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ASR(语音识别)评测学习

希望对测试小伙伴有所帮助~~(●—●) 二、ASR流程、系统结构、评测指标及评测模型 1、语音识别(Automatic Speech Recognition,ASR) 语音识别,也被称自动语音识别,所要解决的问题是让机器能够...语音识别是一门涉及面很广的交叉学科,它与声学、语音学、语言学、信息理论、模式识别理论以及神经生物学等学科都有非常密切的关系。语音识别的目标是将人类的语音内容转换为相应的文字。...2、语音识别基本流程、系统结构 语音识别原理的4个基本流程:“输入——编码——解码——输出” 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...4、语音识别(ASR)评测指标 语音识别(ASR)评测指标:WER(字错误率)和SER(句错误率) (1)....ASR句子识别错误的个数,除以音频中句子总数即为SER 其计算公式如下所示: ? 三、ASR评测影响因素 1、语⾳识别准确率影响因素 影响到准确率的因素逐渐增多,其中主要因素有以下几种: (1).

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    语音识别技术 – ASR丨Automatic Speech Recognition

    语音识别是什么?他有什么价值,以及他的技术原理是什么?本文将解答大家对语音识别的常见疑问。 语音识别技术(ASR)是什么? 机器要与人实现对话,那就需要实现三步: ?...对应的便是“耳”、“脑”、“口”的工作,机器要听懂人类说话,就离不开语音识别技术(ASR)。 ?...语音识别已经成为了一种很常见的技术,大家在日常生活中经常会用到: 苹果的用户肯定都体验过 Siri ,就是典型的语音识别 微信里有一个功能是”文字语音转文字”,也利用了语音识别 最近流行的智能音箱就是以语音识别为核心的产品...百度百科和维基百科 百度百科版本 语音识别技术,也被称为自动语音识别 Automatic Speech Recognition,(ASR),其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入,例如按键...查看详情 维基百科版本 语音识别是计算语言学的跨学科子领域,其开发方法和技术,使得能够通过计算机识别和翻译口语。它也被称为自动语音识别(ASR),计算机语音识别或语音到文本(STT)。

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    语音识别ASR和NLP有什么区别?

    背景 语音识别中有两种技术分别是ASR和NLP,ASP是将语音识别转换成文本的技术,而NLP是自然语言,是理解和处理文本的过程,相当于解析器。 ASR是什么?...ASR是指自动语音识别技术(Automatic Speech Recognition),是一种将人的语音转换为文本的技术。---来源网络 NLP是什么?...---来源网络 个人理解:ASR很好理解就是将语音转成文字的技术,而NLP则较为复杂,除了要翻译成文字外,还要去翻译成机器能够读懂的语言或指令,让机器接下去的流程,比如 我话了一句查下天气预报,这时候通地...ASR可以直接翻译成文本,而NLP则不仅可以翻译成文本还可以将翻译好的内容转换成具体手机要执行的指令或执行流程,所以NLP比ASR复杂很多。...最后 AI技术方向越来越深入我们的日常生活,比如手机的智能语音助手、各种智能音箱、车载导航等等,相信不久的将来AI可以解放很多重复性人力操作,也可以给生活带来越来越多的便利。

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    腾讯云语音识别(ASR)助力智慧园区落地

    腾讯云语音识别腾讯云语音识别(Automatic Speech Recognition,ASR)是一项将语音转换为文字的PaaS产品,它依托业界领先的自研语音识别技术和海量的语音行业大数据,为不同行业、...技术亮点腾讯云语音识别(ASR)的技术亮点主要包括:业界领先的自研语音识别技术:依托微信智聆实验室自研技术,有效提高复杂场景的识别准确性,极大地改善复杂音频和低信噪比音频识别的效果。...识别类型:支持通用语音识别和大模型语音识别。通用语音识别:腾讯云通用ASR引擎。大模型语音识别:腾讯全新上线ASR大模型,在全行业数据集上的识别准确率极大提升。支持的语种类别请前往 控制台 查看。...腾讯云ASR服务:通过API接口与腾讯云语音识别服务连接,将录音数据上传并请求识别结果。后端控制:后端服务器接收ASR服务的识别结果,并根据指令控制智慧园区的大屏幕显示内容。...前端接收识别结果,进行业务处理。识别成功后,数据展示直接联动。通过整合腾讯云语音识别(ASR)服务,为智慧园区提供一个基于语音交互的大屏幕操控系统。

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    AI Talk | 语音识别ASR幕后神器-模方平台

    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。...ASR 服务种类和性能指标如下: ASR服务类型 指标 录音识别 24小时转码时长 一句话识别 最大并发数、可用性 实时语音识别 并发路数、尾包延迟、VAD时延、首字时延 以上是模型评测报告的指标。...ASR提供业界非常具有性价比的语音识别服务,超高识别准确率,适用多场景 点击了解更多 实时语音识别 对不限时长的实时音频流进行识别,识别结果自动断句,标记每句话的开始和结束时间;可应用于智能语音助手等实时音频流场景...一句话识别 对一分钟之内的短音频文件进行识别;可应用于语音输入法、语音消息转文字、语音搜索等场景。

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    AI Talk | 语音识别ASR幕后神器-模方平台

