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ASR语音识别)评测学习

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

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语音识别技术 – ASR丨Automatic Speech Recognition

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)。 ?...比较新款的汽车基本都有语音控制的功能,这也是语音识别 语音识别技术讲解 语音识别技术拆分下来,主要可分为“输入——编码——解码——输出 ”4个流程。...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)。

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语音识别ASR和NLP有什么区别?

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。

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腾讯云语音识别(ASR)助力智慧园区落地

腾讯云语音识别腾讯云语音识别(Automatic Speech Recognition,ASR)是一项将语音转换为文字的PaaS产品,它依托业界领先的自研语音识别技术和海量的语音行业大数据,为不同行业、...识别类型:支持通用语音识别和大模型语音识别。通用语音识别:腾讯云通用ASR引擎。大模型语音识别:腾讯全新上线ASR大模型,在全行业数据集上的识别准确率极大提升。支持的语种类别请前往 控制台 查看。...腾讯云ASR服务:通过API接口与腾讯云语音识别服务连接,将录音数据上传并请求识别结果。后端控制:后端服务器接收ASR服务的识别结果,并根据指令控制智慧园区的大屏幕显示内容。...工作流程用户在智慧园区内发出语音指令。前端设备捕捉到语音信号后,将其传输至边缘计算设备进行初步处理。处理后的录音数据通过API上传至腾讯云ASR服务。...通过整合腾讯云语音识别(ASR)服务,为智慧园区提供一个基于语音交互的大屏幕操控系统。该系统能够实时捕捉并识别园区内的语音指令,进而控制大屏幕显示相应内容,从而提升智慧园区的运营效率和用户体验。

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AI Talk | 语音识别ASR幕后神器-模方平台

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

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AI Talk | 语音识别ASR幕后神器-模方平台

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

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使用ES Suggester对ASR语音识别的地址进行纠错

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。

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AI科普文章 | 语音识别准不准?—— ASR 效果评测原理与实践

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。...在实际系统中,上游 ASR 的识别结果,会被下游任务分析模块进一步处理,插入错误的文本会被处理掉,所以只需考察语音中包含的文本,被正确识别出的比例即可,也就是字正确率。

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绝佳的ASR学习方案:这是一套开源的中文语音识别系统

机器之心编辑 作者:AI柠檬博主 语音识别目前已经广泛应用于各种领域,那么你会想做一个自己的语音识别系统吗?...这篇文章介绍了一种开源的中文语音识别系统,读者可以借助它快速训练属于自己的中文语音识别模型,或直接使用预训练模型测试效果。...所以对于那些对语音识别感兴趣的读者而言,这是一个学习如何搭建 ASR 系统的极好资料。...,作者希望它可以一步步发展为极高准确率的 ASR 系统。...CTC 解码:在语音识别系统的声学模型输出中,往往包含了大量连续重复的符号,因此,我们需要将连续相同的符号合并为同一个符号,然后再去除静音分隔标记符,得到最终实际的语音拼音符号序列。 ?

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镁佳科技语音论文入选国际知名会议ISCSLP,针对ASR和VAD联合建模提出更优解决方案

镁佳科技在智能语音方面针对自动化语音识别(ASR)和语音端点检测(VAD)联合建模的研究论文,被ISCSLP 2022以长文形式录用发表 题目:Incorporating VAD into ASR System...此外,为了更好支持在线语音识别,该篇论文还提出了一种VAD+ASR在线解码策略,能够将模型用于在线流式的语音识别,相比人工切分离线识别结果,能够将字错误率(CER)的损耗控制在5%以内。...为了进一步提升ASR识别的性能,我们使用跨任务注意力机制使ASR模块能够进一步利用VAD的信息,模型设计如下图所示: 为了支持将模型用于线语音识别,我们提出了一种VAD+ASR在线解码策略。...我们为ASR准备一个缓存模块,首先使用滑窗的形式进行VAD检测,将语音帧对应的CNN输出特征存放在ASR缓存模块中,当缓存模块的长度大于设定的阈值后或者VAD检测到语音结束端点,将ASR缓存模块中的特征继续用于计算...实验结果如下表所示: HKUST实验结果 Librispeech-100h实验结果 为了验证VAD+ASR在线解码策略,我们在在HKUST未切分的语音测试集上进行了实验,分别与基于人工切分的离线ASR

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