展开

关键词

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。

41460

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

12250
  • 广告
    关闭

    语音识别特惠,低至1元!!

    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。

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    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。

    58960

    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。

    46030

    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。

    37100

    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。 这些攻击通过对原始输入增加小的扰动就会使网络对输入产生错误的分类,而人类的判断却不会受到这些扰动的影响。 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。 虽然卷积神经网络可以直接作用于图像的像素值,但 ASR 系统 通常需要对输入音频进行大量预处理。

    54630

    06 基于DNN-HMM的语音识别系统

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

    57740

    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%。 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 IBM 用于测试系统的样本难度很大,音频内容集中于像“买车”这样的日常话题。而这个被称为“SWITCHBOARD”的语料库,已经沿用了近20年,成为语音识别的“试金石”。 IBM研究院采用深度学习技术进行应用领域的拓展,结合了LSTM及三个WaveNet 音频模型: 前两个模型采用的是六层的双向LSTM模型: 第一个模型有多个特征输入; 第二个模型采用了说话者对抗的多任务学习 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。

    58060

    学界 | 5.5%语音识别词错率究竟如何炼成?IBM发布相关研究论文

    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)——达到了 5.9%。 而前两天,IBM 官方博客却发文宣称人类的水平实际上应该是 5.1%,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%,实现了新突破。 详见机器之心报道《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%》。 对人与人之间互相交流的精准识别语音识别任务中最困难的任务之一。在具有代表性的 Switchboard 对话语料库上,深度学习在过去几年中的进步让语音识别能力获得了巨大提升。 我们还能将语音识别错误率降低多少呢? 由微软最近发布的一篇论文显示,我们已经实现了人类级别的表现能力。

    603120

    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。 这些攻击通过对原始输入增加小的扰动就会使网络对输入产生错误的分类,而人类的判断却不会受到这些扰动的影响。 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。 虽然卷积神经网络可以直接作用于图像的像素值,但 ASR 系统 通常需要对输入音频进行大量预处理。

    39120

    最佳实践 | 用腾讯云AI语音识别零基础实现小程序语音输入

    培训/考试相关的小程序,使用语音识别来判断回答是否正确; 英语口语练习的小程序,使用语音识别来打分; 你画我猜类的小程序,使用语音识别来判断是否猜对; 活动营销类的小程序,比如口令识别、口令红包等; 直播 /短视频类小程序,使用语音识别生成字幕; 客服类的小程序,使用语音识别语音合成来实现智能客服。 可以看到,语音识别的应用场景越来越广泛,我们在做小程序开发的时候,也经常会遇到使用语音识别的场景;其中语音输入法是非常基础的功能场景,如果能实现这个基础功能,那其他场景都可以基于这个功能来打造更有趣的小程序服务 笔者作为一个小程序开发者也做过多个语音识别相关的项目。 所以就以本文分享一下,如何用小程序来实现一个简单的语音输入法。 2.4开启预览 2.5扫码体验 到这里一个简单的小程序语音输入法就这样完成了,非常简单,具体实现可以参考Demo里面的代码,这里就不详细讲了。

    15830

    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

    23220

    测试人工智能自动语音识别系统之IOS

    u [udid] -l -o list_user # 指定设备,查看安装的第三方应用 ideviceinstaller -u [udid] -l -o list_system # 指定设备,查看安装的系统应用 ideviceinstaller -u [udid] -l -o list_all # 指定设备,查看安装的系统应用和第三方应用 5.获取设备信息 ideviceinfo -u [udid] # 指定设备 ideviceinfo -u [udid] -k ProductType # 指定设备,获取设备类型:iPhone8,1 ideviceinfo -u [udid] -k ProductName # 指定设备,获取设备系统名称

    27810

    语音识别系统可帮助律师起草文件

    2016年3月,世界最大的语音识别软件、图像处理软件以及输入法软件研发销售公司Nuance Communications发布了一个名为“Dragon Legal”的语音识别系统,能够帮助用户通过语音命令准备法律文件 该系统提供了强大的法律术语词汇。据Nuance介绍,这个词库是在4亿字的法律文件基础上构建的。它还提供了转录功能以支持语音备忘录,并与一个名为“Dragon Anywhere”的移动听写系统兼容。 该系统基于云架构,可以通过iOS和Android系统接入。 语言与语音识别当然是Nuance公司的专长。该公司的技术已经被主要的金融机构用于连网的汽车系统,甚至是智能手表。

