IBM语音识别软件是一种基于云计算的语音识别解决方案,由IBM提供。它利用人工智能和机器学习技术,将语音转换为文本,实现自动语音识别的功能。
该软件具有以下特点和优势:
IBM提供的相关产品是IBM Watson Speech to Text,它是基于IBM语音识别技术的云服务。该服务可以通过API调用,实现语音转文本的功能。具体产品介绍和使用方法可以参考腾讯云的官方文档:IBM Watson Speech to Text。
你知道吗?人类每听20个词,其实就有一两个成为“漏网之鱼”。而在一段五分钟的对话中,这一数字达到了80。但对于我们而言,少听一两个词并不会影响我们对语意的理解,然而想象一下,计算机如果要完成这件事有多难? 去年,IBM已经在语音识别领域走到了一个新的里程碑:系统的错误率降低为6.9%;而AI科技评论了解到,近日IBM Watson的语音识别系统将这个数字降到了5.5%。 清华大学的邓志东教授此前在采访中向AI科技评论表示,只有AI技术达到人类水平,它才有商业化的可能性。技术越来越接近人类水平也一直是人工
【新智元导读】 微软语音识别研究团队在黄学东的带领下,去年将语音识别的单词错误率降至5.9%,又在最近降至5.1%。在本次专访中,我们讨论了语音识别错误率百分之几的小数点在研究和实际应用上的意义。黄学东认为,从研究角度来说,这个意义十分重大,即便是0.1%的差距,无论是运算量还是时间,耗费都是巨大的。 达到人类水平,超越人类水平,人工智能研究领域的突破性进展。 以上赞誉被给予了微软最近的语音识别研究成果:其语音识别研究团队在黄学东的带领下,去年将语音识别的单词错误率降至5.9%,又在最近降至5.1%。 从研
选自IBM 作者:George Saon 机器之心编译 参与:吴攀、黄小天 去年十月,微软人工智能与研究部门的一个研究者和工程师团队报告他们的语音识别系统实现了和专业速录员相当甚至更低的词错率(WER)——达到了 5.9%,参考机器之心文章《重磅 | 微软语音识别实现历史性突破:语音转录达到专业速录员水平(附论文)》。但 IBM 官方博客今日发文宣称人类的水平实际上应该是 5.1%,而同时该文章还表示 IBM 的系统的词错率已经超越了之前微软报告的最佳水平,达到了 5.5%。IBM 宣称这是一个全新的突破,
蝙蝠使用生物声呐,为夜晚在丛林中飞行导航。他们的超声波脉冲,可以比人造声呐装置更精确地对声音进行定位。为复制、驾驭这种能力,IBM 学院奖获得者 Rolf Müller 教授协同他在弗吉尼亚理工学院(Virginia Tech)的团队,设计了一种人造蝙蝠耳。 Rolf Müller 的研究引起了 IBM 的注意。IBM 专家韩金萍(音译)的神经计算团队,和 IBM Watson 语音专家崔晓东(音译)和他的同事, 看到了 Müller 教授人造“动态外耳”(dynamic peripheral,蝙蝠可转
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。
雷锋网按:本文摘选自长城证券报告——互联网迎来AI 时代,海外科技巨头争先布局:人工智能深度报告(国外篇一),在未改变原意的基础上略有删减。 PC互联网时代的企业核心竞争力为软件产品的快速反应能力,移动互联网时代是构建移动端的生态系统,人工智能时代则更为依赖 AI 核心技术。 AI技术拥有两大要素: 核心技术平台 数据循环 只有将 AI 技术与数据结合,才可形成实用性的业务。本文主要侧重于介绍IBM、Google在基础层、技术层、应用层全面布局AI,并对其扩展应用场景等内容进行介绍。 IBM——Watso
自1962年IBM推出第一台语音识别机器以来,语音识别科学已经走了很长一段路。这已经不是什么秘密了。
微软Build开发者大会、Facebook F8开发者大会以及Google I/O开发者大会被称为行业的风向标,而人工智能已成为绝大多数开发人员无法绕过的技术,聊天机器人、人工智能助理的流行,也预示着应用交互界面将迎变革。人工智能带来哪些困扰和机遇?未雨绸缪,移动开发者应当如何借势人工智能?本次人工智能专场将汇聚人工智能领域的技术精英,解析如何利用人工智能前沿技术,让应用好看、好用、好玩。 本文将带您全方位了解MDCC 2016人工智能与机器人专访细则,大会门票 8 折优惠将于明天结束,欲购从速!五人以上团
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、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同,后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。
