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AI时代,FreeSWITCH做什么?

那么,时代跟FreeSWITCH什么关系呢?严格来说,其实没什么关系。你看,我今天又标题党了。FreeSWITCH是一个软交换系统,或者更科普一点说就是个电话系统。 虽然在手机时代,更多的人都在使用互联网,上微信,但电话,永远是更方便更直接的交流方式。而FreeSWITCH里,跟AI搭边的,就是ASR和TTS。 可以看出,它们是相对的,说得再土一点就是「转文字」和「文字转」。然而,ASR和TTS本来跟人工也没有关系。但是,在时代,它们就有了关系。我们先来看TTS。 由于每篇文章只放一个,因此,我将两段连在一起了。你分辨出哪段是真人,哪是机器吗?另外,上面我还附加了一段中文的Wavenet产生的。 自从Siri出现后,好像市面上一下子出了一堆令人眼花燎乱的ASR产品。它们有一个共同的特点:都是出现在时代。

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GUI界面如何设计??|Mixlab指南推荐

⬇️ 点击下方,即可关注星标 ⬇️总的来说,无论是手机、带屏箱、电视或者车载系统,显示交互任务的GUI容器分为两种设计方式,分别是占满全屏和不占满全屏,以iOS 13和iOS 14的Siri 在2018年以前的大部分手机和带屏箱的助手都采用了该设计方式,还有本书出版前的蔚来汽车、荣威汽车等车载系统的助手也是如此。 在2021年以前,无论是手机、带屏箱、电脑、电视或者车载系统,绝大部分的助手附近都会显示ASR内容,除了iOS 14的Siri以及苹果历代Carplay中的Siri。 是否一定要显示ASR内容?答案是否定的,因为不带屏的箱没办法显示ASR内容也正常使用。在带屏设备上,显示ASR内容是否会更佳? 图9 iOS 13 Siri的对话以纯文本和卡片的形式展示结果有些交互的GUI设计还会考虑其他细节,例如座舱的交互存在双区、四区和全区三种概念。

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    AI Pioneer | 一知李一夫:完美的客服有多难?

    以下是经整理的分享内容: Part1-交互Part2-客服场景的交互Part3-交互的三驾马车01交互我们先看⼀下⾳交互,从命令行到windows的点击拖拽,从功机的按键交互到机的触摸交互 从四年前iphone的助手siri,到箱、家居、车载,人机交互在越来越多的场景落地,催生出崭新的增量市场。 02客服场景下的交互接下来我们来看客服场景,近年来随着人工技术的发展,识别、交互及合成等技术的日渐成熟,越来越多的企业开始引入客服,以填补由于人力成本剧增,用户需求不断增长等原因造成的人工客服缺口 因此从整体上说,客服场景的⾳交互,条件更加苛刻⼀些。 03⾳交互的三驾⻢⻋ 1. 识别(ASR)接下来我们来看下⾳交互三驾⻢⻋:ASR、NLP、TTS。 总结⼀下,以ASR、NLP、TTS为核心的交互,落实到客服场景中的服务质量与用户体验上,其实并不完美,需要人工结合具体的落地案例去不断调优。

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    自动识别进阶,怎么少得了边缘计算 | Q推荐

    随着世界变得越来越数字化,会话式人工成为了实现人与计算机交互的一种常见方式。 而 Nemo 正是为对「对话式人工」感到好奇的开发者而打造,它是基于 PyTorch 的开源工具包,允许开发者快速构建实时自动识别(ASR)、自然言处理(NLP)和文本到(TTS)应用程序的模型 NVIDIA 联合 InfoQ,为广大有高性计算和人工开发需求的开发者提供一系列 AI 开发相关的在线培训课程,从理论到实践,打破门槛,带你快速上手。 上一期,NVIDIA 开发者社区经理李奕澎通过介绍 ASR 的工作流程和系统架构、详解 ASR 预训练模型 Quartznet 等内容将观众引领入门,学习使用 Nemo 快速完成自动识别中迁移学习的任务 本次在线研讨会主要针对有义和人工开发需求的开发者,通过本次在线研讨会,你可以获得以下内容:Jetson Nano 及对话式 AI 工具包 NeMo 的介绍学习搭建 NeMo 安装的前置环境Nemo

