语音界大佬、开源语音识别系统 kaldi 的开发者 Dan Povey 被约翰・霍普金斯大学 (JHU) 解雇了。
最近,QQ V7.6.0版本发布,新增视频通话“口吐弹幕”功能,引发网友热议。 寻找最新黑科技与视频通话的契合点,使视频聊天更潮、更互动、更具趣味性是,一直是QQ视频通话探索的方向。这次我们结合实时语
最近自己想接触下语音识别,经过一番了解和摸索,实现了对语音识别API的简单调用,正好写文章记录下。目前搜到的帖子里,有现成的调用百度语音API来对音频文件进行识别的;也有通过谷歌语音服务来实现了实时语音识别的。由于我这谷歌语音一直调用不成功,就将二者结合,简单实现了通过百度语音API来进行实时语音识别。
笔者在前文《Azure AI 服务之文本翻译》中简单介绍了 Azure 认知服务中的文本翻译 API,通过这些简单的 REST API 调用就可以轻松地进行机器翻译。如果能在程序中简单的集成语音转文本
vosk是一个开源语音识别工具,可识别中文,之前介绍过python使用vosk进行中文语音识别,今天记录下FreeSWITCH对接vosk实现实时语音识别。 vosk离线语音识别可参考我之前写的文章:
本文介绍了如何使用腾讯云实时流式语音识别服务实现iOS端SDK接入的方法和步骤。首先介绍了如何获取SDK,然后讲解了SDK的配置和签名获取。最后,通过一个示例展示了如何初始化SDK、开始语音识别和停止语音识别。
2012 年,在深度学习技术的帮助下,语音识别研究有了极大进展,很多产品开始采用这项技术,如谷歌的语音搜索。这也开启了该领域的变革:之后每一年都会出现进一步提高语音识别质量的新架构,如深度神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络、卷积神经网络等等。然而,延迟仍然是重中之重:自动语音助手对请求能够提供快速及时的反应,会让人感觉更有帮助。
图源:unsplash 来源 | 雷克世界(公众号ID:raicworld) 编译 | 嗯~是阿童木呀、EVA 导语:在本文中,我们描述了Google最新发布的一个用于帮助训练和评估关键词识别系统的口语词汇组成的音频数据集。讨论了为什么这个任务是一个有趣的挑战,以及为什么它需要一个专门的,与用于对完整句子进行自动语音识别的传统数据集所不同的数据集。 我们提出了一种对该任务进行可重复、可比较的精确度指标度量方法。描述了数据是如何被收集和验证的,它所包含的内容,以及其以前的版本和属性。通过报告在该数据集上训练的
AI 科技评论按:在近二十年来,尤其是引入深度学习以后,语音识别取得了一系列重大突破,并一步步走向市场并搭载到消费级产品中。然而在用户体验上,「迟钝」可以算得上这些产品最大的槽点之一,这也意味着语音识别的延迟问题已经成为了该领域研究亟待解决的难点。日前,谷歌推出了基于循环神经网络变换器(RNN-T)的全神经元设备端语音识别器,能够很好地解决目前语音识别所存在的延迟难题。谷歌也将这项成果发布在了官方博客上,AI 科技评论进行编译如下。
域名作为互联网上的“门牌号”,如果只能“写”而不能“读”的话,在现今电子设备智能化便携化的趋势下将极其不便。人工智能有两大基础:语音和视觉,智能音箱之所以取代电视机顶盒和路由器成为智能家居的入口,就是因为把握住智能语音这个基础点,倘若域名也能通过语音输入,将极大地推动细小的便携性智能设备(例如手机、手表、VR和AR等)对于互联网应用的语音接入。“语音域名”既要兼容传统域名的同时,又要创新式地开启互联网应用语音交互这一特性,这样,“语音域名”既能通过语音输入来访问互联网应用,也能让人类通过眼睛来轻易辨认以便记忆和认证。
智能化浪潮席卷全球,智能音箱则成巨头标配智能单品之一,特别在亚马逊Amazon Echo率先取得成功,让智能音箱成为当下最热门的智能硬件,从美国的谷歌和苹果等巨头相继推出自家音箱,到国内BAT、科大讯飞、京东、小米等大型玩家参与,还有出门问问、喜马拉雅等中小玩家,国内局面可以用百箱大战来形容,但与该热度形成鲜明对比的是智能音箱的价格,甚至不足100元都能买到。这里到底是为什么?
