首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

端到端语音识别

端到端语音识别是一种将声音信号转换为文本的技术,其目的是在语音信号传输或存储之前,将语音信号转换成文本,以便于计算机理解和处理。这种技术可以应用于语音识别应用程序、语音助手、语音转文本应用程序、语音翻译应用程序、语音控制应用程序等场景。

端到端语音识别技术可以分为两类:基于模型的端到端语音识别和基于统计的端到端语音识别。基于模型的端到端语音识别需要大量的训练数据,并且需要使用深度学习技术来训练模型。而基于统计的端到端语音识别则不需要使用深度学习技术,但是需要更多的训练数据来提高识别率。

端到端语音识别技术具有许多优势,例如能够快速地处理大量的语音数据,同时也可以提高语音识别的准确性和鲁棒性。此外,端到端语音识别技术也可以与其他技术结合使用,例如语音识别和语音合成技术结合使用,可以进一步提高语音识别的准确性和自然度。

推荐的腾讯云相关产品是腾讯云语音识别,其具有识别率高、速度快、准确率高等特点,可以广泛应用于语音识别应用程序、语音助手、语音转文本应用程序、语音翻译应用程序、语音控制应用程序等场景。

腾讯云语音识别支持多种语言识别,例如中文、英文、日语、韩语等,同时也支持多种语音输入方式,例如按键、语音识别、录音等。此外,腾讯云语音识别还支持多种输出方式,例如文本、语音、图片等。

腾讯云语音识别可以广泛应用于各种场景,例如智能家居、智能客服、语音导航、车载语音识别等。同时,腾讯云语音识别还支持定制化服务,可以根据客户的需求提供个性化的解决方案。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

CNN 在语音识别中的应用

本文介绍了语音识别技术中的端到端模型、基于CTC的序列模型、基于序列学习的注意力机制模型、基于3D卷积神经网络的语音识别系统等。其中,端到端模型可以直接从原始音频数据中学习到针对语音识别的抽象表示,具有较好的可扩展性和鲁棒性;而基于CTC的序列模型则通过连接主义学习的方法,将CTC定义的序列映射问题转化为神经网络中的参数优化问题,进一步提高了语音识别的准确率;基于序列学习的注意力机制模型则借鉴了语言学中的注意力机制,通过对输入序列进行加权处理,进一步提高了模型的识别准确率;基于3D卷积神经网络的语音识别系统则利用3D卷积核对输入序列进行卷积处理,提取出序列中的特征信息,进一步提高了模型的识别准确率。

03

智能音箱大战全面开火,那么问题来了:如何成为一名全栈语音识别工程师?

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

012

重磅 | 从SwiftScribe说起,回顾百度在语音技术的七年积累

人与机器的自然交互一直是人类孜孜不倦的奋斗目标。随着移动互联网时代的发展,声音与图片成为了人机交互更为自然的表达方式。作为最核心的入口,语音技术就成为了科技巨头们争相攻下的堡垒。而人工智能的进步与发展也让语音技术的识别率突飞猛进,也使其有了产品化的机会。 李彦宏曾在剑桥名家讲堂等多个公开场合说过,百度大脑涉及百度最为核心的人工智能内容,具体包括语音、图像、自然语言理解和用户画像等四个核心能力,此外还有机器学习平台;吴恩达也在公开场合演讲时表达了同样的观点。 3 月 14 日,百度硅谷研究院于推出了一款基

013

干货 | 对端到端语音识别网络的两种全新探索

AI 科技评论按:语音识别技术历史悠久,早在上世纪 50 年代,贝尔研究所就研究出了可以识别十个英文数字的简单系统。从上世纪 70 年代起,传统的基于统计的 HMM 声学模型,N 元组语言模型的发明,已经使得语音识别技术可以在小规模词汇量上使用。在新世纪伊始,GMM-HMM 模型的序列鉴别性训练方法的提出又进一步提升了语音识别的准确率。最近 5-10 年间,随着深度学习的快速发展,算力的快速增长,数据量的急速扩张,深度学习开始大规模应用于语音识别领域并取得突破性进展,深度模型已经可以在干净标准的独白类音频上达到 5% 以下的错词率。此外,端到端的模型可以轻松的将各种语言揉合在一个模型中,不需要做额外的音素词典的准备,这将大大推动业界技术研究与应用落地的进度。

04

博客 | 论文解读:对端到端语音识别网络的两种全新探索

雷锋网 AI 科技评论按:语音识别技术历史悠久,早在上世纪 50 年代,贝尔研究所就研究出了可以识别十个英文数字的简单系统。从上世纪 70 年代起,传统的基于统计的 HMM 声学模型,N 元组语言模型的发明,已经使得语音识别技术可以在小规模词汇量上使用。在新世纪伊始,GMM-HMM 模型的序列鉴别性训练方法的提出又进一步提升了语音识别的准确率。最近 5-10 年间,随着深度学习的快速发展,算力的快速增长,数据量的急速扩张,深度学习开始大规模应用于语音识别领域并取得突破性进展,深度模型已经可以在干净标准的独白类音频上达到 5% 以下的错词率。此外,端到端的模型可以轻松的将各种语言揉合在一个模型中,不需要做额外的音素词典的准备,这将大大推动业界技术研究与应用落地的进度。

03

智能语音扩展数字化服务

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。

05
领券