曾经有过用谷歌听写输入带来的糟糕体验,也曾经被度娘的语音搜索虐过〜因此对所有的听写功能都敬而远之,一哂而过〜
语音速记是语音识别技术的应用之一,主打AI的搜狗也是其中一家。8月8日,搜狗也为此前推出的“搜狗听写” 正式召开了发布会。 “搜狗听写”的主要功能是将语音实时变成文字,最大卖点是“0延时”、 “长语音”,目的是希望解决文字工作者工作中耗时耗力枯燥的工作。官方消息透漏,搜狗听写的技术来自于搜狗知音,它是与端到端的深度神经网络技术整合,是语言的正确率保持在较高的水平。据介绍,搜狗听写可以支持写文章、采访录音、会议记录、笔记整理、日常纪事等场景,帮助用户实现高效记录和信息输入。 对待不同的场景时,“搜狗听写”
从当前来看,速记神器确实为特定人群所需。 近日,搜狗召开发布会,正式推出其自研的速记神器——搜狗听写。这是一款能够将语音实时转变成文字的速记工具,拥有转写和听写两种模式,主要面向记者、编辑、作家等文字工作者。 由搜索而知名的搜狗 在人工智能领域似乎也玩的风生水起 众所周知,搜狗以搜索业务起家。除搜索业务外,其在近年还因搜狗输入法、搜狗高速浏览器等在行业内颇具名气。 如果仅从以上这些来看,搜狗此次推出“搜狗听写”似乎显得有些无厘头。然而,搜狗CEO王小川曾表示,搜索本身也是一种AI。 回顾搜狗的发展史,除去初
无声的世界里,你只要动动嘴唇,就可以被识别出说了什么、甚至被转化为语音,是不是很智能便利、同时又颇为惊悚? 今年12月,第四届世界互联网大会,搜狗发布唇语识别技术,也系业内首次公开演示。其背后的商业逻辑是什么?这项技术发展到什么地步了? 一、为什么要做唇语识别 搜狗语音交互技术中心负责人陈伟首先回顾了搜狗在语音交互方面的发展历史——早期搜狗于移动时代主要做两件事——输入法与搜索。后来进入智能时代,设备由手机变为IOT设备,人与智能硬件之间的连接也变为搜狗知音引擎这样的自然交互引擎,而硬件、信息,或更深度
原文链接:https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/88630856
在上一篇文章中,给天气APP添加了语音播报的功能,但是主页面要是想去切换城市除了已有常用城市以外,切换城市和搜索城市需要的操作都太多了,因此通过语音来搜索城市,然后查询天气无疑可以简化操作步骤。
随着目前用户需求的精细化和智能化,很多时候我们需要在App内集成语音输入模块,为用户提供语音输入的功能。而科大讯飞语音作为行业内翘楚,识别结果相对准确,且讯飞自带一套识别动画,适合快速搭建模块,废话不多说,先看下效果图。
NCH ExpressScribe PRO for mac是一款音频播放器软件,播放大多数格式,包括加密的听写文件,使用Express Scribe的音频播放键盘热键或安装一个支持的转录踏板,缩短您的周转时间。其他有价值的转录软件功能包括变速播放,多通道控制,视频播放器,文件管理等。
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
选自Awni 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、路雪 深度学习应用到语音识别领域之后,词错率有了显著降低。但是语音识别并未达到人类水平,仍然存在多个亟待解决的问题。本文从口音、噪声、多说话人、语境、部署等多个方面介绍了语音识别中尚未解决的问题。 深度学习被应用在语音识别领域之后,词错率有了显著地降低。然而,尽管你已经读到了很多这类的论文,但是我们仍然没有实现人类水平的语音识别。语音识别器有很多失效的模式。认识到这些问题并且采取措施去解决它们则是语音识别能够取得进步的关键。这是把自动语音识别(
近日,苹果正式发布了下一代桌面系统macOS Monterey,同时还新增了一些很有意思的功能。比如:
首先登陆科大讯飞开发者平台,注册账号,(走你->http://www.xfyun.cn/) 可以根据功能(语音识别,语音播放等),平台(java,window等),来创建属于自己的应用。 应用创建成功后对有一个对应的appid以及sdk(开发工具包); 我们自己开发的话需要sdk里面的四个文件
近段时间,包括谷歌、苹果、亚马逊、Facebook等在内的科技巨头纷纷被曝出人工收集用户语音数据。
上周,谷歌将Google Assistant下放到Android 6.0,而苹果的Siri、微软的Cortana、亚马逊的Alexa最近也动作频频,一场围绕下智能语音助手的大战正在全面展开。 西雅图艾伦人工智能研究所CEO Oren Etzioni表示,Siri作为最早入场的选手,其语音理解和回答问题的能力并不突出,白白浪费了先发优势。 但Siri并不是一无是处,它仍然有其他语音助手目前无法匹敌的优势:支持36个国家的21种本地语言。由于大多数的智能手机都是在非英语国家销售,对本地语言的支持将是非常重要
上周,谷歌将Google Assistant下放到Android 6.0,而苹果的Siri、微软的Cortana、亚马逊的Alexa最近也动作频频,一场围绕下智能语音助手的大战正在全面展开。 西雅图艾伦人工智能研究所CEO Oren Etzioni表示,Siri作为最早入场的选手,其语音理解和回答问题的能力并不突出,白白浪费了先发优势。 但Siri并不是一无是处,它仍然有其他语音助手目前无法匹敌的优势:支持36个国家的21种本地语言。由于大多数的智能手机都是在非英语国家销售,对本地语言的支持将是非常重要的一
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这家以“图”起家的AI公司,现在宣布修个“语音”双学位,而且出场便是学霸的方式——随手甩出一张摸底考第一名成绩单。
语音识别 - 科大讯飞 开放平台 http://open.voicecloud.cn/ 需要拷贝lib、assets、并在清单文件中写一些权限 public class MainActivity extends Activity { @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activit
吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
最近在做一个文本转语音TTS(Text to Speech)的第三方软件封装,使用的是国内语音技术龙头安徽科大讯飞公司提供的离线引擎AiSound5.0,主要用于汽车导航用途。科大讯飞还提供了AiTalk用于语音识别,AiWrite用于手写识别服务等。另外还有针对6种平台的SDK和开发示例。
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在今年的秋季新学期,许多语文老师开启了“AI新工作模式”。 他们正在使用腾讯读书酱——由腾讯教育创想产品研发团队开发的一款助力提升教师工作效率的AI小程序。从2019年11月立项开始,在2020年2月读书酱完成了初步设计,4月上线了第一个验证版本,最早两所合作校的老师使用过后觉得“挺有用”,就推荐给了身边的同行,1个月后已有超过12家学校的老师在试用。9月1日读书酱发布了第一个正式版本,截止10月底,读书酱的用户已经覆盖全国700多所学校。 从小切口切入,只为解决一线教师实际问题 作为一款“小”产
素来被认为是“人脸识别独角兽”——或者更宽泛一点说,“计算机视觉独角兽”的依图科技,公布了他们中文语音识别技术的最新突破,以及令人瞩目的产业布局。
8月15日,微软修改隐私条款和相关内容,承认员工和供应商会收听Skype和Cortana的语音数据和录音,来改善微软产品和服务的语音识别、翻译、意图理解等功能。此前Facebook、谷歌、微软、苹果、亚马逊等公司均已承认。
当您面对成吨的会议录音,着急写会议纪要而不得不愚公移山、人海战术?听的头晕眼花,听的漏洞百出,听的怀疑人生,那么你是否想到了自动听写服务?
