针对语音识别数据集,以下是一些完善且全面的答案:
AI科技评论按:Interspeech 会议是全球最大的综合性语音信号处理领域的科技盛会,首次参加的腾讯 AI Lab共有8篇论文入选,居国内企业前列。这些论文有哪些值得一提的亮点?一起看看这篇由腾讯 AI Lab供稿的总结文章。 另外,以上事件在雷锋网旗下学术频道 AI 科技评论数据库产品「AI 影响因子」中有相应加分。
选自Google Research Blog 作者:Inbar Mosseri等 机器之心编译 在嘈杂的环境中,人们非常善于把注意力集中在某个特定的人身上,在心理上「屏蔽」其他所有声音。这种能力被称为「鸡尾酒会效应」,是我们人类与生俱来的技能。然而,虽然关于自动语音分离(将音频信号分离为单独的语音源)的研究已经非常深入,但该问题仍是计算机领域面临的重大挑战。谷歌今日提出一种新型音频-视觉模型,从声音混合片段(如多名说话者和背景噪音)中分离出单独的语音信号。该模型只需训练一次,就可应用于任意说话者。 在《Lo
2017年8月20日,语音通信领域国际顶级学术会议Interspeech 2017在瑞典斯德哥尔摩召开。 Interspeech是由国际语音通信协会ISCA(International Speech Communication Association)组织的语音研究领域的顶级会议之一,是全球最大的综合性语音信号处理领域的科技盛会。该会议每年举办一次,每次都会吸引全球语音信号领域以及人工智能领域知名学者、企业以及研发人员参加。 本届Interspeech会议主题是“情景互动”,研究影响和形成交流互动的情境、
机器之心专栏 腾讯音频实验室 2017 年 8 月 20 日,语音通信领域的国际顶级学术会议 Interspeech 2017 在瑞典斯德哥尔摩召开,腾讯音视频实验室王燕南博士的一篇论文入选,并获邀在大会作了 oral 报告,本文对此论文进行了介绍。读者可点击阅读原文查看该论文。 Interspeech 是由国际语音通信协会 ISCA(International Speech Communication Association)组织的语音研究领域的顶级会议之一,是全球最大的综合性语音信号处理领域的科技盛会
AI 科技评论按:2017年8月20日,语音通信领域的国际顶级学术会议Interspeech 2017在瑞典斯德哥尔摩召开,腾讯音视频实验室王燕南博士的一篇论文入选,并获邀在大会作了oral报告。 Interspeech是由国际语音通信协会ISCA(International Speech Communication Association)组织的语音研究领域的顶级会议之一,是全球最大的综合性语音信号处理领域的科技盛会,该会议每年举办一次,每次都会吸引全球语音信号领域以及人工智能领域知名学者、企业以及研发人
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
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
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。
这次分享介绍了在研究方面的一系列新的方法和改进,主要是语音识别,语音识别,声纹识别,以及TTS,在落地应用方面,语音识别中心为多个腾讯的产品有技术支持的输出,如腾讯听听和企鹅极光盒子,也在语义解析、语音控制、语音合成方面等方面,融合其他的合作伙伴的先进技术。
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。
2018年是颇具意义的一年,以“Make AI Everywhere”为愿景,我们在医疗、农业和公益等AI应用领域取得不错进展,也正在通过游戏和机器人等实验平台探索解决AI终极难题——通用人工智能——的道路。 展望2019年,我们将继续通过前沿研究提升AI的认知、决策和创造力,深耕行业,拥抱消费互联网与产业互联网,做好“数字化助手”标配,提供更好的技术、工具与服务,为人们的日常生活和社会发展带来更多美好便利。 以下是我们对腾讯AI Lab在2018年重点工作的回顾,也预祝大家新春安康吉祥。 行业
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
本文中,Google 团队提出了一种文本语音合成(text to speech)神经系统,能通过少量样本学习到多个不同说话者(speaker)的语音特征,并合成他们的讲话音频。此外,对于训练时网络没有接触过的说话者,也能在不重新训练的情况下,仅通过未知说话者数秒的音频来合成其讲话音频,即网络具有零样本学习能力。
AiTechYun 编辑:chux 即使在嘈杂的环境下,人们也能够将注意力放在特定的人身上,选择性忽略其他人的声音和环境音。这被称作鸡尾酒会效应,对人类来说十分寻常。然而自动语音分离,将音频信号分离到
机器之心专栏 作者:刘斌 深度学习在 2006 年崭露头角后,近几年取得了快速发展,在学术界和工业界均呈现出指数级增长的趋势;伴随着这项技术的不断成熟,深度学习在智能语音领域率先发力,取得一系列成功的应用。本文将重点分享近年来深度学习在语音生成问题中的新方法,围绕语音合成和语音增强两个典型问题展开介绍。 一、深度学习在语音合成中的应用 语音合成主要采用波形拼接合成和统计参数合成两种方式。波形拼接语音合成需要有足够的高质量发音人录音才能够合成高质量的语音,它在工业界中得到了广泛使用。统计参数语音合成虽然整
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
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
【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。
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。
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