12月15日，由腾讯云主办的首届“腾讯云+社区开发者大会”在北京举行。本届大会以“新趋势•新技术•新应用”为主题，汇聚了超40位技术专家，共同探索人工智能、大数据、物联网、小程序、运维开发等热门技术的最新发展成果，吸引超过1000名开发者的参与。以下是大数据AI分会场的演讲内容，稍作整理，分享给大家。
编辑导语 近日，腾讯云正式上线智能语音服务。智能语音是由腾讯微信AI团队自主研发的语音处理技术，可以满足语音识别、语音合成、声纹识别等需求。 这是继微信支付提速、微信公众号CDN加速、微信公众号安全护航等一系列动作之后，腾讯云联合微信发布的又一重大举措。腾讯云智能语音服务将以强大的垂直领域定制化服务，打造专业高效的语音大脑。 一、识别率行业领先云端+嵌入式开放 语音作为继键盘、鼠标、触屏之后人机交互的新体验，其识别技术被广泛应用在呼叫中心、网络搜索、智能终端、移动应用、人工智能等各大领域。 腾讯云平台联合微
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。
京东叮咚智能音箱首席科学家。从事语音技术研究领域20余年，现就职于京东叮咚智能音箱技术研发部门，负责语音技术、自然语言理解、机器翻译、产品创新等方面的工作。
提取视频文件中的图像然后使用OCR技术识别静态图像中的文本，提取视频文件中的音频然后使用语音识别技术提取其中的文本，如果视频文本或音频文本中包含指定的关键词则进行提示。
《福布斯》给百度带来一份新年礼物，大幅报道了百度在语音识别技术上取得重大突破，发明了一种更精准识别语音的新方法。百度首席科学家吴恩达表示，百度在深度学习领域的发展已经超过了谷歌与苹果，受此利好消息影响，百度股价上涨了3.59%。如果这项技术真具有划时代的革命意义，那百度就此开启并且引领了语音2.0时代，也即是人工智能时代的一个重要分支，改变搜索更改变交互，在IOT（Internet of Things）时代抢占重要位置。 语音识别2.0技术：可适应噪音环境 Siri掀起的语音交互风暴一直还在蔓延。微软Cor
AI 科技评论按：语音到文字的转换是语音研究领域的重要课题。自引入神经网络的方法以来，语音识别正确率有了长足的进展，也为苹果 Siri、亚马逊 Echo、科大讯飞语音输入法等等实际产品提供了生长的土壤。面对算法识别总还是比人类要差一些的现状，微软刚刚发布一篇博文公布了自己的最新成果，达到人类水平已经不是梦想。AI 科技评论编译如下。 2016年，微软语音和对话研究团队对外公布了一则里程碑性的消息，他们在 Switchboard 数据库的对话语音识别任务中达到了人类的一致性水平，这意味着他们的系统识别对话中文
文/CSDN周翔 今年 3 月，雷军在两会的媒体沟通会上表示，“去年年初，小米设立了探索实验室，不久将有重磅级的人工智能产品发布。” 昨日（7 月 26 日）下午，传闻已久小米人工智能产品——小米 AI 音箱终于现身。在发布会上，王川特意提到了小米脑王刚博士带领的 NLP 团队，也就是说小米已经用上了自己的 NLP 技术。但是语音识别方面，小米 AI 音箱仍然采用了第三方的技术。 不过，AI科技大本营发现，就在几天前，小米在 arXiv 上首次提交了一篇端对端的语音识别论文。这篇论文实际上是西工大计算机
语音控制的基础就是语音识别技术，可以是特定人或者非特定人的。非特定人的应用更为广泛，对于用户而言不用训练，因此也更加方便。语音识别可以分为孤立词识别，连接词识别，以及大词汇量的连续词识别。对于智能机器人这类嵌入式应用而言，语音可以提供直接可靠的交互方式，语音识别技术的应用价值也就不言而喻。 1 语音识别概述 语音识别技术最早可以追溯到20世纪50年代，是试图使机器能“听懂”人类语音的技术。按照目前主流的研究方法，连续语音识别和孤立词语音识别采用的声学模型一般不同。孤立词语音识别一般采用DTW动态时间规整