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    只需20分钟频,AI就逼真模仿你的声

    四步合成法这项研究中主要涉及两个任务,文本到(TTS,也就是合成)和自动识别(ASR),缺乏足够多的对齐数据(aligned data)是这两个领域的一大问题。 首先,研究人员通过自监督学习,利用和文本数据,建立了和文本领域的言理解和建模力。具体来讲,他们使用去噪自编码器,在编码-解码框架中重建了言和文本。 其次,研究人员通过对偶转换(Dual Transformation),分别训练模型将文本转为和将转为文本:TTS模型将文本X转换为Y,ASR模型利用转换得到到文本数据进行训练;ASR模型将 最后,他们设计了一个基于Transformer的统一模型架构,输入和输出和文本,并且将上述模块整合在一起,实现TTS和ASR的功。 任意Linkedin主页显示,2015年在浙江大学计算机科学与技术专业入学后,任意先后在Dashbase、网易人工事业部、微软中国和一知实习过。

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    每个人都听懂你的话:Google 为言障碍者开发专属ASR模型,错误率下降76%

    ---- 新元报道 来源:Google AI编辑:LRS【新元导读】在AI时代,残障人士也受到了更多来自技术上的关怀,例如专属的聊天训练机器人、手翻译机器、自闭症患者VR训练等等,最近Google 自动识别(ASR)技术够通过助手帮助用户改善听写以及加强沟通,来帮助患有此类障碍的人训练。但ASR技术在显示应用中仍然有一个障碍,就是准确率仍然不够。 2019 年时,谷歌推出了Project Euphonia,并讨论了如何使用个性化的、定制的无序ASR模型来实现更精确的性,并且和通用ASR 模型的性已经相差无几。 与通用模型开箱即用的力相比,定制ASR模型可以产生更高精度的模型,并在选定的域中可以实现高达85%的字错误率改进。 有了数据才训模型,这些新增的障碍的数据集也是开发新模型的基础:无序(disordered speech)的个性化的ASR模型。

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    Deep Learning for Human Language Processing_Intro

    流程简单,效果逐年提升,而且模型可以做得很小,使得够放置到手机、家居或者是物联网设备中image.png 世界上的言有5000多种,每种言都可以拿来做识别。 因此按照言的不同,又可以分为中文识别(Chinese ASR)、英文识别(English ASR)、西班牙识别(Spanish ASR)等等。 当然,我们也可以做一个通用的识别系统,即输入任何一句话,他都要输出对应的文本,这就是通用识别(General ASR)所追求的目标,不过目前看来,要实现这个目标,还为时尚早Text2Speech 类似于Face Recognition,主要用在门禁、身份认证等领域Keyword Spotting:关键词检测,通常用在工业控制或者家居中;需要检测出中是否含有预先定义的几个关键词,如响需要够检测出 输出的内容含义不同,就可以实现不同的功image.png 可以看到,这类任务的应用包括自动翻译、文本摘要、聊天机器人、阅读理解、问答等等,甚至可以做法剖析、词性标注; 虽然任务种类很多,但要说到模型选择

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    只需20分钟频,AI就逼真模仿你的声

    四步合成法这项研究中主要涉及两个任务,文本到(TTS,也就是合成)和自动识别(ASR),缺乏足够多的对齐数据(aligned data)是这两个领域的一大问题。 首先,研究人员通过自监督学习,利用和文本数据,建立了和文本领域的言理解和建模力。具体来讲,他们使用去噪自编码器,在编码-解码框架中重建了言和文本。 其次,研究人员通过对偶转换(Dual Transformation),分别训练模型将文本转为和将转为文本:TTS模型将文本X转换为Y,ASR模型利用转换得到到文本数据进行训练;ASR模型将 最后,他们设计了一个基于Transformer的统一模型架构,输入和输出和文本,并且将上述模块整合在一起,实现TTS和ASR的功。 任意Linkedin主页显示,2015年在浙江大学计算机科学与技术专业入学后,任意先后在Dashbase、网易人工事业部、微软中国和一知实习过。

