本文介绍了加权有限状态机在语音识别中的应用，主要包括了WFST的基本操作、组合操作、确定化操作以及权重推移操作。在语音识别中，WFST可以用于表达发音词典、语言模型和声学模型，并通过贝叶斯公式将声学模型和语言模型结合起来。最终通过Viterbi算法或者beam-search算法，从声学特征中计算出对应的最小权重路径，从而得到最终的识别结果。
图形变压器网络（GTN）是带有加权有限状态传感器（WFST）的开源框架，加权有限状态传感器（WFST）是一种功能强大且表现力强的图形。就像PyTorch一样，GTN为WFST提供了一个框架。GTN用于有效地训练基于图的机器学习模型，并在手写识别，语音识别和自然语言处理等应用程序中组合不同的信息源。
机器之心专栏 本专栏由机器之心SOTA！模型资源站出品，每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。 本文将分 3 期进行连载，共介绍 17 个在语音识别任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第 1 期：NNLM、RNNLM、LSTM-RNNLM、Bi-lstm、Bi-RN
图神经网络「GNN」是近年来最火爆的研究领域之一，常用于社交网络和知识图谱的构建，由于具有良好的可解释性，现在已经广泛使用在各个场景当中。
随着物联网技术和智能设备技术的快速发展，人与机器的交互，不再仅依赖于鼠标和键盘，更有可能的是直接采用语音。
输入：data/local/lm/3gram-mincount/lm_unpruned.gz
有限状态机（英语：finite-state machine，缩写：FSM）又称有限状态自动机，简称状态机，是表示有限个状态以及在这些状态之间的转移和动作等行为的数学模型。
基于WFST的解码器
这篇论文提出了一种经过优化的加权式有限状态变换器（WFST/ weighted finite-state transducer）解码器，能够使用图像处理单元（GPU）实现对音频数据的在线流处理和离线批处理。这种解码器能高效利用内存、输入/输出带宽，并为最大化并行使用了一种全新的维特比（Viterbi）实现。内存节省让该解码器能比之前处理更大的图，同时还能支持更多数量的连续流。对 lattice 段进行 GPU 预处理能让中间 lattice 结果在流推理期间返回给请求者。
1. 阅读本文前已全面了解统计机器学习中最大熵模型（MEM），有向图模型（DAG），无向图模型（UGM）等相关内容会获得更好阅读体验。
语音识别是AI领域的一项重要基础服务，同样也是vivo AI体系中举足轻重的能力，是Jovi输入法、Jovi语音助手等应用的基石。打造高准确率、高性能的语音识别引擎，才能给vivo亿级的语音用户带来良好的体验。基于wenet端到端语音识别工具，vivo结合自身业务场景进行深度优化，成功研发离线和流式识别引擎，支撑vivo语音业务的快速发展。
随着物联网技术和智能设备技术的快速发展，人与机器的交互，不再仅依赖于鼠标和键盘，更有可能的是直接采用语音。 这其中的关键技术就是自动语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）。其所要完成的工作，简单地说，就是在与机器进行语音交流时，能够让机器听懂你在说什么。 但语音识别技术的发展日新月异，新的理论和方案不断出现，读者除了掌握基本原理，也亟须了解语音识别最新的前沿技术，例如加权有限状态转换器（WFST）、端到端（E2E）语音识别等。 本次博文视点学院公开课，我们特邀厦门大
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 大家好，我是《语音识别：原理与应用》的作者洪青阳！ 今天介绍一下我们这本教材，这本书是第2版。 我们出这本书其实是希望帮助读者能够更好地理解语音识别技术。 我们在编写第1版的时候，也考虑到语音识别它的一些基本能力和实践内容。 这本书的设计原则就是力求深入浅出，图文并茂，能够让大家更好地掌握语音识别的基本原理。 书中涉及了一些算法的细节，还有包括它的一些实践的过程。 本书共有15章，其中包含基本的GMM基本原理，包括 GMM-HMM（高斯混合模型），
