以下内容来自于Sensory网站,作者为Sensory CEO Todd Mozer -
原文链接 / https://ai.googleblog.com/2020/11/improving-on-device-speech-recognition.html
鸡尾酒会问题一直是语音识别领域中的重要研究课题。在一场人声嘈杂的鸡尾酒会上,人们难以专注于眼前正与自己交谈的那个人的声音。而对于语音识别算法而言,重叠语音信号会使识别准确率大幅降低,甚至有时无法识别出任何文字。
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。
识别延迟一直是设备端语音识别技术需要解决的重大问题,谷歌手机今天更新了手机端的语音识别技术——Gboard,重磅推出了一款端到端、全神经、基于设备的语音识别器,支持Gboard中的语音输入。通过谷歌最新的(RNN-T)技术训练的模型,该模型精度超过CTC,并且只有80M,可直接在设备上运行。
自动语音识别技术在十多年之前还难登大雅之堂,但现在它正成为人们和主要计算设备之间进行交互的主要手段。 据麻省理工学院报道,该院的研究人员已成功开发出了自动语音识别的低功耗专用芯片。通常人们在手机上启用一次语音识别软件需要消耗1瓦左右的电量,而这款新芯片只需消耗0.2到10毫瓦的电量;当然,具体的能耗大小和需要识别的单词数量有关。 在实际应用中,这可能意味着节约90%到99%的电量,从而使得语音控制可应用到相对简单的电子设备中;包括电容量有限而需要从其所处环境中吸取能量的设备,以及几个月才进行电池充电的设备。
孩子的语音特征,其与成人的不同之处。为什么现在的通用语音识别算法在识别孩子语音的时候表现糟糕,以及Sensory的解决之道 - Sensory VoiceAI for Kids!
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。
原文:Building a Speech-to-Text App Using Speech Framework in iOS 10
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。
智能语音在近年一直是个很火的话题,商业应用也在不断增加,在10月10号的深蓝&大咖面对面活动中,我们邀请到了语音界大佬陈果果博士,针对目前语音领域问题进行分享与探讨。
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。
12 月 11 日,擅长计算机视觉技术解决方案的依图科技在北京公开展示了语音识别领域的最新技术成果,并表示将在近期开放依图语音识别 API 接口以及部分测试数据集。同时,依图科技还宣布,将基于其语音识别技术与微软 Azure、华为推出联合方案平台。
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。
域名作为互联网上的“门牌号”,如果只能“写”而不能“读”的话,在现今电子设备智能化便携化的趋势下将极其不便。人工智能有两大基础:语音和视觉,智能音箱之所以取代电视机顶盒和路由器成为智能家居的入口,就是因为把握住智能语音这个基础点,倘若域名也能通过语音输入,将极大地推动细小的便携性智能设备(例如手机、手表、VR和AR等)对于互联网应用的语音接入。“语音域名”既要兼容传统域名的同时,又要创新式地开启互联网应用语音交互这一特性,这样,“语音域名”既能通过语音输入来访问互联网应用,也能让人类通过眼睛来轻易辨认以便记忆和认证。
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。
自1962年IBM推出第一台语音识别机器以来,语音识别科学已经走了很长一段路。这已经不是什么秘密了。
随着人工智能技术的迅猛发展,语音技术作为其中的重要分支,正在逐步改变我们的生活和工作方式。腾讯云作为国内领先的云服务提供商,其语音产品在技术能力、应用场景和业务价值等方面均表现出色。本文将从语音产品科普解读、应用实践和行业案例三个方面,深入探讨腾讯云语音产品的技术原理、应用场景、业务价值及其在各行业中的实际应用。
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%。
文章目录 语音识别 语音识别过程 预处理:语音信号预处理—提取语音MFCC特征 工具Kaldi DeepSpeech wav2letter 端到端语音识别 语音识别 自动语音识别技术(AUTOMATIC SPEECH RECOGNITION, ASR)是一种将人的语音转换为文本 的技术。语音识别作为一个多学科交叉的领域,它与声学、语音学、语言学、数字信号处 理理论、信息论、计算机科学等众多学科紧密相连。 语音识别近年来受关注度不断提升,相关技术广泛用于家用电器和电子设备,如智能音 箱、声控遥控器
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
随着物联网(IoT)的快速发展,对于实时处理和边缘计算的需求也在不断增加。自然语言处理(NLP)技术作为人工智能的重要分支,正逐渐在实时处理与边缘计算领域崭露头角。本文将深入探讨NLP在实时处理和边缘计算中的应用,通过实例演示如何构建智能边缘应用,提高响应速度和降低数据传输成本。
2012 年,在深度学习技术的帮助下,语音识别研究有了极大进展,很多产品开始采用这项技术,如谷歌的语音搜索。这也开启了该领域的变革:之后每一年都会出现进一步提高语音识别质量的新架构,如深度神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络、卷积神经网络等等。然而,延迟仍然是重中之重:自动语音助手对请求能够提供快速及时的反应,会让人感觉更有帮助。
小米语音团队的“多通道端到端语音技术”自研能力,取得比“传统多通道阵列增强模块加单通道语音技术”更好的性能。
◆ 人机交互是指借助计算机外接硬件设备,以有效的方式实现人与计算机对话的技术。在人机交互(Human-Computer Interaction)中,人通过输入设备给机器输入相关信号,这些信号包括语音、文本、图像、触控等的一种或多种模态,机器通过输出或显示设备给人提供相关反馈信号。
