AI如何拯救你的口语发音？ 作为AI语音识别技术，智聆口语评测是由腾讯云团队基于微信“智聆”的技术与应用基础，创新算法研发而成的语音评测产品。...以“绘本跟读”为例，针对学习内容匹配有不同的动漫图画，不需要家长在旁边逐字讲解，孩子自己就能根据绘画内容理解大义； “视频模仿”则是截取孩子感兴趣的动画片段，通过为角色配音跟读句子的方式，帮助孩子模仿学习标准发音...“AI老师”专业评测——口语评测 单词读不准、句子不会读、语音语调听起来别扭......想要学好英语，除了多读多练之外，还需要自测自查，随时了解自己的发音问题。...AI口语“砖家” 智聆口语评测的语音评测打分结果与专家打分拟合度95% 以上，就如同把一位真人口语专家请到家中，随时随地陪你开练，给你不标准的地方“拍砖”，促进口语提升。...多种学习姿势 单词、句子、段落、自由说、情景对话五种评测模式，可以充分满足不同口语基础人群的评测需求。
Anumanchipalli等人开发出一种方法，该方法使用深度学习方法从大脑信号中生成口语句子。 研究人员与五名接受颅内监测的志愿者进行了合作，作为癫痫治疗的一部分，电极被用于监测大脑活动。...为了重建语音，Anumanchipalli等人并没有将大脑信号直接转换成音频信号，而是使用了一种两阶段解码方法，他们首先将神经信号转换成声道发音器官的运动表示，然后将解码后的动作转换为口语句子(图1)。...第二个解码步骤将这些估计的运动转换成合成语音。Anumanchipalli及其同事的两步解码方法所产生的口语句子的失真明显小于直接译码方法。...与重构误差或以前使用的自动可理解度测量不同，这种方法直接测量对人类听众的语音可理解度，而不需要与原始的口语进行比较。...那些不能再产生语音相关动作的人是否能够使用语音合成BCI是未来研究的一个问题。
加州大学旧金山分校的神经外科教授 Edward Chang 与同事在此次发表的论文《口语语句神经解码的语音合成》中，提出其创建的脑机接口能将人讲话时产生的神经信号解码，并合成为语音。...为分析合成语音对真实语音的重现准确度，研究人员将原始语音与合成语音的声波特征作了比较，发现神经网络解码的语音，相当完整地重现了患者所述原始语句中的单个音素，以及音素间的自然连接和停顿。 ?...此外，研究人员还测试了解码器对于不出声说话的语音合成能力。测试者先说出一个句子，然后默念同一个句子（有动作，但不出声）。结果显示，解码器对默念动作合成的语音频谱与同一句子的有声频谱是相似的。...口语句子神经解码的语音合成演示 里程碑：挑战与期待并存 「这项研究首次表明，我们可以根据个人的大脑活动生成完整的口语句子，」Edward Chang 说，「这令人振奋。...当然，要真正地百分百实现语音合成的脑机接口语音交互，依然存在很多挑战，比如患者是否能接受侵入式手术安装电极、实验中的脑电波是否与真实患者的脑电波相同等等。
【新智元导读】Nature发表华裔作者论文：通过解码大脑活动提升语音的清晰度，使用深度学习方法直接从大脑信号中产生口语句子，达到150个单词，接近正常人水平。 大脑活动能够解码成语音了。...实验要求参与者背诵几百个句子，电极会记录运动皮层中神经元的放电模式。研究人员将这些模式与患者在自然说话时嘴唇，舌头，喉部和下颌的微小运动联系起来。然后将这些动作翻译成口语化的句子。 ?...为了重建话语，Anumanchipalli等人不是将大脑信号直接转换为音频信号，而是使用一种两级解码的方法。他们首先将神经信号转换为声道发音器官运动的表示，然后将解码的运动转换为口语句子，如图1所示。...第二个解码步骤将这些估计的动作转换成合成语音。Anumanchipalli和他的同事的两步解码方法产生的口语句子的失真率明显低于直接解码方法获得的句子。 ?...无法产生语音相关动作的个体是否能够使用语音合成脑机接口是未来研究的一个问题。 ?
