首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

siri语音识别系统

Siri语音识别系统是由苹果公司开发的一款智能语音助手,它能够通过语音指令与用户进行交互,并执行各种任务。以下是对Siri语音识别系统的完善且全面的答案:

概念:

Siri是一种基于自然语言处理和机器学习技术的语音识别系统,它可以理解和解释用户的语音指令,并根据用户需求提供相应的服务和信息。

分类:

Siri可以被归类为人工智能(AI)和语音识别技术的应用。它利用深度学习和自然语言处理算法,将语音转化为文本,并通过语义理解和上下文分析来理解用户的意图。

优势:

  1. 便捷性:Siri可以通过语音指令实现与设备的交互,使用户无需手动操作,提供更加便捷的使用体验。
  2. 个性化:Siri可以根据用户的偏好和习惯进行学习,并提供个性化的服务和建议。
  3. 多语言支持:Siri支持多种语言,可以满足全球用户的需求。
  4. 多功能:Siri不仅可以回答问题、提供天气、导航等基本功能,还可以控制智能家居设备、发送消息、设置提醒等。

应用场景:

Siri语音识别系统广泛应用于以下场景:

  1. 手机助手:用户可以通过语音指令拨打电话、发送短信、查找联系人等。
  2. 信息查询:用户可以通过语音查询天气、股票、新闻等实时信息。
  3. 导航服务:用户可以通过语音指令获取路线规划、交通情况等导航信息。
  4. 智能家居控制:用户可以通过语音控制智能家居设备,如调节灯光、温度等。
  5. 日程管理:用户可以通过语音设置提醒、创建日程等。

腾讯云相关产品推荐:

腾讯云提供了一系列与语音识别相关的产品和服务,以下是几个推荐的产品:

  1. 语音识别(ASR):提供高准确率的语音转文字服务,支持多种语言和领域,适用于语音转写、语音搜索等场景。产品介绍链接:https://cloud.tencent.com/product/asr
  2. 语音合成(TTS):将文字转化为自然流畅的语音输出,支持多种语言和声音风格,适用于语音助手、语音导航等场景。产品介绍链接:https://cloud.tencent.com/product/tts
  3. 语音唤醒(Wake-up):实现设备被唤醒并响应用户指令的功能,适用于智能音箱、智能家居等场景。产品介绍链接:https://cloud.tencent.com/product/wakeup

通过以上腾讯云的产品,开发者可以快速集成语音识别功能到自己的应用中,提供更加智能和便捷的用户体验。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

语音巨头时代来临!谁将是中国Siri?

Siri成国内语音市场爆发导火索   自从苹果Siri推出后,语音市场获得了高度关注。人们甚至惊呼这种更自然的操控将取代键盘。一时间跟随者纷纷入局。...语音技术普及存在较多限制条件 语音哪怕Siri依然未成为主流的交互方式。国内也尚未出现能与“语音助手”划上等号的产品。...笔者并不是马后炮,在Siri推出时我认为语音交互有天生的缺陷:只能在安静的场景下使用,有噪音则难以识别;只能在私密的场景使用,否则语音命令会干扰他人。...语音技术分为语音识别、语义解析和语音合成。大多语音搜索产品能做到的仅仅是将语音转换成文字,然后通过文字去搜索,实际是“语音识别”这部分技术应用。...最后,谁将成为中国的Siri还尚无定论。

90690

Siri实体化的新趋势,苹果下月或将发布Siri智能语音音箱

在即将举行的六月苹果全球开发者大会上,苹果可能会发布搭载Siri助手的智能音箱。 还记得那款亚马逊的Echo智能音箱吗?语音助手投入音箱早已不是新鲜事。...苹果显然不甘落后,在六月即将举行的WWDC上,苹果或将发布自家的搭载Siri助理的智能音箱。...除了听音乐,苹果的智能语音音箱还能扮演全能管家的角色。 有人将这款设备称作“一个运行iOS的Beats音箱”。后续还有消息说苹果的智能家居设备都将能够通过Siri语音控制电器、锁、灯、窗帘等。...现在来看,苹果把Siri实体化说得通,它将是苹果自己的智能家居、人工智能、语音识别技术、以及音频产品(Beats扬声器硬件制造)等多种业务的交集。...但怎么处理好它跟iPhone上Siri的关系,似乎还是个问题。 实际上,看到了亚马逊Echo的意外成功,消费者一直在期待苹果何时能进军智能音箱市场。

