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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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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...他们把 Müller 的博士生 Anupam Gupta 纳入团队,一同他们探索人造蝙蝠仿生耳在语音处理的应用。 他们发现,这些仿生耳不仅是很有效的声呐装置,对语音识别同样能起到作用。...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。...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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语音识别内容

PAAS层 语音识别的技术原理 产品功能 采样率 语种 行业 自服务 效果自调优 VAD静音检测 录音文件识别,一句话识别,在ASR服务端处理。 VAD是减小系统功耗的,实时音频流。...接口要求 集成实时语音识别 API 时,需按照以下要求。...统一采用 JSON 格式 开发语言 任意,只要可以向腾讯云服务发起 HTTP 请求的均可 请求频率限制 50次/秒 音频属性 这里添加声道这个参数: ChannelNum 是 Integer 语音声道数...Q2:实时语音识别的分片是200毫秒吗? A2:IOS的SDK. 200ms对应的 3....输出参数 参数名称 类型 描述 Data Task 录音文件识别的请求返回结果,包含结果查询需要的TaskId RequestId String 唯一请求 ID,每次请求都会返回。

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python语音识别

语音识别技术,也被称为自动语音识别,目标是以电脑自动将人类的语音内容转换为相应的文字。应用包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。...我写的是语音识别,默认就已经开通了语音识别语音合成。 这就够了,所以接口选择,不用再选了。 语音包名,选择不需要。...接下来,需要进行语音识别,看文档 点击左边的百度语言->语音识别->Python SDK ? 支持的语言格式有3种。分别是pcm,wav,amr 建议使用pcm,因为它比较好实现。...关闭cmd窗口,再次打开cmd窗口,输入命令 ffmpeg 出现下面橘黄色提示,就表示环境变量添加成功了。 ? 这个时候,一定要关闭Pycharm,否则Pycharm识别不到。...来,看一个高大上的效果: 基于flask框架的语言识别系统 点击按钮,开始说话 ? 说完之后,就直接语言播放天气 ? 还能成语接龙 ? 说不知道,就自动退出成语接龙模式 ?

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语音识别系列︱paddlespeech的开源语音识别模型测试(三)

参考: 语音识别系列︱用python进行音频解析(一) 语音识别系列︱paddlehub的开源语音识别模型测试(二) 上一篇paddlehub是一些预训练模型,paddlespeech也有,所以本篇就是更新...你可以从中选择各种语音处理工具以及预训练模型,支持语音识别语音合成,声音分类,声纹识别,标点恢复,语音翻译等多种功能,PaddleSpeech Server模块可帮助用户快速在服务器上部署语音服务。...文档链接:语音识别 第一个语音识别的示例: >>> from paddlespeech.cli.asr.infer import ASRExecutor >>> asr = ASRExecutor()...device:执行预测的设备,默认值:当前系统下 paddlepaddle 的默认 device。...、:;) 3 案例 3.1 视频字幕生成 是把语音识别 + 标点恢复同时使用。

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什么是语音识别语音助手?

前言 语音助手已经成为现代生活中不可或缺的一部分。人们可以通过语音助手进行各种操作,如查询天气、播放音乐、发送短信等。语音助手的核心技术是语音识别。本文将详细介绍语音识别语音助手。...图片 语音识别的基本原理 语音识别是将语音信号转换为文本的技术。语音识别的基本原理是将语音信号分解为一系列短时频谱,然后对每个时刻的频谱进行特征提取和分类。...语音识别的主要步骤包括预处理、特征提取、模型训练和解码等。 预处理 预处理是指对语音信号进行必要的处理,以便更好地进行语音识别。预处理包括去除噪声、标准化音频质量、分段等操作。...语音助手的基本功能 语音助手的基本功能包括语音识别语音合成、自然语言处理和对话管理等。 语音识别 语音识别语音助手的核心功能,它可以将用户的语音输入转换为文本。...语音识别的精度直接影响语音助手的使用体验。 语音合成 语音合成是指将文本转换为语音信号的技术。语音合成可以使语音助手更加自然,更具人性化。

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什么是语音识别语音搜索?

