私有云语音识别系统是一种基于私有云的语音识别技术,它可以将语音转化为文本,并且可以应用于各种场景,例如智能家居、客服、语音助手等。
在私有云语音识别系统中,语音信号被转换为数字信号,并通过算法进行处理和识别。私有云语音识别系统的优势在于可以提供更高的安全性和可靠性,同时可以减少对公共云的依赖。
私有云语音识别系统的应用场景包括:
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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,
行业增长放缓,技术价值被严重低估和浪费,如何实现个人技术价值最大化?本文我将带着这个疑问给大家讲解以下几点,旨在帮助您将深入掌握副业(创业)项目开发的完整流程,并学习多种高效的运营方案。通过全面学习整套副业(创业)项目开发与运营的核心技能,您将拥有实现创意转化的强大能力。
虽然越来越多的企业将其业务工作负载地转移到云端,但监管障碍、安全问题、对遗留应用程序的依赖、异常数据集或工作流等某些情况已经成为组织将业务迁移到公共云的障碍。
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。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高技术。 语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别技术车联网也得到了充分的引用,例如在翼卡车联网中,只需按一键通客服人员口述即可设置目的地直接导航,安全、便捷。
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。
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。
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?
高通公司人工智能研究人员表示,该公司正在研制用于智能终端的语音识别系统,通过综合采用循环神经网络和卷积神经网络,该系统语音识别准确率可达95%。
6月29日,音视频及融合通信技术技术沙龙圆满落幕。本期沙龙特邀请腾讯云技术专家分享关于最新的低延迟技术、全新的商业直播方案等话题,针对腾讯云音视频及融合通信产品的技术全面剖析,为大家带来纯干货的技术分享。下面是孙祥学老师关于AI技术在视频智能识别和分析中的应用,以及实际落地过程中遇到的挑战以及解决办法的分享。
一个月之前,微软发布了基于深度神经网络的文本到语音(text-to-speech,TTS)系统,并且做为 Azure 认知服务中的一项,提供面向客户的预览版本。
对于想进入语音识别领域的学习者来说,了解语音识别系统的一些基本概念,会有助于更快的进入这个行业的交流平台,本文对语音识别系统的一些常见概念做了整理,希望能对刚开始接触语音学习的人有所帮助。
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。
蹬蹬蹬蹬!对于“百度 PaddlePaddle 1.0 正式发布”这个话题,你有什么想法呢?
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在人工智能的辉煌进程中,语音识别技术无疑占据了一个至关重要的地位。从最初的简单命令识别到今日能理解复杂语境的智能助手,语音识别技术已经深入人类生活的各个角落。它不仅改变了我们与机器交流的方式,更开启了一个全新的互动时代。
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。
李根 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 还记得教科书里的“经济基础决定上层建筑”、“生产关系反作用于生产力”吗? 2018年刚开始,过往以技术变革为主的AI,频频在政策方面搞出大新闻。 以下是量子位摘选的最新重要AI相关政策。 AI创新发展和数字经济试点重大工程 2017年12月27日,国家发改委已经公布了《国家发展改革委办公厅关于组织实施2018年“互联网+”、人工智能创新发展和数字经济试点重大工程的通知》,并在12月27-1月3日进行了公示。 如今公示期已过,关于AI创新发展的重大
越来越多的企业选择采用高效便捷的企业即时通讯系统开会办公,提高沟通效率的同时也能够提高办公效率,而其中语音通话的质量可以直接影响用户体验。 QttAudio创始人幸小然表示:“实现音视频通话需要解决回
精彩内容 经过多年市场验证,云端人脸识别无法满足企业对身份信息存储的高安全性要求,单一生物特征识别技术如虹膜识别、静脉识别等无法保证身份认证的准确,人脸识别技术该以何种姿态服务产业? 捷通华声作为国内
最近Bot这种虚拟机器人成为了国际新热点,但于有些人而言,它们已经做了十几年。 席卷全球的Bots风让语义识别渐渐浮出水面 长期以来,语音交互领域的公司,我们对语音识别的公司(诸如科大讯飞,云之声,思必驰)非常熟悉,但对于只专注于其背后更深一个层次的语义识别公司却知之甚少,当然这并不是我们孤陋寡闻,而是语义识别的属性决定它会更多地躲在背后干实事。 以本次在贵阳数博会发布2.0平台的小i机器人CEO袁晖的比方为例,“当用户对Siri讲一句话时,语音识别分析出这句话说的是什么,语义识别分析出这句话是什么意思。语
AI 科技评论按:为期 5 天的 ICASSP 2018,已于当地时间 4 月 20 日在加拿大卡尔加里(Calgary)正式落下帷幕。ICASSP 全称 International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing(国际声学、语音与信号处理会议),是由 IEEE 主办的全世界最大的,也是最全面的信号处理及其应用方面的顶级学术会议。今年 ICASSP 的大会主题是「Signal Processing and Artificial Intelligence: Challenges and Opportunities」,共收到论文投稿 2830 篇,最终接受论文 1406 篇。其中,思必驰-上海交大智能人机交互联合实验室最终发表论文 14 篇,创国内之最。
2016年3月,世界最大的语音识别软件、图像处理软件以及输入法软件研发销售公司Nuance Communications发布了一个名为“Dragon Legal”的语音识别系统,能够帮助用户通过语音命令准备法律文件。 该系统提供了强大的法律术语词汇。据Nuance介绍,这个词库是在4亿字的法律文件基础上构建的。它还提供了转录功能以支持语音备忘录,并与一个名为“Dragon Anywhere”的移动听写系统兼容。该系统基于云架构,可以通过iOS和Android系统接入。 语言与语音识别当然是Nuance公司的
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
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
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好,连续两周拖更的AIScholar Weekly栏目又和大家见面啦!
