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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。

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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。

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    基于黑盒语音识别系统的目标对抗样本

    在自动语音识别(ASR)系统中,深度循环网络已经取得了一定的成功,但是许多人已经证明,小的对抗干扰就可以欺骗深层神经网络。 到目前为止,相比其他领域,如语音系统领域,为图像输入生成对抗样本的工作已经做了很多。 而从个性化语音助手,如亚马逊的 Alexa 和苹果公司的 Siri ,到车载的语音指挥技术,这类系统面临的一个主要挑战是正确判断用户正在说什么和正确解释这些话的意图,深度学习帮助这些系统更好的理解用户, 在自动语音识别(ASR)系统中,深度循环网络在语音转录的应用已经取得了令人印象深刻的进步。许多人已经证明,小的对抗干扰就可以欺骗深层神经网络,使其错误地预测一个特定目标。 在更复杂的深度语音系统上困难在于试图将黑盒优化应用到一个深度分层、高度非线性的解码器模型中。尽管如此,两种不同方法和动量突变的结合为这项任务带来了新的成功。 ?

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    06 基于DNN-HMM的语音识别系统

    基于DNN-HMM的语音识别系统 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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    基于黑盒语音识别系统的目标对抗样本

    在自动语音识别(ASR)系统中,深度循环网络已经取得了一定的成功,但是许多人已经证明,小的对抗干扰就可以欺骗深层神经网络。 到目前为止,相比其他领域,如语音系统领域,为图像输入生成对抗样本的工作已经做了很多。 而从个性化语音助手,如亚马逊的 Alexa 和苹果公司的 Siri ,到车载的语音指挥技术,这类系统面临的一个主要挑战是正确判断用户正在说什么和正确解释这些话的意图,深度学习帮助这些系统更好的理解用户, 在自动语音识别(ASR)系统中,深度循环网络在语音转录的应用已经取得了令人印象深刻的进步。许多人已经证明,小的对抗干扰就可以欺骗深层神经网络,使其错误地预测一个特定目标。 在更复杂的深度语音系统上困难在于试图将黑盒优化应用到一个深度分层、高度非线性的解码器模型中。尽管如此,两种不同方法和动量突变的结合为这项任务带来了新的成功。 ?

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    智能语音机器人小知识(3)--什么是语音识别技术?

    最早的基于电子计算机的语音识别系统是由AT&T贝尔实验室开发的Audrey语音识别系统,它能够识别10个英文数字。其识别方法是跟踪语音中的共振峰。该系统得到了98%的正确率。 此后严格来说语音识别技术并没有脱离HMM框架。 模型编辑 目前,主流的大词汇量语音识别系统多采用统计模式识别技术。 语音识别技术2.png 国外研究 20世纪90年代前期,许多著名的大公司如IBM、苹果、AT&T和NTT都对语音识别系统的实用化研究投以巨资。 比较有代表性的系统有:IBM公司推出的ViaVoice和DragonSystem公司的NaturallySpeaking,Nuance公司的NuanceVoicePlatform语音平台,Microsoft 其中IBM公司于1997年开发出汉语ViaVoice语音识别系统,次年又开发出可以识别上海话、广东话和四川话等地方口音的语音识别系统ViaVoice'98。

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    为学单词小程序增加英文语音功能

    英文发音的技术方案很多种,经过调查决定采用网易有道的发音API,真人发音质量比微软TTS标准好听很多。 有道api的url http://dict.youdao.com/dictvoice?

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    语音识别系统错误修正的开放挑战(CS CL)

    本文提出了提高语音自动识别系统性能的长期挑战。这项挑战的目标是研究如何在语音处理系统先前错误的基础上修正识别结果。描述了为该任务准备的数据集,并给出了评价标准。 Marek Kubis,Zygmunt Vetulani,Mikołaj Wypych,Tomasz Ziętkiewicz 原文地址:https://arxiv.org/abs/2001.03041 语音识别系统错误修正的开放挑战

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    测试人工智能自动语音识别系统之IOS

    前面写过Android的测试情况,今天来讲讲IOS如何来测。 其实IOS跟Android区别不大。在Android里面,很多参数是可以用ADB来获取的,但是IO...