他能够与Ann试图说话时大脑发出的信号相匹配，并将这些信号转换成她的化身面部动作。 包括下巴张开和闭合、嘴唇撅起和抿紧、舌头上翘和下垂，以及快乐、悲伤和惊讶的面部动作。...音素以与字母形成书面单词相同的方式形成口语。例如，「Hello」包含四个音素：「HH」、「AH」、「L」和「OW」。 使用这种方法，计算机只需要学习39个音素，就可以破译英语中的任何单词。...Ann与团队合作训练AI算法，以识别与音素相关的大脑信号（音素是形成口语的语音亚单元） 研究人员在Ann的大脑皮层上植入了一个有253个通道的高密度ECoG阵列，特别是覆盖了与语言有关的大脑皮层区域，包括...为了研究如何从大脑信号中解码语言，研究人员让Ann在看到屏幕上的句子后尝试无声地说出这个句子，即做出发音的动作。...除了伴随合成语音的发音动作外，完整的头像脑机接口还应该能够显示与语音无关的口面动作和表达情感的动作。 为此，研究者收集了参与者在执行额外两项任务时的神经数据，一是发音动作任务，二是情感表达任务。
我们印象里的语音识别任务，是存在「用户就是上帝」的准则的：用户说话会带着天南地北的口音，所以开发语音输入法的团队要收集大量方言数据让模型「见多识广」；用户总是离着麦克风很远就开始发号施令，所以开发智能音箱的团队要布置麦克风阵列来解决...我带着雅思口语 8 分的自信试用了「句子跟读」功能，被算法轻松抓出了三处心服口服的错误： 开头的升降调错误，来自我「词汇量不足情绪来凑」的习惯性夸张语调。...口语测评背后的神经网络和机器听写、智能音箱无异，都是基于 lstm RNN 的语音识别模型。...语法并不是一篇作文的全部，比语法更重要的是逻辑与表达。...他们仍然在有条不紊地迭代着已经成熟的语音测评系统，升级着日渐成熟的写作批改系统，然后计划着更多： 「除了测评类，我们也关注深度知识追踪（deep knowledge tracing）在自适应学习（adaptive
Anumanchipalli说:“声道的运动和发出的声音之间的关系很复杂。”“我们认为，如果大脑中的这些语言中枢编码的是动作而不是声音，那么我们应该在解码这些信号时尝试这样做。”...上图展示了由神经解码的口语句子合成语音的过程。 a.神经解码过程从高密度皮层活动中提取相关信号特征。 b.一个bLSTM神经网络从ECoG信号解码运动学表示。...f.由与e段同时记录的脑信号合成的语音谱图(重复5次，结果相似)。计算原始音频和解码音频之间的每个句子的MCD。使用五重交叉验证来寻找一致的译码。 ?...不过，与目前可用的准确性相比，我们在此处产生的准确性水平将是实时通信方面的惊人改进。” ? Chartier认为：“想要完美地模仿口语，我们还有很长的路要走。”...尽管如此，与目前可用的实时通信相比，我们在这里生成语音的准确性水平的进步也是非常惊人的。
在这项横断面研究中，作者分析了被诊断为nfvPPA的单语英语(nfvPPA- e)和意大利语(nfvPPA- i)的相关语音样本，并将其与年龄、性别和微精神状态考试分数进行了匹配。...所有患者和两组年龄匹配的健康对照组均接受了MRI扫描，扫描序列为3D T1加权序列。比较了两组患者的语音测量和其他认知特征的差异。并且以脑灰质体积为指标，比较了各组与对照组的MRI指标的差异。...作者也报告了疾病持续时间，但与之不匹配，因为第一症状的识别，特别是微妙的语言障碍，是高度主观的，可能受到各国教育水平和文化社会背景的影响。...为了评估口语语音样本，记录患者的语音样本，同时患者描述WAB的野餐图片子测试的图像。 表1原发进行性失语症和健康对照患者的人口统计学，临床和语言特征 ?...表3基于体素的形态学分析 ? 作者观察到，与英语口语患者相比，NFVPPA-I通过限制句子中的单词数量，即使在控制了教育水平之后，也显示出语言产生的复杂性的降低。 ?