62830

揭秘Siri,苹果发布论文阐释语音助手设计想法

策划&撰写:Lynn 最近,苹果发布了一系列论文来阐释语音助手的重要工作机理,公开揭秘Siri,向业界贡献了自己在设计上的不同想法。...在第一篇论文中,苹果就语音助手中的多任务处理问题进行了阐释,它指出在Siri中,唤醒处理通常需要两个步骤:AI首先必须确定输入音频中的语音内容是否与触发短语的语音内容匹配(语音触发检测),然后必须确定说话者的语音是否与一个或多个注册用户的语音相匹配...他们在包含16000小时带注释样本的数据集中训练了基于两种思路下设计的模型,其中5000小时的音频带有语音标签,其余均只有扬声器标签。...在另一篇论文中,苹果还介绍了多语言演讲场景的演讲者识别系统设计——知识图谱辅助听写系统决策。...结果显示,这一设计的优势在于,它们可以在语音信号太短而无法通过声学模型产生可靠预测的情况下提供帮助。 此外,苹果还提出了一项补充研究,缓解错误触发问题,即忽略不适合语音助手(Siri)的语音

78620

浅析听不见的海豚音攻击(DolphinAttack)行为

摘要 对攻击语音识别系统的研究表明,某些隐藏的语音命令人类无法听见,但是这些声音却可以控制系统。...例如苹果Siri可以通过按下和保持主页按钮大约一秒钟或“Hey,Siri”激活,但是系统只接受同一个人即iPhone所有者的“Hey Siri”。一旦激活,语音控制系统进入识别阶段。...麦克风可以识别20kHz以上的声音是硬件本身的漏洞,其次现行的语音识别系统无法对语音进行有效的鉴别,声纹识别技术形同虚设。...四、攻击总结及物联网安全 “海豚音攻击”除了可以在苹果的Siri实现,对其他语音识别系统也可以完成攻击,包括谷歌的Google Assistant、亚马逊的Alexa、三星的SVoice、微软的Cortana...攻击者无需依靠大型信号发生设备即可进行攻击,我们需要对语音识别系统进行改良,加强对语音身份者的鉴权分析(4A),限制语音识别系统的非法操作。 起于安全、不止安全。

2.1K40

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。

1K30

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。

87520

干货 | Siri 语音识别的小心机:你在哪里,就能更准确地识别那附近的地址

本文描述了我们是如何应对这一挑战的,通过将用户地理位置信息融入语音识别系统提升 Siri 识别本地 POI 信息点(point of interest,兴趣点)名称的能力。...我们决定通过将用户地理位置信息融合到语音识别系统中来提高 Siri 识别本地 POI 的名称的能力。...通过将用户的地理位置信息融合到Siri的自动语音识别系统中,我们已经能够显著地提高本地 POI 识别和理解的准确率。 Siri 如何使用基于地理位置的语言模型(Geo-LMs)?...如果用户在任何定义的地理区域之外,或者如果 Siri 无法访问定位服务,系统就会使用一个默认的全局 Geo-LM。接着,被选取的 Geo-LM 会与声学模型结合起来对自动语音识别系统进行解码。...算法 Siri 的自动语音识别系统使用了一种基于加权有限状态机(WFST)的解码器,该解码器由 Paulik 首次提出[3]。该解码器采用差分语言模型原理,这与[4,5]中描述的框架相类似。

