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基于跨话语重评分的包容性语音识别技术

自动语音识别(ASR)系统通常包含两个阶段：第一阶段通过深度神经网络将声学信息映射为可能的单词序列假设；第二阶段通过语言模型评估这些假设的合理性。...在ICASSP 2023会议上提出的新方法采用图标签传播技术改进重评分过程：首先构建语音样本图网络，节点表示语音嵌入向量，边连接发音相似的语句。...该技术特别适用于半监督学习场景，通过教师模型生成更准确的语音标注，帮助学生模型克服训练数据中的主流发音偏见。...核心技术包括：基于RNN-T模型的编码器-解码器架构生成初始假设动态时间规整算法计算语音嵌入相似度图标签传播算法在相似发音节点间传递高置信度转录结果二元边连接策略优化图网络结构该方法被ICASSP会议评为前...3%的优秀论文，为改善语音识别系统的包容性提供了有效解决方案。

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基于跨话语重评分的包容性语音识别技术

自动语音识别(ASR)系统通常包含两个阶段：第一阶段通过深度神经网络将声学信息映射为可能的单词序列假设，第二阶段通过语言模型评估这些假设的合理性。...在ICASSP 2023会议上提出的新方法采用图标签传播技术改进重评分过程。该方法构建包含不同说话者但假设相似的语音样本图，在声学特征相似的节点间建立边连接，通过图传播机制增强相邻节点共享假设的概率。...采用动态时间规整(DTW)算法计算语音嵌入向量间的距离，通过学习得到的阈值确定节点连接，实证表明二元边连接效果最佳。...即使非标准发音的初始识别置信度较低，其语音嵌入与正确转录高置信度的相似发音连接时，正确结果仍能通过图结构传播获得修正。...该方法入选ICASSP 2023会议Top 3%论文，为改善语音识别系统的包容性提供了有效技术路径。

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跨话语重评分实现更具包容性的语音识别

跨话语重评分实现更具包容性的语音识别在一篇入选ICASSP前3%的优秀论文中，某中心的研究人员通过改进基于图的标签传播技术，提升了针对非标准发音的语音识别性能。...标准的重评分方法无法纠正第一阶段语音识别器中存在的这种多数性偏见。...在今年的声学、语音与信号处理国际会议上，我们提出了一种新的语音识别假设重评分方法，有助于纠正对训练数据中代表性不足或失配的语音所产生的错误。...其效果是，即使某些单词的发音在孤立情况下可能性很低，但如果它们在多个语音片段中保持一致，这些发音可以相互支持。在实验中，我们在一个区域性口音英语数据库上测试了跨话语重评分方法。...为了对这些假设进行重评分，我们采用了基于图的标签传播技术，将标签从已标注的示例传播到未标注的示例。在我们的案例中，图节点代表语音嵌入，标签是第一次识别过程产生的ASR假设。

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利用自然语言理解标签优化语音识别重评分模型

利用自然语言理解标签优化语音识别重评分模型第二遍语言模型通常用于对自动语音识别生成的假设进行重评分。研究表明，通过在训练中融入自然语言理解的目标任务，可以提升这类重评分模型的性能。...在典型的语音交互中，自动语音识别模型先将语音转换为文本，随后自然语言理解模型对文本进行解析，提取出可供执行的结构化信息。传统ASR系统是流水线式的，包含独立的声学模型、词典和语言模型。...标准的解决方案是使用一个独立的语言模型对端到端模型的输出进行重评分。例如，若端到端模型在设备端运行，语言模型可能在云端对其输出进行重评分。...在某中心于自动语音识别与理解研讨会上发表的一篇论文中，提出了一种训练重评分模型的新方法。该方法不仅使用标准的语言模型目标（计算词序列概率），还结合了自然语言理解模型执行的任务进行训练。...实验表明，与常规方式训练的重评分语言模型相比，此方法可将罕见词的语言模型错误率相对降低约3%；与完全没有重评分的模型相比，则相对降低约5%。

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AI英语APP提高学习效率

以下是AI英语APP如何提高学习效率的详细分析：一、即时反馈机制提升学习效果1.语音识别与发音评估用户朗读或自由表达后，系统实时识别语音内容，并评估发音准确性。...提供音素、重音、语调等维度的评分，指出错误发音。支持与标准发音对比播放，帮助用户直观理解问题所在。2.语法纠错与表达优化通过自然语言处理（NLP）技术识别语法错误，如时态错误、主谓不一致、用词不当等。...四、沉浸式学习提升语感和语言思维AI英语APP通过语音输入、对话机器人、听力材料、影子跟读等方式，为用户提供沉浸式语言环境，帮助用户建立英语思维。...1.语音输入与输出训练鼓励用户多说、多练，提升语言输出能力。避免“哑巴英语”，增强语言自信。2.影子跟读（Shadowing）用户模仿标准发音进行跟读训练，提升语音语调和反应速度。...维度提升方式效果即时反馈语音识别、语法纠错、表达优化及时纠正错误，避免固化个性化学习自适应推荐、错题本、学习报告精准定位薄弱点，提升效率场景模拟情景对话、角色扮演、任务导向增强实战能力，提升表达信心浸入式学习影子跟读