语音识别调研报告 一、语音识别：(Automatic Speech Recognition,ASR) - 应用：语音识别是为了让计算机理解自然语言。 - 中文语音识别的关键点：1.句到词的分解，词到音节的分解；2.语音的模糊性，如多音字问题；3.词在不同语境中不同；4.环境噪声的印象。 - 处理的核心步骤： - - 1. 音频处理：消除噪声，让信号更能反映语音的本质特征。 - - 2. 声学特征提取：MFCC、Mel等 - - 3. 建立声学模型和语言模型：语音识别由这两种模型组成。 二、语音识
这一篇文章其实是参考了很多篇文章之后写出的一篇对于语言模型的一篇科普文,目的是希望大家可以对于语言模型有着更好地理解,从而在接下来的NLP学习中可以更顺利的学习. 1:传统的语音识别方法: 这里我们
语音识别就是把语音变成文字的过程，相信大家在平时生活也已经用到过一些语音识别的场景，比如说语音输入法、地图产品的语音输入。近年来，随着互联网的发展，各种音频数据和文本数据得到不断积累和丰富，CPU、GPU硬件的发展，以及深度学习算法大规模的应用，语音识别技术的应用开始获得大规模的商业化拓展。
智能语音技术已经在生活中随处可见，常见的智能应用助手、语音播报、近年来火热的虚拟数字人，这些都有着智能语音技术的身影。智能语音是由语音识别，语音合成，自然语言处理等诸多技术组成的综合型技术，对开发者要求高，一直是企业应用的难点。
这种情况不禁让人想起 2016 年引起热议的 LipNet 论文（牛津大学人工智能实验室、谷歌 DeepMind 和加拿大高等研究院 (CIFAR) 合作的研究），这篇论文同样与 ICLR 2017 失之交臂。此外，这两篇论文有三位共同作者 Brendan Shillingford、Yannis Assael 和 Nando de Freitas，两篇论文的一作都是 Brendan Shillingford 和 Yannis Assael，两篇论文的主题都是唇读。
智能语音技术已经在生活中随处可见，常见的智能应用助手、语音播报、近年来火热的虚拟数字人，这些都有着智能语音技术的身影。智能语音是由语音识别，语音合成，自然语言处理等诸多技术组成的综合型技术，对开发者要求高，一直是企业应用的难点。 飞桨语音模型库 PaddleSpeech ，为开发者提供了语音识别、语音合成、声纹识别、声音分类等多种语音处理能力，代码全部开源，各类服务一键部署，并附带保姆级教学文档，让开发者轻松搞定产业级应用！ PaddleSpeech 自开源以来，就受到了开发者们的广泛关注，关注度持续上涨。
【1】 Optimal transport for model calibration 标题：用于模型校准的最优运输
大家好，我是崔庆才。 想必大家在开发项目过程中可能或多或少用到语音识别、语音合成等相关技术，但又不知道哪家的服务好，而且有的收费还贼贵。尤其流式识别更是个难题。 今天我给大家推荐一个流式语音合成库，现在在 GitHub 上已经开源，而且已经斩获 3.1k star，效果很不错，同时这也是业界首个流式语音合成系统，推荐给大家试试。 具体详情大家可以了解下文哈，最后还有直播课，大家感兴趣欢迎扫码了解。 智能语音技术已经在生活中随处可见，常见的智能应用助手、语音播报、近年来火热的虚拟数字人，这些都有着智能语音技术
每天给你送来NLP技术干货！ ---- NLP算法工程师（校招） 工作地点：北京 工作时长：早10晚7，从不加班 工作职责 1. 负责数美风控业务场景下自然语言处理技术；包括文本分类、句法分析、自动摘要、情感分析和语义理解等； 2. 负责关键词识别、文本分类、意图识别、语义蕴含学习等工作； 3. 应用NLP技术解决场景中的对话评价、情感分析、引导、内容识别、问答匹配等工作； 4. 通过对数据的敏锐洞察,深入挖掘产品潜在价值和需求,进而提供更有价值的产品和服务,通过技术创新
大数据文摘出品 作者：原神长期长草玩家 说到这两年风靡全球的国产游戏，原神肯定是当仁不让。 根据5月公布的本年度Q1季度手游收入调查报告，在抽卡手游里《原神》以5.67亿美金的绝对优势稳稳拿下第一，这也宣告《原神》在上线短短18个月之后单在手机平台总收入就突破30亿美金（大约RM130亿）。 如今，开放须弥前最后的2.8海岛版本姗姗来迟，在漫长的长草期后终于又有新的剧情和区域可以肝了。 不过不知道有多少“肝帝”，现在海岛已经满探索，又开始长草了。 宝箱总共182个+1个摩拉箱（不计入） 长草期根本没