2014年,人工智能得到了前所未有的关注, Eron Musk和霍金的“人工智能恶魔论”在学术界和产业界引发了激烈争论;资本对这个方向也是趋之若鹜,截止到2004年,有超过20亿美元的风险投资流入到基
如今,很多大公司都会利用神经网络来完成一些模拟人类思维的任务。 最初实现的任务是语音识别,但是现在IBM的超级电脑沃森(Watson)及其他各种各样的神经网络正在不断实现各种认知过程,从诊断疾病到象棋、扑克以及围棋游戏,再到沃森计算系统,机器都战胜了人类。事实上,IBM已将一项名为CognizeR的扩展添加到了R数据库语言,从而使程序员能直接使用沃森的认知计算功能。 美国国际数据公司(IDC)的研究主任Dave Schubmehl指出:“神经网络技术已显著提升了各种各样的技术,有了神经网络,现在的语音识别要
可靠、稳健、可泛化的语音识别是机器学习领域一个持续的挑战。通常,训练自然语言理解模型需要包含数千小时语音和数百万(甚至数十亿)单词文本的语料库,以及能够在合理时间内处理这些数据的强大硬件。
读者也许注意到了,我们在前面的系列中多次提到了贾里尼克这个名字。事实上,现代语音识别和自然语言处理确实是和它的名字是紧密联系在一起的。我想在这回的系列里,介绍贾里尼克本人。在这里我不想列举他的贡献,而想讲一讲他作为一个普普通通的人的故事。这些事要么是我亲身经历的,要么是他亲口对我讲的。 弗莱德里克.贾里尼克(Fred Jelinek)出生于捷克一个富有的犹太家庭。他的父母原本打算送他去英国的公学(私立学校)读书。为了教他德语,还专门请的一位德国的家庭女教师,但是第二次世界大战完全打碎了他们的梦想。他们
【导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明:在不远的将来,实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到:
整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到:
导读:从市场披露的投资数据分析,在2011年到2015年的五年时间,人工智能领域的并购资金从2.82亿美元增长到2015年的23.88亿美元,而并购数量也从67起增长到397起。以谷歌、苹果、IBM、
【新智元导读】微软的语音识别技术又获得了新的突破:9月13日,微软语音与对话研究团队在arxive上发表论文,宣布在 作为行业标准的 Switchboard 基准上,微软的错误率做到了6.3%,比上周 IBM 公布的 6.6 % 有小幅提升。要实现微软 CEO 纳德拉提到的“对话即平台”AI战略,语音识别准确度的提升是不可或缺的。 昨天,微软研究院在让计算机理解语音上又获得了里程碑式的突破。 在作为行业标准的Switchboard 语音识别任务中,微软研究团队将词汇错误率(WER)降到了6.3%,打破了此前
【导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明:在不远的将来,实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到: •语音识别的工作原理; •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪
译者 | 廉洁 编辑 | 明明 出品 | AI科技大本营(公众号ID:rgznai100) 【AI科技大本营导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明:在不远的将来,实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。通过本指南,你将学到: 语音识别的工作原理; PyPI 支持哪些软件包; 如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于
译者 | 廉洁 编辑 | 明明 【AI科技大本营导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明:在不远的将来,实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到: •语音识别的工作原理; •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。