这次出手的,又是谷歌 AI 团队。刚刚,他们为旗下的一款手机输入法 Gboard (不要跟谷歌拼音输入法搞混了啊~)上线了新功能:离线语音识别。目前这一新功能,只能在其自家的产品 Pixel 系列手机上使用。
第三届NVIDIA Sky Hackathon硝烟未尽,又将迎来第四届NVIDIA Sky Hackathon的比赛,这也将是NVIDIA 2021年开年的第一场线上比赛。NVIDIA作为活动的主办方,在第三届大赛结束之后,就已经开始积极地准备本届大赛的比赛内容。
ASR 作为机器学习的基础应用之一,已成为众多业务支撑的基础能力,在录音质检、音频字幕、会议转写、语音输入等场景中发挥越来越大的作用。腾讯云 ASR 作为业界领先的语音识别服务提供商,为开发者提供语音转文字服务的最佳体验,具备识别准确率高、接入便捷、性能稳定等特点。 基于腾讯的多个 AI 实验室的模型赋能,腾讯云 ASR 团队接入和开发了多种类型识别服务,如一句话识别、录音识别、实时语音识别等,业务覆盖通用、金融、医疗、游戏等多种场景。此外,工程方面,团队在整体系统的复用性、接口性能、服务稳定性上也做了大量
智能语音在近年一直是个很火的话题,商业应用也在不断增加,在10月10号的深蓝&大咖面对面活动中,我们邀请到了语音界大佬陈果果博士,针对目前语音领域问题进行分享与探讨。
ASR 作为机器学习的基础应用之一,已成为众多业务支撑的基础能力,在录音质检、音频字幕、会议转写、语音输入等场景中发挥越来越大的作用。腾讯云 ASR 作为业界领先的语音识别服务提供商,为开发者提供语音转文字服务的最佳体验,具备识别准确率高、接入便捷、性能稳定等特点。
在波士顿的Re-Work深度学习峰会上,高通公司的人工智能研究员Chris Lott介绍了他的团队在新的语音识别程序方面的工作。
腾讯云AI团队联合腾讯优图、AILab、微信智聆、微信智言等实验室,帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案,助力各行各业的数字化和智能化转型。 6月腾讯云神图、语音识别、NLP、语音合成更新全新功能;语音识别优化了核心性能。 腾讯云神图·人体分析 人体关键点识别服务发布,可识别出图片中的人体,并输出14个关键点位置。 人体属性识别服务发布,可以识别图片中人体的年龄、性别、朝向、是否有包、着装等,可有效降低视频搜索成本。 人体分析官网demo已上线,用户可以在官网直观体验人体分析产品功能、效果。 语
对于语音识别初学者来说,通过简单案例快速上手,不仅能够快速了解语音识别等实际应用模式,对枯燥无味的学习中提升兴趣值也大有帮助。百度语音提供了语音识别、语音合成和语音唤醒等产品的SDK免费资源,是面向广大开发者永久免费的开放语音技术平台,且简单易用,可以作为学习之余练手的好去处。
高通公司人工智能研究人员表示,该公司正在研制用于智能终端的语音识别系统,通过综合采用循环神经网络和卷积神经网络,该系统语音识别准确率可达95%。
以下为演讲实录: 吴恩达:谢谢,大家好,人工智能已经在世界有很大的影响力,百度是引领人工智能发展的公司之一,今天我想跟大家分享一些我们正在做的先进技术,我也希望未来我们能把这些技术开放给我们的合作伙伴。 从李彦宏讲的一席话里我们看到语音识别重要性,百度和北京团队一起正在研究新一代的语音识别技术,让我为大家演示一下。这是一段用户手机的录音,请大家仔细听听,你能听出他在讲什么吗。来。现在请大家闭上眼睛再听一次他到底在讲什么。有时候由于噪音、口音等等,很难听清楚电话那边的人在说什么,我们把这段语音放给我们
语音识别,也称为自动语言识别(Automatic Language Identification, ALI),是自然语言处理(NLP)领域的一个重要研究方向。它旨在让计算机能够自动地识别出给定文本所属的语言种类。这一技术对于跨语言交流、多语言信息处理、机器翻译等方面具有广泛的应用价值。
明星机器人初创公司 Figure,携手 OpenAI 发布令人震撼的全新机器人演示。短短几周内,自 3 月 1 日宣布获得 OpenAI 等巨头投资后,Figure 迅速融合了 OpenAI 的前沿多模态大模型技术。这一突破让我萌生了一个大胆想法——自制一个由大模型加持的玩具,姑且叫他 Figure 3000 吧。
深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点,产生了广泛的应用。DNN具有深层结构、数千万参数需要学习,导致训练非常耗时。GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练。DNN的单机多GPU数据并行框架是腾讯深度学习平台的一部分,腾讯深度学习平台技术团队实现了数据并行技术加速DNN训练,提供公用算法简化实验过程。对微信语音识别应用,在模型收敛速度和模型性能上都取得了有效提升——相比单GPU 4.6倍加速比,数十亿样本的训练数天收敛,测试集字错率