图片语音识别的基本原理语音识别是将语音信号转换为文本的技术。语音识别的基本原理是将语音信号分解为一系列短时频谱,然后对每个时刻的频谱进行特征提取和分类。...解码解码是指将经过模型训练的模型应用于新的语音信号,以便将语音信号转换为文本。常用的解码方法包括维特比算法和贪心搜索等。语音搜索的基本原理语音搜索是指通过语音输入的方式,进行搜索操作。...语音搜索的基本原理是将用户的语音输入转换为文本,并且使用搜索引擎进行搜索。语音搜索的主要步骤包括语音识别、文本处理、搜索引擎搜索和结果展示等。语音识别语音识别语音搜索的核心技术之一。...语音识别可以将用户的语音输入转换为文本,以便后续的处理。文本处理文本处理是指对语音识别后得到的文本进行处理,以便更好地进行搜索。文本处理包括分词、语法分析、语义分析等。...结论语音搜索是通过语音输入的方式,进行搜索操作。语音搜索的核心技术之一是语音识别,它可以将用户的语音输入转换为文本。语音搜索的基本原理包括语音识别、文本处理、搜索引擎搜索和结果展示等。

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语音识别系列︱paddlehub的开源语音识别模型测试(二)

上一篇: 语音识别系列︱用python进行音频解析(一) 这一篇开始主要是开源模型的测试,百度paddle有两个模块,paddlehub / paddlespeech都有语音识别模型,这边会拆分两篇来说...整体感觉,准确度不佳,而且语音识别这块的使用文档写的缺胳膊少腿的; 使用者需要留心各类安装问题。...是百度于2015年提出的适用于英文和中文的end-to-end语音识别模型。...resource.wudaoai.cn/ 日期:2021年12月23日 auto_punc采用了Ernie1.0预训练模型,在WuDaoCorpora 2.0的200G开源文本数据集上进行了标点恢复任务的训练,模型可直接用于预测,对输入的对中文文本自动添加...5 语音识别 + 标点恢复 案例 这里简单写一个官方的: import paddlehub as hub # 语音识别 # 采样率为16k,格式为wav的中文语音音频 wav_file = '/PATH

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Python实时语音识别

最近自己想接触下语音识别,经过一番了解和摸索,实现了对语音识别API的简单调用,正好写文章记录下。...目前搜到的帖子里,有现成的调用百度语音API来对音频文件进行识别的;也有通过谷歌语音服务来实现了实时语音识别的。...由于我这谷歌语音一直调用不成功,就将二者结合,简单实现了通过百度语音API来进行实时语音识别。...语音识别 语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的技术,微信中将语音消息转文字,以及“Hi Siri”启用Siri时对其进行发号施令,都是语音识别的现实应用。...语音识别API 百度语音识别通过REST API的方式给开发者提供一个通用的HTTP接口。任意操作系统、任意编程语言,只要可以对百度语音服务器发起http请求,均可使用此接口来实现语音识别

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语音识别流程梳理

语音识别流程 语音识别流程,就是将一段语音信号转换成相对应的文本信息的过程,它主要包含语音输入、VAD端点检测、特征提取、声学模型、语言模型以及字典与解码几个部分。...,找到最为匹配的词序列作为识别结果输出,整体语音识别系统的流程如下: ?...声学模型 声学模型(Acoustic model)是语音识别系统中最为重要的部分之一,利用了声学、语音学、环境特性以及说话人性别口音等信息,对语音进行建模。...对语音识别系统,输出值通常就是从各个帧计算而得的声学特征。...一般的语音识别系统可以做到trigram(N=3)。 语言模型还会对声学的解码作约束和重打分,让最终识别结果符合语法规则。目前最常见的是N-Gram语言模型和基于RNN的语言模型。

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语音识别——ANN加餐

基本分类 第三代语音识别框架 口语化和篇章语言模型技术 远场语音识别问题及其解决方案 语音转写后处理 语音转写个性化方案(未来) 我就非常粗暴的简单介绍: ———— 语音识别基本原理 ———— 语音识别是门多学科的技术...分别是:原始输入语音层、特征状态序列层、HMM模型层、声韵母序列层、词序列层。 原始输入语音层: 即为原始输入的频谱。...按照学术界的分类方法: 语音听写(Dictation):实时地语音识别 语音转写(Transcription):非实时地语音识别 按照工业界的分类方法: 语音听写:面向人机对话的系统,比如语音输入语音转写...:面向人人对话的系统,比如会议转写系统,我原先在的“讯飞听见”部门就是这个方向的。...介绍一下当前热门的第三代语音识别框架模型 第三代语音识别框架 这是End-End的系统,即输入语音频谱,最后直接输出文字,无需其他系统的参与,实现了声学模型和语言模型的混合。

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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%。...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。

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