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依图做语音了!识别精度创中文语音识别新高点

依图语音识别算法在全球最大开源中文数据库AISHELL-2上词错率仅3.71%,比原业内领先者提升约20%,大幅刷新现有纪录。比对各家语音识别算法,当今智能语音战场,英雄唯讯飞与依图尔? 智能语音竞争还未开始,依图要做世界最好的中文语音识别 万物互联,语音为先。 语音识别是AI理解世界最重要的组成部分,也是AI能听会说善理解的必要条件。 此次依图科技在语音识别技术方面的突破,不仅意味着依图首次涉足语音识别领域便已经跻身中文语音识别第一阵营,同时也说明语音识别在技术层面还有足够的进化空间,远远没有达到“超越人类”。 一般认为,中文语音识别的字错率低于3%时不会影响可读性,而超过15%则毫无可读性。这是语音识别的两条红线,在不同场景下,不同算法的表现可能会有很大差异。 根据依图科技官方介绍,吕昊在谷歌期间曾负责孵化安卓APP启动推荐系统,这是全球首个移动端APP启动推荐系统,也是全球首个基于机器学习的安卓产品。他会带领依图与华为孵化出怎样的智能语音联合解决方案?

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Windows 使用 pocketsphinx 做中文语音识别

https://sourceforge.net/projects/cmusphinx/files/Acoustic%20and%20Language%20Models/ 其中 Mandarin 为中文普通话 16k_ptm256_8000.tar.bz2 (需要解压) 语言模型:zh_broadcastnews_64000_utf8.DMP 拼音字典:zh_broadcastnews_utf8.dic 测试中文语音识别 首先准备一个中文音频文件(要求:.wav 格式,采样频率 16000HZ,单声道) 将下载的中文模型文件和解压后的 pocketsphinx 目录放到同一个目录下,这里假定就叫“中文语音识别”。 进入“中文语音识别”目录,然后运行下面的命令 pocketsphinx\bin\Release\x64\pocketsphinx_continuous.exe -hmm zh_broadcastnews_ptm256 dict zh_broadcastnews_utf8.dic -infile myfile-16000.wav > myfile.txt 运行完毕后,查看 myfile.txt 文件,内容即是程序识别出来的中文

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    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。

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    PPASR中文语音识别(入门级)

    PPASR语音识别(入门级) 本项目将分三个阶段分支,分别是入门级、进阶级和应用级分支,当前为入门级,随着级别的提升,识别准确率也随之提升,也更适合实际项目使用,敬请关注! PPASR基于PaddlePaddle2实现的端到端自动语音识别,本项目最大的特点简单,在保证准确率不低的情况下,项目尽量做得浅显易懂,能够让每个想入门语音识别的开发者都能够轻松上手。 在传统的语音识别的模型中,我们对语音模型进行训练之前,往往都要将文本与语音进行严格的对齐操作。 基于这种情况,就出现了CTC(Connectionist temporal classification),使用CTC Loss就不需要进行音频对齐,直接输入是一句完整的语音数据,输出的是整个序列结果, 每一行数据包含该语音文件的相对路径和该语音文件对应的中文文本,要注意的是该中文文本只能包含纯中文,不能包含标点符号、阿拉伯数字以及英文字母。

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    Linux 使用 pocketsphinx 做中文语音识别

    前一篇博客说了一下怎么在 Windows 平台使用 pocketsphinx 做中文语音识别,今天看看在 Linux 上怎办实现。 模型文件下载地址 https://sourceforge.net/projects/cmusphinx/files/Acoustic and Language Models/ 其中 Mandarin 为中文普通话 16k_ptm256_8000.tar.bz2 (需要解压) 语言模型:zh_broadcastnews_64000_utf8.DMP 拼音字典:zh_broadcastnews_utf8.dic 测试中文语音识别 首先准备一个中文音频文件(要求:.wav 格式,采样频率 16000HZ,单声道) 将下载的中文模型文件和解压后的 pocketsphinx 目录放到同一个目录下,这里假定就叫 “test”。 -dict zh_broadcastnews_utf8.dic -infile myfile-16000.wav > myfile.txt 运行完毕后,查看 myfile.txt 文件,内容即是程序识别出来的中文

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    基于Pytorch实现的MASR中文语音识别

    Doi技术团队 链接地址:https://blog.doiduoyi.com/authors/1584446358138 初心:记录优秀的Doi技术团队学习经历 本文链接:基于Pytorch实现的MASR中文语音识别 MASR是一个基于端到端的深度神经网络的中文普通话语音识别项目,本项目是基于masr 进行开发的。 在data目录下是公开数据集的下载和制作训练数据列表和字典的,本项目提供了下载公开的中文普通话语音数据集,分别是Aishell,Free ST-Chinese-Mandarin-Corpus,THCHS 每一行数据包含该语音文件的相对路径和该语音文件对应的中文文本,要注意的是该中文文本只能包含纯中文,不能包含标点符号、阿拉伯数字以及英文字母。 生成训练的数据列表和数据字典。 infer_path.py的参数wav_path为语音识别的的音频路径。 infer_record.py的参数record_time为录音时间。