近些年来，随着自动语音识别（ASR）技术的发展，识别准确率有了很大的提升。但是，在ASR转写结果中，仍然存在一些对人类来说非常明显的错误。我们并不需要听音频，仅通过观察转写的文本便可发现。对这类错误的纠正往往需要借助一些常识和语法知识，甚至推理的能力。
【1】 Power Law Graph Transformer for Machine Translation and Representation Learning 标题：用于机器翻译和表示学习的幂律图转换器
近些年来，随着自动语音识别（ASR）技术的发展，识别准确率有了很大的提升。但是，在 ASR 转写结果中，仍然存在一些对人类来说非常明显的错误。我们并不需要听音频，仅通过观察转写的文本便可发现。对这类错误的纠正往往需要借助一些常识和语法知识，甚至推理的能力。得益于最近无监督预训练语言模型技术的发展，基于纯文本特征的纠错模型可以有效地解决这类问题。
七月新书到，龙吟伴虎啸 用一波新书更新下你的读书清单吧 1 《集成学习：基础与算法》 2 《Visual Studio Code 权威指南》 3 《JavaScript语言精髓与编程实践（第3版）》 4 《语音识别：原理与应用（全彩）》 5 《大数据平台架构与原型实现：数据中台建设实战》 6 《Go语言编程之旅：一起用Go做项目》 7 《Android Jetpack应用指南》 8 《高效自动化测试平台：设计与开发实战》 9 《Python预测之美：数据分析与算法实战（双色）》 10
题记： 2017年9月25日，第十六届少数民族语言文字信息处理学术研讨会维吾尔语分词技术评测结果公布，TEG以“腾讯基础研发部”名义参赛系统超越了新疆大学，北京大学青鸟，中科院自动化所等10余家队伍，获得了本次竞赛评测第一名，在召回率不变的前提下，准确率超越第二名系统22%，取得绝对领先。 表1. 比赛结果前五名 巴别塔的渴望： "这里是新疆是我的家乡，他广阔美丽天生他就是这样。喀纳斯的湖水映着晚霞泛着银光，塔里木河在沙漠中间流淌，我想我渴望我歌唱我绽放，在我出生的这片土地上歌唱。我登高眺望感受吐
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好，拖更的AIScholar Weekly栏目又和大家见面啦！
作为智能语音交互相关的从业者，今天以天池学习赛：《零基础入门语音识别：食物声音识别》为例，带大家梳理一些自动语音识别技术（ASR）关的知识，同时给出线上可运行的完整代码实践，供大家练习。
手机用户的普遍如何快速的应答与高质量的沟通是智能客服的关键问题。 采用合理的分层结构流程与先进的中间组件（例如，语音识别、语音合成、智能对话、知识图谱等技术组建），建立客服热线自动语音应答系统。缓解人工忙线，客户问题简单，如法充分利用资源的情况。 借用AI相关的技术，建立稳定、有效的智能语音应答系统的研究目标。
其中，声学模型主要描述发音模型下特征的似然概率，语言模型主要描述词间的连接概率；发音词典主要是完成词和音之间的转换。 接下来，将针对语音识别流程中的各个部分展开介绍。
Maix-Speech是专为嵌入式环境设计的离线语音库，设计目标包括：ASR/TTS/CHAT
本系列文章面向深度学习研发者，系统讲解了深度学习的基本知识及实践，以Image Caption Generation为切入点，逐步介绍自动梯度求解、卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）等知识点。本文为第14篇，RNN系列第1篇。作者：李理 目前就职于环信，即时通讯云平台和全媒体智能客服平台，在环信从事智能客服和智能机器人相关工作，致力于用深度学习来提高智能机器人的性能。 1. 内容简介 前面我们介绍了CNN，这对于Image Caption来说是基础的特征提取部分，或者说是对图像的“理解
AI 科技评论按：这篇文章来自苹果机器学习日记（Apple Machine Learning Journal）。与其他科技巨头人工智能实验室博客的论文解读、技术成果分享不同，苹果的机器学习日记虽然也是介绍他们对机器学习相关技术的心得体会，但侧重点在于技术产品的实现过程、技术资源用户体验之间的取舍，更像是「产品经理的 AI app 研发日记」。过往内容可以参见 如何设计能在Apple Watch上实时运行的中文手写识别系统，苹果揭秘「Hey Siri」的开发细节，为了让iPhone实时运行人脸检测算法，苹果原来做了这么多努力。