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AI技术的英语背诵APP开发

根据目标用户，定义APP的核心功能，如：背诵挑战模式单词发音练习句子跟读与纠正AI智能评分与反馈学习进度追踪与数据分析内容库构建：为APP填充高质量的英语学习内容，这通常包括：分级词汇表常用句型经典文章...API网关：处理来自前端的请求，并调用相应的AI服务（如语音识别、语音评测）进行处理。数据库设计：存储用户的学习记录、背诵评分、进度数据等。AI服务集成：这是最核心的开发任务。...编写API接口，将用户录制的语音数据发送给AI语音服务。接收AI服务的分析结果（如文字、评分），并将其返回给前端进行展示。如果使用自研的AI模型，需要在服务器上进行部署和管理。4....需要使用大量不同口音、语速的语音数据来测试语音识别和语音评测的准确性。根据测试结果，对模型进行微调和优化。性能测试：确保APP在不同设备和网络环境下都能流畅运行，尤其是在处理音频数据时。5....用户反馈与迭代：收集用户对发音评分、界面交互等方面的反馈。这些反馈是持续改进AI模型和APP功能的宝贵数据。

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这届教育装备展，不能错过的知识点，都在这里！

腾讯教育云展区语音讲解建议边听边往下看！便宜不过学校食堂，麻烦不过押金饭卡。喜欢去学校蹭饭的人们，有福了！ ▽ 1 微信校园卡关键词：数字校园一码通校园连接 ?...▽ 3 口语评测关键词：单词评分句子评分多维度打分 ?...适用场景 ▽ 口语评测在线绘本跟读课程质量评估口语作业批改让每个学生，得到全方位的辅导，苦于提升教学质量的老师们，有福了！...适用场景 ▽ 学院共建实训室专业共建语音讲解不过瘾，现场等你腾讯云展位： 11月17日—11月19日南昌绿地国际博览中心A6馆A6307 如果您对腾讯智慧教育感兴趣，请扫码关注公众号“

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AI英语教育APP的开发流程

AI核心技术：自然语言处理（NLP）：用于语法纠错、写作批改、语义理解（如阅读题自动解析）；语音识别（ASR）与合成（TTS）：支持多口音英语识别（如英式/美式/印度口音）、情感化语音反馈（如鼓励语气）...进度可视化看板：以图表形式展示学习数据（如"本月累计学习20小时，词汇量从3000提升至4500""口语流利度评分从60分提高到75分"），并推送阶段性成就（如"连续7天打卡，解锁'坚持达人'徽章"）。...涵盖日常对话（如购物/问路）、新闻广播（BBC/VOA）、影视片段（老友记/生活大爆炸）、考试真题（雅思/托福听力）；智能精听模式：第一遍：完整播放，理解大意；第二遍：逐句播放，显示原文（可隐藏），用户跟读并填空...（4）口语提升AI虚拟老师对话：基于角色扮演（如"餐厅点餐""机场值机""面试求职"），AI模拟真实场景对话，实时纠正发音（如/θ/和/s/区分）、语法错误，并给出流畅度评分（参考雅思口语评分标准）；跟读模仿...：提供原声材料（如TED演讲/英文儿歌），用户跟读后AI对比原声与用户录音的语调、语速、准确度，标注需改进部分；口语挑战赛：定期举办主题口语活动（如"描述你的周末"），优秀作品可展示在社区，激励用户参与

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AI技术在英语听力练习APP中的应用

（2）语音跟读对比场景：通过跟读音频并对比原声，提升语音识别敏感度与口语连带能力。...功能实现：实时对比：用户跟读句子后，AI通过语音识别（ASR）转写用户发音，并与原声文本逐词对比（如高亮不一致的单词），同时分析语调、节奏差异（如“原声在疑问句末尾升调，用户未体现”）；相似度评分：基于声学特征...（如音高、时长、音素匹配度），给出跟读相似度分数（如90分表示高度接近），并提供改进建议（如“注意重音位置：原声重读‘important’，用户弱读了该词”）。...语音与音频处理技术语音识别（ASR）：采用端到端模型（如Whisper、Conformer），支持多口音（英音/美音/澳音）、多场景（安静/嘈杂环境）识别，准确率>95%，并能转写长音频（如30分钟讲座...）；语音合成（TTS）：生成标准发音的音频材料（如英音/美音对照），或模拟不同口音（如印度口音、澳大利亚口音）用于适应性训练；音频分析：提取声学特征（如语速、停顿间隔、音高变化），用于语音现象标记（如连读位置