画外闲聊音：我们自己聊天的声音是能够接收的。 人：它挺聪明的，应该不会乱搭话。 人：收藏这首歌。 已添加到我的收藏。 人：声音调大一点，换一首许嵩版的。 许嵩好听的《燕归巢》送给你。...总结一下，全双工交互的实现，涉及到的技术链条相对比较长，从声学、语音到NLP，涉及到算法与架构，需要各个模块的配合，才能达到相对比较好的体验。...规则系统主要解决三类query，一类是数量较少相对集中的头部的query，，这一类query通过文本精确匹配的方式能很好地解决。第二类是一些有特定模式的query，可以去做正则的匹配。...第二个条件是句子的混乱度，它表征了一个句子符合语法的程度，如果一个句子的混合度非常高，我们认为它可能是一些无效的query，这时候就不会做判不停。第三个条件是字数。 ?...A:这个与技能关系不太大。我们不是针对技能去处理的，采用的方案与业务不是太绑定的。 Q:全双工场景下对NLU有特殊要求吗？ A:没特殊的要求。 Q:语音向量加入拒识，架构有没有调整？
有报告将这种应用描述为：“将智能对话系统加载在服务场景的对话机器人中，以文本、语音和多模态数字人等产品形式与终端用户交互，应用在客户服务、元宇宙、智能决策、泛交互等服务场景。”...1 对话式 AI 中语音对话的三大技术壁垒 口语不流利问题 相较于在线机器人，语音对话系统会出现一个特有现象：口语化的表述，通常是不流利的。...前段时间，谷歌在 I/O 大会上宣布将 AI 语音助手 Google Assistant 进行全面升级：在开放式处理方面进一步优化了神经网络模型，使其甚至可以理解非连续的、比较口语化的句子。...口语不流利——序列标注 在语音识别的训练过程中，输入的原始框就含有很多不流畅的句子，随后对每个字进行标注分类，并决定这个字保留还是去除。...即采用序列标注模型对句子中的每个字进行分类，从而识别句子中需要删除的冗余成分，达到口语顺滑的目的。
而微信智聆则是微信AI团队基于深度学习理论自研的语音识别技术，目前微信智聆也已扩展到多个应用场景，比如联合腾讯翻译君推出会场同传服务，联合腾讯云推出电话客服质检服务、音频关键字检索服务、英文口语发音评估服务和面向远场环境的智能硬件语音平台小微...其思想是用翻译结果中连续出现的N 元组( n 个单词／ 字或标点) 与参考译文中出 现的N 元组进行比较，计算完全匹配的N 元组的个数与翻译结果中N 元组的总个数的比例。...例如口语中存在大量的代词，人类口语比较容易理解，但AI不能结合上下文，如果缺乏背景知识，就难以区分指代对象，导致翻译结果偏离原意。 3、没有明确的句子边界。...口语中没有标点符号来标志句子，也基本没有传统意义上的句子，缺少了必要的声调和停顿，很容易造成句子的歧义。 4、非正式语体材料多。...要应付这些复杂情况，AI需要大量补充口语化语料，并且需要改变直译方式，(目前智能翻译针对口语词汇与口语表达多采取直译)，让机器翻译真正智能起来。
由微信智聆语音团队研发的智聆口语评测小程序插件，能够对学习者的发音进行自动评测打分，检测发音中存在的错误。...现在开源完全基于智聆口语测评插件实现的微信智聆口语评测小程序，以进一步降低小程序开发者使用插件的门槛。 ...小程序开发者参考微信智聆口语评测开源实现，只需要调用几个简单API，就可以完成一个评测应用。 插件功能 单词评估 句子评估 下面将展示如何使用插件轻松实现口语评测小程序。...添加插件 在使用前，需要登录官网 设置 → 第三方服务 → 添加插件 搜索 【智聆口语评测】并添加 在需要使用插件的小程序 app.json 中指明需要使用的插件版本等信息 // app.json {...句子模式是针对一句话的发音评估，评测结果更侧重与整体效果，输出结果包括： 单词准确度 句子完整度 流畅度信息 还可以对句子的单词做一些统计处理 例子如图： ?
