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现在语音识别技术可能存在问题

现在语音交互所出现问题大多数不在语音识别引擎,而在NLU侧。NLU所覆盖领域(domain)越多,其就越有可能产生领域混淆(domain confusion)。...真正一直以来难以解决问题,存在于语法(morphology),句法(snytax),或音韵(phonology),或深度学习,或统计分析(statistics),或其他各种各样语音识别相关问题(various...其问题在于,大多数情况下语音识别引擎可以识别到用户语音和语义,但是却没有办法与设备通信并控制设备。...这些问题不在于设备是否可以识别和理解我们语音信息,其是一个设备到系统间通信系统性问题(systematic issue)。...未来语音识别系统将可以超越现在语音主力服务- 所有的前端语音控制设备,将可以通过恰当通信协议接入后端系统并通信。

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盘点一个语音识别库报错问题

一、前言 前几天在Python白银交流群【云何应住】问了一个Python处理语音消息识别的实战问题。...这段代码是语音识别的功能,用是speechRecognition库,我运行报错,麻烦知道朋友给处理一下,报错截图如下 二、实现过程 这里【啥也不懂】给了一个指导: 这个问题其实已经很明显了,需要魔法才行...甚至你可以给客户说,离线版本身就有语音识别问题,会有一些识别错误。在线版识别率更高,看看客户是否愿意更改为联网版。先给客户一个心理暗示,让他有个准备。...本身中文就有一音多字情况,语音转文字肯定会有一些困难。 你得让客户先有个心理准备,让他知道语音转文字会有一定错误率,而原因就是中文一音多字。...这样客户才不会对你“精益求精”提出很多“合理建议”(无理需求) 顺利地解决了粉丝问题

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语音识别系列︱paddlespeech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...1 安装 参考:PaddleSpeech 一键预测,快速上手Speech开发任务 PaddleSpeech 是 all-in-one 语音算法工具箱,包含多种领先国际水平语音算法与预训练模型。...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()...、:;) 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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基于树莓派语音识别语音合成

基于树莓派语音识别语音合成 摘要 语音识别技术即Automatic Speech Recognition(简称ASR),是指将人说话语音信号转换为可被计算机程序所识别的信息,从而识别说话人语音指令及文字内容技术...本文采用百度云语音识别API接口,在树莓派上实现低于60s音频语音识别,也可以用于合成文本长度小于1024字节音频。...,实现对本地语音文件识别。...遇到问题: 在整个编程过程中,可以说是举步维艰,由于自身能力有限,初学python和Linux,导致在系统操作和规范方面有很多盲区,导致犯了很多诸如Linux系统授权、python缩进、命令行书写等十分低级错误...但是,我在尝试实现过程中遇到了几个无法解决问题: 由于树莓派内置声卡没有麦克风,需要利用外接声卡执行热词唤醒,但是在Linux系统中更改声卡驱动成了我越不去坎儿,尝试了网络上更改驱动多种方式后,无一能更够成功更改

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学界 | 一文概览语音识别中尚未解决问题

选自Awni 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、路雪 深度学习应用到语音识别领域之后,词错率有了显著降低。但是语音识别并未达到人类水平,仍然存在多个亟待解决问题。...本文从口音、噪声、多说话人、语境、部署等多个方面介绍了语音识别中尚未解决问题。 深度学习被应用在语音识别领域之后,词错率有了显著地降低。...然而,尽管你已经读到了很多这类论文,但是我们仍然没有实现人类水平语音识别语音识别器有很多失效模式。认识到这些问题并且采取措施去解决它们则是语音识别能够取得进步关键。...这应该在无需给每个说话人嘴边安装一个麦克风情况下实现,这样对话语音识别就能够在任意位置奏效。 域变化 口音和背景噪声只是语音识别器增强鲁棒性以解决两个问题。...下一个五年 语音识别领域仍然存在不少开放性挑战问题,包括: 将语音识别能力扩展至新领域、口音,以及远场、低信噪比语音中。 在语音识别过程中结合更多语境信息。 音源和声源分离。