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    AI Talk | 识别ASR幕后神器-模方平台

    腾讯云 ASR 作为业界领先的识别服务提供商,为开发者提供转文字服务的最佳体验,具备识别准确率高、接入便捷、性稳定等特点。 基于腾讯的多个 AI 实验室的模型赋,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、录识别、实时识别等,业务覆盖通用、金融、医疗、游戏等多种场景。 鉴于此,腾讯云与微信聆深入合作打造了模方平台,大幅度提升了微信ASR 力的接入、评测、交付和上线效率;进而对外输出更为敏捷的模型版本迭代力。 ASR 服务种类和性指标如下:ASR服务类型指标录识别24小时转码时长一句话识别最大并发数、可用性实时识别并发路数、尾包延迟、VAD时延、首字时延以上是模型评测报告的指标。 ;可应用于助手等实时频流场景。

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    识别技术 – ASR丨Automatic Speech Recognition

    识别是什么?他有什么价值,以及他的技术原理是什么?本文将解答大家对识别的常见疑问。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,就离不开识别技术(ASR)。 ? 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 ,就是典型的识别微信里有一个功是”文字转文字”,也利用了识别最近流行的箱就是以识别为核心的产品比较新款的汽车基本都有控制的功 百度百科和维基百科百度百科版本识别技术,也被称为自动识别 Automatic Speech Recognition,(ASR),其目标是将人类的中的词汇内容转换为计算机可读的输入,例如按键、 它也被称为自动识别(ASR),计算机识别或到文本(STT)。它融合了言学,计算机科学和电气工程领域的知识和研究。

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    微软提出极低资源下合成与识别新方法,小种不怕没数据!| ICML 2019

    得益于深度学习的发展和大量配对的-文本监督数据,TTS和ASR在特定的言上都达到了非常优秀的性,甚至超越了人类的表现。 模型框架TTS将文本转成,而ASR转成文字,这两个任务具有对偶性质。 其次,我们使用对偶转换(Dual Transformation, DT),来分别训练模型将文本转为和将转为文本的力:(a)TTS模型将文本X转换为Y,然后ASR模型利用转换得到-文本数据 最后,我们设计了一个基于Transformer的统一模型架构,可以将或文本作为输入或输出,以便将上述DAE、DT、BSM模块整合在一起以实现TTS和ASR的功。 科技大本营转载文章,转载请联系原作者)◆CTA核心技术及应用峰会◆5月25-27日,由中国IT社区CSDN与数字经济人才发展中心联合主办的第一届CTA核心技术及应用峰会将在杭州国际博览中心隆重召开,峰会将围绕人工领域

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    信号为E时,如何让识别脱“网”而出?

    本文将从微信聆的嵌入式识别引擎的实现和优化,介绍嵌入式识别的技术选型。01识别,大体是这么来的识别,让机器“听懂”人类的,把说话内容识别为对应文本。 ,识别逐步走向实用化和产品化 未标题-1.png 输入法,助手,车载交互系统……可以说,识别是人类征服人工的前沿阵地,是目前机器翻译、自然言理解、人机交互等的奠基石。  然而,性的提升基于服务端CPUGPU高计算力和大内存,没有网络的时候将无法享受识别的便利。为了解决这个问题,微信聆针对嵌入式识别进行研发。 如何组织言模型存储,在有限的内存下存储更多的言信息。本文将以识别的技术原理出发,浅谈微信聆嵌入式的实现技术。内容将分为四个部分:1. 回顾识别的基本概念;2. 一般地,识别的性与取帧宽度是正相关的。 作为识别的路由器,特征提取环节的运算量并不大。然而其作为声学模型拓扑结构的输入,间接影响着深度学习的运算量,是我们在嵌入式ASR中要考虑的问题。

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    训练言模型何需文本?Facebook发布GSLM:无需标签,从直接训!