1.9K20

从技术到产品,苹果Siri深度学习语音合成技术揭秘

选自苹果 机器之心编译 参与:蒋思源、李亚洲、路雪 Siri 是一个使用语音合成技术与人类进行交流的个人助手。...从 iOS 10 开始,苹果已经在 Siri语音中用到了深度学习,iOS 11 中的 Siri 依然延续这一技术。使用深度学习使得 Siri语音变的更自然、流畅,更人性化。...介绍 语音合成,也就是人类声音的人工产品,被广泛应用于从助手到游戏、娱乐等各种领域。最近,配合语音识别,语音合成已经成为了 Siri 这样的语音助手不可或缺的一部分。...为了让所有平台的 Siri 语音提供最佳质量,苹果迈出了这一步,在设备中的混合单元选择系统上使用了深度学习。...结论 我们为 Siri 的新声音搭建了一整套基于深度 MDN 的混合单元选择 TTS 系统。训练语音数据包括在 48KHz 的频率下采样的最少 15 小时高质量语音

1.3K70

AI时代,FreeSWITCH能做什么?

一直以来,ASR只是一个梦想和玩具,直到苹果手机上Siri的出现,才算真正进入了千家万户。...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。...自从Siri出现后,好像市面上一下子出了一堆令人眼花燎乱的ASR产品。它们有一个共同的特点:都是出现在智能时代。...我们来看一下这些产品吧: Siri Nuance Google Now GCloud (google) Watson (IBM) Polly (Amazon) Cortana (Microsoft)

1.6K10

苹果与第三方公司共享Siri语音数据!

据两周前披露在Reddit(美国著名的新闻论坛)的消息,苹果承认其语音助手服务Siri(iPhone ,iPad ,iPod,iPod Touch 上面的一个非常智能的助手)收集和存储用户语音数据,还将其提供给第三方公司...苹果、微软还在用人肉分析语音数据 我们平常会在网上看到很多高大上公司关于语音识别技术的演讲,比如百度首席科学家吴恩达去年就说过:按照客观的衡量正确率的标准,百度的语音识别技术已经超过了谷歌和苹果的技术。...我告诉大家吧,如果你们对手机siri说话,那么这些音频都将会被录下来,并被送给第三方公司处理。我听到过所有那些小伙子们说的话,比如’Siri ,你喜欢我吗?’...苹果承认与第三方公司共享Siri语音数据 苹果 iOS 许可协议中明确说明: “如果使用Siri或者Dictation,你将默认同意苹果及其子公司、代理商收集你的一些信息,包括你的个人信息及一些录音信息...去年苹果发布了关于保护用户隐私的申明,他们会使用一串随机数来标示用户,并将siri语音命令跟这串随机数关联起来,这串数字不是苹果用户 ID 也不是用户的 email 地址。

1.1K130

度秘会重新定义语音助理吗?跟Siri不同在哪里?

语音助手大都只是玩具 2011年苹果随着iPhone 4S一起推出Siri,将语音助手带入大众视野。...而想要复制Siri的中国玩家们都没能成为杀手级产品——实际上,Siri、Google Now以及微软Cortana几个老牌玩家也表现平平。 为什么会这样?...如你所见,智能手机的语音助手在过去很大程度只是“玩具”。人们许多时候都在调戏Siri,它的笨拙甚至会激怒用户恶语相向——不信去百度检索下东北司机怒骂车载语音助手的视频。...Siri正在被重新定义 巧合的是,据外媒报道9月9日苹果所发布的iPhone6S重头戏将是Siri。上个与Siri与百度达成合作引入百度百科内容,很大程度弥补了Siri内容不足的问题。...Siri已经意识到现存问题,不甘只做被用户“调戏”的玩具。它想要重新定义自己,不再只做“语音助理”,不想将市场让给另辟蹊径的百度们。

1.1K90

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。...通常,训练自然语言理解模型需要包含数千小时语音和数百万(甚至数十亿)单词文本的语料库,以及能够在合理时间内处理这些数据的强大硬件。...该论文计划在下个月的 IEEE 国际声学、语音与信号处理会议(ICASSP)上发表。...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

75130

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。

2.3K21
领券