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

做语音识别的公司

是专注于开发和提供语音识别技术和服务的企业。语音识别是一种将人类语音转换为可理解的文本或命令的技术,它在许多领域都有广泛的应用,包括智能助理、语音控制、语音翻译、语音搜索等。

语音识别的公司通常会提供以下方面的服务和产品:

  1. 语音识别技术:这是核心的技术,用于将语音信号转换为文本或命令。公司会不断研发和改进语音识别算法和模型,以提高识别准确率和性能。
  2. 语音识别API和SDK:为开发者提供的软件开发工具包,使他们能够在自己的应用程序中集成语音识别功能。这些工具包通常提供了简单易用的接口和文档,以便开发者能够快速集成和使用语音识别功能。
  3. 语音识别平台:提供在线的语音识别服务,用户可以通过API调用来实现语音识别功能。这些平台通常具有高可用性、可扩展性和稳定性,能够处理大量的语音输入请求。
  4. 语音识别应用:开发和提供基于语音识别技术的应用程序,如智能助理、语音翻译、语音搜索等。这些应用通常会结合其他技术,如自然语言处理、机器学习等,以提供更丰富和智能的功能。
  5. 语音数据集和模型训练:语音识别公司通常会收集和整理大量的语音数据,并使用这些数据来训练和改进语音识别模型。他们可能会提供语音数据集和模型训练服务,以帮助其他企业或开发者进行定制化的语音识别模型训练。

腾讯云是国内领先的云计算服务提供商之一,他们提供了丰富的云计算产品和服务。在语音识别领域,腾讯云提供了语音识别API、语音识别平台、语音识别应用等相关产品和服务。您可以通过访问腾讯云的官方网站(https://cloud.tencent.com/)了解更多关于腾讯云语音识别产品的详细信息。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

什么是语音别的语音搜索?

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别的语音搜索。...图片语音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。语音识别语音识别是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。

3.8K00

什么是语音别的语音助手?

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别的语音助手。...图片 语音别的基本原理 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 语音识别是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。

3.8K00
  • 语音别的相关知识

    其中,孤立词识别 的任务是识别事先已知的孤立的词,如“开机”、“关机”等;连续语音别的任务则是识别任意的连续语音,如一个句子或一段话;连续语音流中的关键词检测针对的是连续语音,但它并不识别全部文字,而只是检测已知的若干关键词在何处出现... 别 方 法 语音识别方法主要是模式匹配法。在训练阶段,用户将词汇表中的每一词依次说一遍,并且将其特征矢量作为模板存入模板库。...5、上下文相关联判断识别 人类聊天容易基于上下文判断。机器目前很难做到。 和自然语言识别的区别 语音识别是自然语言识别的一个方向。...狭义的“自然语言处理”是指处理及理解文本,简单的理解就是:语音别的结果成了自然语言处理的原材料来源之一,自然语言处理的结果又成了语音生成的原材料。 它是区别指令式语音而命名,其基本原理都是一致。...自然语音识别亮点是自然语言理解功能,即用户可以按照个人的语言习惯,用自己惯用的语气、惯用的词,将需要被识别的语音任务说出来即可。

    1.6K11

    用于语音别的数据增强

    来自 Unsplash 的摄影:Edward Ma 语音别的目标是把语音转换成文本,这项技术在我们生活中应用很广泛。...比如说谷歌语音助手和亚马逊的 Alexa ,就是把我们的声音作为输入然后转换成文本,来理解我们的意图。 语音识别和其他NLP问题一样,面临的核心挑战之一是缺少足够的训练数据。...Google AI Resident 团队通过几种数据增强的方式来解决这个问题。...本文将会讨论关于 SpecAugment:一种应用于自动语音别的简单的数据增强方法(Park et al.,2019),将涵盖以下几个方面: 数据 结构 实验 数据 为了处理数据,波形音频转换成声谱图...数据扩充的传统方式通常是应用在波形上的,Park 等人则是直接应用在声谱图上。 ? 波形音频到声谱图(Google Brain) 对于一个声谱图,你可以把它看成一个横轴是时间,纵轴是频率的图像。

    2.4K30

    想做语音别的你,真的了解语音吗?

