易语言 语音识别
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2017年12月，云+社区对外发布，从最开始的技术博客到现在拥有多个社区产品。未来，我们一起乘风破浪，创造无限可能。
所有这些部分对建立一个成功的语音对话系统都是很关键的。 这次我们主要聊聊其中语音识别部分的技术发展脉络。? 2.语音识别系统（automatic speech recognition，asr） 语音识别系统的典型组成包括五部分：前端处理、声学特征、声学模型（am）、语言模型（lm）和解码搜索。 其中最核心也是最有挑战的部分就是声学模型...
《mit科技评论》认为，“科大讯飞旗下的语音助手是中国版的siri，其可携带实时翻译器则是一款杰出的人工智能应用，克服了方言、俚语和背景杂音，可将汉语精准地翻译成十几种语言。 科大讯飞在中国语音技术市场的占有率70%。 越来越多的人认为，语音识别将成为下一代交互革命的关键技术。 与此同时，在日常生活中...
他们还拓展了他们的工作，为一个由更多中文词汇和中英词汇等多语言词汇的列表应用了ctc模型。 他们在工作中使用了非常嘈杂的语音数据，并且在使用脑电图特征的较小语料库中显示出较低的字符错误率(cer)。 本工作证明了利用脑电图特征进行鲁棒多语言语音识别的可能性，可以帮助有说话障碍的人实现语音激活技术...
智能语音是由腾讯微信ai团队自主研发的语音处理技术，可以满足语音识别、语音合成、声纹识别等需求。 这是继微信支付提速、微信公众号cdn加速、微信公众号安全护航等一系列动作之后，腾讯云联合微信发布的又一重大举措。 腾讯云智能语音服务将以强大的垂直领域定制化服务，打造专业高效的语音大脑。 一、识别率行业...
那么，实现一个嵌入式语音识别，存在哪些难点呢？? 语音识别的基本流程主流的语音识别算法当中，包括声学和语言两大模型。 声学模型得利于近十年深度学习的发展，从gmm（高斯模型）到dnn（深度神经网络），再从dnn到lstm rnn（循环神经网络），识别率不断提升的同时，计算量也不断地飞涨。 而语言模型常用的n-gram...
随着深度学习的出现，语音识别技术越来越成熟，会议记录的整理形式也从极其耗费人力成本的人工记录越来越多的被语音识别自动转录所替代。 腾讯云语音语义ai提供语音识别、自然语言处理技术，以及说话人分离、文本摘要提取等功能，解决会议记录场景下存在的各种痛点。 除了协同办公场景，腾讯云ai能力在泛娱乐、政务...
网上看了一圈，发现基于tensorflow的中文语音识别开源项目很少，而且功能较为简单。 英语的项目倒是很多，但奈何写代码的人功力太深厚，想转成中文的很麻烦。 因此本项目的目标是做一个简单易理解，方便新手入门的基于神经网络的asr模型，同时把常用的功能加上方便参考。 (实际上是代码功力太差...), 语料采用aishell...
深度学习也是这样，掌握每个理论知识后，更重要的是将理论用于实践，例如，使用深度学习模型解决图像识别、语音识别等，或者参加 kaggle。 通过实战，更能...近几年来，深度学习的发展极其迅速，其影响力已经遍地开花，在医疗、自动驾驶、机器视觉、自然语言处理等各个方面大展身手。 在深度学习这个世界大风口上...
机器之心报道机器之心编辑部语音识别系统现在不仅可以识别出「你说了什么」，而且可以在多人对话情境中准确识别出「是谁在说话」了。 在最近公布的一项研究中，谷歌的最新说话人分类系统（speaker diarization system）将多人语音分类识别的错误率从 20% 降到了 2%，获得了十倍的性能提升。 识别「谁说了什么」，也...
现担任ieee语音语言处理专业委员会委员，曾担任ieeeacm音频、语音及语言处理汇刊、ieee信号处理杂志等期刊的编委。 以下为采访实录：语音识别的最新进展csdn：能否介绍当前语音识别领域最让您兴奋的一些进展，以及您目前所做的一些有趣的工作？ 俞栋：自从2010年我们在大词汇量语音识别系统里成功引入深层神经网络后...
