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依图语音了!识别精度创中文语音识别新高点

“作为语音行业的‘新生’,我们还是有很多向‘老生’学习的地方,但我们立志推动行业创新与发展,世界最好的中文普通话语音识别技术。” 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。 目前语音识别仍然存在很多瓶颈,例如在发音不清楚的情况下,如何结合更强的上下文语义信息给出准确的语音识别;如何在语音识别的全链路上,优化远场识别的性能;特殊情况的处理,比如人称代词、语气词助词;还有鸡尾酒问题 (多人同时说话下,能够准确识别其中一人的语音)、电话场景的识别(低采样率下的语音识别)。 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”。

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    【干货】怎样用深度学习语音识别

    【新智元导读】吴恩达曾经预测当语音识别的准确率从95%上升到99%时,语音识别将会成为人类与计算机交互的新方式。 归功于深度学习,这4%的准确率的提升使得语音识别从难以实际应用的技术变成有无限的应用潜力的技术。本文深入浅出介绍了怎样用深度学习语音识别语音识别正在进入我们日常生活的方方面面。 吴恩达曾经预测当语音识别的准确率从95%上升到99%时,语音识别将会成为人类与计算机交互的新方式。这4%的准确率的提升使得语音识别从难以使用到潜力无限。 多亏深度学习的发展,我们终于到达语音识别的顶点。 让我们一起来了解怎样用深度学习语音识别。 上图是使用深度学习语音识别的最佳机制,但我们目前还没有达到这一步。 一个很大的问题是语速不同。某些人说“hello!”

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    PHP语音识别功能现在也是很普遍了

    文章正文 语音识别的功能的应用场景 将语音实时识别为文字,适用于语音聊天、语音输入、语音搜索、语音下单、语音指令、语音问答等多种场景。 我们还是利用百度API,语音识别功能,给大家讲解如何使用。 SDK安装步骤 语音识别 PHP SDK目录结构 ├── AipSpeech.php //语音识别 └── lib ├── AipHttpClient.php 3.引入AipSpeech.php 新建AipSpeech AipSpeech是语音识别PHP SDK客户端,为使用语音识别的开发人员提供了一系列的交互方法。 API_KEY, SECRET_KEY); 在上面代码中,常量APP_ID在百度智能云控制台中创建,常量API_KEY与SECRET_KEY是在创建完毕应用后,系统分配给用户的,均为字符串,用于标识用户,为访问签名验证 准备一段语音,要对段保存的这段语音语音文件进行识别:代码如下 // 识别本地文件 $client->asr(file_get_contents('audio.pcm'), 'pcm', 16000,

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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。 所有的友商都是这么写的, 这么听是没有问题的,但是不建议这么,实时的音频采样率。 Q1:会是怎样的一种对应关系呢? Q2:静音状态会不会收费呢? 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.

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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。 AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) result  = client.synthesis('你好百度', 'zh', 1, {     'vol': 5, }) # 识别正确返回语音二进制 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。 (text, 'zh', 1, {         'spd':5,         'vol': 5,         'pit':5,         'per':0     })     # 识别正确返回语音二进制

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    什么是语音识别语音搜索?

    前言随着智能手机、智能音箱等智能设备的普及,语音搜索已经成为了一种趋势。语音搜索不仅方便快捷,而且可以实现双手的解放。语音搜索的实现离不开语音识别技术,本文将详细介绍语音识别语音搜索。 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。 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。 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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    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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    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。 mirror.baidu.com/pypi/simple pip install pytest-runner pip install paddlespeech ---- 2 quick start 示例 2.1 语音识别 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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    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。 ---- 文章目录 1 paddlehub的安装 2 几款模型 3 三款语音识别模型实验 3.1 deepspeech2_aishell - 0.065 3.2 u2_conformer_wenetspeech 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。 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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    语音识别流程梳理

    语音识别(speech recognition)技术,也被称为自动语音识别(英语:Automatic Speech Recognition, ASR)、电脑语音识别(英语:Computer Speech 最近小编参与了语音相关项目的测试工作,测试中对语音识别的相关概念和原理有了深入了解,本文将对语音识别的流程进行展开讲解。 ? 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: ? 加窗 因为后面会对信号FFT,而FFT变换的要求为:信号要么从-∞到+∞,要么为周期信号。现实世界中,不可能采集时间从 -∞ 到 +∞ 的信号,只能是有限时间长度的信号。

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    JavaScript的语音识别

    有没有想过给您的网站增添语音识别的功能?比如您的用户不用点鼠标,仅仅通过电脑或者手机的麦克风发布命令,比如"下拉到页面底部”,或者“跳转到下一页”,您的网站就会执行对应命令。听起来很酷对么? 然而为了实现这个功能,必须得让您网站的JavaScript脚本能够识别到这些语音输入。 [1240] 这里介绍一个开源的JavaScript语言输入库,名叫annyang。 下面就跟着我一起做一个Hello World应用吧,看看您通过麦克风说话的声音是如何被这个JavaScript库文件识别到的。 新建一个html文件,将下面的代码复制进去。 我在响应“Bye”这个语音的函数设置了一个断点,大家通过调用栈也可以观察到annyang的处理逻辑。 [1240] 从annyang的github上能看出,中文也在支持的语音之列,所以大家放心大胆地使用吧!

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    语音识别——ANN加餐

    昨天学习了语音识别的基础知识,早上起床马不停蹄写了BP网络后,把语音识别的相关方法也写出来咯。 自己也在科大讯飞的语音识别组工作过将近2个月,语音识别是个很苦很酷的事情,讯飞的日子很丰富,依稀记得那个价值30万的讯飞听见产品抱在自己手上的“恐怖感觉”和“紧张刺激”。 纪念一下: 讯飞18岁,bingo~ 接下来说一下语音识别,从以下几个方向展开(注意只是简单科普,具体写代码左转去Google): 语音识别的基本原理 语音识别基本原理 声学模型 语言模型 语音转写技术路线 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 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,比如语音输入法 语音转写

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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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      腾讯云语音识别(ASR) 为开发者提供语音转文字服务的最佳体验。语音识别服务具备识别准确率高、接入便捷、性能稳定等特点。腾讯云语音识别服务开放实时语音识别、一句话识别和录音文件识别三种服务形式,满足不同类型开发者需求……

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