以前,人们习惯于通过键盘和触控屏操控智能设备。未来三到五年,人们或许可以随时给身边智能设备、机器人下达指令,帮助订餐、订票,乃至端茶递水。过去,机器对语音识别度不高,对自然语言的语义更难以理解,阻碍了语音交互的应用。随着降噪技术、方言识别、远场识别、全双工交互、机器学习等技术的发展,使语音和语义识别理解有了大幅提升,让机器准确理解并执行人类指令成为可能。
近日,阿里巴巴达摩院机器智能实验室语音识别团队,推出了新一代语音识别模型—— DFSMN,不仅被谷歌等国外巨头在论文中重点引用,更将全球语音识别准确率纪录提高至 96.04%(基于世界最大的免费语音识别数据库LibriSpeech)。
自主性是人类正常生活的精髓,目前已经有很多辅助设备帮助有肢体残疾的人实现着一点。但大部分设备的使用都需要用户有一定的上肢力量,例如,要求用户按下手持式遥控器上的按钮。这就使得手无力的人无法使用此类设备
演讲:景鲲 编辑:田令、江磊 【新智元导读】4月19日,清华大学《人工智能前沿与产业趋势》系列课程第三讲开课,本讲主题是“自然语言处理技术的发展和行业应用”。自然语言处理(NLP)被认为是人工智能研究
iOS10系统是一个较有突破性的系统,其在Message,Notification等方面都开放了很多实用性的开发接口。本篇博客将主要探讨iOS10中新引入的SpeechFramework框架。有个这个框架,开发者可以十分容易的为自己的App添加语音识别功能,不需要再依赖于其他第三方的语音识别服务,并且,Apple的Siri应用的强大也证明了Apple的语音服务是足够强大的,不通过第三方,也大大增强了用户的安全性。
Embedded, Large Vocabulary Continuous Speech Recognition with NLU
《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
通常,语音识别的深度学习方法依靠强大的远程服务器进行大量处理。但是,滑铁卢大学和创业公司DarwinAI的研究人员声称已经开创了一种设计语音识别网络的策略,该策略不仅能够达到最先进的精度,而且能够生成足够强大的模型,以便在低端智能手机上运行。
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(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。
图源:unsplash 来源 | 雷克世界(公众号ID:raicworld) 编译 | 嗯~是阿童木呀、EVA 导语:在本文中,我们描述了Google最新发布的一个用于帮助训练和评估关键词识别系统的口语词汇组成的音频数据集。讨论了为什么这个任务是一个有趣的挑战,以及为什么它需要一个专门的,与用于对完整句子进行自动语音识别的传统数据集所不同的数据集。 我们提出了一种对该任务进行可重复、可比较的精确度指标度量方法。描述了数据是如何被收集和验证的,它所包含的内容,以及其以前的版本和属性。通过报告在该数据集上训练的
DBMR在报告中认为,未来全球语音和声音识别市场的顶级玩家,包含如下公司 - Hoya, Raytheon, Sensory, Anhui USTC iFLYTEK Co., VoiceVault, LumenVox, Acapela Group, Nuance Communication, Microsoft, Google, Apple等。其中仅提到了一家中国公司 - 科大讯飞,未免有很大的局限性。以下为报告内容:
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
本文参考文献 [1]詹新明,黄南山,杨灿.语音识别技术研究进展[J].现代计 算机(专业版) [2]《语音识别》——维基百科,自由百科的全书 [3]杨行峻, 迟惠生,“语音数字信号处理”, 电子工业出版社. 1995 [4]崔天宇 吉林大学硕士学位论文《基于HMM的语音识别系统的研究与实现 》 [5]陆昱方,科技传播第二期期刊《简述语音识别的实现过程》
随着智能手机、智能音箱等智能设备的普及,语音搜索已经成为了一种趋势。语音搜索不仅方便快捷,而且可以实现双手的解放。语音搜索的实现离不开语音识别技术,本文将详细介绍语音识别的语音搜索。
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。
AI 科技评论按:当前的语音识别技术发展良好,各大公司的语音识别率也到了非常高的水平。语音识别技术落地场景也很多,比如智能音箱,还有近期的谷歌 IO 大会上爆红的会打电话的 Google 助手等。本文章的重点是如何使用对抗性攻击来攻击语音识别系统。本文发表在 The Gradient 上,AI科技评论将全文翻译如下。
语音助手已经成为现代生活中不可或缺的一部分。人们可以通过语音助手进行各种操作,如查询天气、播放音乐、发送短信等。语音助手的核心技术是语音识别。本文将详细介绍语音识别的语音助手。
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。
当你想要知道明天的天气情况时,可以直接问家里的智能音箱;当你开车时想要切换导航路线,可以直接说出新的目的地;当你感觉空调不够凉爽的时候,也可以直接告诉空调把温度调低一些……
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
📷 本文来自小鱼在家首席音频科学家邓滨在LiveVideoStackCon 2018讲师热身分享,并由LiveVideoStack整理而成。邓滨认为,传统的信号处理与前沿的深度学习技术结合,才能实现准
【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。
李先刚:我目前任职于滴滴出行AI Labs首席算法工程师,负责滴滴语音相关的技术和应用,关注的领域包括语音相关前沿算法(包括语音识别、说话人识别和自然语言处理等)和他们的产业应用(尤其是在出行场景中的应用)。
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