为此火山语音团队迫切需要研究如何以尽可能低廉的标注成本充分利用大量的无标注数据，提升少量标注数据下的识别效果并落地到实际业务中，所以无监督预训练技术成为视频平台ASR（Automatic Speech...无监督预训练只关注语音表征的学习，需要结合大量纯文本训练的语言模型联合解码才能达到理想效果，和端到端ASR推理引擎不兼容。 无监督预训练开销大、周期长且不稳定。...对此火山语音团队在基于无监督预训练的语音识别技术落地过程中，针对以上三大痛点进行了算法改进和工程优化，形成一套完整易推广的落地方案。...图1 基于无监督预训练的ASR落地流程 具体来说，第一阶段的数据收集，可以通过语种分流、采购等手段收集目标语言的无标注语音、标注语音和纯文本数据。...对此火山语音团队总结道：“为了提高模型预训练在同步梯度场景下的通信效率，我们基于BytePS的分布式训练框架，在通信后端完成了Bucket分组通信优化技术，数据并行效率能取得10%的提升；同时针对模型参数定义顺序与梯度更新顺序不同造成的等待问题
创建自己的项目 1、新建项目 打开 vs2017，点击文件，新建项目，选择 visual C# --> windows 桌面 --> windows 窗体应用，选择自己的项目地址，点击确定 ?...Click(object sender, EventArgs e) { OpenFileDialog fdlg = new OpenFileDialog(); fdlg.Title = "C#...System.IO.Path.GetFileNameWithoutExtension(fdlg.FileName); filePath.Text = System.IO.Path.GetFullPath(fdlg.FileName); } } 开始识别按钮...); voiceResult.Text = Convert.ToString(resultStr); Console.Write(result); } 开始合成按钮 调用 api 中 C#...SDK 的语音合成 api https://ai.baidu.com/docs#/AS... // 开始合成按钮（语音合成功能） private void synthesisButton_Click(
Sherpa-onnx 是一个基于 ONNX 运行时的开源语音处理库，支持多种语音相关任务，包括语音识别、语音合成、说话人识别、语言识别等。...主要特性 多功能支持：sherpa-onnx不仅支持语音识别和语音合成这两大核心功能，还支持说话人识别、语言识别、音频标签、语音活动检测(VAD)和关键词检测等多种语音处理任务。...高性能：基于ONNX运行时，sherpa-onnx能够提供高效的推理性能，适合在各种计算能力的设备上部署。 从实际应用的角度来看，Sherpa-onnx 已经被用于离线语音识别与声纹识别技术的实践。...通过使用 PaddleSpeech 进行声纹识别 embedding 向量提取，并利用 Sherpa-onnx 对预训练的说话人识别模型进行优化和部署，可以显著提高模型的推理速度和性能。...在 C# 中使用 Sherpa-onnx，可以通过 NuGet 包管理器引入依赖，并使用提供的 C# API 进行语音识别等操作。
有效管理和协调不同的AI模型，适用于特定的音频分析任务。 开发人员友好：在构建时考虑了自定义功能，使开发人员能够创建定制的音频解决方案。...EchoSharp.Onnx.SileroVad：使用Silero VAD的语音活动检测组件，准确识别语音段，优化音频处理管道。...EchoSharp.AzureAI.SpeechServices：集成Azure语音服务的组件，支持近实时转录和自定义配置。...总结 EchoSharp 是一个处于早期规划阶段的 C# 音频处理库，目标是为开发者提供本地化语音服务与回声消除功能。...其技术路线整合.NET社区的音频相关开源库，例如NAudio 和其他的预训练模型库，未来或成为 .NET 生态中轻量级实时语音处理的重要工具。
机器之心发布 机器之心编辑部 云从科技语音组提出了一种基于 BART 预训练模型的语义纠错技术方案，它不仅可以对 ASR 数据中常见的拼写错误进行纠正，还可以对一些常识错误、语法错误，甚至一些需要推理的错误进行纠正...近些年来，随着自动语音识别（ASR）技术的发展，识别准确率有了很大的提升。但是，在 ASR 转写结果中，仍然存在一些对人类来说非常明显的错误。我们并不需要听音频，仅通过观察转写的文本便可发现。...对这类错误的纠正往往需要借助一些常识和语法知识，甚至推理的能力。得益于最近无监督预训练语言模型技术的发展，基于纯文本特征的纠错模型可以有效地解决这类问题。...论文链接：https://arxiv.org/abs/2104.05507 引言 文本纠错是一项提升 ASR 识别准确率的重要方法，常见的文本纠错有语法纠错，拼写纠错等。...这里，云从科技语音组提出了一种基于 BART 预训练模型 [1] 的语义纠错（SC）技术方案，它不仅可以对 ASR 数据中常见的拼写错误进行纠正，还可以对一些常识错误、语法错误，甚至一些需要推理的错误进行纠正