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    用 Python 训练自己的语音识别系统,这波操作稳了!

    作者 | 李秋键 责编 | Carol 封图 | CSDN 付费下载自视觉中国 近几年来语音识别技术得到了迅速发展,从手机中的Siri语音智能助手、微软的小娜以及各种平台的智能音箱等等,各种语音识别的项目得到了广泛应用 语音识别属于感知智能,而让机器从简单的识别语音到理解语音,则上升到了认知智能层面,机器的自然语言理解能力如何,也成为了其是否有智慧的标志,而自然语言理解正是目前难点。 同时考虑到目前大多数的语音识别平台都是借助于智能云,对于语音识别的训练对于大多数人而言还较为神秘,故今天我们将利用python搭建自己的语音识别系统。 最终模型的识别效果如下: ? ? 故我们在读取数据集的基础上,要将其语音特征提取存储以方便加载入神经网络进行训练。 测试模型 读取我们语音数据集生成的字典,通过调用模型来对音频特征识别。

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    语音识别训练时间由7天降至11.5小时,IBM提出分布式深度学习技术

    选自 venturebeat 作者: KYLE WIGGERS 机器之心编译 参与:淑婷、杜伟 语音识别系统构建过程通常由两部分组成:训练和识别,而训练需要对预先收集的语音、文本等数据进行处理,获取语音识别系统所需的模型 IBM 在其新发布的论文中提出一种异步分散并行随机梯度下降的分布式处理架构,将语音识别训练时间缩短到了 11.5 小时。 可靠、稳健、可泛化的语音识别是机器学习领域一个持续的挑战。 为了减轻计算负担,IBM 在其新发布的论文《Distributed Deep Learning Strategies for Automatic Speech Recognition》中提出了一种分布式处理架构 论文作者 Wei Zhang、Xiaodong Cui 和 Brian Kingsbury 在即将发表的博客中解释称:训练类似苹果的 Siri、谷歌助手、亚马逊的 Alexa 这样的自动语音识别系统需要复杂的编码系统来将语音转化为深度学习系统能够理解的特征 相比之下,IBM 在去年一篇论文中首次详细说明的 ADPSGD 是异步和分散的,保证模型准确率处于基线水平,并为某些类型的模型优化提供加速。

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    语音识别系统的分类、基本构成与常用训练方法 | Machine Speech

    下面对语音识别系统的一些常见概念进行了整理。. 语音识别系统的分类 从说话者与识别系统的相关性考虑,可以将识别系统分为三类: • 特定人语音识别系统:仅考虑对于专人的话音进行识别。 • 多人的识别系统:通常能识别一组人的语音,或者成为特定组语音识别系统,该系统仅要求对要识别的那组人的语音进行训练。 从说话的方式考虑,也可以将识别系统分为三类: • 孤立词语音识别系统:要求输入每个词后要停顿。 • 连接词语音识别系统:要求对每个词都清楚发音,一些连音现象开始出现。 • 连续语音识别系统:自然流利的连续语音输入,大量连音和变音会出现。 从识别系统的词汇量大小考虑,也可以将识别系统分为三类: • 小词汇量语音识别系统:通常包括几十个词的语音识别系统。 • 中等词汇量的语音识别系统:通常包括几百个词到上千个词的识别系统。 • 大词汇量语音识别系统:通常包括几千到几万个词的语音识别系统

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    05 基于GMM-HMM的语音识别系统(单音素、三音素)