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语音识别技术相关知识

概 述 语音识别技术,也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition,(ASR),其目标是将人类语音词汇内容转换为计算机可读输入,例如按键、二进制编码或者字符序列...与说话人识别及说话人确认不同,后者尝试识别或确认发出语音说话人而非其中所包含词汇内容。 语音识别技术应用包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单听写数据录入等。...训练是指对预先收集好语音进行信号处理和知识挖掘,获取语音识别系统所需要“声学模型”和“语言模型”;识别是对用户实时语音进行自动识别。...HMM方法现已成为语音识别的主流技术,目前大多数大词汇量、连续语音非特定人语音识别系统都是基于HMM模型。...此外,带宽问题也可能影响语音有效传送,在速率低于1000比特/秒极低比特率下,语音编码研究将大大有别于正常情况,比如要在某些带宽特别窄信道上传输语音,以及水声通信、地下通信、战略及保密话音通信等

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常用语音芯片工作原理_分类为语音播报 语音识别 语音合成tts

1.0 语音芯片分类-语音播报-语音识别-语音合成关于声音需求,从始至终,都是很刚需需求 。从语音芯片演化就能看出很多端倪,很多很多产品他必须要有语音,才能实现更好交互。...而语音芯片需求分类,其实也是很好理解,从市场上常用芯片产品特性,大概就能归类如下:语音播报芯片--KT148A语音识别芯片--思必驰-云知声语音合成芯片-TTS语音播报类别-KT148A它实现原理...:就是语音预存,然后合适操作,比如:一线受控、按键触发、感应触发等等,播放出来至于声音音质、大小等等,再去根据不同需求,寻找其中某一个芯片来完成即可 。...推荐KT148A-sop8解决方案,大概产品类型如下:语音识别的类别-思必驰-云知声1、这个品类就很复杂了,是语音芯片里面最复杂存在,常见家电语音控制,设备语音唤醒,在线识别和离线识别2、都是相差很多很多...毕竟这个对芯片要求相对低,所以成本控制比较好如果需要医院叫号机类型应用,那TTS就必须上了,没有什么比他还灵活至于语音识别类型应用,离线应用还是推荐云知声,他们平台做得好,前期验证成本比较低还要分清楚您需求

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语音识别!大四学生实现语音识别技能!吊不行

▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词词汇量。...现代语音识别系统已经取得了很大进步,可以识别多个讲话者,并且拥有识别多种语言庞大词汇表。 ▌选择 Python 语音识别包 PyPI中有一些现成语音识别软件包。...▌音频文件使用 首先需要下载音频文件链接 Python 解释器会话所在目录中。 AudioFile 类可以通过音频文件路径进行初始化,并提供用于读取和处理文件内容上下文管理器界面。...那么该如何处理这个问题呢?可以尝试调用 Recognizer 类adjust_for_ambient_noise()命令。...现在我们就得到了这句话 “the”,但现在出现了一些新问题——有时因为信号太吵,无法消除噪音影响。 若经常遇到这些问题,则需要对音频进行一些预处理。

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基于Pytorch实现语音情感识别

项目介绍 本项目是基于Pytorch实现语音情感识别,效果一般,提供给大家参考学习。...源码地址:SpeechEmotionRecognition-Pytorch 项目使用 准备数据集,语音数据集放在dataset/audios,每个文件夹存放一种情感语音,例如dataset/audios...python export_model.py 预测语音文件。...python infer.py --audio_path=dataset/audios/angry/audio_0.wav 数据预处理 在语音情感识别中,我首先考虑语音数据预处理,按照声音分类做法...声谱图和梅尔频谱这两种数据预处理在声音分类中有着非常好效果,具体预处理方式如下,但是效果不佳,所以改成本项目使用预处理方式,这个种预处理方式是使用多种处理方式合并在一起

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语音识别全面进入CNN时代:会读“语谱图”全新语音识别框架

通过进一步研究,我们在FSMN基础之上,再次推出全新语音识别框架,将语音识别问题创新性重新定义为“看语谱图”问题,并通过引入图像识别中主流深度卷积神经网络(CNN, Convolutional...但是双向递归神经网络存在训练复杂度高,训练不稳定以及解码时延很高问题,很难使用化。 FSMN提出很好解决了上述缺陷。...针对这些问题,结合研发FSMN时经验,我们推出了全新深度全序列卷积神经网络(Deep Fully Convolutional Neural Network, DFCNN)语音识别框架,使用大量卷积层直接对整句语音信号进行建模...,更好表达了语音长时相关性,比学术界和工业界最好双向RNN语音识别系统识别率提升了15%以上。...,是值得思考问题

