随着人工智能技术的飞速发展，语音识别（ASR）和语音合成（TTS）技术已经成为智能语音服务领域的核心技术。腾讯云语音产品，凭借其业界领先的技术优势和极具竞争力的价格，为各行业提供了从标准化到定制化的全方位智能语音服务，广泛应用于多个行业场景，极大地推动了企业服务、阅读、教育、游戏、金融、电商等行业的智能化升级。
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。
常会遇到有些 PDF 是扫描版的无法复制（豆丁网上的），有些网页（极客时间）也限制了复制功能。这时候要复制，通常情况下只能手动去打，很浪费时间对吧。当然也可以使用一些 OCR 识别软件，但要么付费要体积很大，不方便。
据一份IHS Markit公司的报告，苹果公司的Siri等语音助手产品均受制于麦克风硬件技术的发展而停滞不前。 不过，Siri的发展瓶颈真的只有麦克风这一个吗？此前，美国某科技博客曾发表一篇署名丹·卡
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。
导读：常见的数据来源和获取方式，你或许已经了解很多。本文将拓展数据来源方式和格式的获取，主要集中在非结构化的网页、图像、视频和语音。
你可以将Web API看作是神奇的通道，它让JavaScript能够与Web浏览器进行交互，并访问各种酷炫的功能。
不知不觉，版本以每周更新一次的脚步进行着，接下来应该是重构我的代码及框架的结构，有朋友反应代码有点乱，确实如此，当时写的时候只是按照订阅号来写的，后来才慢慢增加到支持API接口。目前还在开发第三方微信平台，旨在使用户能够无需自己开发就能简易搭建微信平台。 更新内容 1、增加支持语音识别 2、增加“网页授权获取用户基本信息” 语音识别其实是对Voice信息的一个扩展，您必须启用语音识别功能，启用后会在VoiceMessage中增加一个Recongnition字段，我们可以判断这个字段的内容进行响应。因为其实对
说到语音识别、语音翻译、图像识别、人脸识别等等，现在已经非常非常非常普及了，看过‘最强大脑’的朋友，也应该对‘小度’这个机器人有所了解，战胜国际顶尖的‘大脑’- 水哥，(PS：内幕不知)，那么今天，我们来看下关于语音识别，是如何做到的，Java又是如何识别语音的？如何转换语音？
【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
选自svds 作者：Cindi Thompson 机器之心编译 参与：李泽南、Smith 目前开源世界里存在多种不同的语音识别工具包，它们为开发者构建应用提供了很大帮助。这些工具各有哪些优劣？数据科学
【新智元导读】上周举行的Spark Summit 2016大会，吴恩达受邀发表演讲，再谈深度学习的两大推动力——计算力和数据。他认为，数据的获取和组织将成为大公司构筑行业壁垒的一个方式，“现在发布的一
人工智能有两大基础：语音和视觉，智能音箱战胜电视机顶盒和路由器成为智能家居的入口，靠的是语音操控方便老人和小孩。目前手机、手表、VR、AR、自动驾驶和智能家居等产品都离不开语音操控，可是讯飞、阿里、腾讯和百度等语音接口服务提供商有各自的语音指令操控，没有一个通用的方式来访问外部应用，应用提供商都受制于语音接口的流量控制，我认为语音输入中文域名直接访问网站服务是解决语音访问网站服务最通用和直接的互联网基础应用。以下视频是安卓手机版360浏览器实现语音输入中文域名“小度.中国”直接访问小度官网的示例。
这一篇开始主要是开源模型的测试，百度paddle有两个模块，paddlehub / paddlespeech都有语音识别模型，这边会拆分两篇来说。 整体感觉，准确度不佳，而且语音识别这块的使用文档写的缺胳膊少腿的； 使用者需要留心各类安装问题。
【新智元导读】这份全球自然语言处理市场报告从类型、技术、终端用户、应用和地域五个方面全方位分析了NLP市场的机会，并对2020年之前NLP的应用发展进行了预测。 作为人工智能的一个组成部分，自然语言处理（NLP）的研究对象是计算机和人类语言的交互，其任务是理解人类语言并将其转换为机器语言。在目前的商业场景中，NLP技术用于分析源自邮件、音频、文件、网页、论坛、社交媒体中的大量数据。市场前景巨大。 NLP应用的最大挑战来自识别人类带有不同模式、语调、发音的语音，并将其转换为可编程语言，其意义在于可与人类实现最