生命的定义就是拥有明天。...Sherpa-NCNN是一款基于NCNN框架的端到端语音识别工具，专注于低资源设备上的高效运行。该项目由K2团队开发，旨在为开发者提供轻量级、开源且性能优越的语音识别解决方案。...运行示例 Sherpa-NCNN提供了一些预训练模型，您可以直接使用这些模型测试语音识别功能。 123 ....CTC/Transducer：支持多种端到端语音识别训练方法。 您可以从Sherpa-NCNN模型仓库下载预训练模型。...应用场景 Sherpa-NCNN适用于以下场景： 离线语音识别：在无网络环境下进行语音转录。 嵌入式设备：在资源受限的硬件上运行，例如物联网设备和智能家居。
计算机之后将它们转换成人工语言，如语音识别和/或语音转换文本。在这里我们把数据转换成一个文本形式， NLU过程来理解其中的含义。...HMM：隐马尔可夫模型（NLU示例） 来源：wikipedia 它是一种统计语音识别模型，它可以在预先构建的数学技术的帮助下，将你的语音转换成文本，并试图推断出你所说的语言。...它试图理解你所说的，通过将语音数据分解成一小段特定的时间段，大多数情况下时间是20-20 ms。这些数据集将进一步与预馈语音进行比较，从而进一步解读你在每个语音单位中所说的内容。...Google使用基于NLP的技术来保障你的收件箱清洁、无垃圾邮件。...•语用分析——在此期间，常识性知识被重新定义了，解释了它们的真实意义到底是什么，它涉及到那些需要常识性知识的语言方面。
自然语言处理（NLP） 2.1 NLP的定义与应用 2.2 NLP在ChatGPT中的角色 ChatGPT的技术基础 1....这些任务包括但不限于视觉识别、语音识别、决策制定和自然语言处理。AI的目标是让计算机能够模拟和执行人类的智能行为，从而提高效率和自动化水平。...语音识别：将语音转换为文本，如语音助手中的语音命令识别。 文本生成：生成自然语言文本，如自动写作和对话系统。...GPT模型采用无监督学习的方法，在海量文本数据上进行预训练，然后通过少量标注数据进行微调，从而适应特定任务。...，通过无监督学习在书籍数据上进行预训练，然后在下游任务上进行微调。
，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。...它定义了哪些词能跟在上一个已经识别的词的后面（匹配是一个顺序的处理过程），这样就可以为匹配过程排除一些不可能的单词。...语言模型一般指在匹配搜索时用于字词和路径约束的语言规则，它包括由识别语音命令构成的语法网络或由统计方法构成的语言模型， 语言处理则可以进行语法、 语义分析。...语言建模能够有效的结合汉语语法和语义的知识，描述词之间的内在关系，从而提高识别率，减少搜索范围。语言模型分为三个层次：字典知识，语法知识，句法知识。...对训练文本数据库进行语法、语义分析，经过基于统计模型训练得到语言模型。 （5）语音解码和搜索算法 解码器：即指语音技术中的识别过程。
更前沿模型的探索： 在技术上，将探索更好的端到端模型、预训练模型、无监督训练等技术。...在迁移成本方面，WeNet 提供了模型训练、推理、预训练模型，如果用户想搭建语音系统，在出门问问的平台上下载预训练模型，再用推理的流程把模型给构思起来，整个过程约 10 分钟内就可以操作完，轻松获得专业级别...目前的深度学习依赖大量的语料及标注数据，预训练技术和无监督学习技术是当前语音领域研究的热点和难点。出门问问判断，接下来 3-5 年，预训练技术和无监督学习技术将是发展趋势。...如何使用海量的无监督数据学习，并进行模型的预训练，然后以低成本进行迁移到其他任务上，值得投入更多探索。...在预训练技术上，出门问问很早就开始了语音预训练和自然语言处理 GPT-3 的研究，未来会持续在这块发力。