识别延迟一直是设备端语音识别技术需要解决的重大问题,谷歌手机今天更新了手机端的语音识别技术——Gboard,重磅推出了一款端到端、全神经、基于设备的语音识别器,支持Gboard中的语音输入。通过谷歌最新的(RNN-T)技术训练的模型,该模型精度超过CTC,并且只有80M,可直接在设备上运行。
微信今日正式上线智能开放平台。语音识别和图像识别成为首批开放给第三方应用开发者的智能识别技术。 通过调用相关技术接口,第三方应用也可以实现微信中已有的语音转文字、图片扫描等功能。 微信模式识别中心团队向腾讯科技介绍,麦克风、摄像头等传感设备让人和机器的交互更加便利。但语音和图像识别的技术门槛还相对较高,如果微信能把已有的技术储备开放给开发者,将能帮助更多应用减少技术投入成本。 语音识别技术主要体现在语音输入,可直接将用户的语音转化成对应的文字。用户不需要依靠键盘就能完成文字输入或者用语音进行功能操作。
李先刚:我目前任职于滴滴出行AI Labs首席算法工程师,负责滴滴语音相关的技术和应用,关注的领域包括语音相关前沿算法(包括语音识别、说话人识别和自然语言处理等)和他们的产业应用(尤其是在出行场景中的应用)。
上个月,Microsoft宣布,其与Slack,Facebook Workplace以及Google的Hangouts Chat的竞争对手Teams的每日活跃用户已超过4400万。这一里程碑却掩盖了其“稍后”发布的一些新功能。大部分功能都很简单明了:举手功能表明你有话要说;离线和低带宽支持,即使在网络连接不畅或没有网络情况下,也能阅读聊天消息并回复;以及将聊天弹出到一个单独窗口。其中还有一项实时噪声抑制功能吸引了大家眼球 - Microsoft演示AI如何在通话过程中减少让人分心的背景噪声。
本文是腾讯深度学习系列文章的第二篇,聚焦于腾讯深度学习平台Mariana中深度神经网络DNN的多GPU数据并行框架。 深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点[1][2],产生了广泛的应用。DNN具有深层结构、数千万参数需要学习,导致训练非常耗时。GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练。DNN的单机多GPU数据并行框架是Mariana的一部分,Mariana技术团队实现了数据并行技术加速DNN训练,提供公用算法简化实验过程。对微信
其中,声学模型主要描述发音模型下特征的似然概率,语言模型主要描述词间的连接概率;发音词典主要是完成词和音之间的转换。 接下来,将针对语音识别流程中的各个部分展开介绍。
随着智能家电、穿戴设备、智能机器人等产物的出现和普及,人工智能技术已经进入到生活的各个领域,引发越来越多的关注。那么,人工智能目前都应用在哪些领域,运用了怎样的技术原理呢?
引言:深度学习是近年机器学习领域的重大突破,有着广泛的应用前景。随着Google公开Google Brain计划,业界对深度学习的热情高涨。腾讯在深度学习领域持续投入,获得了实际落地的产出。我们准备了四篇文章,阐述深度学习的原理和在腾讯的实践,介绍腾讯深度学习平台Mariana,本文为第一篇。 深度学习(Deep Learning)是近年来机器学习领域的热点,在语音识别、图像识别等领域均取得了突破性进展。腾讯提供广泛的互联网服务,在2014年第一季度,即拥有3.96亿月活跃用户的微信,8.48亿月活跃用户的
自动语音识别技术在十多年之前还难登大雅之堂,但现在它正成为人们和主要计算设备之间进行交互的主要手段。 据麻省理工学院报道,该院的研究人员已成功开发出了自动语音识别的低功耗专用芯片。通常人们在手机上启用一次语音识别软件需要消耗1瓦左右的电量,而这款新芯片只需消耗0.2到10毫瓦的电量;当然,具体的能耗大小和需要识别的单词数量有关。 在实际应用中,这可能意味着节约90%到99%的电量,从而使得语音控制可应用到相对简单的电子设备中;包括电容量有限而需要从其所处环境中吸取能量的设备,以及几个月才进行电池充电的设备。
行业增长放缓,技术价值被严重低估和浪费,如何实现个人技术价值最大化?本文我将带着这个疑问给大家讲解以下几点,旨在帮助您将深入掌握副业(创业)项目开发的完整流程,并学习多种高效的运营方案。通过全面学习整套副业(创业)项目开发与运营的核心技能,您将拥有实现创意转化的强大能力。
引言:深度学习是近年机器学习领域的重大突破,有着广泛的应用前景。随着Google公开Google Brain计划,业界对深度学习的热情高涨。百度成立深度学习研究院,腾讯也启动了深度学习的研究。腾讯在深度学习领域持续投入,获得了实际落地的产出。本文是腾讯深度学习系列文章的第一篇。我们准备了四篇文章,阐述深度学习的原理和在腾讯的实践。 2014年6月22日,腾讯深度学习平台(Tencent Deep Learning Platform)于国际机器学习领域顶级会议ICML2014上首次公开亮相,揭秘了腾讯深度学习
