针对语音识别数据集,以下是一些完善且全面的答案:
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。
Common Voice项目旨在创建开源语音识别数据集,Mozilla宣布它正在扩大此众包项目,以加入更多语言。
云从表示,这已是云从在近半年以来第二次宣布刷新世界纪录。今年 4 月,云从科技跨镜追踪技术(ReID)技术在 Market-1501,DukeMTMC-reID,CUHK03 三个数据集刷新了世界纪录,其中最高在 Market-1501 上的首位命中率(Rank-1 Accuracy)达到 96.6%,让跨镜追踪技术(ReID)技术在准确率上首次达到商用水平。
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。
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。
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。
3 月 1 日,由 Mozilla 基金会发起的 Common Voice 项目,发布新版语音识别数据集,包括来自 42000 名贡献者,超过 1400 小时的语音样本数据,涵盖包括英语、法语、德语、荷兰语、汉语在内的 18 种语言。
李林 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI Google今天推出了一个语音指令数据集,其中包含30个词的65000条语音,wav格式,每条长度为一秒钟。 这30个词都是英文的,基本是yes
人工智能业内普遍认为,语音将成为下一个重要的技术平台,近年来随着人工智能理论与技术的迅猛发展,语音识别(ASR)、语音合成(TTS)技术在不断突破。虽然理论技术取得了长足进步,但是在实际应用过程中仍绕不开数据标注这一话题,训练数据的准确性很大程度上影响了算法模型的表现。
【新智元导读】本文按计算机视觉、自然语言处理、语音识别、地理空间数据等人工智能的子领域分类,精心整理,每个数据集均附有下载链接,是做 AI 研究不容错过资源。 今天,构造 AI 或机器学习系统比以往任何时候都更加容易。我们有许多开源的最前沿的工具,如 TesorFlow,Torch,Spark 等,也有 AWS、Google Cloud 以及其他云服务提供商提供的大量计算力,这意味着你可以悠哉地一边喝着咖啡一边用 laptop 训练模型。 虽然不算人工智能这列火车的车头,但 AI 革命的幕后英雄是数据——得
1 新智元编译 来源:medium.com 编译:刘小芹 【新智元导读】本文按计算机视觉、自然语言处理、语音识别、地理空间数据等人工智能的子领域分类,精心整理,每个数据集均附有下载链接,是做 AI 研究不容错过资源。 今天,构造 AI 或机器学习系统比以往任何时候都更加容易。我们有许多开源的最前沿的工具,如 TesorFlow,Torch,Spark 等,也有 AWS、Google Cloud 以及其他云服务提供商提供的大量计算力,这意味着你可以悠哉地一边喝着咖啡一边用 laptop 训练模型。 虽然不
这种情况不禁让人想起 2016 年引起热议的 LipNet 论文(牛津大学人工智能实验室、谷歌 DeepMind 和加拿大高等研究院 (CIFAR) 合作的研究),这篇论文同样与 ICLR 2017 失之交臂。此外,这两篇论文有三位共同作者 Brendan Shillingford、Yannis Assael 和 Nando de Freitas,两篇论文的一作都是 Brendan Shillingford 和 Yannis Assael,两篇论文的主题都是唇读。
“聚数据”平台整理了网上开放的免费科研数据集,以下是分类列表以及下载地址,供高校和科研机构免费下载和使用。
这种已经无处不在的音频转录成文本的技术,在缺乏足够大的数据集,模型过拟合严重。因此当前如何去扩增音频数据是个大问题。
我们一直听过一句话叫,“如果说我看得比别人更远些,那是因为我站在巨人的肩膀上。(If I have seen further, it is by standing on the shoulders of giants.)”。“站在巨人的肩膀上”,不仅能看得更远,还能看到更多。这也用来表达我们要善于学习先辈的经验, 一个人的成功往往还取决于先辈们累积的知识。这句话, 放在机器学习中, 这就是今天要说的迁移学习(transfer learning)。
作者:Jason Brownlee 翻译:梁傅淇 本文长度为1500字,建议阅读3分钟 本文提供了七个不同分类的自然语言处理小型标准数据集的下载链接,对于有志于练习自然语言处理的新手而言,是极有帮助的资源。 在你刚开始入手自然语言处理任务时,你需要数据集来练习。 最好是使用小型数据集,这样你可以快速下载,也不用花费很长的时间来调试模型。同时,使用被广泛使用和了解的标准数据集也是有所帮助的,你可以用你的结果来做比较,看一下是否有所进步。 在这篇博文中,你会找到一系列标准数据集来开始你的深度学习之旅。 总
