为Malinké语言创建语音识别系统 - 腾讯云开发者社区

文章/答案/技术大牛

发布

Meta开源多语言语音识别系统，支持1600种语言，可轻松扩展新语种！

语音识别（ASR）一直是 AI 语音领域的“硬骨头”。全球语言多样、数据不平衡，想让模型听懂世界上绝大多数人说的话，难度可想而知。...它能理解 1600 种语言，只需几条语音-文本配对样本就能实现零样本扩展新语种——也就是说，哪怕模型没见过这种语言，只要你给几条例子，它也能开始“听懂”！...核心特性 • 零样本语种扩展：通过跨语言共享表示机制，模型能够从已学语言中迁移到相似语音模式的新语言。 • 多模态对齐训练：使用语音、文本、音素和语言标识联合建模，实现语音-语义-语言间的三维对齐。...应用场景 • 多语种语音识别：视频字幕生成、跨语种会议转写 • 跨语言搜索：音频内容检索、多语音助手 • 实时翻译：多语言会议、直播翻译 • 语音数据标注：低资源语种语音标注自动化 • 学术研究：自监督语音建模...语音 AI 不再局限于大语种世界。它将让更多语言第一次拥有高质量的语音识别系统。

2081 0

谷歌为1000+「长尾」语言创建机器翻译系统，Google翻译已支持部分小众语言

选自arXiv 机器之心编译编辑：杜伟当今世界上有 7000 多种语言，其中只有大约 100 种具有机器翻译系统，那其他语言怎么办呢？谷歌正在为这些小众语言创建通用的机器翻译系统。...第一，通过用于语言识别的半监督预训练以及数据驱动的过滤技术，为 1500 + 语言创建了干净、web 挖掘的数据集。...第二，通过用于 100 多种高资源语言的、利用监督并行数据训练的大规模多语言模型以及适用于其他 1000+ 语言的单语言数据集，为服务水平低下的语言创建了切实有效的机器翻译模型。...创建一个 1000-language 的 web 文本数据集本章详细介绍了研究者在为 1500 + 语言爬取单语言文本数据集的过程中采用的方法。...章节目录如下：为长尾语言构建机器翻译模型对于从 web 挖掘的单语言数据，下一个挑战是从数量有限的单语言训练数据中创建高质量的通用机器翻译模型。

8841 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

语音识别系统的分类、基本构成与常用训练方法 | Machine Speech

语音识别系统的基本构成语音识别系统的模型通常由声学模型和语言模型两部分组成，分别对应于语音到音节概率的计算和音节到字概率的计算。...一个连续语音识别系统大致可分为五个部分：预处理模块、声学特征提取，声学模型训练，语言模型训练和解码器。...，并进行语音信号的端点检测（找出语音信号的始末）、语音分帧（近似认为在10-30ms内是语音信号是短时平稳的，将语音信号分割为一段一段进行分析）以及预加重（提升高频部分）等处理。...（3）声学模型训练声学模型是识别系统的底层模型，是语音识别系统中最关键的部分。声学模型表示一种语言的发音声音，可以通过训练来识别某个特定用户的语音模式和发音环境的特征。...（4）语言模型训练语音识别中的语言模型主要解决两个问题，一是如何使用数学模型来描述语音中词的语音结构；二是如何结合给定的语言结构和模式识别器形成识别算法。

5.7K3 0

谷歌双语助理来了！中英夹杂也不怕，递归神经网络和随机森林显神威

最后，我们将问题分解为三个独立的部分：识别多种语言，理解多种语言，以及为 Google Assistant 用户优化多语言识别。...但是，即使借助于全自动语音识别系统，定义一个自动口语语言识别的计算框架也是很有挑战性的。...理解多种语言要同时理解一种以上的语言，需要并行地运行多个进程，每个进程都会产生增量结果，这样智能助理不仅可以识别查询所使用的语言，还可以解析查询以创建可操作的命令。...为任何一对支持的语言实现这个功能都是一项挑战，因为智能助理需要执行与单语环境时相同的工作，但现在还必须另外启用 LangID。这不仅是一个语言识别系统，而是相当于两个单语言识别系统。...Google Assistant 使用的多语言语音识别系统与标准单语语音识别系统的示意图。排序算法用于从两个单语语音识别器中选择最佳的识别假设，利用了用户的相关信息和增量的 langID 结果。