话不多说，直接上题 @酱番梨 问： 如何看待某手机品牌语音助手无法识别机主语音，误解锁操作？ 按照现在的语音识别技术，出现这样的事正常吗？ 来自社友的回答 ▼▼▼ @lyn 不管是语音识别还是
【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
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。
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
语音活动检测（Voice Activity Detection， VAD）用于检测出语音信号的起始位置，分离出语音段和非语音（静音或噪声）段。VAD算法大致分为三类：基于阈值的VAD、基于分类器的VAD和基于模型的VAD。
语言作为人类的一种基本交流方式，在数千年历史中得到持续传承。近年来，语音识别技术的不断成熟，已广泛应用于我们的生活当中。语音识别技术是如何让机器“听懂”人类语言？本文将为大家从语音前端处理、基于统计学语音识别和基于深度学习语音识别等方面阐述语音识别的原理。
当我们测试语音识别相关的系统，衡量性能是非常重要的，一般语音识别准确性最常用的度量标准是字错误率，比如录音笔中的转写功能或者输入法语音输入等等，其实就是语音识别提供的服务，因此也需要测试相关的指标。
【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。
前几天在Python白银交流群【云何应住】问了一个Python处理语音消息识别的实战问题。问题如下：
语音并不是一个新鲜事物，2011年，Siri被内置在iPhone 4s之中横空出世时，曾掀起一波语音技术和讨论热潮和语音助手的创业热潮。时隔五年之后，Google AlphaGo人机大战将AI（人工智能）从实验室技术变成坊间热议的话题，人工智能成为国内外科技巨头的争夺焦点，语音则成为巨头进军AI的必经之路。 • Google I/O大会上，最重要的项目便是Google Assistant（谷歌助理）和Google Home（类似于Amazon Echo的智能家庭音箱助手），Google Home的基础
智能核心是对认知能力的升级革命，从感知、认知到决策执行，目前基础理论层、技术层的发展已经达到认知层面的建模与分析，应用层则体现为利用智能技术解决各种多模态目标识别的速度和精度，本文整理了目前市场上智能识别领域的典型应用进展及部分厂商。
4月20日，百度旗下人工智能品牌小度发布了新款无屏智能音箱——小度智能音箱 2 红外版。据百度官方介绍，该音箱搭载了百度首款针对远场语音交互研发的鸿鹄芯片，性能上有三大提升：1）在语音识别上错误率平均降低30%；2）高噪声下首次唤醒率提升10%以上，且达到家居场合使用的超低误报要求；3）平均工作功耗仅100mw左右，待机功耗下降90%。
智能客服机器人用于解决重复性客服问题，降低客服人员工作量和劳动强度，并且能够通过与客户的交互式多轮对话自动积累客服知识。
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。
作者 | 陈孝良 责编 | 胡永波 目前来看，语音识别的精度和速度比较取决于实际应用环境，在安静环境、标准口音、常见词汇上的语音识别率已经超过95%，完全达到了可用状态，这也是当前语音识别比较火热的原因。 随着技术的发展，现在口音、方言、噪声等场景下的语音识别也达到了可用状态，但是对于强噪声、超远场、强干扰、多语种、大词汇等场景下的语音识别还需要很大的提升。当然，多人语音识别和离线语音识别也是当前需要重点解决的问题。 学术界探讨了很多语音识别的技术趋势，有两个思路是非常值得关注的，一个是就是端到端的语音识别