    ---- 新元报道 来源:Facebook AI编辑:LRS【新元导读】不用文本就训练言模型?听起来像天方夜谭,竟被Facebook 给实现了! 最近他们推出了一种新的言模型训练方式GSLM,从开始训练,不需要标签,不需要大规模数据,不需要ASR模型,让每个言都享受大规模言模型的便利! 在GSLM推出模型之前,想要训练一个直接连接到数据的NLP的应用程序则必须要先训练一个识别ASR系统。训练两个模型的弊端就意味着更多的标注、更多类别的数据,并且可引入更多的错误。 针对这个问题,textless NLP的愿景是抛弃ASR模型,打造一个「端到端」的,够处理从输入到输出的一个模型。 一个性不错的模型通常使用100个或更多单元,并且它们通常获得的编码是比素更短的片段,所以研究人员又使用预训练的ASR 模型将生成的频转换回文本。

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    “他山之石”,开发的10个要点

    的构建既是一门艺术,也是一门科学。开发有一些技术方面因素,还要有设计体验的创意,两者都很重要。那么,在开发的时候有哪些共同的要点呢??1. 聚焦并做好一个功在开始设计时,开发者可会希望这个技可以非常熟练地处理各种请求。但是,对于使用交互的用户而言,记住所有不同的选择是很困难的。 提供上下文帮助在中,帮助常常被忽视。但如果做得好,它会提升用户的体验。 要假设用户对我们的技一无所知,他们下意识地寻求帮助,如果技中提供的帮助体验越好,用户就越有可进一步在技内持续交互。?10. 充分测试同样是一种软件服务,充分测试的重要性毋庸置疑。 调试对于创作出深受用户喜爱的意义重大,目前,DuerOS提供了意图调试、模拟器调试、真机调试、团队真机调试以及日志追踪调试等多种方式,详情可以参考《调试DuerOS的》一文。

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    Alango - Speech Recognition Enhancement

    我们不难想象出其重要性,比如外科医生(surgeon)在外科手术时佩戴眼镜,或者是建筑师在勘察施工现场的时候与电气工程师交流等等,所有这些用户场景都需要经过Alango 识别增强的(Speech Alango持续提升其VEP(Voice Enhancement Package),即增强软件包的性,服务于未来的关键性的的交互任务。 Alango VEP采用多麦克风Beam Forming方案(n-MIC),灵活适应客户的产品设计和用户场景(user case scenario),提供最优化的拾取性(optimized voice N-Mic Beam Forming波束成形 - 通过定制化的麦克风阵列,采用波束成形技术,在背景噪环境中(ambient noise)辨别命令的的方向并提取。 通过前端多麦克风阵列,噪消除和回声消除技术,最优化声提取(optimal voice pick up)至识别(ASR)引擎(如Sensory TrulyHandsFree ASR)识别。

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    AI百度接口以及图灵接口的使用

    百度AI接口AI种类方向耳朵 = 倾听 = 麦克风 = 识别 ASR:Automatic Speech Recognition嘴巴 = 诉说 = 扬声器 = 合成 TTS:Text To Speech https:ai.baidu.comdocs#ASR-Online-Python-SDKtop步骤l 首先需要将录好的频文件格式转换为”pcm”格式,用到了ffmpeg工具,解压后直接剪切文件夹到自定义的目录下 ffmpeg下载地址:链接: https:pan.baidu.coms1HQhbcrj806OWCTzJDEL5vw 提取码: 2333转换文件代码:1 import os2 3 filepath l 转换好以后,在ASR识别代码中用到: 1 from aip import AipSpeech 2 3 4 你的 APPID AK SK 5 APP_ID = 你的ID 6 API_KEY = :)12 result = client.synthesis(content, zh, 1, {13 vol: 5,14 })15 16 # 识别正确返回二进制 错误则返回dict 参照下面错误码17

