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谷歌公司开发出高速、离线语音识别技术

据科技资讯网站zdnet(www.zdnet.com)报道,谷歌开发出了可在未联网的Nexus 5智能手机上实时运行的语音识别系统。...该系统无需通过远程数据中心进行运算,所以在没有可靠网络的情况下亦可通过智能手机、智能手表或其他内存有限的电子设备使用语音识别功能。...谷歌的科研人员表示,研发该系统的目的是创建在本地运行的轻量级、嵌入式、准确度高的语音识别系统。...为降低系统要求,研究人员为听写和语音命令这两个截然不同的语音识别领域开发了同一个模式。他们使用多种技术,将声学模型压缩为原版的十分之一大小。...这样的命令,离线内嵌式语音识别系统就可以即刻转录并于之后在后台执行。但准确的转录需要结合个人信息才能实现,例如联系人的姓名。研究人员表示,在模型中集成设备联系人列表即可解决这一问题。

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    离线环境的中文语音识别 paddlepaddle 与 Speech_Recognition(Sphinx)实践

    toolkit 参考文献 简介 本文主要针对中文语音识别问题,选用常用的模型进行 离线 demo 搭建及实践说明。...语音识别基础 语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的技术。...目前大多数语音识别技术是基于统计模式的,从语音产生机理来看,语音识别可以分为语音层和语言层两部分。...,我录音说的是:同学们大家好,今天给大家讲解自然语言处理 和程序员面试宝典。...,发现要装的东西好像都是linux里面的,所以,咱一开始,最好使用linux系统去装,我只好用windows 下的 WSL 的ubuntu 再装一个paddlepaddle 的子环境了.

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    微信小程序实时语音识别实践

    1.项目需求 将微信小程序移动端录音器采集到的音频流实时地翻译成文本 2.项目准备 微信小程序开发者账号 前往注册 微信开发者工具 前往下载 腾讯云语音识别-实时语音识别API说明文档 参考文档...腾讯云语音识别-实时语音识别 Node.js SDK 参考文档 3.项目演示 搭建nodejs服务端 任意安装一款Linux发行版系统(安装过程略) [root@zhang .nvm]# cat...Now using node v10.6.0 (npm v6.1.0) [root@zhang iai]# node -v v10.6.0 安装实时语音识别Node.js SDK 检测node版本,需要在...rwxr-xr-x 1 root root 3.7K Apr 15 10:48 server.crt -rwxr-xr-x 1 root root 1.7K Apr 15 10:48 server.key 实现实时语音识别的服务端...请前往控制台获取后修改下方参数 let config = new Config("","",appid); //设置接口需要参数,具体请参考 实时语音识别接口说明

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    腾讯云智能语音程序插件实现实时语音识别

    1.项目需求 通过腾讯云语音识别官方提供的小程序插件时间实时语音识别 2.项目准备 微信小程序开发者账号 前往注册 微信开发者工具 前往下载 腾讯云语音识别程序插件文档 参考文档 3.项目实践...新建项目 image.png image.png 在小程序管理后台添加插件:小程序开发者可在“小程序管理后台-设置-第三方服务-插件管理”中搜索"wx3e17776051baf153",并申请使用。...image.png image.png 注意:此插件需要小程序的基础库版本在>= 2.10.0,可以通过如下方式查看您当前的小程序基础库版本 image.png 参考如下文档引入腾讯云智能语音程序插件...openConsole是布尔值(true/false),为控制台打印日志开关 let manager = plugin.getRecordRecognitionManager(); //获取全局唯一的语音识别管理器...:1为开始,2为停止, voiceData:"" ,//语音识别阶段数据, resultNumber:1,//识别结果的段数 }, /** * 生命周期函数--监听页面加载