9822 0

智能语音机器人小知识（3）--什么是语音识别技术？

语音识别技术与其他自然语言处理技术如机器翻译及语音合成技术相结合，可以构建出更加复杂的应用，例如语音到语音的翻译。...解码器是语音识别系统的核心之一，其任务是对输入的信号，根据声学、语言模型及词典，寻找能够以最大概率输出该信号的词串。...从1987年开始执行国家863计划后，国家863智能计算机专家组为语音识别技术研究专门立项，每两年滚动一次。...中科院自动化所、声学所、清华大学、北京大学、哈尔滨工业大学、上海交通大学、中国科技大学、北京邮电大学、华中科技大学等科研机构都有实验室进行过语音识别方面的研究，其中具有代表性的研究单位为清华大学电子工程系与中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室...研发的5000词邮包校核非特定人连续语音识别系统的识别率达到98.73%，前三选识别率达99.96%；并且可以识别普通话与四川话两种语言，达到实用要求。

5.1K4 0

AI 看唇语，在嘈杂场景的语音识别准确率高达75%

事实上，研究表明视觉线索在语言学习中起着关键的作用。相比之下，人工智能语言识别系统主要是建立在音频上。而且需要大量数据来训练，通常需要数万小时的记录。...为了研究视觉效果，尤其是嘴部动作的镜头，是否可以提高语音识别系统的性能。...此外，该公司表示，AV-HuBERT 使用十分之一的标记数据优于以前最好的视听语言识别系统，这使得它可能对音视频数据很少的语言具有潜在的用途。...事实上，Meta 声称当背景中播放响亮的音乐或噪音时，AV-HuBERT 在识别一个人的语音方面比纯音频模型好约 50%，当语音和背景噪音同样响亮时，AV-HuBERT 的 WER 为 3.2%，而之前的最佳多模式模型为...该公司建议，AV-HuBERT 还可用于为有语言障碍的人创建语音识别系统，以及检测深度伪造和为虚拟现实化身生成逼真的嘴唇运动。在各方面数据上，新方法的变现着实很精彩，但也有学者有一些担忧。

1.1K3 0

AI 看唇语，在嘈杂场景的语音识别准确率高达75%

1.1K1 0

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

这些模型不仅可以利用声学模型和通用语言模型（例如标准的语音识别系统）提供的信息，还可以使用用户周围的环境中的POI信息点的信息，更好地估计用户想要的单词序列。...自动语音识别系统同城由两个主要部分组成：一个声学模型，用于捕捉语音的声学特征和语言学单位序列之间的关系，如语音和单词之间的关系一个语言模型（LM），它决定了某个特定的单词序列出现在一种特定的语言中的先验概率...在运行时，查找地理位置的计算复杂度为O(1)。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]。...为了提升对非终结符标签的支持，最初我们依赖于使用通过基于特定地理位置的模版认为创建的训练文本，例如「指向\CS-POI」，其中「\CS-POI」为类标签。...在部署好基于地理位置的语言模型后，我们的自动语音识别系统的输出将具有特殊的标记，例如：在通过类语言模型框架识别的地理实体周围会有「\CS-POI」标记。

2.5K2 0

语音识别技术在多语言环境中的挑战与突破

但如果换成方言、英语掺杂中文、甚至是不同口音的同一种语言，识别结果就可能让人哭笑不得。对于语音识别系统来说，多语言环境就像是复杂的拼图，既要听得懂，还要听得准，更要能灵活切换。...如果语音识别系统不能适应这些变化，就会导致识别错误。3. 技术突破：多语言语音识别的新思路面对上述挑战，研究人员和工程师们提出了多个创新技术方案。...“看一下 Tesla 的股价” 应该解析为公司名称，而非科学家 Nikola Tesla。4. 未来发展趋势更强的自适应能力：未来的语音识别系统会更加智能，能够自动适应不同口音、语速甚至情绪。...低资源语言支持：研究人员正在开发自监督学习（Self-Supervised Learning）技术，让语音识别系统能从极少的数据中学习新语言。...作为开发者，我们可以利用如 Wav2Vec2 这样的预训练模型，快速构建高效的多语言语音识别系统。