    所以,语音研究的意义在于语音本身所传递的意义是什么,以及语音为什么能够传递意义。 声音有很多,每时每刻每次的振动都能产生声音,可是有意义的声音实在不多。...语音是新一代人机交互方式,语音识别是实现这一方式的关键环节,也是实现人工智能的基本步骤之一。 想要了解更多语音识别基本法方面的内容,可以阅读《语音识别基本法:Kaldi实践与探索》一书!...▊《语音识别基本法:Kaldi实践与探索》 汤志远 等 著 清华语音团队打造! 全彩印刷,图文并茂! 语音技术全景图速览!...本书结合当下广泛使用的 Kaldi 工具,对语音别的基本概念和流程进行了全方位的讲解,包括 GMM-HMM、DNN-HMM、端对端等常用结构,并探讨了语音识别在实际应用中的问题,包括说话人自适应、环境鲁棒性...、小语种语音识别、关键词识别与嵌入式应用等方面,也对语音技术的相关前沿课题进行了介绍,包括说话人识别、语种识别、语音情绪识别、语音合成等方向,从而为读者构建一个完整的语音技术全景图。

    32730

    什么是语音别的智能客服?

    前言随着人工智能技术的不断发展,语音识别技术越来越成熟,语音技术的应用也越来越广泛。智能客服是其中一个应用领域,它通过语音识别技术,将用户的语音输入转换为文本,并通过自然语言处理技术,解决用户的问题。...本文将详细介绍语音别的智能客服。图片语音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。...特征提取特征提取是指从语音信号中提取出有用的特征,以便更好地进行分类。常用的特征提取方法包括MFCC、PLP和MFSC等。模型训练模型训练是指使用标记的语音信号和对应的文本来训练语音识别模型。...智能客服的基本原理包括语音识别、自然语言处理和机器学习等。语音识别语音识别是智能客服的核心技术之一。语音识别可以将用户的语音输入转换为文本,以便后续的处理。

    79800

    探索腾讯云语音:智能语音别的行业应用与技术展望

    二、腾讯云语音识别腾讯云语音产品,基于业界领先的语音识别(ASR)和语音合成(TTS)技术,为各行业提供从标准化到定制化全方位智能语音服务,更以卓越的性能与极具竞争力的价格赢得了市场的广泛认可。...:结合腾讯云的语音识别和大数据分析能力,对历史语音通信数据进行存储和分析,便于在需要时快速检索和回溯。...:实时语音监控**:利用腾讯的自动语音识别(ASR)技术,实时将驾驶员与调度中心的通信语音转换为文本,确保关键指令和信息的准确记录。...智能语音分析:通过语音分析技术,自动识别语音中的关键词汇和情绪变化,快速识别紧急情况并触发警报系统。...英语和中文混用场景下的测试:测试数据采用的是2023年全国新高考1卷、2卷(答案+录音稿),截取的是前五分钟ENGINE_TYPE = "16k_zh",执行时间为:8.94秒,识别的中文文字与英文均保持一致

    27620

    人工智能 - 语音别的技术原理是什么

    图中,每个小竖条代表一帧,若干帧语音对应一个状态,每三个状态组合成一个音素,若干个音素组合成一个单词。也就是说,只要知道每帧语音对应哪个状态了,语音别的结果也就出来了。 那每帧音素对应哪个状态呢?...获取这一大堆参数的方法叫做“训练”,需要使用巨大数量的语音数据,训练的方法比较繁琐,这里不讲。 但这样有一个问题:每一帧都会得到一个状态号,最后整个语音就会得到一堆乱七八糟的状态号。...假设语音有1000帧,每帧对应1个状态,每3个状态组合成一个音素,那么大概会组合成300个音素,但这段语音其实根本没有这么多音素。如果真这么,得到的状态号可能根本无法组合成音素。...语音别的第一个特点是要识别的语音的内容(比声韵母等)是不定长时序,也就是说,在识别以前你不可能知道当前的 声韵母有多长,这样在构建统计模型输入语音特征的时候无法简单判定到底该输入0.0到0.5秒还是0.2...以上就是我理解的语音别的原理,包括大致的系统构成和基本设计思路。

