在语音合成中，有一种关键技术是将文字拆解成音素，再去语音库里匹配相同音素的语音片段，来实现文字转换语音，那么音素到底是什么？
今天我开通了新专栏《语音处理》，又名曰——不语。我将分享介绍一些关于语音信号处理的基础知识。
---- title: 语音合成理论知识 tags: 深度学习,机器学习,数据挖掘, grammar_mindmap: true renderNumberedHeading: true grammar_code: true Author : Errol Yan(wechat: 13075851954 QQ:260187357 Email:2681506@gmail.com) WriterID:缠中说禅 Describe: "语音合成的理论知识 " Date: 2018-11-28 [toc
⚫ U-Net是2015年菲兹保大学的Olaf Ronneberger等人提出的生物图像分割的深度学习模 型。
任意时间、任意地点、任意语言的自由通讯无时无刻不在改变着人们的思维方式和生活方式 1.语言是思维的载体，是人类交流思想、表达情感最自然、最直接、最方便的工具 2.人类历史上以语言文字形式记载和流传的知识占知识总量的80％以上 3.2008年1月中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的《第21次中国互联网络发展状况统计报告》表明，中国互联网上有87.8%的网页内容是文本表示的 4.面对文本大数据，我们面临怎样的机遇和挑战？
文章目录 语音识别 语音识别过程 预处理：语音信号预处理—提取语音MFCC特征 工具Kaldi DeepSpeech wav2letter 端到端语音识别 语音识别 自动语音识别技术(AUTOMATIC SPEECH RECOGNITION, ASR)是一种将人的语音转换为文本 的技术。语音识别作为一个多学科交叉的领域，它与声学、语音学、语言学、数字信号处 理理论、信息论、计算机科学等众多学科紧密相连。 语音识别近年来受关注度不断提升，相关技术广泛用于家用电器和电子设备，如智能音 箱、声控遥控器
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语音的基本概念 语音是一个复杂的现象。我们基本上不知道它是如何产生和被感知的。我们最基础的认识就是语音是由单词来构成的，然后每个单词是由音素来构成的。但事实与我们的理解大相径庭。语音是一个动态过程，不
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没有什么东西比不懂你口音的语音识别系统更令人沮丧。发音的语言差异使数据科学家多年来一直困扰，训练模型需要大量数据，而某些方言不像其他方言那么常见。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】AI模型不光要学会理解语言，还得成为语言学家！ 试图让计算机理解人类的语言一直是人工智能领域迈不过的难关。 早期的自然语言处理模型通常采用人工设计特征，需要专门的语言学家手工编写pattern，但最终效果却并不理想，甚至AI研究一度陷入寒冬。 每当我开除一个语言学家，语音识别系统就更准确了。 Every time I fire a linguist, the performance of the speech recognizer goes up.