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ionic打包遇到问题与解决方法 原

2、安装cordova   npm install -g cordova@5.4.1 3、安装安卓平台  ionic platform add android, 会安装android 24 平台,我是在...Ionic Lab 中安装,是安装android 22 平台,因为我SDK是下载Android 5.1.1 (API22),在android SDK Manager 可以下载其它版本 在安装过程中可能会出现.../distributions/gradle-2.14.1-all.zip 把下载好gradle-2.14.1-all.zip 放进E:\ionic\ionicdemo2\platforms\android.../gradle-2.14.1-all.zip'; 因为我用imagePicker插件继续安装这个插件 4、命令ionic plugin add cordova-plugin-image-picker...回车 等待安装,安装时间比较长 5、ionic build android  网上看到很有可能是因为你Gradle工具会去下载platforms/android/cordova和CordovaLib

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基于Pytorch实现MASR中文语音识别

MASR中文语音识别 MASR是一个基于端到端深度神经网络中文普通话语音识别项目,本项目是基于masr 进行开发。...Facebook在2016年提出Wav2letter,只使用卷积神经网络(CNN)实现语音识别。...自定义语音数据需要符合一下格式: 语音文件需要放在dataset/audio/目录下,例如我们有个wav文件夹,里面都是语音文件,我们就把这个文件存放在dataset/audio/。...每一行数据包含该语音文件相对路径和该语音文件对应中文文本,要注意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。 生成训练数据列表和数据字典。...infer_path.py参数wav_path为语音识别音频路径。 infer_record.py参数record_time为录音时间。

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基于Pytorch实现MASR中文语音识别

MASR是一个基于端到端深度神经网络中文普通话语音识别项目,本项目是基于masr 进行开发。...Facebook在2016年提出Wav2letter,只使用卷积神经网络(CNN)实现语音识别。...自定义语音数据需要符合一下格式:语音文件需要放在dataset/audio/目录下,例如我们有个wav文件夹,里面都是语音文件,我们就把这个文件存放在dataset/audio/。...每一行数据包含该语音文件相对路径和该语音文件对应中文文本,要注意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参数wav_path为语音识别音频路径。infer_record.py参数record_time为录音时间。

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语音识别-人工智能重要手段

所以,在人工智能时代来临之际,语音识别技术将成为先驱。 语音识别技术,也被称为自动语音识别,其目标是将人类语音词汇内容转换为计算机可读输入,例如按键、二进制编码或者字符序列。...语音识别的目的就是让机器赋予人听觉特性,听懂人说什么,并做出相应动作。 现在越来越多APP搜索支持语音,而且准确率也越来越高。...新兴万物互联时代需要新交互方式,人们将开始从智能手机触摸模式转向智能家居所必需远场语音交互,这样交互离不开智能语音语言技术作为支撑。...从互联网诞生之日起,搜索框便成为人们进入互联网重要入口,但语音识别一经出现,搜索框地位受到动摇,在未来或将逐步被取代。...不知道未来我那一口不标准普通话能否精确翻译呢? 另外,哪里方言最考验语音识别技术呢?

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深度学习在语音识别应用

我今天演讲主要分四个部分,第一个是分享语音识别概述,然后是深度神经网络基础;接下来就是深度学习在语音识别声学模型上面的应用,最后要分享语音识别难点以及未来发展方向。...前面说发音上特征,首先是变成一个音速,然后是音速变成句子,一个节点有一个输入,生成这个词需要几个原料,发音辞典,语音模型,很多文本性产生,发音辞典是需要提前问题。...前面说发音上特征,首先是变成一个音速,然后是音速变成句子,一个节点有一个输入,生成这个词需要几个原料,发音辞典,语音模型,很多文本性产生,发音辞典是需要提前问题。...关于远场识别,如果说我有一个话筒,同声传译效果比较好,高噪音环境下效果不是很好。还有就是带口音识别不好。还有多人时候语音混杂,以及带情绪声音。这些都会使识别效果不好。 怎么解决这些问题呢?...A:我之前也想过这个问题,我记得我读书时候,我们老师叫做我们写一个文章,跟你今天问差不多,有嗅觉,有人走进来就知道这个人来了,现在没有。

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