8240 0

Alexa实时对话翻译技术解析

自动语音识别数据通常有帮助，例如在处理非母语使用者的情况时，其语音通常具有一致的声学特性，无论所说的语言如何。语言识别系统选择语言后，相关的自动语音识别输出经过后处理并发送到某机构的翻译服务。...生成的翻译结果传递到智能助手的文本转语音系统进行播放。语音识别与大多数自动语音识别系统一样，用于实时翻译的系统包括声学模型和语言模型。...声学模型将音频转换为音素（语音的最小单位）；语言模型编码特定词串的概率，这有助于自动语音识别系统在相同音素序列的替代解释之间做出决策。...用于实时翻译的每个自动语音识别系统，如同智能助手现有的自动语音识别模型，包含两种类型的语言模型：传统语言模型（编码相对较短词串的概率，通常约四个词）和神经语言模型（可以考虑更长范围的依赖关系）。...其中之一是半监督学习，其中智能助手的现有模型为未标记数据添加注释，并使用最高置信度的输出作为翻译特定自动语音识别和语言识别模型的额外训练示例。

2301 0

谷歌助手超进化：可以同时识别两种语言了，AI空耳再无国界

语音助手，如果要中文日文来回调的话，还挺累的。不过，现在遇到这种情况，谷歌助手已经不用手动转换语言了：预先设置好两种语言，比如中文日文。...就算有了全自动语音识别系统，也很难做到。 ? 所以，从前的语音助手，用之前都要设定好语言，省却这一步判断。 2013年，谷歌开始用深度神经网络，来开发口语辨别 (LangID) 技术。...多个进程要并行，每个进程都会产生增量结果 (Incremental Results) ，让语音助手在分辨语种之外，还要分析人类在说些什么，创建命令然后执行。 ? ...启用LangID，两套语音识别系统同时工作，二者做出的判断最后要经过一轮评估。这一步，是由另外一个算法完成的。这个算法会给两个语音识别系统的判断结果，做个排名，决定要输出怎样的命令。 ?...当用户说完的时候，模型除了知道ta说了哪种语言，也要领会ta的意图。而评估步骤会增加处理成本，也会造成不必要的延时。反应慢，可能是语音助手最大的缺点了。所以，算法还需要优化。

1.4K4 0

动态 | 百度发布 Deep Speech 3，不同应用场景下轻松部署高精度语音识别模型

AI 科技评论按：美国时间10月31日，百度研究院发出博文，宣布发布新一代深度语音识别系统 Deep Speech 3。...准确的语音识别系统是许多商业应用中不可或缺的一环，比如虚拟助手接收命令、能理解用户反馈的视频评价，或者是用来提升客户服务质量。...不过，目前想要构建一个水平领先的语音识别系统，要么需要从第三方数据提供商购买用户数据，要么就要从全球排名前几位的语音和语言技术机构挖人。...语言模型对语音识别很关键，因为语言模型可以用大得多的数据集快速训练；而且语言模型可以对语音识别模型做特定的优化，让它更好地识别特定内容（用户，地理，应用等等），同时无需给每一类的内容都提供有标注的语音语料...Cold Fusion还可以在测试过程中切换不同的语言模型以便为任何内容优化。Cold Fusion能够用在Seq2Seq模型上的同时，它在RNN变换器上应当也能发挥出同样好的效果。