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腾讯教育智聆口语评测亮相微信公开课，英语好不好AI告诉你

“没想到我的中文语音测评分数竟然还没有英文高，看来我要好好练习一下自己的普通话发音了。”...可能有很多人对智聆感到陌生，事实上，它已经默默陪伴我们很久了——作为AI语音识别技术，智聆基于深度学习理论实现现场同传、语音实时转文字等多种功能。...比如，你在微信聊天中经常使用的微信语音转文字、玩“吃鸡”时的语音转文字，背后都是智聆的功劳。...2017 2017年11月，腾讯正式对外推出微信“智聆”，并在多种场合展示了其AI语音识别的能力：如联合腾讯翻译君推出会场同传服务；为腾讯云小微智能服务解决方案提供远场语音识别能力；联合腾讯云推出电话客服质检服务...同时，针对不同的用户，推出四大应用场景：在口语能力测评场景里，快速了解学生英语口语评测，提供多维度的语音评测结果，方便课程安排；在在线绘本跟读中，针对少儿英文绘本的单词和句子跟读的情况进行语音评测；在课堂质量评估场景

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评分卡模型（一）评分卡建模实战

评分卡模型（一）评分卡建模实战小P：我看你做的这些数据挖掘，虽然预测结果挺准的，但是完全不知道怎么来的啊小H：其实在风控领域有个很流行的评分卡模型，可以很直观的告诉你什么特征加分，什么特征减分，每个样本有多少分...逻辑回归评分卡拉伸规则：定义。...由于评分卡是基于LR模型训练的，虽然在特征处理过程较为严格，但本身模型准确性较低。...，但查全率和误伤率优于逻辑回归可考虑优化方向：特征交叉与衍生，集成学习等结论评分卡模型是具有完整且完善的建模流程，而且结果展示完全适用于业务运营，因此兼具高准确性、高解释性的优点，而且利用评分卡模型解释日常业务时...共勉～参考《智能风控-python金融风险管理与评分卡建模》 toad使用教程[1] 基于Xgboost的AI评分卡构建[2] 评分卡模型的评估方法论[3] 参考资料 [1] toad使用教程: https

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AI英语口语陪练APP的开发

发音评估模块：通过声学模型（如Kaldi、Vosk）分析用户发音的音素准确度（如/θ/与/s/区分）、语调自然度（重音/连读），对比标准发音生成评分（如90/100）。...发音评估：基于声学特征对比（用户发音与标准音波形/频谱图），或调用专业工具（如ELSA Speak的发音评分算法）。3....发音与表达优化发音评估：用户跟读标准句子（如“Think about it”），ASR+声学模型分析音素准确度（如/θ/发音是否清晰）、语调自然度（重音是否在“think”），生成评分（如“音素准确率85%...重点测试语音交互的流畅性（延迟≤1秒）、准确性（ASR转写错误率≤5%）、发音评估合理性（与专业教师评分一致性≥80%）。2....用户体验测试邀请目标用户（学生/职场人）试用，收集反馈（如“AI回复太生硬”“发音评分不准”），优化交互设计（如增加表情反馈/鼓励语句）、调整AI对话策略（更口语化）。3.

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python评分卡代码_python爬虫书籍豆瓣评分

（7）信用评分卡，根据逻辑回归的变量系数和WOE值来生成评分卡。评分卡方便业务解释，已使用几十年，非常稳定，深受金融行业喜爱。...其方法就是将Logistic模型概率分转换为300-900分的标准评分的形式。（8）建立评分卡模型系统，根据信用评分卡方法，建立计算机自动信用化评分系统。...八、评分卡诞生 === 模型根据逻辑回归的变量系数和WOE值来生成评分卡。评分卡方便业务解释，已使用几十年，非常稳定，深受金融行业喜爱。...九.评分卡自动评分系统我们通过上面基础，可以生成自动化评分系统，对每个申请单用户生成好坏客户真实标签，好坏客户预测标签，坏客户概率值，拉伸评分。...根据信用评分卡方法，我们可以建立计算机自动信用化评分系统。美国传统产品FICO有类似功能，FICO底层语言是Java。目前流行Java，python或R多种语言构建评分卡自动化模型系统。

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AI英语口语评测软件：技术如何破解口语练习痛点？

在英语口语学习中，“缺乏专业反馈、不知道错在哪”是很多人的困扰——传统练习要么依赖昂贵的外教，要么只能自己对着教材跟读，既难获得精准指导，又无法及时纠正问题。...这类工具的核心技术支撑是ASR语音识别引擎，相当于给软件装上了“灵敏的耳朵”。它能精准捕捉发音的每一个细节，无论是单词的重音偏差、元音发音不到位，还是连读、弱读的使用错误，都能通过声波分析快速识别。...不同于普通的语音转文字工具，AI英语口语评测软件的ASR引擎经过了海量英语语料训练，能适配不同口音特点，区分美式、英式等发音差异，避免因“口音不同”误判为错误，让评测更客观公正。...动态自适应评分模型则让评测更具个性化，解决了“一刀切”的问题。...模型会实时分析用户的语速、停顿频率、词汇使用范围等多维度数据，生成详细的综合评分报告，每个维度都有具体得分和改进建议，就像专业老师的一对一批改，让用户清楚知道自己的薄弱点。