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    高通研究新进展,设备离线语音识别率高达95%

    在波士顿的Re-Work深度学习峰会上,高通公司的人工智能研究员Chris Lott介绍了他的团队在新的语音识别程序方面的工作。...Lott说,平均来说,识别单词和短语的概率高达95%。 “它从使用设备的模式中学习,”他说。“它可以个性化行为。” Lott解释说,目前大多数语音识别系统都在云中处理语音识别。...2016年,Google 创建了离线语音识别系统,该系统比当时的在线系统快7倍。该模型经过约2000小时的语音数据训练,尺寸为20.3兆字节,在智能手机上的准确率达到86.5%。...当然,设备离线语音识别有其自身的一些限制。设计为脱机工作的算法无法连接到互联网来搜索问题的答案,并且错过在基于云的系统中通过更大且更多不同数据集进行改进。 但Lott认为高通的解决方案是前进的方向。...“云固然很强大,但我们认为语音识别应该直接在设备上实现。”

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    亚马逊机器学习团队开发可离线工作的复杂语音识别模型

    它们在云中执行大部分语音识别,他们的自然语言模型利用功能强大的服务器,具有几乎无限的处理能力。它在很大程度上是可以接受的。通常,处理在几毫秒内完成,但对于没有互联网连接的用户来说是一个明显的问题。...幸运的是,亚马逊的Alexa机器学习团队最近在将语音识别模型脱机方面取得了进展。他们开发了导航,温度控制和音乐播放算法,可以在设备上离线执行。...扩展Alexa功能的第三方应用程序是按需加载的,将它们存储在内存中会显着增加语音识别的延迟。...最后,该团队表示,与在线语音识别模型相比,量化和散列函数使内存使用量减少了14倍。令人印象深刻的是,它并没有影响准确性,离线算法“基本上与基线模型一样好”,误差增加不到1%。...我们的目标是减少内存占用,以支持本地语音助理,并减少云中自然语言处理模型的延迟。” 论文:arxiv.org/pdf/1807.07520.pdf

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    语音识别内容

    PAAS层 语音识别的技术原理 产品功能 采样率 语种 行业 自服务 效果自调优 VAD静音检测 录音文件识别,一句话识别,在ASR服务端处理。 VAD是减小系统功耗的,实时音频流。...接口要求 集成实时语音识别 API 时,需按照以下要求。...统一采用 JSON 格式 开发语言 任意,只要可以向腾讯云服务发起 HTTP 请求的均可 请求频率限制 50次/秒 音频属性 这里添加声道这个参数: ChannelNum 是 Integer 语音声道数...Q2:实时语音识别的分片是200毫秒吗? A2:IOS的SDK. 200ms对应的 3....输出参数 参数名称 类型 描述 Data Task 录音文件识别的请求返回结果,包含结果查询需要的TaskId RequestId String 唯一请求 ID,每次请求都会返回。

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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。...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。...模块,也就是上面写的文件 import jieba import words for i in words.KEY_WORDS:  # 遍历关键字     jieba.add_word(i)  # 在程序中动态修改词典...(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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    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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    Linux下利用python实现语音识别详细教程

    Linux下python实现语音识别详细教程 语音识别工作原理简介 选择合适的python语音识别包 安装SpeechRecognition 识别器类 音频文件的使用 英文的语音识别 噪音对语音识别的影响...麦克风的使用 中文的语音识别 小范围中文识别 语音合成 语音识别工作原理简介 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。现代语音识别系统已经取得了很大进步,可以识别多个讲话者,并且拥有识别多种语言的庞大词汇表。 语音识别的首要部分当然是语音。...PocketSphinx(支持离线语音识别) 那么我们就需要通过pip命令来安装PocketSphinx,在安装过程中也容易出现一大串红色字体的错误。...噪音对语音识别的影响 噪声在现实世界中确实存在,所有录音都有一定程度的噪声,而未经处理的噪音可能会破坏语音识别应用程序的准确性。

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    什么是语音识别语音助手?