1.6K8 0

绝佳的ASR学习方案：这是一套开源的中文语音识别系统

机器之心编辑作者：AI柠檬博主语音识别目前已经广泛应用于各种领域，那么你会想做一个自己的语音识别系统吗？...这篇文章介绍了一种开源的中文语音识别系统，读者可以借助它快速训练属于自己的中文语音识别模型，或直接使用预训练模型测试效果。...本项目声学模型通过采用卷积神经网络（CNN）和连接性时序分类（CTC）方法，使用大量中文语音数据集进行训练，将声音转录为中文拼音，并通过语言模型，将拼音序列转换为中文文本。...CTC 解码：在语音识别系统的声学模型输出中，往往包含了大量连续重复的符号，因此，我们需要将连续相同的符号合并为同一个符号，然后再去除静音分隔标记符，得到最终实际的语音拼音符号序列。 ?...语言模型：使用统计语言模型，将拼音转换为最终的识别文本并输出。拼音转文本本质被建模为一条隐含马尔可夫链，这种模型有着很高的准确率。

3K4 0

现在的语音识别技术可能存在的问题

以下内容来自于Sensory网站，作者为Sensory CEO Todd Mozer - https://www.sensory.com/the-problem-with-speech-recognition...当你在语音识别引擎中加入自然语言理解(Natural Language Understanding, NLU)后，可以帮助解决语音混淆问题(speech confusion problems)。...随着语音识别系统变得越来越复杂，我们已经习惯了通过语音与设备交互，但是设备并不总是做出恰当的反应。...VII（亚马逊语音互操作倡议, Amazon Voice Interoperability Initiative)，可以通过在不同语音助理平台(across voice assistants)中创建通用协议...未来的语音识别系统将可以超越现在的语音主力服务- 所有的前端语音控制设备，将可以通过恰当的通信协议接入后端系统并通信。

1.9K4 0

听懂未来：AI语音识别技术的进步与实战

现在的语音识别系统能够处理自然语言，甚至能够根据上下文来理解语言的真正含义。...通过这些例子，我们可以看到语音识别技术不仅是一项前沿科技，更是一种深刻改变我们日常生活和工作方式的工具。随着技术的不断进步，未来的语音识别系统将更加智能、高效，为我们的生活带来更多可能性。...自然语言处理（NLP）自然语言处理技术使语音识别系统能够不仅仅转换文字，还能理解语言的含义和上下文。这涉及到语义分析、情感分析等高级特性，使得系统能够更加智能化地响应用户的需求。...特征提取方法特征提取是语音识别的核心部分，它将原始音频信号转换为机器学习模型可处理的格式。关键技术声谱分析：将声音信号分解为其频谱成分。...教育领域的变革教育行业也在利用语音识别技术来促进学习和教学。例如，语音识别可以帮助教师快速记录课堂笔记，或者帮助语言学习者改善发音。此外，它也为残障学生提供了更多的学习工具和机会。

1K1 0

【python的魅力】：教你如何用几行代码实现文本语音识别

多种语音和语言：支持多种语音和语言选项。自定义设置：允许用户调整语速、音量和语调等参数。简单易用：具有直观的 API，易于集成和使用。...('SAPI.SpVoice') # 创建SAPI的语音引擎实例 speaker.Speak(msg) # 将文本转换为语音并朗读 del speaker # 删除 speaker 对象，释放与之关联的资源...outfile, SpeechLib.SSFMCreateForWrite) # 输出文件，准备写入音频数据 engine.AudioOutputStream = stream # 音频输出流设置为...CMU Sphinx 开源语音识别系统的一个子集。...CMU Sphinx 由卡内基梅隆大学开发，是一个功能强大且灵活的语音识别系统。PocketSphinx 特别适用于嵌入式系统和移动设备，因为它的体积小、速度快，同时提供了相对较高的识别准确率。

2.2K1 0

Alexa语音识别新技术亮相国际会议

Alexa语音识别新技术亮相Interspeech在今年的Interspeech（全球最大语音技术年会）上，某中心Alexa自动语音识别总监Shehzad Mevawalla发表了关于"对话智能体中语音技术的成功...端到端模型突破语音识别系统现已实现全功能设备端处理。以往需要数GB内存、依赖云端大型服务器的模型，如今可压缩为极小的体积并部署在设备中。...这主要归功于端到端模型的应用：神经网络直接接收语音信号输入并输出转录结果，取代了传统需要依次处理输入的声学模型和语言模型。...结合语言池化技术，该系统可有效处理机器转录的未审核数据。...这些突破使得语音识别系统能够在保持零延迟增加的前提下，持续集成新功能（如语音唤醒、多语言实时切换等），为数千万设备提供始终在线、高可靠性的服务体验。