网址：https://github.com/zzw922cn/awesome-speech-recognition-speech-synthesis-papers
2019年9月7日，一知智能受邀参加由AICUG人工智能技术社区主办的AI 先行者大会(AI Pioneer Conference)，大会聚焦国际AI前沿技术、产业落地，汇聚中美AI行业领袖与技术大咖，共同探讨人工智能行业的发展与未来。
Wechat & NUS《A Distributed System for Large-scale n-gram Language Models at Tencent》分布式语言模型，支持大型n-gram LM解码的系统。本文是对原VLDB2019论文的简要翻译。
可以说，语音识别是人类征服人工智能的前沿阵地，是目前机器翻译、自然语言理解、人机交互等的奠基石。
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。
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
INTERSPEECH 是语音科学和技术领域最大、最全面的国际学术会议。INTERSPEECH 2019 将在奥地利第二大城市格拉茨（Graz）举办。在 INTERSPEECH 会议期间，来自全球学术界和产业界的研究人员齐聚一堂，讨论语音领域的新技术，包括语音合成、语音识别、语音增强这些细分领域。在会议上展示的研究成果代表着语音相关领域的最新研究水平和未来的发展趋势。恰逢 INTERSPEECH 20 周年，主办方透露在会议日程上将会出现一些别出心裁的设计，即将参会的同行们可以期待一下。
【1】 A New Attempt to Identify Long-term Precursors for Financial Crisis in the Market Correlation Structures 标题：在市场关联结构中识别金融危机长期前兆的新尝试
【导读】语音识别自半个世纪前诞生以来，一直处于不温不火的状态，直到 2009 年深度学习技术的长足发展才使得语音识别的精度大大提高，虽然还无法进行无限制领域、无限制人群的应用，但也在大多数场景中提供了一种便利高效的沟通方式。本篇文章将从技术和产业两个角度来回顾一下语音识别发展的历程和现状，并分析一些未来趋势，希望能帮助更多年轻技术人员了解语音行业，并能产生兴趣投身于这个行业。
【1】 The channel-spatial attention-based vision transformer network for automated, accurate prediction of crop nitrogen status from UAV imagery 标题：基于通道空间注意力的视觉转换网络，用于自动、准确地从无人机图像中预测作物氮素状况 链接：https://arxiv.org/abs/2111.06839
本文联合撰写： 腾讯：吕志强，颜京豪，胡鹏飞，康健，阿敏巴雅尔 导语｜在刚刚结束的NIST OPENASR评测中，TEG AI语音联合清华大学，刷新世界小语种语音识别比赛6项第一。从2000年开始，NIST组织的RT（英文语音识别），LRE（语音语种识别），SRE（语音说话人识别），OPENKWS（语音关键词识别）等比赛一直是语音届的标杆竞赛，其组织比赛方向也可以看出目前学术和工业界的语音研究发展方向。长期以来，NIST组织的语音比赛受到了来自世界一线的研究单位支持与参与。而2020年新增的OPENASR
📷 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）
事实证明，在PR这件事上，谁都不是Google的对手 📷 这个前沿科技行业月报系列是36氪前沿科技组的一个尝试，主要是基于我们的一个还不太成熟的判断——这个行业的进展要远快于行业内外的预期。所以我们想要尝试将这些散落在互联网各处的信息搜集、整理出来，为关注这个行业的人提供一些决策的参考及依据，也方便更多的人了解这个行业真实的进展。 因为36氪前沿科技组关注的领域跨度有点大， 包括了人工智能、机器人、AR、 VR 、新能源、新材料、新技术、物联网、智慧工业、智慧城市、智能硬件、商业航天等，所以
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