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ASR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、识别(Automatic Speech Recognition,ASR识别,也被称自动识别,所要解决的问题是让机器能够 4、识别(ASR)评测指标识别(ASR)评测指标:WER(字错误率)和SER(句错误率)(1). ASR句子识别错误的个数,除以频中句子总数即为SER其计算公式如下所示:?三、ASR评测影响因素1、⾳识别准确率影响因素影响到准确率的因素逐渐增多,其中主要因素有以下几种:(1). 录入(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(比如普通话中sh与s ping与pin l与n f与h)四、ASR评测方案制定评测方案具体设计流程 )、色(青年女)、方式(正常说话)、速(中等)、录入(2分钟)?

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

自动识别(ASR)技术能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能,并且和通用ASR 模型的性能已经相差无几。 第一篇论文主要展示了一个数据集,包括了从Project Euphonia中大规模收集到的100多万次组成的无序数据。第二篇论文主要讨论了如何基于该料库生成个性化的ASR模型。 自2019年以来,在各种情况下患有不同程度严重言障碍的演讲者为Project Euphonia 提供了样本,这项工作已经将Euphonia的料库增加到100多万个样本,包括1330名发言者的达 有了数据才能训模型,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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    只需20分钟频,AI就能逼真模仿你的声

    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。 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 对偶转换在TTS和ASR模型之间重复迭代,逐步提高两个任务的准确性。因为序列通常比其它学习任务的序列更,所以序列中的一个错误会导致更严重的影响。 最后,他们设计了一个基于Transformer的统一模型架构,能输入和输出和文本,并且能将上述模块整合在一起,实现TTS和ASR的功能。 远高于基线研究人员将这个方法与其他系统在TTS和ASR任务上进行对比,并用MOS(平均主观意见分)衡量合成与真实人声的相似度。并且,用PER(素错误率)衡量自动识别的表现。?

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    端到端自动识别的最新进展(CS)

    近年来,学界看到了基于深度神经网络的混合建模向面向自动识别(ASR)的端到端(E2E)建模的重要趋势。 虽然端到端模型在ASR精度方面的大多数基准测试中都达到了最先进的结果,但混合模型目前仍在很大比例的商业ASR系统中使用。影响生产模型部署决策的实际因素有很多。 传统的混合动力车已经为生产优化了几十年,通常很擅这些因素。如果不能为所有这些因素提供优秀的解决方案,端到端模型很难被广泛商业化。 models are still used in a large proportion of commercial ASR systems at the current time. E2E models, focusing on technologies addressing those challenges from the industrys perspective.端到端自动识别的最新进展

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    GUI界面如何设计??|Mixlab指南推荐

    GUI设计本文将重点介绍交互的GUI。设计的对象主要包括助手的GUI容器、助手和用户之间的对话流、助手的当前状态和播报内容,以及显示用户说话内容的ASR区域。干货提前收藏! 助手的状态类型包括唤醒状态、聆听状态、网络等待状态、播报状态、连接通信状态和结束至默认状态,具体的视觉和动效设计请参考Siri、Google Assistant、小爱同学等助手的设计。 因此,笔者不建议将助手的当前状态和ASR内容显示在界面顶部的同时加入对话流的设计。 第二,当交互任务无法如愿完成,用户检查ASR可以知道问题出自哪。 如果ASR和用户说的内容不一致,说明有可能是自己的发或者环境噪的问题导致识别出错,用户可以重新发起或者直接编辑ASR中的内容;如果ASR和用户说的内容一致,说明是助手自身的问题,与用户无关

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    只需20分钟频,AI就能逼真模仿你的声

    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。 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 对偶转换在TTS和ASR模型之间重复迭代,逐步提高两个任务的准确性。因为序列通常比其它学习任务的序列更,所以序列中的一个错误会导致更严重的影响。 最后,他们设计了一个基于Transformer的统一模型架构,能输入和输出和文本,并且能将上述模块整合在一起,实现TTS和ASR的功能。 远高于基线研究人员将这个方法与其他系统在TTS和ASR任务上进行对比,并用MOS(平均主观意见分)衡量合成与真实人声的相似度。并且,用PER(素错误率)衡量自动识别的表现。?