2601 0

语音识别基础学习与录音笔实时转写测试

采样的数据速率就是指每秒所有声道采样数据的总量，计算公式为：采样频率 * 采样位数 * 声道数 = 采样数据速率 2、语音识别基本流程语音识别原理的4个基本流程：“输入——编码——解码——输出” ?...3、语音识别系统结构语音识别系统本质上是一种模式识别系统，主要包括信号处理和特征提取、声学模型（AM）、语言模型（LM）和解码搜索四部分。 ?...b）声学模型：将声学和发音学的知识进行整合，以特征提取部分生成的特征为输入，并为可变长特征序列生成声学模型分数。对应于语音到音节概率分布的计算。...c）语言模型：语言模型估计通过训练语料学习词与词之间的相互关系，来估计假设词序列的可能性，又叫语言模型分数。如果了解领域或相关的先验知识，语言模型的分数通常可以估计的更准确。...4、语音识别系统构建过程 1)训练：训练通常是离线完成的，对预先收集好的海量语音、语言数据库进行信号处理和知识挖掘，获取语音识别系统所需要的“声学模型”和“语言模型” 2)识别：识别过程通常是在线完成的

4K2 0

业界 | 谷歌用新的语音数据扩增技术大幅提升语音识别准确率

不过，开发基于深度学习的语音识别系统还不是一个已经完善解决的问题，其中一方面的难点在于，含有大量参数的语音识别系统很容易过拟合到训练数据上，当训练不够充分时就无法很好地泛化到从未见过的数据。 ?...新的音频数据扩增方法 SpecAugment 对于传统语音识别系统，音频波形在输入网络之前通常都需要编码为某种视觉表示，比如编码为光谱图。...作者们也为这种方法的出色表现感到惊讶，甚至于，以往在 LibriSpeech和 Switchboard 这样较小的数据集上有优势的传统语音识别模型也不再领先。 ? 借助语言模型再上一层楼？...甚至都不需要自动语音识别模型的表现还可以通过语言模型进一步提高。在大量纯文本数据上训练出的语言模型可以学到一些语言规律，然后用它来更正、优化语音识别模型的输出。...这不仅意味着语音识别模型+语言模型的总体表现也被刷新，更意味着未来语音识别模型完全可以抛弃语言模型独立工作。 ?

1K3 0

业界 | 谷歌用新的语音数据扩增技术大幅提升语音识别准确率

1.4K1 0

点击加载更多

Meta开源多语言语音识别系统，支持1600种语言，可轻松扩展新语种！

谷歌为1000+「长尾」语言创建机器翻译系统，Google翻译已支持部分小众语言

语音识别系统的分类、基本构成与常用训练方法 | Machine Speech

谷歌双语助理来了！中英夹杂也不怕，递归神经网络和随机森林显神威

智能语音机器人小知识（3）--什么是语音识别技术？

AI 看唇语，在嘈杂场景的语音识别准确率高达75%

AI 看唇语，在嘈杂场景的语音识别准确率高达75%

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

语音识别技术在多语言环境中的挑战与突破

Alexa实时对话翻译技术解析

谷歌助手超进化：可以同时识别两种语言了，AI空耳再无国界

动态 | 百度发布 Deep Speech 3，不同应用场景下轻松部署高精度语音识别模型

绝佳的ASR学习方案：这是一套开源的中文语音识别系统

现在的语音识别技术可能存在的问题

听懂未来：AI语音识别技术的进步与实战

【python的魅力】：教你如何用几行代码实现文本语音识别

Alexa语音识别新技术亮相国际会议

语音识别基础学习与录音笔实时转写测试

业界 | 谷歌用新的语音数据扩增技术大幅提升语音识别准确率

业界 | 谷歌用新的语音数据扩增技术大幅提升语音识别准确率

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