    基于GMM-HMM的语音识别系统 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 开源的语音识别工具包 http://kaldi-asr.org/ 作者: http://www.danielpovey.com/ 为什么用Kaldi? • 语音识别全栈工具 • 易用,标准数据集标准recipe • 流行:社区活跃,几乎所有的语音公司都在用Kaldi • 优秀的设计和代码风格 单音素系统Toy Demo: https://

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    深度 | IBM语音识别能力逼近人类水平,获深度学习巨头Yoshua Bengio盛赞

    去年,IBM已经在语音识别领域走到了一个新的里程碑:系统的错误率降低为6.9%;而AI科技评论了解到,近日IBM Watson的语音识别系统将这个数字降到了5.5%。 而在语音识别领域,要在两人对话的语境中降低错误率,自然也是工业界努力的方向。包括谷歌、百度在内的不少公司也一直在追赶着人类语音识别的错误率,IBM此前的最佳表现水平是5.9%。 以国内顶尖的百度人工智能研究院在语音识别的进展为例,AI科技评论整理了近年来的一些研究进展: 在2014年底,吴恩达及团队发布了第一代深度语音识别系统Deep Speech,系统采用了端对端的深度学习技术 在合作伙伴Appen的协作下,IBM重新对语音识别系统进行重新调整,前者为IBM提供语音及检索的技术服务支持。 IBM表示,它们的这一最新进展能够与此前的语音识别技术相结合,比如去年12月推出的Watson语音转文字技术。

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    AI时代,FreeSWITCH能做什么?

    由于每篇文章只能放一个语音,因此,我将两段语音连在一起了。你能分辨出哪段是真人,哪是机器吗? 另外,上面我还附加了一段中文的Wavenet产生的语音。 最早的基于电子计算机的语音识别系统是由AT&T贝尔实验室开发的Audrey语音识别系统,它能够识别10个英文数字。其识别方法是跟踪语音中的共振峰。该系统得到了98%的正确率。[3]。 从Baum提出相关数学推理,经过Rabiner等人的研究,卡内基梅隆大学的李开复最终实现了第一个基于隐马尔科夫模型的大词汇量语音识别系统Sphinx。此后严格来说语音识别技术并没有脱离HMM框架。 我们来看一下这些产品吧: Siri Nuance Google Now GCloud (google) Watson (IBM) Polly (Amazon) Cortana (Microsoft) 迅飞语音 百度语音 阿里语音 腾迅语音 …… 当然,FreeSWITCH并不仅仅能合成和识别语音,什么人脸啊,人民币啊,统统都能识别。

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    基于普通话自动语音识别系统语义校正的BART(cs CL)

    虽然自动语音识别 (ASR) 系统近年来取得了显著改进,但人类很容易发现,口语识别错误时有发生。在语义校正等后识别任务中各种语言建模技术得到开发。 本文提出了一种基于采用预训练BART初始化方法的语义校正的转换器,10000小时普通话语音数据集的实验表明,与我们的基线ASR系统相比,字符误差率(CER)可以相对有效地降低21.7%。 基于普通话自动语音识别系统语义校正的BART.pdf

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    AI 翻译能够取代人类?微软黄学东:我们仍在感知智能和认知智能的过渡期

    上个月微软再次创造了在中文和英文翻译上达到了超过专业人员翻译质量的水平,这是前所未有的。 去年《经济学人》有一篇封面文章,总结了过去的四十年语音和语言的重要进展,早在五十年代IBM就开始了机器翻译的工作,那个时候我还没有出生。 微软第一次在业界历史性地创造了超越人的自然对话系统——语音识别系统。 ? 这是微软和哈曼音箱联合推出的联想语音识别系统,唤醒智能音箱的时候不是非常自然,微软最近和小米联合推出了全双工的语音对话系统,就是唤醒以后可以连续讲,不需要每次都说唤醒词“小娜”再说语音指令。 后来IBM再次引导了新潮流,将语音识别的核心技术统计方法使用在机器翻译上,Peter Brown这些人把语音翻译的质量推向了新高度。

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