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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

    基于文本的合成(Text-to-Speech, TTS)和自动识别(Automatic Speech Recognition, ASR)是处理中的两个典型任务。 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。 (Y,X)进行训练; (b)ASR模型将Y转换为文本X,然后TTS模型利用文本-数据(X,Y)进行训练。 考虑到序列通常比其它序列学习任务(如机器翻译)的序列更,它们将更多地受到错误传播的影响(在自回归模型生成序列时,序列中上一个错误生成的元素将会对下一个元素的生成产生影响)。 实验结果为了验证这一方法的有效性,我们在英上模拟低资源的场景,选用LJSpeech数据集进行实验,LJSpeech包含13100个英频片段和相应的文本,频的总度约为24小时。

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    小程序实现识别转文字——“坑路”历程

    “ 最近为小程序增加识别转文字的功能,坑路不断,特此记录。 ” 微信开发者工具 开发者工具上的录文件与移动端格式不同,暂时只可在工具上进行播放调试,无法直接播放或者在客户端上播放。 因为asr只支持单通道。frameSize也是可以的,但是要考虑截断对识别的影响,这里暂时没有用上。 录优化 微信录文件支持mp3和aac。这2种格式文件都比较小,aac文件体积更小。 但是对识别转文字就不友好了。因为百度、阿里云ASR、讯飞的转文字接口都不支持aac和mp3,通常要求是pcm或者wav格式。 阿里云asr sdk使用问题 这个问题困扰了我很时间。问题表现是微信录制的很多都识别不了。 最初是直接把录mp3文件转换为pcm文件,本地能播放,但是用阿里云asr sdk却识别不了。 TODO 重要提示:这里是用读取本地文件的形式模拟实时获取流并发送的,因为read很快,所以这里需要sleep TODO 如果是真正的实时获取,则无需sleep, 如果是8k采样率,第二个参数改为

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    AI Pioneer | 一知智能李一夫:完美的智能客服有多难?

    02客服场景下的智能交互接下来我们来看客服场景,近年来随着人工智能技术的发展,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智能客服,以填补由于人力成本剧增,用户需求不断增等原因造成的人工客服缺口 如果结合上述提及的2150ms响应时上限,那么在客服场景下,人机交互能否有恰如其分的用户体验,就取决于在2150ms的时间内,上图的交互流程是否可以完整实现。 2150ms,AI能分到多少? 义理解耗时10-300ms在AI对文本进行义理解的NLP环节,它的时取决于义理解的方式。如果运用正则表达式,所需时间是很短的,仅仅需要10ms左右。 因此从整体上说,客服场景的智能⾳交互,条件更加苛刻⼀些。 03智能⾳交互的三驾⻢⻋ 1. 识别(ASR)接下来我们来看下智能⾳交互三驾⻢⻋:ASR、NLP、TTS。 ⾸先是ASRASR可分为声学模型、模型、解码器这三个部分。其中,声学模型通俗地理解是将转换为因素,⾳模型需要转化为单词,主要是N-Gram和NNLM两种。

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    金融频处理学术速递

    在处理时,我们必须面对一个问题:频输入的序列度不适合转换器。为了绕过这个问题,通常的方法是添加跨步卷积层,在使用Transformer之前减少序列度。 其次,在识别系统中集成了一组特定于地理位置的言模型(geo-LMs),以提高尾和同词POI的识别精度。在解码过程中,根据用户的地理位置根据需要选择特定的言模型。 SA-ASR系统通常由分离、说话人二值化和ASR等多个模块组成。另一方面,考虑到联合优化,最近提出了一种端到端(E2E)SA-ASR模型,并在仿真数据上取得了很好的结果。 其次,在识别系统中集成了一组特定于地理位置的言模型(geo-LMs),以提高尾和同词POI的识别精度。在解码过程中,根据用户的地理位置根据需要选择特定的言模型。 在处理时,我们必须面对一个问题:频输入的序列度不适合转换器。为了绕过这个问题,通常的方法是添加跨步卷积层,在使用Transformer之前减少序列度。

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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、录识别、实时识别等,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服务类型指标录识别24小时转码时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。 CPU 模型评测 ---- 腾讯云识别ASR提供业界非常具有性价比的识别服务,超高识别准确率,适用多场景点击了解更多实时识别对不限时的实时频流进行识别,识别结果自动断句,标记每句话的开始和结束时间 一句话识别对一分钟之内的短频文件进行识别;可应用于输入法、消息转文字、搜索等场景。

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    AI时代,FreeSWITCH能做什么?