    2.9K20

    使用ES Suggester对ASR语音别的地址进行纠错

    项目需求/痛点作者所在的团队是世界某500强公司AI中心的语音团队,ASR业务面向整个集团。...在ASR识别中,公司单名,公司地址和居住地址的识别率一直不理想,业务BU多次反馈要求提高,以便于客户语音陈述完地址后,能尽量少的修改所述的地址,提高用户体验。...由于APP在用户陈述完公司单名或地址后,会返回TOP5结果。因此,方案最后为,业务BU在收到ASR的识别结果后,单独调用搜索API,得到TOP5的公司单名或地址,并返回给用户选择。...shingle就是token ngram(词级别的ngram)的意思,这个词来自ES的底层lucene。...这里设置为true,表示都会输出,但是输出增加了collate_match的标记,query匹配的为true,不匹配的为false,方便调试和后续的优先级设计等。

    2.1K50

    公司如何计划?

    这次公司犯的很大一个错误就是只制定了目标,把所有的行动计划都下放到市场部门里。也不是说这样不行,如果各地区的市场总监有好的方案,那确实也能成。但这对各地市场总监的要求就太高了。...更好的做法应该是公司跟各地区一起制定行动计划。 定计划的目的是为了指导公司所有人的行为。不只是明天做什么、下个月做什么,更重要的是今天做什么。 好的计划不是谈理想,而是为了指导现实。...比如100家分公司,那么在不同地区拆解出来就应该是一连串数字。一月份达成多少,二月份达成多少.....甚至更细致到每一天应该达成什么样的进展。最终完成整体目标。...放到开分公司上,那就是原有业务、新客户。这个方案的关键就是复制公司成功的案例。 第三步,根据业务计划,考虑“利润计划” 因为利润= 收入 - 成本费用。...你的企业不一定要全部填好,很多公司想要投融资很难。要根据实际情况调整。

    33510

    微信小程序语音同步智能识别的实现案例

    一、背景 在小程序的一些应用场景中,会有语音转文字的需求。...原有的做法一般是先通过小程序的录音功能录下语音文件,然后再通过调用语音智能识别WebApi(比如百度云AI平台,科大讯飞平台)将语音文件转成文字信息,以上的做法比较繁琐且用户的体验性较差。...为解决此问题,微信直接开放了同声传译的插件,小程序作者可以直接使用该插件进行语音同声传译的开发。此文章将通过前后端整合应用的完整案例完成语音的实时转换,并将语音上传到服务端后台备份。...二、同声传译插件介绍 微信同声传译由微信智聆语音团队、微信翻译团队与公众平台联合推出的同传开放接口,首期开放语音转文字、文本翻译、语音合成接口,为开发者赋能。...this.initRecord(); }, ... /** * 初始化语音识别回调 * 绑定语音播放开始事件 */ initRecord: function

    3.1K41

    语音别的前沿论文,看我们推荐的这4篇

    关注文章公众号 回复"语音识别"获取本主题精选论文 近年来智能语音进入了快速增长期,语音识别作为语音领域的重要分支获得了广泛的关注,如何提高声学建模能力和如何进行端到端的联合优化是语音识别领域中的重要课题...由SFFAI18分享嘉宾白烨同学为大家精选出来的关于语音关键词检索方面的论文以及田正坤同学为大家精选出来的关于利用RNN-Transducer进行端到端声学建模的论文,将带你了解语音识别基本方向。...推荐理由:语音检索(Keyword Search, or Spoken Term Detection)中,如何将语音别的结果建立倒排索引,快速定位到关键词发生的位置,是语音检索中重要问题。...基于加权有限状态转换器的时间因子自动机方法,因为其计算高效(检索时线性复杂度),准确,框架优雅,已经成为了语音检索中的标准方法。在流行的开源语音工具包Kaldi中也已经集成了这一方法。 ?...推荐理由:这是百度硅谷实验室的一篇文章,比较了CTC、RNN-Transducer以及Attention模型在原理以及实验性能上的差异,对于想利用端到端模型进行语音识别建模的同学,具有很好的指导意义。