本文介绍了云计算的基本概念、服务类型、技术架构以及未来发展趋势。作者认为云计算的本质是社会分工,通过云计算服务,用户能够降低成本、提高效率并实现弹性扩展。然而,云计算也面临着一些问题,如数据隐私、垄断等。未来,随着技术的不断进步和应用的不断丰富,云计算将会越来越成熟,更好地服务于各个行业。
一类用户人为具备分布式存储、虚拟化等技术和服务的云才能够被称之为云计算服务,还有另外一类用户认为购买几台几百块钱的NAS,搭建一个几人团队能够使用的内部存储平台也能够被称为云服务。
AI 科技评论按:美国时间10月31日,百度研究院发出博文,宣布发布新一代深度语音识别系统 Deep Speech 3。继2014首秀的第一代Deep Speech和被MIT科技评论评为“2016年十
在正式开始【云上架构】系列教程之前,为了给之后的教程打下基础,我将首先介绍在云端如何选择各种各样的云平台,选择什么样的上云模式,选择什么样的云产品来架构和规划业务,以及选择什么样的配置来部署业务以及容量规划等。
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。
8月21日,微软宣布该公司的语音识别系统的错误率已经降至5.1%,这是目前为止错误率最低的,已经超过了去年由微软AI研究团队所创造的5.9%的成绩。 这两项研究都转录了总机语料库的录音,这是一个从20世纪90年代初就开始被研究人员用来测试语音识别系统的2400个电话对话的集合,这项新研究是由微软AI研究团队完成的,旨在让AI的语音识别达到与人类相同的准确度。 总的来说,最新研究的研究人员通过改进微软语音识别系统的基于神经网络的声学与语言模型,将错误率降低了12%左右,值得一提的是,他们还使语音识别器能够
ASRT 是一套基于深度学习实现的语音识别系统,全称为 Auto Speech Recognition Tool,由 AI 柠檬博主开发并在 GitHub 上开源(GPL 3.0 协议)。本项目声学模型通过采用卷积神经网络(CNN)和连接性时序分类(CTC)方法,使用大量中文语音数据集进行训练,将声音转录为中文拼音,并通过语言模型,将拼音序列转换为中文文本。基于该模型,作者在 Windows 平台上实现了一个基于 ASRT 的语音识别应用软件它同样也在 GitHub 上开源了。
本文,我们不谈那些云计算专业难懂的话题,我们用一些简单易懂的辞藻来和大家聊聊云计算市场的一些具体情况,以及云计算技术究竟与我们的工作和生活有何联系。我们都知道,现在国内运营的公有云服务平台大概有这么几
时至今日,语音识别已经有了突破性进展。2017年8月20日,微软语音识别系统错误率由5.9%降低到5.1%,可达到专业速记员的水平;国内语音识别行业的佼佼者科大讯飞的语音听写准确率则达到了95%,表现强悍。国内诸如阿里、百度、腾讯等大公司,也纷纷发力语音识别,前景一片看好。
语音是指人类通过发音系统,包括肺部、气管、喉部声门和声带、咽腔、口腔、鼻腔等,发出的在空气中传播的、具有一定意义的声音,是语言的声音形式,是人人交流中最主要的信息载体。另外,通过让机器能听会说,语音也成为人机交互的重要入口。
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。通过麦克风,语音便从物理声音被转换为电信号,然后通过模数转换器转换为数据。一旦被数字化,就可适用若干种模型,将音频转录为文本。 大多数现代语音识别系统都依赖于隐马尔可夫模型(HMM)。其工作原理为:语音信号在非常短的时间尺度上(比如 10 毫秒)可被近似为静止过程,即一个其统计特性不随时间变化的过程。 许多现代语音识别系统会在 HMM 识别之前使用神经网络,通过特征变换和降维的技术来简化语音信号。也可以使用语音活动检测器(VAD)将音频信号减少到可能仅包含语音的部分。 幸运的是,对于 Python 使用者而言,一些语音识别服务可通过 API 在线使用,且其中大部分也提供了 Python SDK。
2019年度腾讯“犀牛鸟精英人才培养计划”开放申请中,该项目是一项面向学生的校企联合人才培养项目,为期一年。入选学生将受到业界顶尖技术团队与高校导师的联合指导及培养,并获得3个月以上带薪到访腾讯开展科研的机会,基于真实产业问题及海量数据,验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将引进沟通技巧、商业分析、创新思维等定制课程,全面提升学生综合素质。 今年共有10大方向,81个子课题 申报截止日期:2019年1月28日 同学们,抓紧时间申报哦 下面让我们一起来看看第六个方向吧 语音技术