    而FreeSWITCH里,跟AI搭边的,就是ASR和TTS。FreeSWITCH很早的版本就有ASR和TTS接口。是的,FreeSWITCH本身其实并不做ASR和TTS。那么,什么是ASR和TTS? ASR的全称是Automatic Speech Recognition,即自动识别。TTS的全称是Text To Speech,即文本到的转换。 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本来跟人工智能也没有关系。但是,在智能时代,它们就有了关系。我们先来看TTS。 到了21世纪,合成技术更是飞速发展,色和情感的加入,使合成的更加自然和有个性。 我们的工程师闲得腚疼,为每种提供在线API的服务写了一个ASR及(或)TTS接口的模块。

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    英雄联盟S11直播延迟30秒,这次网友反应有点不太一样

    从技术本身来看,实时字幕用的是识别,具体分为人工识别和自动识别(ASR)两种。此前,由于ASR准确率上不去(尤其是中文识别),人工识别又需要好几分钟延迟,大型比赛直播中采用实时AI字幕的不多。 这些年AI技术上来了,视频中应用自动识别ASR制作字幕的也多了起来,具体又分为流式ASR和非流式ASR。非流式,指整段输入、再输出文字的结果;流式,指像“流水线一样”实时输出转文字结果。 一方面,受限于的停顿、频切分的度,流式ASR目前能做到低延迟和基本的准确率,但往往视觉阅读的流畅性会有所降低,“每个字都会,停顿后就看不懂了”:△每个字都会,就是看不懂 另一方面,流式ASR模型需要满足一定度的频输入 在这种情况下,流式ASR识别的结果如不经过处理、直接输出的话,就会出现字幕空白、频繁停顿,或是大段爆发输出的情况。 不止实时识别技术事实上,这个无障碍电竞赛事直播间,还不止技术服务这么简单。比如,手直播了解一下?

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    Human Language Processing——Beyond Tacotron

    还有的是可以控制气停顿等条件的合成,比如第七代微软小冰中用到的,基于人设的合成?合成任务并不需要像训练识别模型那样上万小时的有标注数据。 由于 Tacotron 训练数据中缺乏这类的料,所以说起来比较有难度?TTS 和 ASR 是两个互为表里的任务。它们可以串在一起,变成一个循环,做 Dual Learning,互相去增强彼此的能力。 我们先找到两个预训练好的 TTS 和 ASR 系统。ASR 系统可以把声转成文字,再丢给 TTS 合成,让这段合成的与初始的声越接近越好。我们也可以把文字丢给 TTS,让它输出。 再把喂给 ASR 识别出文字,让这些文字与初始的文字越接近越好?Dual Learning 一个好处是可以减少对 文字-数据对的依赖。 如果局限于数据对去做训练,TTS 和 ASR 学到的东西都有限。因为没有机会接触未成对的海量数据。而使用了 Dual Learning 之后。只需要有文字或者有就可以进行训练

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    金融频处理学术速递

    它使用由二进制正交序列组合的延时间拉伸脉冲。我们最近发现,在发声时,听觉刺激会产生非自愿的调反应,这促使我们提出这一建议。非自愿响应提供了单独和客观地调查链子系统的方法。 先前的研究表明,使用递归神经网络或-短期记忆言模型(LM)捕获较的上下文信息可能会受到近期偏差的影响,同时排除了范围上下文。 为了捕获词与词之间以及跨话之间的义交互,我们提出了用于会话自动识别(ASR)中言建模的不同会话历史融合方法。 它使用由二进制正交序列组合的延时间拉伸脉冲。我们最近发现,在发声时,听觉刺激会产生非自愿的调反应,这促使我们提出这一建议。非自愿响应提供了单独和客观地调查链子系统的方法。 为了捕获词与词之间以及跨话之间的义交互,我们提出了用于会话自动识别(ASR)中言建模的不同会话历史融合方法。

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    开发 | Kaldi集成TensorFlow,两个开源社区终于要一起玩耍了