智能音箱在ASR（语音识别）以及NLP自然语义处理常用框架 – 兔尔摩斯的文章 – 知乎
本文介绍了语音合成系统的评测方法和指标，包括发音准确性、韵律准确性、字典覆盖度、字词清晰度、韵律平滑度、自然度、无意识错误、声音属性、声音相似度、音频质量、生成语音的清晰度、听众的接受度、发音和韵律等。同时，还介绍了一种基于主观评测、客观评测的评测方法，包括MOS、错误检测、语音识别、声学模型、发音和韵律等评测指标。
之前介绍的模型都是基于词向量的, 那么能不能换一个角度来表示语言。说英文的时候, 每个单词都是由音节构成的, 而人们听到了连续的音节就可以理解其中的含义, 而音节显然比词粒度更细。
这一篇文章其实是参考了很多篇文章之后写出的一篇对于语言模型的一篇科普文,目的是希望大家可以对于语言模型有着更好地理解,从而在接下来的NLP学习中可以更顺利的学习. 1:传统的语音识别方法: 这里我们
小编新接触语音SDK项目，SDK无UI、底层调用多个C++算法库、提供的是AI服务。语音AI项目，识别效果是至关重要的一环，识别效果评测也是一项测试重点。为了制定一个专业、全面的效果评测的方案，小编学习了相关知识，对方案制定有了初步思路。希望对测试小伙伴有所帮助~~(●—●)
人类依赖大脑的听觉通路实现高效精准的语音信号处理，能够轻松实现每分钟300个汉字或者150个英文单词的自然语音识别。如何建模大脑的听觉和语言环路并解析自然语音感知的神经机制是长久以来认知神经科学关注的重要问题。如今，计算机科学家花费了数十年才终于实现了较为接近人类水平的自动语音识别AI模型。这类纯工程的AI模型完全抛弃了早期基于语言学理论的模型框架，完全采用数据驱动的端到端大规模预训练深度神经网络。那么这样的模型究竟与人脑听觉通路有多少相似性呢？
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~~(●—●)
摘要： 2014年后，人工智能逐渐成为中国私募市场的“宠儿”，投资风口也逐渐形成。亿欧智库最新推出的《2018中国人工智能投资市场研究报告》中，挖掘了14个行业中最受追捧的细分领域。
京东叮咚智能音箱首席科学家。从事语音技术研究领域20余年，现就职于京东叮咚智能音箱技术研发部门，负责语音技术、自然语言理解、机器翻译、产品创新等方面的工作。
语音是指人类通过发音系统，包括肺部、气管、喉部声门和声带、咽腔、口腔、鼻腔等，发出的在空气中传播的、具有一定意义的声音，是语言的声音形式，是人人交流中最主要的信息载体。另外，通过让机器能听会说，语音也成为人机交互的重要入口。
转自：https://www.zhihu.com/question/20398418/answer/18080841
以前的音标现在也可以叫音素，而且现在正广泛的把音标叫音素。 每一种语言中的音素都是不一样的，即使是同种语言中，方言的音素也是不一样的。音素应该与人体的发音严格的区分开，因为音素是指一个有规律的有限的发音系统而人体的发音则是无限的。 以英语为例，英语共有48个音素，其中元音20个，辅音28个。英语辅音和元音在语言中的作用，就相当于汉语中的声母和韵母。记录语音音素的符号叫做音标。音标可以分为两种，即严式音标和宽式音标。一般学习语言使用宽式音标即可，比如广泛运用的英语国际音标。而对于语音、音韵等专业研究来说，用严式音标则最大可能地记录任意一种语言的语音。 音素是构成音节的最小单位或最小的语音片段，是从音质的角度划分出来的最小的线性的语音单位。在语音学与音韵学中，音素一词所指的是说话时所发出的声音。音素是具体存在的物理现象。国际音标（这里指的是国际语音协会制定的国际音标，注意同英语国际音标区分）的音标符号与全人类语言的音素具有一一对应。
ASR 是自动语音识别（Automatic Speech Recognition）的缩写，是一种将人的语音转换为文本的技术。这项技术涉及声学、语音学、语言学、数字信号处理理论、信息论、计算机科学等多个学科。ASR 系统的性能受到识别词汇表的大小和语音的复杂性、语音信号的质量、单个说话人或多个说话人以及硬件等因素的影响。
近年来，人工智能和人类生活越来越息息相关，人们一直憧憬身边可以出现一个真正的贾维斯，希望有一天计算机真的可以像人一样能听会说，能理解会思考。而实现这一目标的重要前提是计算机能够准确无误的听懂人类的话语，也就是说高度准确的语音识别系统是必不可少的。 作为国内智能语音与人工智能产业的领导者，科大讯飞公司一直引领中文语音识别技术不断进步。去年12月21日，在北京国家会议中心召开的以“AI复始，万物更新”为主题的年度发布会上，科大讯飞提出了以前馈型序列记忆网络(FSMN, Feed-forward Sequenti