精英人才培养计划是一项校企联合人才培养项目,入选学生将受到业界顶尖技术团队与高校导师的联合指导及培养。培养期间,学生将获得3个月以上到访腾讯开展科研访问的机会,基于真实产业问题及海量数据,验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将引进沟通技巧、商业分析、创新思维等定制课程,定期举办线上线下交流活动,全面提升学生综合素质。入选学生还将获得线上实名社群平台“十分精英圈”的在线访问权限,结识志同道合的科研伙伴,获取业界信息及资源。 今年共有10大方向,81个子课题 申报截止日期:2019年1
---- 新智元报道 来源:Facebook AI 编辑:LRS 【新智元导读】Facebook在语音识别上又出重磅新作,继wav2vec, wav2vec 2.0以来,又出完全不需要监督数据的wav2vec-U,小众语言也能用语音识别啦! 相比显示器、鼠标、键盘这些传统的人机交互方式以外,随着语音识别技术的逐渐成熟,和电子产品进行「对话」也逐渐成为一种稀松平常的人机交互。 无论是给计算机或其他设备下达指示,还是回答用户的问题,语音识别在各个方面让电子产品的使用变得更加容易,无需学习,想要干什么只
腾讯云正式加入CNCF和Linux基金会,推动CNCF和Linux全球发展;科大讯飞战略合作NVIDIA,携手共推智能语音平台;百度即将发布语音声纹识别系统 Deep Speaker。 Facebo
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
抛开广告法不谈,我们来全面了解一下wav2letter++,看看Facebook哪来的勇气口出狂言。
导语 数据万象(Cloud Infinite,CI)处理平台涵盖图片处理、内容审核、音视频处理、智能语音、内容识别、文档预览等各项存储云原生能力,其中智能语音围绕“声音”提供多元化内容服务,在通勤导航、智能家居、网络K歌、虚拟社交各场景下为用户提供助力。 上班路上,红灯之前,午饭时间,谁没有点张开小耳朵听听音频的需求呢? 比如以小王的普通一天举例,这也是千千万万当代年轻人的现状,可以看到从早到晚都有丰富的音频活动,娱乐工作生活面面俱到,横跨数个产品,多个行业,软硬件之间来回跳跃,当然小王能在如此多的活
今年 2 月,中国人工智能公司出门问问联合西北工业大学推出了全球首个面向产品和工业界的端到端语音识别开源工具 ——WeNet。
语音识别(Speech Recognition)技术是指将口述或语音信号转化为文本或命令的自动化过程。随着深度学习技术的快速发展,语音识别取得了长足的进步,成为人机交互、智能助理和语音控制等领域的核心技术之一。本文将详细介绍语音识别技术的发展历程,重点介绍了深度学习、端到端建模以及多模态融合等技术在语音识别领域的应用,并展望了未来的发展趋势。
AI 科技评论按:把一段输入音频转换为一段文本的任务「自动语音识别(ASR)」,是深度神经网络的流行带来了极大变革的人工智能任务之一。如今常用的手机语音输入、YouTube 自动字幕生成、智能家电的语音控制都受益于自动语音识别技术的发展。不过,开发基于深度学习的语音识别系统还不是一个已经完善解决的问题,其中一方面的难点在于,含有大量参数的语音识别系统很容易过拟合到训练数据上,当训练不够充分时就无法很好地泛化到从未见过的数据。
小编所在项目中,C1、C1Pro、C1Max录音笔,通过BLE和APP连接,音频文件实时传输到录音助手App端,具备实时录音转写的功能。工欲善其事必先利其器,小编补习了语音识别相关基础知识,对所测试应用的实时转写业务逻辑有了更深的认识。希望对语音测试的小伙伴们也有所帮助~~(●—●)
多语家庭正变得越来越普遍,有一些研究发现多语人口已经超过单语人口,而且这个数字还将继续增长。随着多语用户数量的不断增加,开发能够同时支持多种语言的产品比以往任何时候都更加重要。
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。轻量级是指这套系统仅20.3MB,而在搭载2.26GHz CPU和2GB内存的Nexus 5上测试时,系统在开放式听写任务中的错误率仅为13.5%。 当然
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