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    基于Pytorch实现的MASR中文语音识别

    技术团队 链接地址:https://blog.doiduoyi.com/authors/1584446358138 初心:记录优秀的Doi技术团队学习经历 本文链接:基于Pytorch实现的MASR中文语音识别 MASR是一个基于端到端的深度神经网络的中文普通话语音识别项目,本项目是基于masr 进行开发的。 在data目录下是公开数据集的下载和制作训练数据列表和字典的,本项目提供了下载公开的中文普通话语音数据集,分别是Aishell,Free ST-Chinese-Mandarin-Corpus,THCHS 每一行数据包含该语音文件的相对路径和该语音文件对应的中文文本,要注意的是该中文文本只能包含纯中文,不能包含标点符号、阿拉伯数字以及英文字母。 infer_path.py的参数wav_path为语音识别的的音频路径。 infer_record.py的参数record_time为录音时间。

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    中文车牌识别系统

    感谢Liuruoze的EasyPR开源车牌识别系统。 EasyPR是一个中文的开源车牌识别系统,其目标是成为一个简单、灵活、准确的车牌识别引擎。 相比于其他的车牌识别系统,EasyPR有如下特点: 它基于openCV这个开源库,这意味着所有它的代码都可以轻易的获取。 它能够识别中文,例如车牌为苏EUK722的图片,它可以准确地输出std:string类型的"苏EUK722"的结果。 它的识别率较高。目前情况下,字符识别已经可以达到90%以上的精度。 plateRecognize()这个方法有两个参数,第一个代表输入图像,第二个代表输出的车牌CPlate集合。 train目录下文件的解释: 文件 解释 ann_train.cpp 训练二值化字符 annCh_train.hpp 训练中文灰度字符 svm_train.hpp 训练车牌判断 create_data.hpp

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    语音输入中文域名可作为语音访问网站服务的通用接口

    国家鼓励和支持中文域名系统的技术研究和推广应用。”。语音输入中文域名作为语音访问网站服务的通用接口将有法可依和有法可循。       随着推动中文域名邮箱、中文域名超链接和语音输入中文域名的广泛支持,中文域名便于记忆,易于品牌宣传,利于移动互联网时代的手写输入语音输入,让众多老幼人群更便于接入互联网。       目前我国提供“语音识别”接口服务的主要企业有讯飞、百度、阿里巴巴和腾讯(搜狗已经被腾讯控股)等,这4家企业总共的市场份额已经超过98%,,而且这些企业的“语音识别”服务对于中文词汇的准确识别率高达96% 如果中文域名推进工作组能推动讯飞、百度、阿里巴巴和腾讯等这4家“语音识别”接口服务提供商支持语音输入中文域名,将极大地推动中文域名的应用场景。 ,再语音输入中文域名“小度点中国”,系统能打开浏览器直接访问中文域名网站“小度.中国”;而且,结合页面检索和定位功能,还可以实现语音浏览网页功能,例如小度官网里有这一段内容“小度在家是百度AI首款智能视频音箱

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    基于Kersa实现的中文语音声纹识别

    源码地址:VoiceprintRecognition-Keras 使用环境: Python 3.7 Tensorflow 2.3.0 模型下载 数据集 类别数量 下载地址 中文语音语料数据集 3242 创建数据 本教程笔者使用的是中文语音语料数据集 ,这个数据集一共有3242个人的语音数据,有1130000+条语音数据。 所以在这里要输出的是音频的特征值,有了音频的特征值就可以做声纹识别了。我们输入两个语音,通过预测函数获取他们的特征数据,使用这个特征数据可以求他们的对角余弦值,得到的结果可以作为他们相识度。 最后recognition()函数中,这个函数就是将输入语音语音库中的语音一一对比。 请输入该音频用户的名称:夜雨飘零 请选择功能,0为注册音频到声纹库,1为执行声纹识别:1 按下回车键开机录音,录音3秒中: 开始录音...... 录音已结束!

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    IBM宣称人类语音识别词错率实际应为5.1%,自家系统已突破至5.5%

    选自IBM 作者:George Saon 机器之心编译 参与:吴攀、黄小天 去年十月,微软人工智能与研究部门的一个研究者和工程师团队报告他们的语音识别系统实现了和专业速录员相当甚至更低的词错率(WER) 但 IBM 官方博客今日发文宣称人类的水平实际上应该是 5.1%,而同时该文章还表示 IBM系统的词错率已经超越了之前微软报告的最佳水平,达到了 5.5%。 去年,IBM 宣布在会话语音识别方面取得重大进展,把语音识别的词错率降至 6.9%。自此之后,词错率一降再降,直至今天的 5.5%。 词错率的测定来自一个困难的语音识别任务:记录人们之间日常的诸如买车之类的话题交谈。这个被记录的语料库称之为 SWITCHBOARD,20 多年来一直是语音识别系统的检测标准。 因此 IBM系统变得越来越聪明,尤其是在相似语音模式重复之处,表现更佳。 达到像人一样交谈的词错率,长久以来一直是业界的最终目标。其中一些宣称实现了与人持平的 5.9% 的词错率。