语音识别是人工智能领域的一个重要方向，现在已逐渐发展为一个具有广阔前景的高新技术产业，许多企业在语音识别技术上潜精研思。例如，百度借助自己的人工智能生态平台，推出了智能行车助手CoDriver；科大讯飞与奇瑞等汽车制造商合作，推出了飞鱼汽车助理；搜狗与四维图新合作，推出了飞歌导航；云知声、思必驰在导航、平视显示器等车载应用方面推出了多款智能语控车载产品……在如今的语音技术市场中，大量产品被人们开发出来并运用到实处上，语音识别技术的发展前景如火如荼。
介绍了一种以ARM为核心的嵌入式语音识别模块的设计与实现。模块的核心处理单元选用ST公司的基于ARM Cortex-M3内核的32位处理器STM32F103C8T6。本模块以对话管理单元为中心，通过以LD3320芯片为核心的硬件单元实现语音识别功能，采用嵌入式操作系统μC/OS-II来实现统一的任务调度和外围设备管理。经过大量的实验数据验证，本文设计的语音识别模块具有高实时性、高识别率、高稳定性的优点。本文引用地址：http://www.eepw.com.cn/article/201706/347845.htm
问耕 李林 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 今日凌晨，来自KPCB的“互联网女皇”玛丽·米克尔（Mary Meeker）照例在Code大会上发布《互联网趋势2017报告》。 自从19
对攻击语音识别系统的研究表明，某些隐藏的语音命令人类无法听见，但是这些声音却可以控制系统。在最近的一些实验中，研究者设计了一个完全听不见的攻击：DolphinAttack，通过将人声负载在高频载波上，可以通过Siri使iPhone发起FaceTime通话。
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。
6 月 23 日，讯飞开放平台乐享 A.I. 技术沙龙“A.I. 虚拟人多模态创新交互”专场在成都圆满落幕。 35 秒带你回顾现场精彩瞬间↓↓↓ 近几年，随着图像处理、语音合成、语音识别、语义理解、多语种等多项人工智能技术不断发展，AI 虚拟人开始在各行各业落地应用，各大公司争相布局。这背后，其实是 AI 虚拟人多模态交互技术正在成为大趋势。 多模态融合视觉、听觉、文本等多种模态信息，能够打破单模态输入输出限制，从而更贴近人类真实使用习惯。对于 AI 交互产品来说，只有综合利用多模态信息才能更准确地理解人类
【新智元导读】微软语音识别技术24年老将黄学东近日被评为“微软全球技术院士”，成功摘下这一微软技术的“桂冠”。 黄学东于1993年加入微软。1995年，黄学东最终把洪小文也拉入微软。黄学东还曾在Bing工作，一直跟随沈向洋博士。接受新智元的专访时，他谈到了去年微软对话语音识别词错率低至5.9%背后的故事。 同时，黄学东认为语音识别的下一个大难关是语义理解，目前看来最有希望的路线是 LSTM + Attention。 黄学东，微软语音识别技术 24 年老将，IEEE/ACM 双科院士，微软深度学习工具包CNT
近年来，人工智能和人类生活越来越息息相关，人们一直憧憬身边可以出现一个真正的贾维斯，希望有一天计算机真的可以像人一样能听会说，能理解会思考。而实现这一目标的重要前提是计算机能够准确无误的听懂人类的话语，也就是说高度准确的语音识别系统是必不可少的。 作为国内智能语音与人工智能产业的领导者，科大讯飞公司一直引领中文语音识别技术不断进步。去年12月21日，在北京国家会议中心召开的以“AI复始，万物更新”为主题的年度发布会上，科大讯飞提出了以前馈型序列记忆网络(FSMN, Feed-forward Sequenti
我今天演讲主要分四个部分，第一个是分享语音识别概述，然后是深度神经网络的基础；接下来就是深度学习在语音识别声学模型上面的应用，最后要分享的是语音识别难点以及未来的发展方向。