整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到: •语音识别的工作原理; •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词汇量。现代语音识
--AI科技大本营-- 整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到: •语音识别的工作原理; •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单
AI 研习社按:本月 18 日,由美中技术与创新协会(Association of Technology and Innovation,ATI)主办的第一届“AI NEXT”大会在西雅图召开。本次会议的主要嘉宾包括:微软首席 AI 科学家邓力,微软院士黄学东,Uber 深度学习负责人 Luming Wang 等。华人之外,还有亚马逊 Alexa 首席科学家 Nikko Strom,微软小娜架构师 Savas Parastatidis 等业内知名专家。 大会主题是“探索 AI 的潜力,把 AI 技术应用于实用
IBM开发了一种名为“DeepLocker”的新型攻击性工具,AI可以绕过网络安全保护,恶意软件使用AI来感染个人电脑。
AI科技评论按:本月 18 日,由美中技术与创新协会(Association of Technology and Innovation,ATI)主办的第一届“AI NEXT”大会在西雅图召开。本次会议的主要嘉宾包括:微软首席 AI 科学家邓力,微软院士黄学东,Uber 深度学习负责人 Luming Wang 等。华人之外,还有亚马逊 Alexa 首席科学家 Nikko Strom,微软小娜架构师 Savas Parastatidis 等业内知名专家。 大会主题是“探索 AI 的潜力,把 AI 技术应用于
本文介绍了语音识别技术中的端到端模型、基于CTC的序列模型、基于序列学习的注意力机制模型、基于3D卷积神经网络的语音识别系统等。其中,端到端模型可以直接从原始音频数据中学习到针对语音识别的抽象表示,具有较好的可扩展性和鲁棒性;而基于CTC的序列模型则通过连接主义学习的方法,将CTC定义的序列映射问题转化为神经网络中的参数优化问题,进一步提高了语音识别的准确率;基于序列学习的注意力机制模型则借鉴了语言学中的注意力机制,通过对输入序列进行加权处理,进一步提高了模型的识别准确率;基于3D卷积神经网络的语音识别系统则利用3D卷积核对输入序列进行卷积处理,提取出序列中的特征信息,进一步提高了模型的识别准确率。
最近打车,车里一位哥们在侃侃而谈:现在的互联网+,除了应用在了打车上,其他都是扯淡,没啥用。
最近打车,车里一位哥们在侃侃而谈:现在的互联网+,除了打车,其他都是扯淡,没啥用。 我相信现实生活中,这样忽视人工智能时代已悄然来临的人不是少数,而且还很多。 毕竟,从事数据行业的人连2%都不到,更别说真正理解数据的人了。 你也许会说,人工智能是那么高深的技术,我又不做相关的技术,了解那么多干什么。 其实,今天我们谈的不是什么复杂的人工智能高深技术,请注意文章前面的标题:时代。 是的,我们谈的是一个新时代下的个人选择问题。说的更本质一些,其实是在说,这样一个新时代(人工智能时代),人类的思维发生了怎样的改变?进而,我们思考这种思维改变会给个人未来的成长带来怎样巨大的改变和机会。 进一步,你最后会明白这几个问题的答案: 1)为什么中学老师在许多年之后总是感叹: 最终,真正有出息的,都是当年成绩一般般的... ... 2)从1984年洛杉矶奥运会开始,到尽头,国人关注奥运会已经32年了。当年的金牌得主们,除了李宁和郎平,剩下的谁记得呢? 3)为何以前起作用的死磕思维,在人工智能时代,不是最好的人生策略选择。而理解和解答所有的这些问题的前提是,你要真正明白什么才是人工智能时代的核心? 好了,废话不多说,我们先来看看在没有人工智能之前,人类的思维模式是怎样的? 1.单维度死磕思维 在这之前,计算机并不擅长于解决人类智能的问题,也就是我们现在所说的人工智能。 怎样才算人工智能呢? 真正科学定义这个概念的是电子计算机的奠基人 阿兰·图灵(Alan Turing)。
最近打车,车里一位哥们在侃侃而谈:现在的互联网+,除了打车,其他都是扯淡,没啥用。
最近拼车,车里一位哥们在侃侃而谈:现在的互联网+,除了打车,其他都是扯淡,没啥用。