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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。 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。 ? 使用流程 如果读者希望直接使用预训练的中文语音识别系统,那么直接下载 Release 的文件并运行就好了: 下载地址:https://github.com/nl8590687/ASRT_SpeechRecognition

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    业界 | IBM 语音识别新方向:仿生蝙蝠耳能用声纳精准“聆听”

    IBM 专家韩金萍(音译)的神经计算团队,和 IBM Watson 语音专家崔晓东(音译)和他的同事, 看到了 Müller 教授人造“动态外耳”(dynamic peripheral,蝙蝠可转动的外耳使它们的生物声呐更加准确 模仿菊头蝠的人造耳 研究团队根据蝙蝠改变耳朵形状的能力,仿制了一个动态接收系统。它能提高自动语音识别系统(ASR)的精确度,还能更准确地对谈话者定位。 韩金萍将在他们的论文《受菊头蝠启发的接收动力学把动态特点加入语音信号》,及本周美国声学协会第 172 届会议上展示了这一发现。 这些动态系统有潜力发展成让使用者“像蝙蝠那样聆听”的语音接收设备。 下一步,研究人员把人造耳处理后的声音与原始语音进行对比,来衡量人造耳的精度。因此,他们把原始语音数据和经人造耳处理的声音数据,放入分类器( classifier )中进行识别。 67% 的语音信号能被成功识别出来。而在没有动态外耳的对照组中,只有 35% 的声音数据被识别。 有了更多的可用分析数据后,研究员们将着手用行业基准来对该系统进行测试,并开发仿生学习算法。

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    基于python人脸识别考勤系统语音播报)

    好了废话不多说了,直接上图 初始化界面: [在这里插入图片描述] 可以看到所有的功能都展现在了左边的功能栏中了 点击信息录入 [在这里插入图片描述] 在此处填写完必要的个人信息之后,系统会对使用者的面部进行特征提取 进行人脸签到: [在这里插入图片描述] 在签到完成之后,系统会普配到使用者的姓名,同时将会以语音播报的方式将信息播报出来,以是提示使用者签到已完成了 签到信息的可视化 [在这里插入图片描述] 总结:简单介绍就到这里了

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    英文系统 Mac 命令行输入中文

    Mac 更新了一下系统,finder 翻译成了 访达,v2ex上对此的评论也是褒贬不一,刚上来看到这个“访达”的时候是这个表情。 切换完,Git 提交时候命令行填写中文就出了问题。 .zshrc 文末添加 export LC_ALL=en_US.UTF-8 export LANG=en_US.UTF-8 应用配置 source ~/.zshrc 设置成功的话,在本地和登录到服务器输入 LC_MONETARY=”en_US.UTF-8″ LC_NUMERIC=”en_US.UTF-8″ LC_TIME=”en_US.UTF-8″ LC_ALL=”en_US.UTF-8″ 这时,中文输入和显示都正常了

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    测试人工智能自动语音识别系统

    ASR 自动语音识别(Automatic Speech Recognition)是一种将人的语音转换为文本的技术。 以前的ASR太难用了。瑞士那边做了一款厉害的ASR来替换。 这里用ffmpeg 一、ffmpeg安装 1.ffmpeg下载:http://ffmpeg.org/download.html 2.解压到指定目录,将bin文件目录添加到path路径(电脑-属性-高级系统设置 -环境变量-path-新建) 命令行(windows+r 输入cmd)输入:ffmpeg -version出结果表示成功。

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    实战:基于tensorflow 的中文语音识别模型 | CSDN博文精选

    作者 | Pelhans 来源 | CSDN博客 目前网上关于tensorflow 的中文语音识别实现较少,而且结构功能较为简单。 网上看了一圈,发现基于tensorflow的中文语音识别开源项目很少,而且功能较为简单。英语的项目倒是很多,但奈何写代码的人功力太深厚,想转成中文的很麻烦。 (实际上是代码功力太差…), 语料采用Aishell 的170h语音. 针对输入语音特征,在输入到卷积层之前需要对其进行reshape操作与expamd_dims 操作,得到形状为[batch_size, n_steps, n_dim, in_channel] 的tensor 5.2 带语言模型的解码 在训练声学模型阶段使用的是5.1的解码方式,在实际使用过程中需要添加语言模型来提升识别的准确率。

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    测试人工智能自动语音识别系统

    ASR 自动语音识别(Automatic Speech Recognition)是一种将人的语音转换为文本的技术。 以前的ASR太难用了。瑞士那边做了一款厉害的ASR来替换。 这里用ffmpeg 一、ffmpeg安装 1.ffmpeg下载:http://ffmpeg.org/download.html 2.解压到指定目录,将bin文件目录添加到path路径(电脑-属性-高级系统设置 -环境变量-path-新建) 命令行(windows+r 输入cmd)输入:ffmpeg -version出结果表示成功。

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