    48950

    谷歌手机输入法可以离线语音识别了!模型精度远超经典CTC

    该新型语音识别器可内置在手机设备中,离线状态时依然可用。更重要的是,它可以实现字符级实时输出,对用户的语音输入提供快速及时的响应。 GIF 来源:Akshay Kannan 和 Elnaz Sarbar 语音识别历史 一直以来,语音识别系统包含多个组件:将音频片段(通常为 10 毫秒帧)映射到音素上的声学模型、将各音素结合在一起形成单词的发音模型 在早期语音识别系统中,这些组件保持独立优化。 2014 年左右,研究人员开始着重训练单一神经网络,直接将输入的音频波形映射到输出语句上。 大部分序列到序列模型通常需要处理整个输入序列(在语音识别中即波形)从而生成输出(句子),而 RNN-T 不一样,它连续处理输入样本,生成输出信号,这非常适合语音听写。 更为普及的语音输入 此外,今年一月份百度发布了同样关注语音识别的「百度输入法 AI 探索版」,其默认为全语音输入方式。

    66830

    谷歌手机输入法可以离线语音识别了!模型精度远超经典CTC

    该新型语音识别器可内置在手机设备中,离线状态时依然可用。更重要的是,它可以实现字符级实时输出,对用户的语音输入提供快速及时的响应。 GIF 来源:Akshay Kannan 和 Elnaz Sarbar 语音识别历史 一直以来,语音识别系统包含多个组件:将音频片段(通常为 10 毫秒帧)映射到音素上的声学模型、将各音素结合在一起形成单词的发音模型 在早期语音识别系统中,这些组件保持独立优化。 2014 年左右,研究人员开始着重训练单一神经网络,直接将输入的音频波形映射到输出语句上。 大部分序列到序列模型通常需要处理整个输入序列(在语音识别中即波形)从而生成输出(句子),而 RNN-T 不一样,它连续处理输入样本,生成输出信号,这非常适合语音听写。 更为普及的语音输入 此外,今年一月份百度发布了同样关注语音识别的「百度输入法 AI 探索版」,其默认为全语音输入方式。

    83230

    人脸识别车牌识别系统安防视频云服务EasyCVR支持大华SDK语音对讲

    未命名1613697203.png EasyCVR语音对讲主要用于实现本地平台与前端设备所处环境间的语音交互,解决本地平台需要与现场环境语音交流的需求。 调用 CLIENT_SetDeviceMode 参数 emType 为 DH_TALK_SPEAK_PARAM,设置语音对讲参数。 调用CLIENT_SetDeviceMode 参数emType为DH_TALK_TRANSFER_MODE,设置语音对讲转发模式。 非转发模式,即本地PC与登录的设备之间实现语音对讲;转发模式,即本地PC与登录设备相应通道上连接的前端设备之间实现语音对讲。 调用 CLIENT_StartTalkEx,设置回调函数并开始语音对讲。 对讲功能使用完毕后,调用 CLIENT_StopTalkEx,停止语音对讲。 调用 CLIENT_Logout,注销用户。

    18450

    win10 uwp 使用油墨输入 保存,修改,加载inkUWP 手写清理笔画手写识别无法识别手写语音

    现在很多人还是使用笔和纸来记录,那么可以在电脑输入方式和之前使用的方式一样,很多用户觉得会方便。在win10 我们有一个简单的方法去让用户输入,InkCanvas。 InkPresenter可以获取 InkCanvas 基础对象,可以设置输入为笔,触摸,鼠标,上面那个是从微软拿来,因为我是在用电脑。 无法识别手写 首先我们手写需要安装。 现在很多人都是使用语音输入,把文字转为语音我已经写了一篇博客。 首先我们需要设置语言,因为需要的识别,可以使用 web 的接口,所以就需要添加麦克风、网络的权限。 下面的代码就是告诉用户需要输入的内容,然后进行转换。

    77810

    使用IBM Watson的多语种语音交互式学生支持系统(CS HCI)

    由人工智能驱动的系统正在通过类似于人类对话的交流方式从而开发得更加用户友好。 聊天机器人(也称为对话系统,交互式对话代理程序或虚拟代理程序)是该应用程序在多种领域应用的示例,这些领域包含从商业的客户支持到医疗保健的陪伴关系。 本文研究并比较了三种流行的现有聊天机器人API产品,然后提出并开发了一种语音交互和多语种聊天机器人,它可以使用IBM Watson Assistant,Tone Analyzer和Language Translator 该聊天机器人还可以适用于其他应用程序领域,例如学生信息中心,政府信息亭和心理健康支持系统。 Watson的多语种语音交互式学生支持系统(CS HCI).pdf

    28120

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券