笔者在前文《Azure AI 服务之文本翻译》中简单介绍了 Azure 认知服务中的文本翻译 API,通过这些简单的 REST API 调用就可以轻松地进行机器翻译。如果能在程序中简单的集成语音转文本
如今越来越多的app用到了语音播报功能,例如地图导航、天气预报、文字阅读、口语训练等等。语音技术主要分两块,一块是语音转文字,即语音识别;另一块是文字转语音,即语音合成。 对中文来说,和语音播报相关的一个技术是汉字转拼音,想想看,拼音本身就是音节拼读的标记,每个音节对应一段音频,那么一句的拼音便能用一连串的音频流合成而来。汉字转拼音的说明参见《Android开发笔记(八十三)多语言支持》。 语音合成通常也简称为TTS,即TextToSpeech(从文本到语言)。语音合成技术把文字智能地转化为自然语音流,当然为了避免机械合成的呆板和停顿感,语音引擎还得对语音流进行平滑处理,确保输出的语音音律流畅、感觉自然。
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
语音识别(speech recognition)技术,也被称为自动语音识别(英语:Automatic Speech Recognition, ASR)、电脑语音识别(英语:Computer Speech Recognition)或是语音转文本识别(英语:Speech To Text, STT),其目标是以电脑自动将人类的语音内容转换为相应的文字。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。
https://itunes.apple.com/cn/app/id1243368435
语音识别功能已经是一个很普及的功能,在特定情境下,能带给人们方便的交互的体验,比如驾驶时使用语音进行唤醒手机,各类智能音响产品,语音控制智能电视等。本文主要介绍在APICloud平台使用科大讯飞的SDK快速实现语音识别功能。
谷歌AI研究人员正在将计算机视觉应用于声波视觉效果,从而在不使用语言模型的情况下实现最先进的语音识别性能。
1、 Visual Studio Code 1.87 发布,编辑器中的语音听写 - 使用你的声音直接在编辑器中听写。对于安装了 VS Code Speech 扩展的用户,可以使用语音直接在编辑器中听写。--vscode社区
最近,苹果发布了一系列论文来阐释语音助手的重要工作机理,公开揭秘Siri,向业界贡献了自己在设计上的不同想法。
儿子学习拼音一直比较吃力,一个原因是小时候很多音发音不准导致无法正确的读出音,例如q、x、b、p、g、d等这些音,经多方咨询后在成都市天使儿童医院语音纠正一段时间以后有较大的改善。第二个原因是自身上课注意力不集中,课后没有抓紧复习,家长没有施加太大的压力,最终导致拼音一塌糊涂,基本上注音练习错误率在60%以上。
上一篇文章中是在主页面中进行手动输入的,而如果我想要在这里面在加上语音搜索的入口自然也是也可以的,只不过页面的代码就很多了,因此痛定思痛我打算新写一个页面单独做这个语音输入,然后搜索物品分类,这样可能看得人也好理解的,因此本文中可能会先改动这个MainActivity,然后把手动输入搜索移到一个新的页面中。这样主页面就作为其他的方式的入口。
volute(蜗壳)是一个使用 Raspberry Pi+Node.js 制作的语音助手.
导读:目前最好的语音识别系统采用双向长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory),但是,这一系统存在训练复杂度高、解码时延高的问题,尤其在工业界的实时识别系统中很难应用。科大讯飞在今年提出了一种全新的语音识别框架——深度全序列卷积神经网络(DFCNN,Deep Fully Convolutional NeuralNetwork),更适合工业应用。本文是对科大讯飞使用DFCNN应用于语音转写技术的详细解读,其外还包含了语音转写中口语化和篇章级语言模型处理、噪声和远场识别和文本处理实时
调用科大讯飞语音的API,需要加添库文件Msc.jar,添加libmsc.so文件,还需添加权限,具体步骤可参看SDK里的文档
这次出手的,又是谷歌 AI 团队。刚刚,他们为旗下的一款手机输入法 Gboard (不要跟谷歌拼音输入法搞混了啊~)上线了新功能:离线语音识别。目前这一新功能,只能在其自家的产品 Pixel 系列手机上使用。
【新智元导读】目前最好的语音识别系统采用双向长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory),但是,这一系统存在训练复杂度高、解码时延高的问题,尤其在工业界的实时识别系统中很难应用。科大讯飞在今年提出了一种全新的语音识别框架——深度全序列卷积神经网络(DFCNN,Deep Fully Convolutional NeuralNetwork),更适合工业应用。本文是对科大讯飞使用DFCNN应用于语音转写技术的详细解读,其外还包含了语音转写中口语化和篇章级语言模型处理、噪声和远场识别和文本
尽管微软更新总是不断翻车,各种bug不断,但用户量依然很大,而很多人还是对新版系统抱有很大的期望。这不,在最新的 Windows 10 预览版中,微软终于带来了 Windows 10X 系统的三个新的闪亮功能,在近期推出的Build 20206 预览版中已经开始测试,有些人已经体验上了,你发现了吗?
AI 科技评论按:在近二十年来,尤其是引入深度学习以后,语音识别取得了一系列重大突破,并一步步走向市场并搭载到消费级产品中。然而在用户体验上,「迟钝」可以算得上这些产品最大的槽点之一,这也意味着语音识别的延迟问题已经成为了该领域研究亟待解决的难点。日前,谷歌推出了基于循环神经网络变换器(RNN-T)的全神经元设备端语音识别器,能够很好地解决目前语音识别所存在的延迟难题。谷歌也将这项成果发布在了官方博客上,AI 科技评论进行编译如下。
美国软件公司Nuance Communications公开了其Dragon Medical人工智能助手和智能音箱,它们可帮助医生使用语音完成编辑健康档案、评估患者病历及填写处方等任务。Nuance之前
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