编者按：本文原作者 Cindi Thompson，美国德克萨斯大学奥斯汀分校（University of Texas at Austin）计算机科学博士，数据科学咨询公司硅谷数据科学（Silicon Valley Data Science，SVDS）首席科学家，在机器学习、自然语言处理等领域具有丰富的学术研究和产业界从业经验。AI 研习社编译。 作为 SVDS 研究团队的成员，我们会经常接触各种不同的语音识别技术，也差不多见证了语音识别技术近几年的发展。直到几年之前，最先进的语音技术方案大多都是以语音为
Skype前几天推出了实时语音翻译的预览版，让用户可以跨越语言的障碍畅快交流。今天我们就来聊聊微软是如何做到这一点的。 Skype 的翻译系统主要分三步：首先，把你的实时语音转换成文字；然后，再把文字翻译成另一种语言的文字；最后，把文字转换成语音。其中，识别实时语音并转换成文字一直是最棘手的部分。 图像处理和语音识别是深度学习发展的两个主要方向。近几年来，由于深度学习的进步，语音识别依靠深度神经网络（deep neural networks）也取得了不少进展。神经网络在八十年代就已出现，但真正开始焕发光芒
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。
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。
广义上来讲智能语音技术有各种各样的定义，以上是常见的一些热门的场景。语音识别，刚才罗老师也分享了部分内容。语音合成是文字变成语音，这部分我们后面会详细展开。再往后看，声纹识别，在智能车里面有很多的功能需要人的发音媒介来控制命令的时候声纹就很重要。开一个车门，车上有一个小孩，突然哭闹，下一个不合适的指令，你区别不出来这个人，对语音控制来说不合适的。或者有一些不当的操作，可以通过声纹来做，通过声音来做对人的识别和认证的过程。声纹识别其实在未来的应用场景比较热门，实际应用当中遇到大的挑战点是什么？很多其他的生物识别靠人脸或指纹这类比较稳定的特征，可是声纹不稳定，人高兴的时候，第一天晚上唱了卡拉OK，第二天声音哑了，怎么能够在变化比较明显的生物特征上做识别是一个很大的挑战。
实时语音识别API地址：https://cloud.tencent.com/document/product/1093/35799
本次带来的是腾讯云玩转AI新声态语音产品应用实践,利用 TTS / ASR / 元器智能体 打造一个《小朋友的故事屋》智能体 Bot 最近腾讯发布了元宝,那么我们就做一个专属讲故事的童话匠该 bot 可以实现语音和智能体交流达到和小朋友互动,在此之前我先介绍一下什么是 TTS、ASR 以及元器智能体(简单略过详细学习前往: 《继ChatGPT的热潮AI的新产物-智能体元器Agent平台》
---- 新智元报道 编辑：Aeneas 好困 【新智元导读】用一个Chrome扩展程序，让ChatGPT开口说话！ 现在，ChatGPT可以和我们语音聊天了！ 只需在浏览器上安装一个「Talk-to-ChatGPT」扩展就可以。 如何安装 Talk-to-ChatGPT扩展程序可以从此处的Chrome在线商店下载：https://chrome.google.com/webstore/detail/talk-to-chatgpt/hodadfhfagpiemkeoliaelelfbboamlk
可用于开发人工智能项目的程序编程语言列表，包括Python，POP-11，C ++，MATLAB，Java，Lisp和Wolfram语言。在本文中，你会了解Java程序编程如何与人工智能配合使用。
编者按：邓力博士原为加拿大滑铁卢大学教授，1999 年加入微软，2016 年起担任微软首席人工智能科学家，负责微软深度学习技术中心应用趋向的深度学习研究。 在上周的 AI Frontiers 会议上，邓力博士为参会嘉宾做了口语对话系统的专题演讲。AI 科技评论与会记者将现场演讲记录下来，结合 PPT 为大家整理出这份演讲实录。此次邓老师介绍了口语对话系统的分类，三代演变史，以及三大研究前沿领域，可谓干货满满。NLP 领域的童鞋们不可错过。 邓力： 今天，我想讲一讲口语对话系统（Spoken Dialog