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老师用评分系统评分的序列图

好汉歌(183***93) 14:24:19 都不太对好汉歌(183***93) 14:26:13 老师评分不需要基于评分系统吗？比如说老师评语文分，不需要和评分系统的某个界面交互吗？...难道老师在传统作业本上评分？然后把结果输入评分系统？单纯な马鹿でありたい(1271***351) 14:27:52 ?...并不是真正的评分系统好汉歌(183***93) 14:30:44 是评语文分就保存一次，还是评分三门之后统一保存？...，估计第一种是更正确，现在的评分系统没有那么智能吧好汉歌(183***93) 14:33:17 如果不需要评分系统提供评分支持，只是老师自己判断评分，那就是在执行者生命周期的事件，如果评分需要系统提供支持...则业务逻辑在评分系统 3 ：如果既需要老师进行实际的操作，又需要系统给予支持的，比如系统自动找出对应点，并比较答案的正确度，然后交由老师最后判断就是协作也就是老师【请求】系统给予辅助评分，

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AI在英语培训中的应用

智能语音识别与发音纠正这是AI在口语训练中最直接的应用。语音识别（Speech Recognition）技术可以实时听取学生的英语发音，并将其转化为文本。...更进一步的语音评测（Pronunciation Scoring）技术则能对发音的准确性、流利度和语调进行量化分析。实时反馈：学生跟读句子或单词时，系统能够立即给出评分和高亮显示发音不准确的音节。

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【应用】信用评分：第5部分 - 评分卡开发

笔者邀请您，先思考： 1 信用评分卡如何开发？评分卡开发描述了如何将数据转化为评分卡模型，假设数据准备和初始变量选择过程（过滤）已完成，并且已过滤的训练数据集可用于模型构建过程。...图2.自动最优分箱和WOE转换模型训练和缩放 Logistic回归是用于解决二元分类问题的信用评分中常用的技术。...缩放是一种衡量工具，可提供不同评分卡上分数的一致性和标准化。最低和最高分数值和分数范围有助于风险解释和应该报告给企业。通常，业务要求是对多个评分卡使用相同的分数范围，因此它们都具有相同的风险解释。...带有列表分配点的缩放输出代表实际的评分卡模型。 ? 图3.评分卡缩放模型性能模型评估是模型构建过程的最后一步。它由三个不同的阶段组成：评估，验证和接受。...** 系列之前：信用评分：第4部分 - 变量选择系列之前：信用评分：第6部分 - 分割和拒绝推断作者： Natasha Mashanovich, Senior Data Scientist at

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AI口语考试APP的功能

AI口语考试APP旨在帮助用户提高口语表达能力，尤其是在语音语调、语法运用和实际交流情境中。这些APP利用人工智能技术，提供个性化、便捷的口语练习和评估。...核心功能：语音识别与语音合成：功能描述： APP能够准确识别用户的语音输入，并将其转换为文本。同时，也能将文本转换为自然流畅的语音输出，模拟真人对话。...一些APP的特色功能示例：IELTS Speaking Test AI：专注于雅思口语考试的训练，提供模拟考试环境和评分标准。...我要练口语：提供模拟话题场景、基础应用教程和例子跟读等功能，帮助用户系统地提高口语水平。

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评分卡上线后如何进行评分卡的监测

有一段时间没来写博了，一直忙我司申请评分卡、催收评分卡的上线工作，那么我们的评分卡上线后，如何对评分卡的效果进行有效监测，监测哪些指标，监测的指标阈值达到多少我们需要对现有评分卡进行调整更新？...这是我们在评分卡上线后需要持续性监测、关注的问题，今天就来跟大家分享一下互金行业评分卡监测的常用手段。 1....模型稳定性包括评分卡得分分布的PSI(Population Stability Index), 评分卡所有涉及变量的PSI....评分卡监测/20170206/旧版评分卡分数_201510_201608.csv") old_score_card2评分卡计算结果) & !

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【专题】信用评分卡

笔者邀请您，先思考： 1 如何设计和使用信用评分卡？...信用评分卡专题二，系列文章汇总如下： 1 信用评分卡：简介 2 信用评分卡：分类问题 3 信用评分卡：变量选择 4 信用评分卡：高级分析 5 信用评分卡：逻辑回归 6 信用评分卡：模型验证 7 信用评分卡

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