IT行业是一个兴兴向荣的高速发展行业，也是一个极度内卷的行业，很多开发同学门面抱着“终身学习”的念头入了行，却在高压工作下忘却了初心。
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】在这个互联网打工人纷纷「毕业」的年景，阿里、京东、字节的AI负责人相继被曝离职。 5月19日，据Tech星球报道，阿里巴巴副总裁、达摩院副院长金榕已于近期离职。 至此，达摩院曾经的十三位扫地僧中，已有漆远、王刚、金榕三人先后离开了阿里。 此外，京东副总裁、技术决策委员会委员于建强，字节跳动AI-Lab智能语音部门的负责人梅晓，也已离职。 阿里金榕：学术11年，产业又7年 金榕1993年本科毕业于天津大学工程系，1996年硕士毕业于北京大学物理系
“都消失了。”Jeet Samarth Raut 的母亲在进行一次放射线扫描后听到这个好消息。 两周后，另一名医师的检查结果表示是乳癌。当然科技能做到更好的诊断水平，年轻的创业者利用 NVIDIA GPU 的深度学习软件来减少误诊的数量。 无论在 Raut 位于伊利诺州乡下的老家（也是他的母亲开始接受治疗和复原的地方）或是在开发中国家，扫描、认知和解读方面的错误不利于正确进行诊断。 Raut 和他的创业伙伴与哥伦比亚大学校友 Peter Wakahiu Njenga 共同在纽约创立了 Behold.ai这家
人们一般都认为狗是自己最好的朋友。然而，当要分辨一段录音的真假时，小老鼠才是我们的好帮手。
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。
今天给大家介绍西北大学Ramana V. Davuluri教授等人在Bioinfomatics期刊上发表的文章“DNABERT: pre-trained Bidirectional Encoder Representations from Transformers model for DNA-language in genome”。为了解决传统语言难以捕捉DNA语义之间信息的问题，作者提出了一个新颖的预训练双向编码表示DNABERT来通过上下文信息对DNA序列进行全局或者迁移分析。通过实验表明，作者的模型能够在众多下游任务上达到SOTA水平，并且，DNABERT可以直接对核苷酸分子的重要性进行排名和分析输入序列上下文之间的关系，从而获得更好的可视化信息和精确的motifs提取。
这两天发现朋友圈被Google开源深度学习系统TensorFlow的新闻刷屏了。这当然是一个很好的消息，尤其对我们这种用机器学习来解决实际问题的工程师来说更是如此。但同时很多人并不清楚听起来神乎其神的“TensorFlow”到底是什么，有什么意义。
python开发小技巧 今天在工作中写了一个python脚本从数据库中导数据，其中用到了一些技巧，在这里记录一下。 判断字符串仅包含英文 直接通过字符的ord来判断 defis_pure_english(check_str): return all(ord(c) < 128for c in check_str) 判断字符串中包含某些语言的字符 根据字符的unicode范围判断是否包含某些语言的字符 defcontains_invalid_lang_chs(check_str): check_str=ch
语音合成（Text To Speech，TTS）技术将文本转化为声音，目前广泛应用于语音助手、智能音箱、地图导航等场景。TTS的实现涉及到语言学、语音学的诸多复杂知识，因合成技术的区别，不同的TTS系统在准确性、自然度、清晰度、还原度等方面也有着不一样的表现，如何从多维度综合评价TTS系统质量成了TTS测试人员的一大挑战。针对TTS前端、后端的存在的问题，选取TTS评测指标，制定各指标评测方法，形成了一套系统的TTS评测方案。