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。
最近工作中测试ASR，语音识别系统。人工读太累，想自动化来实现。给一段text,能给我发出正确的声音，然后按住按钮，产品能够录制下来并且正常识别。
对话式AI是一种基于自动语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）、文字转语音（Text To Speech，TTS）以及自然语言理解（Natural Language Understanding，NLU）等技术的复杂人工智能系统，能够人机之间实现类似于真人的交互。对话式AI系统能够识别语音和文本、识别语言习惯，并能够以适当的自然语言做出回应。
作为人工智能领域的一个重要方向，语音识别近年来在深度学习（Deep Learning）的推动下取得了重大的突破，为人机语音交互应用的开发奠定了技术基础。语音识别技术演进及实现方法、效果，既是语音识别从业者需要系统掌握的知识，也是智能化应用开发者应当了解的内容。日前，微软研究院首席研究员、《解析深度学习-语音识别实践》第一作者俞栋接受CSDN专访，深入解析了基于深度学习的语音识别的最新技术方向，和微软团队的实践心得，并对微软开源的深度学习工具CNTK的迭代思路做了介绍。 俞栋介绍了deep CNN、LFMMI
AI 无处不在的时代，每天都有新的技术与研究成果出现。无论学术界还是商界，技术还是产品，AI 的新发现都源源不断，在带给我们全新视角的同时，也引起我们更深的思考。
在2018年下半年的某一天，偶然观看了《中国诗词大会》节目的飞花令环节。当时作为语音行业一员对此十分感兴趣，想着能不能用程序实现一个，思考技术方案的时候发现最大难度就是数据，遂求助 码农交友社区(
Facebook AI（bushi），更准确地说是Meta AI，刚刚发布了自监督语音处理模型XLS-R，共支持128种语言。
Microsoft Edge是由微软开发的一款网页浏览器，致力于提供一个现代化、高效率、安全可靠的网络浏览器，以满足用户对于网络浏览的各种需求。
微信公众平台开放JS-SDK(微信内网页开发工具包)，说明文档已经有相关使用方法和示例了，很多同学觉得不是很直观，为此微信公开课发布微信官方教程:教你用好微信JS-SDK接口。 1、分享类接口：支持获取“分享到朋友圈”、“发送给朋友”、“分享到QQ”和“分享到微博”按钮的用户点击状态，同时支持自定义分享内容。 小编解读：说起分享接口应用，最常见的莫过于公众号文章分享。通过分享按钮，用户可以将自己喜欢的文章分享给微信好友，也可分享到微信朋友圈。 通过此次开放的分享接口，开发者获得了新的能力：可以在用户分享时
FunASR 是一个基础的语音识别工具包，提供了多种功能，包括语音识别（ASR）、语音活动检测（VAD）、标点还原、语言模型、说话人验证、说话人分离和多讲者 ASR。该项目发布了大量学术和工业预训练模型，并通过 Model Zoo 和 huggingface 进行开源。其中代表性的 Paraformer-large 模型具有高准确性、高效率和便捷部署等优势，支持快速构建语音识别服务。同时提供方便的脚本和教程以及对预训练模型进行推理和微调的支持。
带上VR头显，转动头部寻找有效的文字信息，再控制手柄一一删选，确认最终选项，这是现阶段VR中最常见的一种交互方式，但操作复杂，且不方便，并不符合VR所想带给玩家的那种自然感与沉浸感。在VR交互方面，目
机器学习是人工智能领域的一个重要学科。 自从20世纪80年代以来， 机器学习在算法、理论和应用等方面都获得巨大成功。2006年以来， 机器学习领域中一个叫“ 深度学习” 的课题开始受到学术界广泛关注， 到今天已经成为互联网大数据和人工智能的一个热潮。 深度学习通过建立类似人脑的分层模型结构, 对输入数据逐级提取从底层到高层的特征， 从而能很好地建立从底层信号到高层语义的映射关系。 近年来，谷歌、微软、IBM、百度等拥有大数据的高科技公司相继投入大量资源进行深度学习技术研发， 在语音、图像、自然语言、在线广告等领域取得显著进展。从对实际应用的贡献来说， 深度学习可能是机器学习领域最近这十年来最成功的研究方向。将对深度学习发展的过去和现在做一个全景式的介绍， 并讨论深度学习所面临的挑战， 以及将来的可能方向。