Charlie Tang是多伦多大学机器学习组的一个博士生,他与Geoffrey Hinton和Ruslan Salakhutdinov一起工作,他们的研究领域包括机器学习、计算机视觉和认知科学。更具体地讲,他已经开发出多种高阶扩展用于在视觉深度学习中生成模型。 在下个月的波士顿深度学习峰会上,Charlie将演讲“结构深度学习(DEEP LEARNING WITH STRUCTURE)”。基于大量数据集的有监督神经网络训练最近在计算机视觉,语音识别,以及许多其他任务上取得了骄人的业绩。虽然非常灵活,但神经
数据集在计算机科学和数据科学中发挥着至关重要的作用。它们用于训练和评估机器学习模型,研究和开发新算法,改进数据质量,解决实际问题,推动科学研究,支持数据可视化,以及决策制定。数据集提供了丰富的信息,用于理解和应用数据,从而支持各种应用领域,包括医疗、金融、交通、社交媒体等。正确选择和处理数据集是确保数据驱动应用成功的关键因素,对于创新和解决复杂问题至关重要。因此,数据集不仅是技术发展的基础,也是推动科学进步和社会决策制定的强大工具。
"The world's most valuable resource is no longer oil,but data"
选自Medium 作者:DeviceHive 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、刘晓坤 本文介绍了一种使用 TensorFlow 将音频进行分类(包括种类、场景等)的实现方案,包括备选模型、备选数据集、数据集准备、模型训练、结果提取等都有详细的引导,特别是作者还介绍了如何实现 web 接口并集成 IoT。 简介 有很多不同的项目和服务能够识别人类的语音,例如 Pocketsphinx、Google』s Speech API,等等。这些应用和服务能够以相当好的性能将人类的语音识别成文本,但是其中
8月23日,IBM研究实验室在《自然》期刊杂志上公布了其最新研究成果,研发出了一种全新的人工智能(AI)模拟芯片,能效可达传统数字计算机芯片的14倍,可大幅降低AI计算的功耗。
【新智元导读】引起热议的两篇谷歌大脑的论文《一个模型解决所有问题》和《你只需要注意力机制》,其背后是一个名为 Tensor2Tensor 的模块化深度学习系统。现在,谷歌将Tensor2Tensor开源,包含各种数据集和模型,用户可以使用来运行模型或实验自己的新想法。 GitHub地址:https://github.com/tensorflow/tensor2tensor 谷歌前几天连续发表的几篇“标题党”论文引起较多讨论,《一个模型解决所有问题》(One Model To Learn Them All)和
开发 AI 和机器学习系统从来没有像现在这样方便。 类似于 TensorFlow、Torch 和 Spark 这样的开源工具,在 AI 开发者群体中已是无处不在。再加上亚马逊 AWS、Google Cloud 等云服务带来的海量计算能力,将来使用笔记本电脑来训练 ML 模型或许不再难以想象。 公众对 AI 的遐想,总忽视了数据的角色。但海量被标记、注解过的数据,是当下 AI 革命当之无愧的主要推手之一。业内研究团队和公司机构,均明白“数据民主化”的意义——使任何开发者都能获取高质量的数据来训练、测试模型
开发 AI 和机器学习系统从来没有像现在这样方便。 类似于 TensorFlow、Torch 和 Spark 这样的开源工具,在 AI 开发者群体中已是无处不在。再加上亚马逊 AWS、Google Cloud 等云服务带来的海量计算能力,将来使用笔记本电脑来训练 ML 模型或许不再难以想象。 公众对 AI 的遐想,总忽视了数据的角色。但海量被标记、注解过的数据,是当下 AI 革命当之无愧的主要推手之一。业内研究团队和公司机构,均明白“数据民主化”的意义——使任何开发者都能获取高质量的数据来训练、测试模型,是
作者:宋天龙 链接:https://www.zhihu.com/question/63383992/answer/222718972 来源:知乎
概念: 从广义上来说,机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说, 机器学习是一种通过利用数据,训练出模型,然后使用模型预测的一种方法。
内容概述:方言是语音识别技术发展中必须要迈过去的坎儿,那么如何让模型能够听懂和理解方言呢?使用优质的数据集是一种的方法,本文将介绍一个经典的方言录音数据集 TIMIT。
原文链接:https://github.com/fighting41love/funNLP
不管你来自哪个城市,相信在你的记忆中,都有自己的「家乡话」:吴语柔软细腻、关中方言质朴厚重、四川方言幽默诙谐、粤语古雅潇洒……
不知道大家是否还记得年初火爆全网的反黑大剧《狂飙》中,最后几集因为导演删改剧情,演员嘴型和台词完全对不上的事吗?