    AI科技评论按:自动识别(Automatic speech recognition,ASR)领域被广泛使用的开源识别工具包 Kaldi 现在也集成了TensorFlow。 一、传统ASR有哪些问题?建立一个可以在各种言、口、环境和对话类型中理解人类言的ASR系统,是一项非常复杂的任务。 传统的ASR系统是将许多单独的模块集成一个流水线,其中每个模块都在前一个模块的输出上进行。原始频数据从一端进入,然后从另一端输出识别转录内容。 但是在开发生产级的ASR系统时,仍然有许多问题需要克服:算法——深度学习算法在一些问题,例如声学环境(噪声)、特定言发、词汇范围等方面能够给出非常好的结果,但部署的过程中并不总是能很好的适应;数据— 同样的,这种集成也让TensorFlow的开发人员能够轻松地访问强大的ASR平台,并且能够将现有的处理流程(如Kaldi强大的声学模型)纳入到机器学习应用程序中。

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    腾讯 AI Lab 副主任俞栋:过去两年基于深度学习的声学模型进展

    但是,由于素和速的不同,境信息的最优度也可能各不相同。这说明像在 DNNHMM 混合系统中一样使用固定度的境窗口(context window)可能并非利用信息的最佳选择。 循环神经网络(RNN)前馈 DNN 仅会考虑固定度的帧的滑动窗口中的信息,因此无法利用信号中的距离相关性。 因为该混合模型中的 HMM 已经有很强的处理 ASR 中可变度话问题的能力了,所以重新引入 CNN 最初只是为了解决频率轴的多变性 5,7,44,45。 B.增强和分离众所周知,当中掺杂了很强的噪声或干扰时,当前的 ASR 系统的表现会变得很差 105,106。 对于识别,我们可以将每个分离的流馈送给 ASR 系统。甚至还能做到更好,基于深度学习的声学模型也许可以和分离组件(通常是 RNN)进行端到端的联合优化。

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    AI百度接口以及图灵接口的使用

    百度AI接口AI智能种类方向耳朵 = 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 = input(请输入文件路径:)4 print(filepath)5 filename = filepath # 仅限于m4a格式,可根据文件格式后缀度更改6 print(filename)7 cmd_pcm 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 =

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    大幅提升ASR系统识别准确率:云从科技义纠错模型解析

    近些年来,随着自动识别(ASR)技术的发展,识别准确率有了很大的提升。但是,在ASR转写结果中,仍然存在一些对人类来说非常明显的错误。我们并不需要听频,仅通过观察转写的文本便可发现。 这里,云从科技组提出了一种基于BART预训练模型的义纠错(SC)技术方案,它不仅可以对ASR数据中常见的拼写错误进行纠正,还可以对一些常识错误、法错误,甚至一些需要推理的错误进行纠正。 Figure1 集成义纠错模型的ASR系统2)基线ASR系统作者选取的baseline声学模型结构为pyramidal FSMN,在1万小时普通话频数据上训练。 Figure 2 基于Transformer的义纠错模型3实验1)纠错训练数据准备我们基线ASR模型的训练集为1万小时普通话数据,包含约800条转写文本。 这里,我们在数据参考文本的基础上,加入大量爬虫或者开源的纯文本料,新训练3gram, 4gram和RNN言模型,并称之为大言模型。基线ASR系统中使用的称为为小模型。

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    拼写、常识、法、推理错误都能纠正,云从提出基于BART的义纠错方法

    机器之心发布机器之心编辑部云从科技组提出了一种基于 BART 预训练模型的义纠错技术方案,它不仅可以对 ASR 数据中常见的拼写错误进行纠正,还可以对一些常识错误、法错误,甚至一些需要推理的错误进行纠正 近些年来,随着自动识别(ASR)技术的发展,识别准确率有了很大的提升。但是,在 ASR 转写结果中,仍然存在一些对人类来说非常明显的错误。我们并不需要听频,仅通过观察转写的文本便可发现。 Figure1 集成义纠错模型的 ASR 系统2)基线 ASR 系统作者选取的 baseline 声学模型结构为 pyramidal FSMN,在 1 万小时普通话频数据上训练。 Figure 2 基于 Transformer 的义纠错模型实验1,纠错训练数据准备我们基线 ASR 模型的训练集为 1 万小时普通话数据,包含约 800 条转写文本。 这里,我们在数据参考文本的基础上,加入大量爬虫或者开源的纯文本料,新训练 3gram, 4gram 和 RNN 言模型,并称之为大言模型。基线 ASR 系统中使用的称为为小模型。

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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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