前言：本文作者@焦糖玛奇朵，是我们“AI产品经理大本营”早期成员，下面是她分享的第1篇文章，欢迎更多有兴趣“主动输出”的朋友们一起加入、共同进步：） 音频由公众号“闪电配音”提供 媒体和AI巨头们乐于给大众描绘一幅幅精彩的未来生活蓝图：人工智能可以化身为你的爱车，在沙漠、森林或小巷中风驰电掣；可以是智慧公正的交警，控制红绿灯、缓解交通的拥挤；还可以是给人以贴心照顾的小助理，熟悉你生活中的每一处小怪癖。 在看到这些美妙的畅想之后，作为一个严谨认真的AI产品经理，我不禁想去探索上述美好未来的实现路径；今天，
文 / 陈孝良 11月16号，百度发布了渡鸦智能音箱和DuerOS开发板SoundPi，至此，国内再一名巨头加入智能音箱大战。迄今为止，国内战场上的巨头有阿里、京东、腾讯、百度、小米、科大讯飞等，国外则有苹果、微软、亚马逊、谷歌、脸书、三星等，这些巨头占据了全球市值的排名榜，同时发力争夺未来人工智能时代的语音入口，甚至亚马逊和阿里率先不惜代价开启了补贴大战。这些全球巨头的激烈竞争，将对未来十年产生极其重要的影响，同时，这更是新一波的职业快速发展机会。 语音智能当前的核心关键是声学问题和语义理解，随着市
捷通华声灵云语音云重磅上线灵云平台，为广大企业及个人提供专业级语音识别、语音合成等云服务，用灵云人工智能实现了便捷大众工作生活，同时标志着捷通华声在语音云服务领域迈向一个全新的高度。 智能语音“云时代
以下内容来自于Sensory网站，作者为Sensory CEO Todd Mozer -
超强的灵活性，丰富的功能，为人机交互带来更加安全和易用的解决方案的同时，保障了设备开发商对自身品牌的保有和控制。
机器之心原创 作者：邱陆陆 去年三月，语音识别和深度学习领域的著名专家俞栋宣布加入腾讯，担任腾讯成立不久的腾讯 AI Lab 副主任及西雅图实验室负责人。加入腾讯不久后，俞栋在机器之心主办的第一届全球机器智能峰会（GMIS 2017）上，发表了主题为《语音识别领域的前沿研究》的演讲，分享了语音领域的四个前沿方向，包括：更有效的序列到序列直接转换模型，鸡尾酒会问题，持续预测与适应的模型，以及前端与后端联合优化等。 如今一年过去了，这些问题的研究现状如何？是否得到了业界的肯定与应用？腾讯 AI Lab 的进
⚫ 加窗：分帧后，每一帧的开始和结束都会出现间断。因此分割的帧越多，与原始信号的误差就越大， 加窗就是为了解决这个问题，使成帧后的信号变得连续，并且每一帧都会表现出周期函数的特性。
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
1 产品介绍 YIYA是一个语音助手，根据用户输入语音内容，进行对应的操作或返回对应的结果，比如询问天气，返回所在地的天气结果。目前使用在微桌面及TOS手表中。 1 语音识别测试介绍 1.1 人工测试 语音测试，先要识别准确， 在这条路上，测试尝试了各种各样的方法； 1. 建立一套可行完善的评测方法，输出各种评测报告，从客户端语音输入开始，到出现识别结果整个过程有很多节点可以进行专项测试； Ø VAD（语音端点检测）监测灵敏度评测: 可以从录音识别准确性、不同机器的灵敏度上来验证VAD是否达到预期； Ø
亚马逊正朝着更具响应性，情境感知的语音体验迈进，部分归功于主题建模，即识别主题以帮助更准确地响应请求。
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
一、前言 6月27日，美国权威科技杂志《MIT科技评论》公布2017全球最聪明50家公司榜单。科大讯飞名列中国第一、全球第六。全世界排在科大讯飞前面企业分别是：英伟达、Spacex、亚马逊、23andme、Alphabet。 《MIT科技评论》认为，“科大讯飞旗下的语音助手是中国版的Siri，其可携带实时翻译器则是一款杰出的人工智能应用，克服了方言、俚语和背景杂音，可将汉语精准地翻译成十几种语言。科大讯飞在中国语音技术市场的占有率70%。”越来越多的人认为，语音识别将成为下一代交互革命的关键技术。 与此
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