github 语音识别语料生成工具 从具有音频/字幕的在线视频创建自动语音识别(ASR)语料库 github LitBankNLP数据集 支持自然语言处理和计算人文学科任务的100部带标记英文小说语料.../词典 github 语音情感分析 github masr 中文语音识别，提供预训练模型，高识别率 github 面向语音识别的中文文本规范化 github 语音质量评价指标(MOSNet, BSSEval...，3200个说话人，900小时语音，1300万字 github audio面向语音行为检测 、二值化、说话人识别、自动语音识别、情感识别等任务的音频标注工具 github 深度学习情感文本语音合成 github...经过时间证明的、超好用的开源项目，用于创建复杂的、数据驱动的PDF文档和自定义矢量图形。它是免费的，开源的，用Python编写的。...、开放了对话机器人-知识图谱-语义理解-自然语言处理工具及数据、中文知识图谱：基于百度百科中文页面-抽取三元组信息-构建中文知识图谱、masr: 中文语音识别-提供预训练模型-高识别率、Python音频数据增广库
选自arXiv 作者：Qiantong Xu等 机器之心编译 编辑：魔王 近日，来自 FAIR 的研究者提出结合自训练和无监督预训练执行语音识别任务，证明这两种方法存在互补性，并取得了不错的结果。...自训练和无监督预训练成为使用无标注数据改进语音识别系统的有效方法。但是，我们尚不清楚它们能否学习类似的模式，或者它们能够实现有效结合。...论文链接：https://arxiv.org/pdf/2010.11430.pdf 论文简介 近期，基于标注语音数据的语音识别模型取得了显著进展。...因此，纯监督式的训练对于全球 7000 种语言中的绝大多数是不可行的，因此很多人对如何更好地利用无标注语音数据产生了极大兴趣。...另一类工作是先在无标注语音数据上预训练表征，然后在标注数据上进行微调。 Facebook 这篇论文将自训练和无监督预训练结合起来。
近些年来，随着自动语音识别（ASR）技术的发展，识别准确率有了很大的提升。但是，在ASR转写结果中，仍然存在一些对人类来说非常明显的错误。我们并不需要听音频，仅通过观察转写的文本便可发现。...对这类错误的纠正往往需要借助一些常识和语法知识，甚至推理的能力。 得益于最近无监督预训练语言模型技术的发展，基于纯文本特征的纠错模型可以有效地解决这类问题。...论文链接：https://arxiv.org/abs/2104.05507 1 引言 文本纠错是一项提升ASR识别准确率的重要方法，常见的文本纠错有语法纠错，拼写纠错等。...这里，云从科技语音组提出了一种基于BART预训练模型[1]的语义纠错（SC）技术方案，它不仅可以对ASR数据中常见的拼写错误进行纠正，还可以对一些常识错误、语法错误，甚至一些需要推理的错误进行纠正。...为了对ASR系统识别的错误分布充分采样，我们在构建纠错模型训练数据集时采用了以下几个技巧： 1、使用弱声学模型生成纠错训练数据，这里采用10%的语音数据单独训练一个小的声学模型，用于生成训练数据； 2、
2.2.3 预训练与微调： 预训练和微调是 DeepSeek AI 大模型的核心训练策略。在预训练阶段，模型在大规模无标签数据上进行训练，学习到通用的语言和数据模式。...，在语法正确性、语义合理性和内容丰富度方面都有出色的表现。...五、语音识别与合成领域的关键技术突破： 5.1 语音识别： 5.1.1 应用场景： 语音识别技术广泛应用于智能语音助手、语音交互系统、会议记录等领域。...例如，智能语音助手可以通过语音识别技术理解用户的语音指令，提供相应的服务；在会议记录中，语音识别技术可以将会议中的语音内容实时转换为文字，提高记录效率。...3.多语言语音识别：随着全球化的发展，多语言交流日益频繁。DeepSeek AI 大模型支持多种语言的语音识别，能够适应不同语言的语音特点和语法规则，为跨语言交流提供了便利。
在过去的几年里，深度学习（DL）架构和算法在诸如图像识别和语音处理等领域取得了世人瞩目的进步。...除了支持大量的语言之外，fastText还使用了字符 n 元语法（n-grams）作为特征。...这样使得 fastText 能够避免出现超出词汇量（Out of Vocabulary, OOV）的问题，因为即使是一个非常罕见的单词也可能与一些更为常见的词汇共享某些字符 n 元语法。...比如说，spaCy 是一个非常伟大的自然语言处理框架，它以原生的方式将词嵌入和深度学习模型集成到了命名实体识别和依赖分析（Dependency Parsing）等任务中，并且允许用户更新模型或者使用自定义模型...四、Twitter 上的情感分析 情感评估（SemEval） 2017 BB_twtr 系统 五、一个令人兴奋的摘要生成系统 内部注意力策略 强化学习 优异的结果 六、迈向无监督学习机器翻译的第一步