    1.2K20

    依图语音了!识别精度创中文语音识别新高点

    依图首席创新官吕昊博士 “语音一直以来都是依图关注的课题。作为对人工智能有着深入理解和推广应用的公司,我们自然而然进入语音识别领域。”依图首席创新官吕昊博士表示,依图是一家“人工智能公司”。...“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。”...近年来,深度学习的爆发驱动了语音识别技术的高速发展,催生了一大批智能语音创业公司,其中不乏实力强劲的竞争者。...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...一般认为,中文语音别的字错率低于3%时不会影响可读性,而超过15%则毫无可读性。这是语音别的两条红线,在不同场景下,不同算法的表现可能会有很大差异。

    1.7K30

    初创公司BabbleLabs用AI来增强语音

    编译:chux 出品:ATYUN订阅号 总部位于加利福尼亚的创业公司BabbleLabs正致力于提高语音质量,包括准确性和个性化。...该公司最近宣布推出一款新的深度学习产品,该产品依靠端到端的GPU来执行语音增强,降噪以及标准视频或音频的音频和视频处理等任务。...为了推断,该公司在培训过程中使用的是相同的NVIDIA Tesla V100 GPU。神经网络提供了令人印象深刻的结果,使这项技术能够应用于广泛的词汇、口音和语言。 ? 增强声音前 ?...该公司最近发布了一个详细的博客,解释了他们使用GPU和深度学习的原因。...此产品页面提供用于语音增强的Clear cloud API:babblelabs.com/products/clear-cloud/

    1.2K30

    基于PaddlePaddle实现的DeepSpeech2端到端中文语音模型

    语音文件需要放在PaddlePaddle-DeepSpeech/dataset/audio/目录下,例如我们有个wav的文件夹,里面都是语音文件,我们就把这个文件存放在PaddlePaddle-DeepSpeech...每一行数据包含该语音文件的相对路径和该语音文件对应的中文文本,要注意的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。...通过参数--is_long_audio可以指定使用长语音识别方式,这种方式通过VAD分割音频,再对短音频进行识别,拼接结果,最终得到长语音识别结果。...python infer_server.py 打开页面如下: GUI界面部署 通过打开页面,在页面上选择长语音或者短语音进行识别,也支持录音识别,同时播放识别的音频。...:PPASR 基于Pytorch实现的语音识别:MASR

    2.6K10

    云服务器怎么语音合成 语音合成制作难吗

    随着互联网技术的不断提高,语音合成已经被广泛应用到各行各业中,尤其是现在自媒体短视频,很多自媒体人为了给自己节省时间,都会选择语音合成软件来给自己的视频配音。...语音合成的配音不仅没有多余的杂音,而且比人声更加清脆好听。那么云服务器怎么语音合成? 云服务器怎么语音合成 想要利用云服务器来进行语音合成,那就要学会部署服务器的环境配置。...创建前端的界面,然后再经过一系列的测试发布以及部署,就能完成相关的语音合成。如果对此操作有什么不了解的地方,可以询问专业的技术人员,让专业人士手把手教会大家。...语音合成制作难吗 语音合成制作的步骤说难不难,说简单也不简单。如果是小白,在前期使用可能会遇到很多问题,比如如何调整好语调,如何控制好节奏等等。这些在前期的操作中会有些生疏,但多操作几遍就没那么难了。...关于云服务器怎么语音合成的介绍就到这里,如果还有很多对语音合成不懂的地方,可以线上找相关的教程处理。若还是处理不行,那就找专业技术人员进行询问,切忌盲目操作,这样很容易导致一些信息丢失,得不偿失。

    3.3K20
    领券