采用领先国际的流式端到端语音语言一体化建模方法，融合百度自然语言处理技术，近场中文普通话识别准确率达98%
昨天谈到苹果的Siri进入了mac os最新版本 除了Siri之外，个人助理产品被认为是用户交互关键入口，因此众多大公司参与进来争夺，今天来分别介绍一下典型的几个： 苹果的Siri Siri成立于20
摘要 “人工智能”一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。人工智能（Artificial Intelligence）英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技
林元庆离开百度三个多月后（戳这里看大数据文摘此前报道），他的新公司Aibee拿到了1.65亿元的天使轮融资。 作为曾经的百度研究院院长、深度学习实验室（IDL）主任，林元庆这番创业选择了传统行业，与他的前同事、百度前首席科学家吴恩达（Andrew Ng）的选择不约而同（戳这里了解吴恩达新公司landing.ai）。 Aibee（爱笔）寓意AI2B，意即用AI技术对传统行业赋能升级。 对于一家AI创业公司来说，最重要的工作可能是“抢人”——精干的AI团队将成为公司最大的资产。目前，Aibee有近20名员工，其
作者：张先生 原文：https://segmentfault.com/a/1190000011014127 在做小程序后端支持的过程中遇到不少有意思的功能，有些比较考你的思维散发及解决问题的实际能力，
我们已经介绍了信息熵，它是信息论的基础，我们这次谈谈信息论在自然语言处理中的应用。 先看看信息熵和语言模型的关系。我们在系列一中谈到语言模型时，没有讲如何定量地衡量一个语言模型的好坏，当然，读者会很自然地想到，既然语言模型能减少语音识别和机器翻译的错误，那么就拿一个语音识别系统或者机器翻译软件来试试，好的语言模型必然导致错误率较低。这种想法是对的，而且今天的语音识别和机器翻译也是这么做的。但这种测试方法对于研发语言模型的人来讲，既不直接、又不方便，而且很难从错误率反过来定量度量语言模型。事实上，在贾里尼
【导语】9 月 7 日，在CSDN主办的「AI ProCon 2019」上，微软（亚洲）互联网工程院人工智能语音团队首席研发总监赵晟、微软（亚洲）互联网工程院 Office 365资深产品经理，Office 小程序负责人张鹏共同发表《微软语音AI与微软听听小程序实践》的主题演讲，分享微软人工智能语音的技术以及微软听听小程序的落地实践。
最近在做一个文本转语音TTS(Text to Speech)的第三方软件封装，使用的是国内语音技术龙头安徽科大讯飞公司提供的离线引擎AiSound5.0，主要用于汽车导航用途。科大讯飞还提供了AiTalk用于语音识别，AiWrite用于手写识别服务等。另外还有针对6种平台的SDK和开发示例。
在人工智能产业中，应用层是一个极大的部分，是人工智能技术最终的目的地。除了机器人、无人机和无人驾驶等硬件产品之外，人工智能的软件应用在单独商业化的同时，也在为这些硬件产品提供服务，像智能家居的语音控制
机器学习是人工智能领域的一个重要学科。 自从20世纪80年代以来， 机器学习在算法、理论和应用等方面都获得巨大成功。2006年以来， 机器学习领域中一个叫“ 深度学习” 的课题开始受到学术界广泛关注， 到今天已经成为互联网大数据和人工智能的一个热潮。 深度学习通过建立类似人脑的分层模型结构, 对输入数据逐级提取从底层到高层的特征， 从而能很好地建立从底层信号到高层语义的映射关系。 近年来，谷歌、微软、IBM、百度等拥有大数据的高科技公司相继投入大量资源进行深度学习技术研发， 在语音、图像、自然语言、在线广告
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