这个方法分三步走： 扒光：用自然语言处理技术提取小说的文本特征 找规律：从已知小说的所有文本特征中找出与「是否畅销书」强相关的代表特征 归堆：扫描未知小说的代表特征，判断是与畅销书还是非畅销书更相近...同一本小说中叙述和对话的篇幅比例？ 主人公喜欢用什么动作？ 小说相关主题的篇幅占比排序？ 作者更喜欢用「非常」还是「特别」还是「忒」来表程度？ 机器在数数方面比人拿手多了。...上面这句话用的都是常用词，比较好分： 一个 始终 不 被 人 善待 的 人，最 能 识 得 善良 ， 也 最 能 珍视 善良 。...要教机器断句，可以简单粗暴地用几条规则：见到句号、叹号、问号就算一句。这个中文还好，英文就有麻烦了：句号这个点的玩法太多。「Dr. Smith」和「a.s.a.p.」中的点都不是句号。...比如，《芳华》中的那句话被哈工大的系统标注成这样： 一个/m 始终/d 不/d 被/p 人/n 善待/v 的/u 人/n ，/wp 最/d 能/v 识/v 得/u 善良/a，/wp 也/d 最/d 能/
在已有的 mask 估计模型中，基于神经网络 mask 估计方法有较好的性能，但是这种方法由于需要仿真的数据进行训练，因此在真实应用场景下存在着训练与测试不匹配的问题。...我们提出的方法在 CHIME-4 数据集上进行了验证，实验结果可以发现，在真实带噪的测试条件下，语音识别性能有明显提升，这种基于非监督方法的神经网络 mask 波束形成技术可以显著减小训练与测试的不匹配问题...我们提出的与复数混合高斯模型结合的神经网络 mask 估计框架，由于引入了真实的训练数据可以有效减小仿真与实际环境的不匹配情况，并且由于加入了说话人自适应技术，可以针对特定的说话人得到更好的多麦降噪以及识别效果...深度强化学习被成功应用于提前定义好的固定领域中，但是当领域动态发生变化，例如有新的语义槽被添加到当前领域的本体中，或者策略被迁移到其它领域时，对话状态空间和对话动作集合都会发生变化，因而表示对话策略的神经网络结构也会发生变化...本文提出的方法不需要对语音识别结果进行语义标注就可以取得与之匹配的性能水平，可以大大减少人工标注的工作量。
第二方面是，一些学者认为音位的抽象化特征与实际口语交际中对精细的语音细节的变化的理解是存在矛盾的。...作者认为，受音变以及一些其他的语言学成因的影响，在口语交际中出现这些变化并且能够被听者感知并理解是与音位的抽象化特征不矛盾的，这一点无法否定音位的抽象性特征。...表2 语音感知模型，包括模型中信号分析时强调的单元，以及用于匹配存储的记忆表示的单元。在许多模型中，但不是所有的模型中，这些单元都是一致的 ? ?...音位的另一项重要功能与它们在句子结构和句子解释中传递语法关系方面的作用有关。短语或句子中的某些元素必须一致。...例如，英语猪拉丁(English Pig Latin)游戏展示了音位的操纵。在猪拉丁最常见的版本中，玩家将初始辅音群移动到末尾，并添加[e]，如blue→[uble]。
这些系统是在人类注释的句子上训练的，这些句子描述了词语背后的结构和意义。解析器对于网络搜索，自然语言数据库查询以及Alexa和Siri等语音识别系统变得越来越重要。很快，它们也可能用于家庭机器人。...为了学习语言的结构，解析器观察标题视频，没有其他信息，并将单词与记录的对象和动作相关联。给定一个新句子，然后解析器可以使用它所学习的语言结构来准确预测句子的意义，而无需视频。...例如，一些直接注释的句子可以与许多字幕视频结合使用，这些视频更容易获得，以提高性能。 将来，解析器可用于改善人与机器人之间的自然交互。...例如，配备解析器的机器人可以不断地观察其环境，以加强其对口头命令的理解，包括当口语句子不完全语法或清楚时。“人们用部分句子，连续思想和混乱的语言互相交谈。...通过这种方式，它确定视频的含义是否正确。 连接点 具有对象，人类和动作的最紧密匹配表示的表达式成为标题的最可能含义。