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。
选自Mozilla 机器之心编译 参与:刘晓坤 Mozilla 对语音识别的潜能抱有很大期望,但这一领域目前仍然存在对创新的明显阻碍,这些挑战激发这家公司启动了 DeepSpeech 项目和 Common Voice 项目。近日,他们首次发布了开源语音识别模型,其拥有很高的识别准确率。与此同时,这家公司还发布了世界上第二大的公开语音数据集,该数据集由全球将近 20000 人所贡献。 开源语音识别模型:https://hacks.mozilla.org/2017/11/a-journey-to-10-word
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。
小编新接触语音SDK项目,SDK无UI、底层调用多个C++算法库、提供的是AI服务。语音AI项目,识别效果是至关重要的一环,识别效果评测也是一项测试重点。为了制定一个专业、全面的效果评测的方案,小编学习了相关知识,对方案制定有了初步思路。希望对测试小伙伴有所帮助~~(●—●)
金融 美国劳工部统计局官方发布数据:http://dataju.cn/Dataju/web/datasetInstanceDetail/139 沪深股票除权除息、配股增发全量数据,截止 2016.12.31 http://dataju.cn/Dataju/web/datasetInstanceDetail/344 上证主板日线数据,截止 2017.05.05,原始价、前复权价、后复权价,1260支股票 http://dataju.cn/Dataju/web/datasetInstanceDetail/340
美国劳工部统计局官方发布数据:http://dataju.cn/Dataju/web/datasetInstanceDetail/139
摘要总结:Mozilla开源语音识别模型和世界第二大语音数据集,以帮助研究人员进行语音识别研究。其中包括DeepSpeech项目,一个由Mozilla开发的语音到文本转换引擎,以及Common Voice项目,这是一个由全球公众贡献的语音数据集。
作者 | 黄楠 编辑 | 陈彩娴 9月21日,OpenAI 发布了一个名为「Whisper 」的神经网络,声称其在英语语音识别方面已接近人类水平的鲁棒性和准确性。 「Whisper 」式一个自动语音识别(ASR)系统,研究团队通过使用从网络上收集的68万个小时多语音和多任务监督数据,来对其进行训练。 训练过程中研究团队发现,使用如此庞大且多样化的数据集可以提高对口音、背景噪音和技术语言的鲁棒性。 此前有不同研究表明,虽然无监督预训练可以显著提高音频编码器的质量,但由于缺乏同等高质量的预训练解码器,以及特定于
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。
本章介绍如何使用PaddlePaddle实现简单的声纹识别模型,本项目参考了人脸识别项目的做法PaddlePaddle-MobileFaceNets ,使用了ArcFace Loss,ArcFace loss:Additive Angular Margin Loss(加性角度间隔损失函数),对特征向量和权重归一化,对θ加上角度间隔m,角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。
本章介绍如何使用Pytorch实现简单的声纹识别模型,本项目参考了人脸识别项目的做法Pytorch-MobileFaceNet ,使用了ArcFace Loss,ArcFace loss:Additive Angular Margin Loss(加性角度间隔损失函数),对特征向量和权重归一化,对θ加上角度间隔m,角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。
技术的进步推动了语音界面的发展,通过机器学习工具的普及,使得更多的互联网连接产品能够比以往任何时候都更能倾听和回应我们的声音。许多人将会体验到新的语音设备带来的便利。 Mozilla(缩写MF或MoF
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。
人工智能技术具有改变人类命运的巨大潜能,但同样存在巨大的安全风险。攻击者通过构造对抗样本,可以使人工智能系统输出攻击者想要的任意错误结果。从数学原理上来说,对抗攻击利用了人工智能算法模型的固有缺陷。本文以全连接神经网络为例来介绍对抗样本对人工智能模型作用的本质。
INTERSPEECH 是语音科学和技术领域最大、最全面的国际学术会议。INTERSPEECH 2019 将在奥地利第二大城市格拉茨(Graz)举办。在 INTERSPEECH 会议期间,来自全球学术界和产业界的研究人员齐聚一堂,讨论语音领域的新技术,包括语音合成、语音识别、语音增强这些细分领域。在会议上展示的研究成果代表着语音相关领域的最新研究水平和未来的发展趋势。恰逢 INTERSPEECH 20 周年,主办方透露在会议日程上将会出现一些别出心裁的设计,即将参会的同行们可以期待一下。
选自Google Research 机器之心编译 参与:路雪 近日,谷歌开放语音命令数据集,发布新的音频识别教程,旨在帮助初学者利用深度学习解决语音识别和其他音频识别问题。 语音命令数据集地址:http://download.tensorflow.org/data/speech_commands_v0.01.tar.gz 音频识别教程地址:https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/audio_recognition 在谷歌,我们经常被问到如何使
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