在新推出的Comprehend服务之后,亚马逊今天宣布其自动语音识别(ASR)服务Amazon Transcribe获得对实时转录的支持。
机器之心原创 记者:Tony Peng 参与:李亚洲、李泽南 昨天,腾讯正式宣布张潼出任腾讯 AI Lab 实验室主任。同时,前微软研究院的首席研究员、顶级语音专家俞栋也已加入了腾讯 AI Lab,担任副主任一职。 俞栋是语音识别和深度学习领域的著名专家。他于 1998 年加入微软公司,此前任微软研究院首席研究员,兼任浙江大学兼职教授和中科大客座教授。迄今为止,他已经出版了两本专著,发表了 160 多篇论文,是 60 余项专利的发明人及深度学习开源软件 CNTK 的发起人和主要作者之一。 俞栋曾获 2013
【新智元导读】国际知名市场研究公司Research and Markets 2016年5月4日发布报告《全球及中国语音产业报告,2015-2020》的修订版本。报告认为,随着语音在智能产业的应用不断加深,全球,以及中国的语音市场在接下来的5年当中仍将维持显著地增长,到2020年,全球语音市场规模预计将达到191.7亿美元。报告数据显示,尽管领头羊Nuance仍然占据着三成的市场份额,但是已经出现明显下滑趋势,其他科技巨头谷歌、微软、苹果和科大讯飞则获得了迅速的增长,全球市场份额分别为20.7%、13.4%、
“吴军、徐鹏、李志飞、陈果果、姚旭晨……这是一个有志青年从约翰霍普金斯大学离开之后,用 AI 改变世界的故事。”
来源:CSDN、整理 | 王启隆 透过「历史上的今天」,从过去看未来,从现在亦可以改变未来。 今天是 2022 年 10 月 28 日,在 1838 年的今天,芬兰人弗雷德里克·伊德斯坦(Fredrik Idestam)出生,他在芬兰的“诺基亚河”沿岸创建了一家木材纸浆厂,取名诺基亚。诺基亚走过了一条漫长的发展道路,不断剥离非核心业务,并于 20 世纪 90 年代做出了以移动通信为核心业务的决定,成就了移动通信的一代传奇。科技历史上的 10 月 28 日还诞生了许多关键事件,让我们看看这些事件是如何改变了世
导读:对于人工智能来说,前60年的人工智能历程,可以用“无穷动”来形容;后60年的人工智能发展,可以用“无穷大”来期许。
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、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同,后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。
“重复唤醒,答非所问,这不是人工智能,是‘人工智障智障’。”这是大部分智能网联汽车用户对语音交互的抱怨。
【编者按】随着机器学习算法的流行,Amazon、Google,、IBM和Microsoft等公司在机器学习云服务市场接连出手,并提供许多的API来吸引用户。本文中,Janet Wagner,ProgrammableWeb的data journalist、developer和contributor,根据互联网上的活跃度盘点了机器学习API的Top 10,并介绍了它们的功能特色。Janet Wagner同时认为,Project Oxford等少数API虽然没有上榜,但仍值得称道。 如今,机器学习无处不在。它可以
📷 在AI领域,相比创业公司,大公司具有天然的先发优势。在技术方面,决定技术的三个要素——数据、算法模型、计算力,背后的潜台词对应的是数据量、人才、资金,大公司更占优。在产品应用方面,大公司本身就有大量的用户基数、畅通的推广渠道,也是大公司的强项。 事实上,现在已经很难说哪家大公司完全与AI不相关,毕竟只要有数据,就很难不用到机器学习的算法。不过,出于本身的战略规划及实际业务情况,大公司对于AI行业的重视程度肯定各不相同。 国内方面 未上市公司方面 一 旷视(Megvii)
【新智元导读】 现在的AI发展到什么水平了?我们总说“超越人类水平”,有没有一个量化的标准,来让我们理性的认识AI发展水平,刺破火热AI的迷雾?电子前沿基金会 EFF正在致力于这一方向研究。从近期微软宣布语音识别错误率降至5.1%,与人类水平相当谈起,这篇文章将介绍目前AI领域最为知名的发展水平衡量标准,涉及计算机视觉、文本理解、语音识别、翻译、游戏等多个方向。包括ImageNet、CIFAR-10、COCO等多个近年来受到广泛关注的数据集以及取得最好成绩的模型的介绍。 微软上周宣布,在语音转文字上,他们的