刚结束了腾讯云BI的体验活动,在文章提到了SaSS、PaSS的概念,腾讯云BI是一个SaSS,而今天要写的腾讯云语音识别就是一个PaSS,平台即服务,用户只需要调用接口就能实现语音识别的功能,而语音识别所需要的算法、计算资源都是PaSS来分配。
开会是工作中经常做的一件事情,会议记录是一件让人烦恼的事情。听不清,记不住是时有发生的,很多人也对此很苦恼,如果说要想会议达到一个比较好的效果,那不妨用腾讯云AI语音识别打造一个小帮手,对会议录音进行识别,用cv大法来写会议纪要。
---- 新智元报道 编辑:桃子 【新智元导读】3人团队如何用AI改变语音市场? 三人打下的专注语音技术独角兽,如今又成功融资了。 前段时间,美国音频API平台AssemblyAI完成了3000万美元的B轮融资。 这是一个可以自动将音频和视频文件以及实时音频流转换为文本的平台。 AssemblyAI的创始人兼首席执行官Dylan Fox表示, 「我们正在构建用于定制化语音识别的API,开发人员可以用我们的API 将语音转录成文字或者创建自己的语音接口,而且他们不需要做任何数据上的挖掘和训练,我们
前言:本文作者@焦糖玛奇朵,是我们“AI产品经理大本营”早期成员,下面是她分享的第1篇文章,欢迎更多有兴趣“主动输出”的朋友们一起加入、共同进步:) 📷 音频由公众号“闪电配音”提供 媒体和AI巨头们乐于给大众描绘一幅幅精彩的未来生活蓝图:人工智能可以化身为你的爱车,在沙漠、森林或小巷中风驰电掣;可以是智慧公正的交警,控制红绿灯、缓解交通的拥挤;还可以是给人以贴心照顾的小助理,熟悉你生活中的每一处小怪癖。 在看到这些美妙的畅想之后,作为一个严谨认真的AI产品经理,我不禁想去探索上述美好未来的实现路径;今天,
通常,语音识别的深度学习方法依靠强大的远程服务器进行大量处理。但是,滑铁卢大学和创业公司DarwinAI的研究人员声称已经开创了一种设计语音识别网络的策略,该策略不仅能够达到最先进的精度,而且能够生成足够强大的模型,以便在低端智能手机上运行。
语音活动检测(Voice Activity Detection, VAD)用于检测出语音信号的起始位置,分离出语音段和非语音(静音或噪声)段。VAD算法大致分为三类:基于阈值的VAD、基于分类器的VAD和基于模型的VAD。
原文:Building a Speech-to-Text App Using Speech Framework in iOS 10
选自Awni 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、路雪 深度学习应用到语音识别领域之后,词错率有了显著降低。但是语音识别并未达到人类水平,仍然存在多个亟待解决的问题。本文从口音、噪声、多说话人、语境、部署等多个方面介绍了语音识别中尚未解决的问题。 深度学习被应用在语音识别领域之后,词错率有了显著地降低。然而,尽管你已经读到了很多这类的论文,但是我们仍然没有实现人类水平的语音识别。语音识别器有很多失效的模式。认识到这些问题并且采取措施去解决它们则是语音识别能够取得进步的关键。这是把自动语音识别(
随着互联网时代的进步,智能产品逐渐配备了更加多元化的功能应用、更加丰富的内容资源,用户在使用语音相关的功能时,越来越多的需求需要向智能产品用户提供更便捷的操作体验,语音转换成文本,语音识别是人工智能领域极为重要的前沿技术,实现快速、高效、准确的语音识别及控制,实现智能行业内全新的便捷操作模式。
服务器接收到文件并进行语音识别,使用的是微软语音,只支持 PCM 数据源的 WAV 格式。
腾讯云AI业务架构师王之捷分享了腾讯云在人工智能、尤其在智能云方面的最新进展,以及如何将这些能力应用到工作当中。 [1506418627111_7828_1506418622224.png] 王之捷表示,不断增强的计算能力、日益积累的海量数据,和先进的模型算法作为三大基石支撑并促进了人工智能的发展。 在计算能力方面,腾讯云拥有强大的基础设施,这主要得益于腾云遍布国内的服务器,使得腾讯云能够在大范围使用GPU,同时输出,并且能够在全球34个国家和地区能够接触到;在海量数据方面,依托QQ、微信10亿级别的用户
智能语音技术已经在生活中随处可见,常见的智能应用助手、语音播报、近年来火热的虚拟数字人,这些都有着智能语音技术的身影。智能语音是由语音识别,语音合成,自然语言处理等诸多技术组成的综合型技术,对开发者要求高,一直是企业应用的难点。
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