希望对测试小伙伴有所帮助~~(●—●) 二、ASR流程、系统结构、评测指标及评测模型 1、语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR） 语音识别，也被称自动语音识别，所要解决的问题是让机器能够 4、语音识别(ASR)评测指标 语音识别(ASR)评测指标：WER（字错误率）和SER（句错误率） (1). 录入语音时长（0秒 1秒 1分钟内 >1分钟） (10).对话方式（间隔 连续 单人 多人） (11).特殊发音（比如普通话中sh与s ping与pin l与n f与h） 四、ASR评测方案制定 1、ASR评测方案设计——确定测试场景（简单举例） 考虑评测的各种影响因素，需要先确定某些维度（下例），制定一个测试场景评测： 确定：语种分类（普通话）、声音来源（人声录音）、对话方式（单人）、语音内容 ；调研用户top N的数据内容类型；收集⾼频的badcase； 4、ASR评测方案执行——过程设计 小编所在项目的ASR评测需要基于语音SDK进行，具体执行方案还在修订，遇到的问题和解决方案，小编在实践总结后再总结分享
ASR 语音识别引用深度融合了腾讯云 ASR 和 TRTC，用于将 TRTC 房间的语音数据实时放回，应用运行在云函数 SCF 上，通过 API 网关暴露请求入口，客户可以直接请求 API 快速发起 TRTC 房间的语音识别。 补充：ASR 语音识别应用的官方指导文档（https://cloud.tencent.com/document/product/1154/65812）整体架构预览整体流程如下：图片环境变量在应用部署之后 参考：https://cloud.tencent.com/document/product/628/56544TRTC 房间的高级权限控制线上的 TRTC 房间往往都会开启高级权限控制，而当前最新版的 ASR 语音识别应用也支持了开启了高级权限控制的房间加入。
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。
语音识别是什么？他有什么价值，以及他的技术原理是什么？本文将解答大家对语音识别的常见疑问。 语音识别技术（ASR）是什么？ 机器要与人实现对话，那就需要实现三步： ? 对应的便是“耳”、“脑”、“口”的工作，机器要听懂人类说话，就离不开语音识别技术（ASR）。 ? 语音识别已经成为了一种很常见的技术，大家在日常生活中经常会用到： 苹果的用户肯定都体验过 Siri ，就是典型的语音识别 微信里有一个功能是”文字语音转文字”，也利用了语音识别 最近流行的智能音箱就是以语音识别为核心的产品 百度百科和维基百科 百度百科版本 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 查看详情 维基百科版本 语音识别是计算语言学的跨学科子领域，其开发方法和技术，使得能够通过计算机识别和翻译口语。它也被称为自动语音识别（ASR），计算机语音识别或语音到文本（STT）。
背景 语音识别中有两种技术分别是ASR和NLP，ASP是将语音识别转换成文本的技术，而NLP是自然语言，是理解和处理文本的过程，相当于解析器。 ASR是什么？ ASR是指自动语音识别技术（Automatic Speech Recognition），是一种将人的语音转换为文本的技术。---来源网络 NLP是什么？ ---来源网络 个人理解：ASR很好理解就是将语音转成文字的技术，而NLP则较为复杂，除了要翻译成文字外，还要去翻译成机器能够读懂的语言或指令，让机器接下去的流程，比如 我话了一句查下天气预报，这时候通地 ASR可以直接翻译成文本，而NLP则不仅可以翻译成文本还可以将翻译好的内容转换成具体手机要执行的指令或执行流程，所以NLP比ASR复杂很多。 最后 AI技术方向越来越深入我们的日常生活，比如手机的智能语音助手、各种智能音箱、车载导航等等，相信不久的将来AI可以解放很多重复性人力操作，也可以给生活带来越来越多的便利。
ASR 作为机器学习的基础应用之一，已成为众多业务支撑的基础能力，在录音质检、音频字幕、会议转写、语音输入等场景中发挥越来越大的作用。 腾讯云 ASR 作为业界领先的语音识别服务提供商，为开发者提供语音转文字服务的最佳体验，具备识别准确率高、接入便捷、性能稳定等特点。 基于腾讯的多个 AI 实验室的模型赋能，腾讯云 ASR 团队接入和开发了多种类型识别服务，如一句话识别、录音识别、实时语音识别等，业务覆盖通用、金融、医疗、游戏等多种场景。 ASR 服务种类和性能指标如下： ASR服务类型 指标 录音识别 24小时转码时长 一句话识别 最大并发数、可用性 实时语音识别 并发路数、尾包延迟、VAD时延、首字时延 以上是模型评测报告的指标。 ASR 提供业界非常具有性价比的语音识别服务，超高识别准确率，适用多场景 点击原文了解更多 实时语音识别 对不限时长的实时音频流进行识别，识别结果自动断句，标记每句话的开始和结束时间；可应用于智能语音助手等实时音频流场景