深度学习在语音识别领域取得的成绩是突破性的。2009年深度学习的概念被引入语音识别领域,并对该领域产生了巨大的影响。在短短几年时间内,深度学习的方法在TIMIT数据集上将基于传统的混合高斯模型(gaussian mixture model,GMM)的错误率从21.7%降低到了使用深度学习模型的17.9%。如此大的提高幅度很快引起了学术界和工业界的广泛关注。从2010年到2014年间,在语音识别领域的两大学术会议IEEE-ICASSP和Interspeech上,深度学习的文章呈现出逐年递增的趋势。在工业界,包括谷歌、苹果、微软、IBM、百度等在内的国内外大型IT公司提供的语音相关产品,比如谷歌的Google Now、苹果的Siri、微软的Xbox和Skype等,都是基于深度学习算法。
【新智元导读】科技巨头纷纷投入 AI,谁将在这场军备竞赛中胜出?本文介绍谷歌等主要几家巨头公司的AI布局。不过,无论谁最后胜出,消费者都将受益。 人工智能正在迅速成为科技领域最流行的话题之一,科技巨头们也毫不忽视这一趋势。所有的大公司似乎都在以某种方式投资机器学习。 谁将在这场AI军备竞赛中胜出?现在得出定论还太早,但对消费者来说,无论谁胜出消费者都将受益。AI在日常服务以及产品中的渗透只会提升终端用户的体验。 市场研究公司IDC预测,到2020年,AI的市场规模将从今年的80亿美元增长到470亿美元。本文
人工智能被认为是继电力和互联网之后又一次对人类社会产生颠覆式影响的技术。美国公司的技术遥遥领先,中国公司擅长商业化、拥有数据优势,在技术上正奋力追赶 《财经》记者 谢丽容 梁辰/文 2015年12月,
作者:全月 【新智元导读】近日,百度大幅调整人脸识别商用接口的收费模式、语音技术全系列永久免费被喻为百度开打AI免费战的组合拳,这一系列动作背后的动机是什么?对整个产业将带来何种影响? AI巨头开始启
曾在谷歌大脑实习的视觉搜索创业公司Clarifai CEO马修·塞勒称:“谷歌的一切都由机器学习驱动。”国外媒体近日撰文揭秘重塑谷歌帝国的人造大脑。文章指出,3年前创建的谷歌大脑项目表现越来越抢眼,其
翻译|王昱森 余彦瑶 校对|赵娟 ◆ ◆ ◆ 导读 在最近Vox Media的编程大会上,微软联合创始人比尔盖茨称人工智能为“计算机科学界,人人都想要摘下的圣杯”。盖茨回顾了语音识别和电脑视觉技术在过去五年里的快速发展,同时指出“梦想终于要成真了”。而一旦这成为现实,科技投资者就需要识别出市场中主要的趋势和玩家。首先,让我们来了解一下人工智能产业的10大惊人事实。 1. 2020年市值达到50.5亿美元 全球第二大市场研究咨询公司Markets and Markets预计,由于媒体、广告、零售、金融和
【新智元导读】微软人工智能首席科学家邓力博士在上海IEEE-ICASSP2016大会上的演讲报告。本报告分为深度学习的机器感知、机器认知和未来挑战三大部分,着重介绍了机器认知部分,总结了微软在深度学习方面的最新进展。 邓力率先提出将深度神经网络应用于语音识别,显著提高了机器对语音的识别率,由此获得2015年IEEE技术成就奖。根据微软亚洲研究院官网,在展望2016年深度学习领域会出现哪些关键性技术突破和进展时,邓力认为基于深度学习的自然语言处理技术会继续保持高速发展,而基于深度学习的注意力导向型序列学习技术
【新智元导读】《财富》封面文章报道深度学习推动的人工智能如何在整个计算生态系统引发革命。文章从深度学习发展的历史关键点入手,介绍重大的标志性技术突破,讲述了 Hinton、LeCun、李飞飞、吴恩达等研究者的故事,以及围绕技术和人才在谷歌、Facebook、微软、百度这些大公司之间展开的角逐。这篇文章可能是近期对深度学习最好的总结及介绍,也是深度学习已经跃居世界主流舞台的最好证明。 过去四年来许多领域的技术都取得了跨越性的发展。其中,最引人瞩目的是智能手机的语音识别功能比以往有了显著提升。当我们用声音命令手
【导读】《财富》封面文章报道深度学习推动的人工智能如何在整个计算生态系统引发革命。文章从深度学习发展的历史关键点入手,介绍重大的标志性技术突破,讲述了 Hinton、LeCun、李飞飞、吴恩达等研究者的故事,以及围绕技术和人才在谷歌、Facebook、微软、百度这些大公司之间展开的角逐。这篇文章可能是近期对深度学习最好的总结及介绍,也是深度学习已经跃居世界主流舞台的最好证明。 过去四年来许多领域的技术都取得了跨越性的发展。其中,最引人瞩目的是智能手机的语音识别功能比以往有了显著提升。当我们用声音命令手机
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云