从图中可以看到，语言信号可以表示为一个d T的matrix。其中，d为向量的维度（不同的表示方法，维度不一样）， T为向量的个数。 同理，文本也可以表示为一个V N的matrix，N表示组成text的token（不同的表示方法，token的含义不一样）的个数，V表示token集合的大小（即token去重后的数量）。 语音信号的预处理通常采用重叠的稠密采样机制，通常T >> N。语音识别问题的输入输出都是matrix，输入vector及输出token的选取，不同的算法有不同的方式。整体来看，语音识别问题就是一个Seq2Seq的变换问题
来源：Google Research、Science 2016年10月18日， 世界人工智能大会技术分论坛，特设“新智元智库院长圆桌会议”，重量级研究院院长 7 剑下天山，汇集了中国人工智能产学研三界最豪华院长阵容：美团技术学院院长刘江担任主持人，微软亚洲研究院常务副院长芮勇、360人工智能研究院院长颜水成、北京理工大学计算机学院副院长黄华、联想集团副总裁黄莹、Intel 中国研究院院长宋继强、新华网融媒体未来研究院院长杨溟联袂出席。 【新智元导读】今天谷歌宣布推出谷歌神经网络机器翻译系统（GNMT），采用
其中，声学模型主要描述发音模型下特征的似然概率，语言模型主要描述词间的连接概率；发音词典主要是完成词和音之间的转换。 接下来，将针对语音识别流程中的各个部分展开介绍。
王小新 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 学习人工智能相关技术该读什么书？这是量子位各个微信群中出现频率极高的问题。 今天，我们就从Dev-books搬来了一份有理有据的精选书单。 D
阿兰·图灵与1950年提出，测试在测试者和被测试者相互隔开的情况下，通过一些简单的装置向被测试者随意提问。通过一些问题之后，若被测试者的答复有超过30%的部分无法让测试者确认出是人还是机器的回答，则此时这台机器通过测试， 且被认为具有人工智能；
TTS的实现涉及到语言学、语音学的诸多复杂知识，因合成技术的区别，不同的TTS系统在准确性、自然度、清晰度、还原度等方面也有着不一样的表现，如何从多维度综合评价TTS系统质量成了TTS测试人员的一大挑战。
吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
【新智元导读】吴恩达刚刚在Quora做了一次最新session，重点回答了如何学习机器学习/深度学习，以及如何从事机器学习方向工作的问题。吴恩达认为，复现他人发表的结果是一个掌握机器学习非常有效但却被低估的方式；任何人都能成为机器学习专家，要做的只是不断学习，让自己越来越够格。 深度学习泡沫何时会破？ 大约100年前关于电力也有很多炒作。那个泡沫现在也还没破，我们发现电力很有用！ 讲真，深度学习已经创造了大量的价值——用于网络搜索，广告，语音识别，推荐系统等等——这些显然是不会消失的。深度学习，还有更广泛的
【新智元导读】牛津大学和 DeepMind 联合推出了《NLP深度学习课程》，专攻基于深度学习的自然语言处理，涉及递归神经网络、B-P、LSTM、注意力网络、记忆网络、神经图灵机等技术要点。新智元整理了这门课程及其亮点。无论你是否专攻自然语言处理，对深度学习感兴趣的人都能从中受益。 在2017年1月开始的这个学期，牛津大学联合 DeepMind 自然语言研究团队，推出了“NLP深度学习”这门课程（Deep Learning for Natural Language Processing）。课程共 8 周。内
日前，继在江苏卫视《最强大脑》第四季“人机大战”首轮任务跨年龄人脸识别竞赛中击败人类顶级选手后，在上周五晚上，百度的小度机器人再次在声纹识别任务上迎战名人堂选手——11岁的“听音神童”孙亦廷，双方最终以1:1打成平手。被称为“鬼才之眼”的水哥（王昱珩）宣布再度出山，将在下周的第三轮比赛中与“小度”在图像识别方面一决高下。 本轮题目规则为：从“千里眼”到“顺风耳”，节目组将第二场比赛范围划定在“听”的领域，策划出高难度选题《不能说的秘密》，由周杰伦化身出题人，从21位性别相同、年龄相仿、声线极为相似的专业合
然而，创业并非易事。更重要的是，他们选择以一项在当时不被看好的技术——语音合成起家。
首先，如下图所示是一个常见的语音识别框架图，语音识别系统的模型通常由声学模型和语言模型两部分组成，分别对应于语音到音节概率的计算和音节到字概率的计算。这里我们要探讨的GMM-HMM模型属于其中的声学模型。
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