    前言 语音助手已经成为现代生活中不可或缺的一部分。人们可以通过语音助手进行各种操作,如查询天气、播放音乐、发送短信等。语音助手的核心技术是语音识别。本文将详细介绍语音识别语音助手。...图片 语音识别的基本原理 语音识别是将语音信号转换为文本的技术。语音识别的基本原理是将语音信号分解为一系列短时频谱,然后对每个时刻的频谱进行特征提取和分类。...语音识别的主要步骤包括预处理、特征提取、模型训练和解码等。 预处理 预处理是指对语音信号进行必要的处理,以便更好地进行语音识别。预处理包括去除噪声、标准化音频质量、分段等操作。...语音助手的基本功能 语音助手的基本功能包括语音识别语音合成、自然语言处理和对话管理等。 语音识别 语音识别语音助手的核心功能,它可以将用户的语音输入转换为文本。...语音识别的精度直接影响语音助手的使用体验。 语音合成 语音合成是指将文本转换为语音信号的技术。语音合成可以使语音助手更加自然,更具人性化。

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    语音识别系列︱paddlespeech的开源语音识别模型测试(三)

    参考: 语音识别系列︱用python进行音频解析(一) 语音识别系列︱paddlehub的开源语音识别模型测试(二) 上一篇paddlehub是一些预训练模型,paddlespeech也有,所以本篇就是更新...你可以从中选择各种语音处理工具以及预训练模型,支持语音识别语音合成,声音分类,声纹识别,标点恢复,语音翻译等多种功能,PaddleSpeech Server模块可帮助用户快速在服务器上部署语音服务。...文档链接:语音识别 第一个语音识别的示例: >>> from paddlespeech.cli.asr.infer import ASRExecutor >>> asr = ASRExecutor()...yes;不需要设置额外的参数,一旦设置了该参数,说明你默认同意程序的所有请求,其中包括自动转换输入音频的采样率。默认值:False。...、:;) 3 案例 3.1 视频字幕生成 是把语音识别 + 标点恢复同时使用。

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    语音识别系列︱paddlehub的开源语音识别模型测试(二)

    上一篇: 语音识别系列︱用python进行音频解析(一) 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。...是百度于2015年提出的适用于英文和中文的end-to-end语音识别模型。...deepspeech2_aishell使用了DeepSpeech2离线模型的结构,模型主要由2层卷积网络和3层GRU组成,并在中文普通话开源语音数据集AISHELL-1进行了预训练,该模型在其测试集上的...5 语音识别 + 标点恢复 案例 这里简单写一个官方的: import paddlehub as hub # 语音识别 # 采样率为16k,格式为wav的中文语音音频 wav_file = '/PATH

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    什么是语音识别语音搜索?

    前言随着智能手机、智能音箱等智能设备的普及,语音搜索已经成为了一种趋势。语音搜索不仅方便快捷,而且可以实现双手的解放。语音搜索的实现离不开语音识别技术,本文将详细介绍语音识别语音搜索。...图片语音识别的基本原理语音识别是将语音信号转换为文本的技术。语音识别的基本原理是将语音信号分解为一系列短时频谱,然后对每个时刻的频谱进行特征提取和分类。...语音识别的主要步骤包括预处理、特征提取、模型训练和解码等。预处理预处理是指对语音信号进行必要的处理,以便更好地进行语音识别。预处理包括去除噪声、标准化音频质量、分段等操作。...语音搜索的基本原理是将用户的语音输入转换为文本,并且使用搜索引擎进行搜索。语音搜索的主要步骤包括语音识别、文本处理、搜索引擎搜索和结果展示等。语音识别语音识别语音搜索的核心技术之一。...结论语音搜索是通过语音输入的方式,进行搜索操作。语音搜索的核心技术之一是语音识别,它可以将用户的语音输入转换为文本。语音搜索的基本原理包括语音识别、文本处理、搜索引擎搜索和结果展示等。

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