    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。...ASR 服务种类和性能指标如下: ASR服务类型 指标 录音识别 24小时转码时长 一句话识别 最大并发数、可用性 实时语音识别 并发路数、尾包延迟、VAD时延、首字时延 以上是模型评测报告的指标。...ASR 提供业界非常具有性价比的语音识别服务,超高识别准确率,适用多场景 点击原文了解更多 实时语音识别 对不限时长的实时音频流进行识别,识别结果自动断句,标记每句话的开始和结束时间;可应用于智能语音助手等实时音频流场景...一句话识别 对一分钟之内的短音频文件进行识别;可应用于语音输入法、语音消息转文字、语音搜索等场景。

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    自动语音识别(ASR)与文本转语音(TTS)技术的应用与发展

    近年来,语音技术在人工智能领域的发展极为迅速,语音识别(ASR)和文本转语音(TTS)作为两项重要的核心技术,被广泛应用于智能助手、客户服务系统、翻译设备以及教育平台等多个领域。...这两种技术各自解决了语音交互中的不同问题,共同助力于实现自然、流畅的人机对话。什么是自动语音识别(ASR)?...自动语音识别(Automatic Speech Recognition,简称 ASR)是一种将人类语音转换为文本的技术。其目标是让计算机“听懂”人类的语言,将语音信息准确地转化为文字输出。...自监督学习与预训练:随着自监督学习的兴起,一些基于大规模语音数据的预训练模型(如 Wav2Vec、Hubert)被广泛应用于 ASR 系统,这类模型显著提高了语音识别的准确率。...个性化语音:TTS 技术有望生成更加多样化、个性化的声音,例如用户定制专属的语音助手声音,使人机交互更具温度。跨语言识别与合成:多语言支持和无缝的语言切换是未来 ASR 和 TTS 发展的重点之一。

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    使用ES Suggester对ASR语音识别的地址进行纠错

    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。...纠错方案我们具有几亿的地址数据,除了用于模型的finetune,我们计划用此数据通过搜索的方式对ASR的识别结果进行纠错。...ASR语音识别场景的特征是,模型容易识别出同音字和发音相似的字,因此,搜索纠错的主要策略基于拼音相似的原理实现。对于纠错而言,误纠是无法避免的,无法保证搜索的TOP1就一定是正确结果。...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。

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    AI科普文章 | 语音识别准不准?—— ASR 效果评测原理与实践

    英文名称 Automatic Speech Recognition,通常缩写为 ASR(下文统一用 ASR 指代)。显然,一个 ASR 服务的好坏,可以用语音识别出的文本准不准来衡量。...,又称标注文本,即 ReferenceHYP:语音通过 ASR 服务识别出的文本,即 Hypothesis删除错误语音转录文本过程中,原文中本来包含的文字,ASR 没有识别出来。...例子:图片语音“你吃了吗”,识别成“你吃了”,其中的“吗”字没有识别出来。插入错误语音转录文本过程中,原文中未包含的文字,比如噪音什么的,被 ASR 误识别成文字了。...例如:图片语音“你吃了吗”,识别成“你吃了吗呀”,其中“呀”字是误识别出的。替换错误语音转录文本过程中,原文中包含的文字,被 ASR 错误识别成了其他的文字。...在实际系统中,上游 ASR 的识别结果,会被下游任务分析模块进一步处理,插入错误的文本会被处理掉,所以只需考察语音中包含的文本,被正确识别出的比例即可,也就是字正确率。

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    语音识别模型

    简介Whisper 是 OpenAI 的一项语音处理项目,旨在实现语音的识别、翻译和生成任务。...作为基于深度学习的语音识别模型,Whisper 具有高度的智能化和准确性,能够有效地转换语音输入为文本,并在多种语言之间进行翻译。...这种综合运用数据和先进技术的方式,使得 Whisper 提高了其在各种环境下的健壮性和准确性,能够实现更为精确、智能的语音识别和翻译,为用户提供更加出色的语音处理体验。...多任务Whisper 并不仅仅是预测给定音频的单词,虽然这是是语音识别的核心,但它还包含许多其他附加的功能组件,例如语言活动检测、说话人二值化和逆文本正态化。...包括以下几种:语音识别语音翻译口语识别语音活动检测这些任务的输出由模型预测的令牌序列表示,使得单个模型可以代替传统的语音处理管道中的多个组件,如下所示:应用安装openai-whisperopenai-whisper

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    python语音识别

    语音识别技术,也被称为自动语音识别,目标是以电脑自动将人类的语音内容转换为相应的文字。应用包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。...我写的是语音识别,默认就已经开通了语音识别和语音合成。 这就够了,所以接口选择,不用再选了。 语音包名,选择不需要。...AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) result  = client.synthesis('你好百度', 'zh', 1, {     'vol': 5, }) # 识别正确返回语音二进制...接下来,需要进行语音识别,看文档 点击左边的百度语言->语音识别->Python SDK ? 支持的语言格式有3种。分别是pcm,wav,amr 建议使用pcm,因为它比较好实现。...(text, 'zh', 1, {         'spd':5,         'vol': 5,         'pit':5,         'per':0     })     # 识别正确返回语音二进制

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