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    产品动态|腾讯云AI 8月产品更新

    腾讯云AI团队联合腾讯优图、AILab、微信聆、微信言等实验室,帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案,助力各行各业的数字化和化转型。 8月,腾讯云慧眼、腾讯云神图、识别、NLP自然言处理、合成推出全新功识别、合成优化了核心性ASR识别 1.识别产品支持日识别产品提升外力,新增支持日力,可应用于非电话需要日言识别的场景中。 2.识别产品支持上海话方言,识别产品提升方言力,新增支持上海话方言的力,可应用于非电话需要上海话方言识别的场景中,目前仅有2家公有云支持上海方言。 腾讯云ASR·识别 识别产品返回结果中标点符号力提升,识别产品返回结果中标点符号力升级后增加顿号、问号的支持,现已支持逗号、顿号、问号、句号。

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    客服方案设计

    手机用户的普遍如何快速的应答与高质量的沟通是客服的关键问题。 采用合理的分层结构流程与先进的中间组件(例如,识别、合成、对话、知识图谱等技术组建),建立客服热线自动应答系统。 借用AI相关的技术,建立稳定、有效的应答系统的研究目标。0.2 技术难点目前聊天机器人技术相对比较成熟,但是在专业领域内的客服,技术相对比较滞后,原因有以下几个难点。 面向物联网的交互方案,如果功耗成本下不来就不普及,手表、手环等依赖电池的穿戴设备,功耗和成本问题就更加严重。 0.4 系统设计在功层面,在线客服推理系统的核心部分包括知识库、数据库、推理机(推理机),其外围部分是知识库、合成、识别和自然言处理等,系统功组成如图3所示。- ! ,ASR识别是为了让计算机理解自然言。

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    识别准确率首超专业速记员,微软论文要点解读

    【文】王艺 关注人工投稿请联系wangyi@csdn.net或公众号后台留言----本周一,微软人工科研小组在arXiv上发表了一篇名为Achieving Human Parity in Conversational 在这两个数据集上,该团队的识别系统(ASR)均战胜人类速记员。其实验成功的关键在于,合理的利用卷积神经网络及LSTM神经网络,配以自由格人机界面听觉训练以及一种新的空间平滑法。 本次试验对于识别方向的研究具有如下几方面的重要意义:训练样本来自闲谈录长久以来,只有在被测样本为文章、报纸内容朗读、新闻播报等准确编写的内容的情况下,识别系统的准确率才逼近人类。 ASR系统会错记6.5%,但只落记3.3%。ASR系统以微弱的比率超过了人类。首超人类如何实现本次试验的首创性在于其卷积神经网络层数更多更深,且层与层之间采用了线性回路的连接方式。 且首创性地使用了自由格人机训练方式,通过三素与单素混合的料模式提升了实验效果。在料建模方面,采用正反双向的LSTM-LMs加之域内域外两阶段训练模式。

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    沃丰科技化平台GaussMind重磅发布“原心引擎”,助力企业打造最强AI机器人!|腾讯SaaS加速器·学员动态

    义融合,打造听懂义的引擎——懂客户的“真AI”,揭秘客服领域最强AI机器人背后的神秘力量。 在过去的几年里,沃丰科技为绝大部分客户搭建了全新的客服系统,而当中重要的一环就是文本机器人。 发布会上,沃丰科技联合创始人&CTO肖立鹏先生介绍:GaussMind 是沃丰科技的化中心,包含文本机器人、机器人、助手、质检等多条化产品线,同时负责对沃丰科技的全线产品进行 AI 沃丰科技研发中心资深算法专家侯晋峰先生重磅发布了沃丰科技自研原创的“原心引擎”,通过情景重现、义融合、自适应学习,打造听懂义的引擎,通过深度定制、在垂直领域中的关键技术指标,沃丰科技原心ASR NLP-PaaS既可以对沃丰科技全线产品(文本机器人、机器人、助手、质检、知识库)进行 AI 赋,也满足对客户特殊行业场景及自研产品的AI赋;以知识为中心(Knowledge Centered

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      语音识别

      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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