• 4、辅音发音时，声带不一定振动，声音一般不响 亮；元音发音时，声带振动，声音比辅音响亮。...imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240) 模板匹配法(传统) 模板匹配语音识别系统基本构成 语音识别模式匹配的问题：时间对准 同一个人在不同时刻说同一句话...因此在与已存储 模型相匹配时，未知单词的时间轴要不均匀地扭曲或弯折， 以使其特征与模板特征对正。...句子切分、句子分词、POS，非标准词处理，同形字辨别(Homograph Disambiguation) 韵律分析(prosodic analysis)：对音素序列添加适当的停顿和延迟信息，这也是prosody...这种方法与上一种基于状态图的方 法的最大区别在于: 对于操作的顺序没有严格的限制, 即只关心当前对话的状态信息, 根据现在的状态作出反应, 然后根据 用户的回答或系统的反应修改特征向量。
正例：2011 年 5 月 15 日，我订购了 5 台笔记本电脑与 10 台平板电脑。 半角的百分号，视同阿拉伯数字。 英文单位若不翻译，单位前的阿拉伯数字与单位间不留空格。...正例：他的电脑是 MacBook Air。 # 2.2. 句子 避免使用长句。一个句子建议不超过 100 字或者正文的 3 行。 尽量使用简单句和并列句，避免使用复合句。 # 2.3....反例：本产品适用于从由一台服务器进行动作控制的单一节点结构到由多台服务器进行动作控制的并行处理程序结构等多种体系结构。 正例：本产品适用于多种体系结构。...反例： 这件商品的价格是１０００元。 正例： 这件商品的价格是 1000 元。 # 4.2. 千分号 数值为千位以上，应添加千分号（半角逗号）。...句号 中文语句中的结尾处应该用全角句号（ 。 ）。 句子末尾用括号加注时，句号应在括号之外。 反例：关于文件的输出，请参照第 1.3 节（见第 26 页。）
P20的设计圆润可爱，色彩丰富，系统配色、配图也很卡通，有很多充满童趣的交互动作，让小孩子用起来更专注。...针对这个痛点，P20 Plus在单词、句子、听力、口语方面提供了更加「深度」的学习功能。 在单词学习上，P20 Plus内置了牛津、朗文等专业词典，实现中高考必备词汇全覆盖。...在句子学习上，P20 Plus的扫描句子翻译可媲美专八水平，可以对扫出来的文字语法进行解析，实现无障碍阅读理解。 另外，它还能帮你批改作文。哪里写得出彩，哪里用词不规范，对症施策，有的放矢。...至于最要命的口语练习，P20和P20 Plus必然是都支持的。 除了提供中英文自动语音翻译以外，还采用中高考听说口语评测同源技术，支持跟读评测，按照考试标准练发音。...评测结果是多维度的，AI算法评测解码和计算的核心模块，通过语音识别(ASR)解码转译，与给定的文本对齐结合发音的音素、语调、流利度、断句、完整度等内容，给出一个综合评分。
语音是由各种不同的口部动作组成的，例如从简短的爆发性的释放到冗长的嘈杂的片段，从鼻音到持续的元音。...当人们移动他们的发音器官发出声音时，或者即使他们默不作声地模仿这些动作时，尾部听觉区域也都会被可靠地激活。这似乎反映出听觉尾区在语音和声音产生的感觉指导中的关键作用。 ?...同样，皮质电图(eCOG)数据显示出对语音振幅包络的敏感性与音节结构广泛相关。 在口语组织中，音节的结构特性也是具有普遍性的，音节结构受到很大的限制。...较慢的喙侧通路反应与对识别过程的反馈影响一致，而较快的尾侧反应与动作的快速感知指导一致（图3）。 ?...这表明，前运动皮层对某种程度的信息很敏感，这种信息对口语中的节奏排列可能很重要。比较面对面的谈话和面对面的重复一些句子的激活情况，可以发现在谈话过程中，整个大脑在额叶和颞叶区域有更大的参与。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