01、项目简介 AI Dev Gallery集成了来自微软自家和第三方平台（如Hugging Face、GitHub）的预训练AI模型。...4、C#示例代码 5、模型详细介绍 6、删除和管理模型 AI Dev Gallery仍在开发中，计划添加更多示例和功能，以进一步提升体验。...图像识别与分析： 使用 AI 模型识别图像中的对象、场景和活动。 对图像进行分类和标注。 实现图像增强和风格转换。 自然语言处理（NLP）： 文本翻译和语言检测。 情感分析和文本摘要。...音频分析： 语音识别和语音合成。 音乐识别和音频分类。 语音命令和交互式语音响应系统。 视频分析： 视频内容分析，如动作识别和场景变化检测。 实时视频处理和增强。 视频内容的自动标注和分类。...游戏和娱乐： 游戏中的 AI 对手和 NPC（非玩家角色）行为。 交互式故事讲述和动态内容生成。 安全与监控： 人脸识别和生物识别技术。 异常行为检测和安全警报。
1.语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）功能：将用户的语音输入转换为文本。...技术：使用深度学习模型（如RNN、CTC、Transformer）进行语音到文本的转换。支持多语言、多口音的识别。实时处理能力，确保低延迟。...技术：语法纠错：使用预训练语言模型（如BERT、GPT）检测语法错误。语义理解：理解用户意图，确保对话流畅。上下文感知：在多轮对话中保持上下文一致性。...工具与框架：Praat（语音分析工具）Librosa（音频处理库）自定义深度学习模型4.语音合成（Text-to-Speech, TTS）功能：将文本转换为自然流畅的语音，用于AI陪练的语音输出。...情感识别：分析用户语音中的情感（如开心、沮丧），调整AI的回应方式。
（2）句法分析 句法分析的基本任务是确定句子的语法结构或句子中词汇间的依存关系，包括确定语言的语法体系，明确符合语法规则的句子的语法结构以及通过分析语言单位内成分间的依存关系推导句子的句法结构。...将下游任务规范为(M)LM任务是利用预训练语言模型的自然方式。(M)LM可使用无监督数据处理理解和生成任务。另一个可能的统一范式是Matching。...句法分析旨在对输入的文本句子进行分析以得到句子的句法结构。常见的句法分析有依存句法分析和成分句法分析。依存句法分析识别句子中词与词之间的相互依存关系，而成分句法分析识别句子中的层次化短语语法结构。...利用海量无监督数据得到的预训练模型得到有效的语义特征是少量样本快速学习知识的代表性方法，Baldini等使用BERT来对文本关系进行表示，并且提出了Matching the blanks的方法来预训练任务不可知...有人将这种不需要人工标注数据的预训练学习方法称为无监督学习（Unsupervised Learning），其实这并不准确，因为学习的过程仍然是有监督的（Supervised），更准确的叫法应该是自监督学习
他表示，多模态预训练模型被广泛认为是从限定领域的弱人工智能迈向通用人工智能路径的探索。 三模态预训练模型基本原理 自动化所首次提出了视觉-文本-语音三模态预训练模型，实现了三模态间相互转换和生成。...图文音三模态相互转换与生成 自GPT/Bert模型提出后，预训练模型迎来了爆发式发展。多模态预训练模型具有在无监督情况下自动学习不同任务、并快速迁移到不同领域数据的强大能力。...徐波表示，该模型不仅可实现跨模态理解（比如图像识别、语音识别等任务），也能完成跨模态生成（比如从文本生成图像、从图像生成文本、语音生成图像等任务）。...会上，徐波展示了自动化所打造的虚拟人“小初”的人机对话，涉及了不同模态间的互相转换和生成实例，涵盖视频描述、智能问答、图像检索、吟诗作赋、中文续写、双语翻译、语音识别等多个功能。...分别在多模态融合的图像分类、任意两模态的相互检索以及语音识别任务中，与常规全监督方法进行了性能比较，均取得了性能上的显著提升。
其中，每种语言都有9000到18000小时的无标签语音数据。 此外，还包括了共1800小时，16种语言的转录语音数据，以及17300小时，15种目标语言的口译语音数据。...然后，将所有的原始演讲数据进行处理，大致分为以下3类： 共40万小时，23种语言的无标签语音数据 每种语言都有8千到2万多的原始语音数据。...而上表中除了无标签数据，也有转录的语音数据，这也就是第二种： 共1800小时，16种语言的转录语音数据 欧会官方的时间戳虽然可以用来在会议中定义演讲者，但常常会被截断，或混合前后演讲的片段，因此并不完全准确...这时的语音段落平均时长为197秒，再利用语音识别（ASR）系统，将其细分为20秒左右的短片段。...首先，是使用包含了域外语言（out-of-domain out-of-language）的无监督预训练，进行少样本的语音识别： ?
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