作者：jingtianli ASR 作为机器学习的基础应用之一，已成为众多业务支撑的基础能力，在录音质检、音频字幕、会议转写、语音输入等场景中发挥越来越大的作用。 腾讯云 ASR 作为业界领先的语音识别服务提供商，为开发者提供语音转文字服务的最佳体验，具备识别准确率高、接入便捷、性能稳定等特点。 基于腾讯的多个 AI 实验室的模型赋能，腾讯云 ASR 团队接入和开发了多种类型识别服务，如一句话识别、录音识别、实时语音识别等，业务覆盖通用、金融、医疗、游戏等多种场景。 ASR 服务种类和性能指标如下： ASR服务类型 指标 录音识别 24小时转码时长 一句话识别 最大并发数、可用性 实时语音识别 并发路数、尾包延迟、VAD时延、首字时延 以上是模型评测报告的指标。 ASR提供业界非常具有性价比的语音识别服务，超高识别准确率，适用多场景 点击了解更多 实时语音识别 对不限时长的实时音频流进行识别，识别结果自动断句，标记每句话的开始和结束时间；可应用于智能语音助手等实时音频流场景
语音合成可能是低资源语音识别的关键。数据增强技术已经成为现代语音识别训练的重要组成部分。然而，它们简单、天真，很少能反映真实世界的状况。与此同时，语音合成技术已经迅速接近实现类人语音的目标。 在本文中，我们研究了使用合成语音作为一种数据增强形式来降低构建语音识别器所需资源的可能性。我们对三种不同的合成器进行了实验：统计参数式、神经式和对抗式。
自动语音识别(ASR)算法允许我们使用口语与设备、设备和服务进行交互。 本次PPT的演讲主题和演讲人： ? 语音识别应用于Siri、谷歌Voice和Amazon Echo等云服务中，越来越受欢迎，这大大增加了对ASR推理的计算需求。 我们现在正在为我们的gpu加速管道提供低延迟的在线ASR支持，为您现有的Kaldi模型带来数量级的加速。该技术既可用于数据中心的高吞吐量ASR云服务，也可用于Jetson家族的低功耗嵌入式设备。
项目需求/痛点作者所在的团队是世界某500强公司AI中心的语音团队，ASR业务面向整个集团。 在ASR识别中，公司单名，公司地址和居住地址的识别率一直不理想，业务BU多次反馈要求提高，以便于客户语音陈述完地址后，能尽量少的修改所述的地址，提高用户体验。 纠错方案我们具有几亿的地址数据，除了用于模型的finetune，我们计划用此数据通过搜索的方式对ASR的识别结果进行纠错。 ASR语音识别场景的特征是，模型容易识别出同音字和发音相似的字，因此，搜索纠错的主要策略基于拼音相似的原理实现。对于纠错而言，误纠是无法避免的，无法保证搜索的TOP1就一定是正确结果。 因此，方案最后为，业务BU在收到ASR的识别结果后，单独调用搜索API，得到TOP5的公司单名或地址，并返回给用户选择。
抽空，实现了一份云知声 语音转写的python版本。 使用python通过调用动态库实现。 云知声官网: http://dev.hivoice.cn/sdk_download/schema_sdk.jsp 调用方法: python3 unisound_asr.py 音频文件 例: python3 unisound_asr.py e:\input.wav 调用前修改下 unisound_asr.py 相应的授权变量 # 配置你自己的key app_key_str = "appKey" user_secret_str = "appSecret" 代码下载 github项目地址: https://github.com/cpuimage/unisound_asr 具体实现细节见python代码。
我们正在进入语音时代，从智能语音助手到智能家居，这些智能语音产品已经开始融入我们的生活了。 智能语音既是人工智能的起点，又是人工智能的终点。 我们驯化人工智能的方式，是让机器像人一样成长。 人工智能的演化逻辑，其实是在模拟人脑的进化。它有一项核心技术，叫做神经网络。和之前技术发展最大的不同是，它让机器可以自己学习进化。 从这个角度来看，我们可以说智能语音是人工智能的起点。 为什么说智能语音的发展，也可以说是人工智能的终点。当机器都可以预判，进行反事实分析的时候，就意味着它从某种程度上具备了人类主动思考的能力。
一、准备工作 （1）开通腾讯云 https://cloud.tencent.com/ （2）腾讯云控制台开通实时语音权限 https://console.cloud.tencent.com/asr （ /asr/v1/"; const HTTPRequestMethod = "POST"; // --------------- Optional, 请按需修改 --------- static $NEEDVAD = 0; //语音断句检测阈值，静音时长超过该阈值会被认为断句（多用在智能客服场景，需配合 needvad=1 使用），取值范围150-2000，单位 ms，目前仅支持 /asr/v2/"; /** 引擎模型类型 • 8k_zh：电话 8k 中文普通话通用； • 8k_zh_finance：电话 8k 金融领域模型； 非电话场景： static $NEEDVAD = 0; //语音断句检测阈值，静音时长超过该阈值会被认为断句（多用在智能客服场景，需配合 needvad=1 使用），取值范围150-2000，单位 ms，目前仅支持