基于注意力机制近两年来，注意力机制在图像描述、语音识别、自然语言处理等领域大放异彩，本团队也开始尝试把此机制引入到ocr识别模块。 注意力机制能够...采用样本由易到难、分阶段训练的策略。 在测试阶段，针对字符拉伸导致识别率降低的问题，我们保持输入图像尺寸比例，根据卷积特征图的尺寸动态决定lstm...
我们使用的算法的网络结构如图5所示，由于以上所述的多处改进，我们的算法速度快且精度高，在身份证、银行卡等业务上取得98%以上识别准确率。? （图5）4.2. 基于注意力机制近两年来，注意力机制在图像描述、语音识别、自然语言处理等领域大放异彩，本团队也开始尝试把此机制引入到ocr识别模块。 注意力机制能够聚焦...
为用户提供智能 便捷 人性化的服务 连接 借助腾讯云强大的 能力 将 语音 人脸识别图像识别等应用到车内进行人机交互 并连接到腾讯体系的生态资源 大数据...化人工智能解决方案 覆盖图像 语音 自然语言等 领域应用 助力企业提升行业竞争力方案特点 立足腾讯大数据 拥有海量人脸 图片 声音训练集 训练效果更有效 ...
循环神经网络综述—语音识别与自然语言处理的利器 sigai 2018. 5.15 理解凸优化 sigai 2018.5. 18【实验】理解svm的核函数和参数 sigai 2018. 5.22 【sigai综述】行人检测算法 sigai 2018.5. 25 机器学习在自动驾驶中的应用—以百度阿波罗平台为例(上) sigai 2018. 5.29 理解牛顿法 sigai 2018.5. 31【群话题精华】5...
但不可否认，深度学习在更为复杂问题上，如图片分类，自然语言处理，语音识别方面更具优势。 另外一个优势为你不需要太关注特征工程相关工作。 实际上...可参考论文《an empirical comparison of supervised learning algorithms》。 1.6 随机森林与决策树之间的区别模型克服了单棵决策树易过拟合的缺点...
循环神经网络综述—语音识别与自然语言处理的利器【获取码】sigai0515 理解凸优化【获取码】 sigai0518 【实验】理解svm的核函数和参数【获取码】sigai...pros: 算法简洁高效易部署； 也证明了活体与非活体在 hsv等其他空间也是 discriminative，故后续深度学习方法有将hsv等channel也作为输入来提升性能...
sensory，位于美国硅谷的边缘侧ai技术领导厂商(pioneering ai at the edge)于今日发布，基于sensory trulynatural技术的，面向智能家电的智能语音助理解决方案。 该技术帮助家电厂商，为其智能厨房电器提供脱离云端的边缘侧本地语音交互。 trulynatural是sensory大词汇量语音识别和自然语言理解平台(large vocabulary...
在互联网、大数据等前沿技术的支持下，近几年无论是人脸识别、语音识别、机器翻译、视频监控，还是交通规划、无人驾驶、智能陪伴、舆情监控、智慧农业等，“人工智能”正在不断取得突破性的进展。 未来是“人工智能”的时代，它会日益渗透到各行各业、各个领域的方方面面之中，如何将“人工智能”恰到好处地发挥作用...
另一方面，语言学也与计算机技术联系起来，比如计算语言学（包括机器翻译）、语料库语言学、语音识别与合成等。 对人类语言感兴趣的不只有语言学家，还有计算机科学、机器学习研究人员。 近几年，深度学习研究硕果累累。 比如 alphago，在自然语言处理方面，谷歌的 gnmt 大幅提升机器翻译工具性能，翻译效果让人惊艳...
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。 语音助手要做到助理的程度，则需要能听懂人话，理解自然语言，就像钢铁侠里的贾维斯系统。 现在的“语音转文字”这一步并不自然。 而理解自然语言，依然是google、百度等技术巨擘在攻坚的难点：语义解析...