并重点讨论性能优化的新方法和新探索。
自然语言处理(NLP)是计算机科学,人工智能,语言学关注计算机和人类(自然)语言之间的相互作用的领域。本文作者为NLP初学者整理了一份庞大的自然语言处理领域的概览。选取的参考文献与资料都侧重于最新的深度学习研究成果。这些资源能为想要深入钻研一个NLP任务的人们提供一个良好的开端。 指代消解 https://github.com/Kyubyong/nlp_tasks#coreference-resolution 论文自动评分 论文:Automatic Text Scoring Using Neural Net
最近,Meta 开源了一个新的库,叫做 react-strict-dom,其目标是改进和标准化编写用于 Web 和 Native 的通用 React 组件的方式。
TextBlob是一个用Python编写的开源的文本处理库。它可以用来执行很多自然语言处理的任务,比如,词性标注,名词性成分提取,情感分析,文本翻译,等等。你可以在官方文档阅读TextBlog的所有特性。
【导读】近日,大数据科学家Volodymyr Fedak发布一篇博客,总结了2017年深度学习的发展:深度学习在文本和语音领域的应用。深度学习从发展伊始就在图像领域取得了越来越好的效果,当今,图像领域
【1】 European option pricing under generalized fractional Brownian motion 标题:广义分数布朗运动下的欧式期权定价 链接:https://arxiv.org/abs/2108.12042
来源:机器之心 作者:Kyubyong Park 本文长度为3071字,建议阅读6分钟 本文为你整理自然语言处理最新深度研究成果。 自然语言处理(NLP)是人工智能研究中极具挑战的一个分支。随着深度学习等技术的引入,NLP 领域正在以前所未有的速度向前发展。但对于初学者来说,这一领域目前有哪些研究和资源是必读的?最近我们整理了一份完整列表。 GitHub 项目链接: https://github.com/Kyubyong/nlp_tasks 本人从事自然语言处理任务(NLP)的研究已经有很长时间了,有一
After a quarter century of running embedded or “on the Edge” Sensory is moving into the cloud with the opportunity to offer hybrid solutions with more Flexibility, Accuracy, Features/Technologies, Privacy and Cost advantages than ever before.
选自GitHub 作者:Kyubyong Park 机器之心编译 参与:刘晓坤、李泽南 自然语言处理(NLP)是人工智能研究中极具挑战的一个分支。随着深度学习等技术的引入,NLP 领域正在以前所未有的速度向前发展。但对于初学者来说,这一领域目前有哪些研究和资源是必读的?最近,Kyubyong Park 为我们整理了一份完整列表。 GitHub 项目链接:https://github.com/Kyubyong/nlp_tasks 本人从事自然语言处理任务(NLP)的研究已经有很长时间了,有一天我想到,我需要为
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