在日常工作、生活中，语音识别技术作为基础服务，越来越多的出现在我们周围，比如智能音箱、会议记录、字幕生成等等。 英文名称 Automatic Speech Recognition，通常缩写为 ASR（下文统一用 ASR 指代）。显然，一个 ASR 服务的好坏，可以用语音识别出的文本准不准来衡量。 ，又称标注文本，即 ReferenceHYP：语音通过 ASR 服务识别出的文本，即 Hypothesis删除错误语音转录文本过程中，原文中本来包含的文字，ASR 没有识别出来。 例子：图片语音“你吃了吗”，识别成“你吃了”，其中的“吗”字没有识别出来。插入错误语音转录文本过程中，原文中未包含的文字，比如噪音什么的，被 ASR 误识别成文字了。 例如：图片语音“你吃了吗”，识别成“你吃了吗呀”，其中“呀”字是误识别出的。替换错误语音转录文本过程中，原文中包含的文字，被 ASR 错误识别成了其他的文字。
配图来自Canva可画 随着技术的升级、消费者需求的爆发以及大环境的变好，智能语音行业的发展愈发如火如荼，智能语音也在悄无声息地渗透进人们的日常生活。 另外，智能语音助手也逐渐成为了智能手机的“标配”，据Strategy Analytics数据显示，2018年全球销售的智能手机中已经有47.7%配置了人工智能语音助手。 作为人工智能的重要入口以及人工智能三大核心基础技术之一的智能语音，其重要性自然不言而喻。随着人工智能浪潮的来袭，不少企业都纷纷加码人工智能领域，其中智能语音行业的广阔前景也引得各方纷纷布局。 除了科大讯飞、捷通华声等智能语音科技企业之外，阿里、百度、腾讯、搜狗、苹果、谷歌等国内外巨头都在智能语音领域有所布局。 破局势在必行 面对这些挑战，智能语音领域的参与者们也从多方着手，寻求破局之道。 消费级市场和企业级市场的双双爆发，助推了智能语音的发展，智能语音市场也实现了快速扩容，现如今智能语音的应用场景也逐步拓宽至教育、汽车、家居、医疗等诸多场景，智能语音和这些场景相结合也成为了主流发展方向。
继ASR6501、ASR6502、ASR6505之后ASR推出首颗国产LoRa SoC芯片ASR6601，ASR6501、ASR6502、ASR6505都是SIP封装的LoRa芯片。 但是此次推出的ASR6601是SoC。 与此同时，ASR6601可以达到-148dBm的超高灵敏度，以及最大22dBm的发射功率，而QFN48最小尺寸仅6mm x 6mm。 ? 在高度集成的基础上，ASR6601还支持多种调制模式。由于收发器提供的线性频率范围为150MHz〜960MHz，ASR6601可以支持各类ISM频段。 ASR6601的推出为用户使用LoRa提供了更多选择。当然，也期待更多国产芯片问世。
再举个例子，比如语音识别接口。
重磅推荐专栏 《Transformers自然语言处理系列教程》 手把手带你深入实践Transformers，轻松构建属于自己的NLP智能应用！ ASR（语音识别）文本的错误类型很多，有多字、少字、错别字、同音近音字等等。 1. spm=1001.2014.3001.5502 上述模型考虑到了文本错字进行纠错，但在中文ASR的场景下，很多情况是由于中文拼音读音相同或相近导致的识别错误。
With the Generative aspect of ASR poised for immense growth. Extractive ASR Extractive ASR is where the audio is transcribed into text for downstream processing; Generative ASR Generative extraction is a feature which is available with most ASR’s, and will grow with Some ASR providers allow for intents and entities to be defined within their ASR solution, hence we are seeing a close coupling of ASR and NLU.
开篇前言 语音合成（Text To Speech，TTS）满足将文本转化成拟人化语音的需求，打通人机交互闭环。 语音合成广泛应用于语音导航、有声读物、机器人、语音助手、自动新闻播报等场景，提升人机交互体验，提高语音类应用构建效率。 2.快速应对动态文本 新闻APP播报及浏览器内容播报等场景，文本变化多样，不可能通过人工朗读的方式来实现语音播放，但应用了腾讯云TTS之后，就使得动态文本的朗读变成了可能。 这里可以根据自身的场景选择需要的接口，对于实时性要求很高的场景，例如智能机器人对话，则可以采用流式合成，对于有声读物，语音播报场景可以选择非流式音频合成接口，客户可以在非流式的接口基础上实现预请求，即第一句合成播报的同时请求合成第二句话并缓存结果 对于语音合成接口，可以采用简单的V1鉴权，当然V3鉴权也可以，客户可以自行选择。
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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