语音识别是一种将语音信号转换为文本或命令的技术,它在许多领域都有广泛的应用。以下是一些常见的语音识别产品:
这些语音识别产品都具有高准确率、低延迟和多语言支持的特点,可以广泛应用于语音转写、语音指令、语音搜索等领域。
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。
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。
语音识别是人工智能领域的一个重要方向,现在已逐渐发展为一个具有广阔前景的高新技术产业,许多企业在语音识别技术上潜精研思。例如,百度借助自己的人工智能生态平台,推出了智能行车助手CoDriver;科大讯飞与奇瑞等汽车制造商合作,推出了飞鱼汽车助理;搜狗与四维图新合作,推出了飞歌导航;云知声、思必驰在导航、平视显示器等车载应用方面推出了多款智能语控车载产品……在如今的语音技术市场中,大量产品被人们开发出来并运用到实处上,语音识别技术的发展前景如火如荼。
【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。
随着互联网时代的进步,智能产品逐渐配备了更加多元化的功能应用、更加丰富的内容资源,用户在使用语音相关的功能时,越来越多的需求需要向智能产品用户提供更便捷的操作体验,语音转换成文本,语音识别是人工智能领域极为重要的前沿技术,实现快速、高效、准确的语音识别及控制,实现智能行业内全新的便捷操作模式。
自亚马逊Echo大获成功之后,利用人工智能语音识别产品抢占智能家居入口,便火速升温,微软、谷歌、苹果、百度、暴风、小米等等国内外巨头,纷纷(或准备)推出搭载人工智能语音识别产品,试图抢滩智能家居入口高
随着人工智能技术的飞速发展,语音识别(ASR)和语音合成(TTS)技术已经成为智能语音服务领域的核心技术。腾讯云语音产品,凭借其业界领先的技术优势和极具竞争力的价格,为各行业提供了从标准化到定制化的全方位智能语音服务,广泛应用于多个行业场景,极大地推动了企业服务、阅读、教育、游戏、金融、电商等行业的智能化升级。
人工智能技术中,语音识别与图像识别最先实现商业化。不过,照目前情况看来,不管是语音识别还是图像识别,C端似乎都是其商业化进程中难以触碰的一个点。 就在昨天,谷歌的社交软件Allo被爆出将在本周上线,值
腾讯云AI团队联合腾讯优图、AILab、微信智聆、微信智言等实验室,帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案,助力各行各业的数字化和智能化转型。 8月,腾讯云慧眼、腾讯云神图、语音识别、NLP自然语言处理、语音合成推出全新功能,语音识别、语音合成优化了核心性能。 腾讯云慧眼 银行卡基础信息查询 慧眼人脸核身最新上线银行卡基础信息查询接口,该接口可以查询银行卡基础信息,包括开户行、银行卡性质等。可广泛应用于需要查询银行卡基础信息的业务场景。 腾讯云神图 人像动漫化 基于用户上传的一张带人脸信息的图片,
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。
前言:本文作者@焦糖玛奇朵,是我们“AI产品经理大本营”早期成员,下面是她分享的第1篇文章,欢迎更多有兴趣“主动输出”的朋友们一起加入、共同进步:) 📷 音频由公众号“闪电配音”提供 媒体和AI巨头们乐于给大众描绘一幅幅精彩的未来生活蓝图:人工智能可以化身为你的爱车,在沙漠、森林或小巷中风驰电掣;可以是智慧公正的交警,控制红绿灯、缓解交通的拥挤;还可以是给人以贴心照顾的小助理,熟悉你生活中的每一处小怪癖。 在看到这些美妙的畅想之后,作为一个严谨认真的AI产品经理,我不禁想去探索上述美好未来的实现路径;今天,
随着人工智能产品在生活中的渗透率越来越高,其中技术的发展也成为了众人关心的重点所在。作为人机自然交互的基本途径之一,近期以来,语音识别的发展不可谓不快速。 当下,诸如科大讯飞、百度等多家企业声称,其研发的语音识别技术已经达到了97%的准确率。而在日前,谷歌研究员公开表示其语音识别的错误率(将一个词语从语音转录成为文字时的错误率)自2012年以来已经降低了30%以上……纵观过去的2016年,谷歌、苹果和微软等多家科技巨头都公布了自己在语音识别上的进展和突破,而在接下来的时间里,语音识别也将是2017年的发展重
关注腾讯云大学,了解最新行业技术动态 戳【阅读原文】查看55个腾讯云产品全集 课程概述 腾讯云语音识别(Automatic Speech Recognition,ASR) 为企业提供极具性价比的语音识别服务。被微信、王者荣耀、腾讯视频等大量内部业务使用,外部落地录音质检、会议实时转写、法庭/审讯记录、语音输入法等多个场景。 【课程目标】 了解腾讯云语音识别 ASR 产品优势 了解腾讯云语音识别 ASR 应用场景 【课程大纲】 知识模块 简介 腾讯云语音识别 ASR 腾讯云语音识别 ASR 产品概述
【新智元导读】 微软语音识别研究团队在黄学东的带领下,去年将语音识别的单词错误率降至5.9%,又在最近降至5.1%。在本次专访中,我们讨论了语音识别错误率百分之几的小数点在研究和实际应用上的意义。黄学东认为,从研究角度来说,这个意义十分重大,即便是0.1%的差距,无论是运算量还是时间,耗费都是巨大的。 达到人类水平,超越人类水平,人工智能研究领域的突破性进展。 以上赞誉被给予了微软最近的语音识别研究成果:其语音识别研究团队在黄学东的带领下,去年将语音识别的单词错误率降至5.9%,又在最近降至5.1%。 从研
大数据文摘作品 记者:谭婧 如果说PC时代的搜索引擎成就了谷歌,造就了这家当今世界最大的数据公司,那么随着智能产品的普及,谁先用现象级产品掌握了语音的入口,谁就将成为AI时代的赢家。 而在今天,没有哪个入口能比得上月活用户即将达到10亿的微信。 亚马逊Amazon Echo、苹果Apple HomePod、谷歌Google Home “语音转换文字对(微信)用户来讲是很刚需的场景。”微信智聆技术团队告诉大数据文摘记者。确实,相比用“手”和“眼睛”,以及其他以手机和电脑为媒介的操作,“语言”无疑是人类最自
京东叮咚智能音箱首席科学家。从事语音技术研究领域20余年,现就职于京东叮咚智能音箱技术研发部门,负责语音技术、自然语言理解、机器翻译、产品创新等方面的工作。
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
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。
大约一年前,中国移动以13.6亿人民币的代价获得了科大讯飞15%的股权,后者股价一路攀升,从不足30元到最高61元,成为一大牛股,市值高达240多亿人民币。而在刚刚过去的长假中,“云知声”也高调宣布获得金额为千万美金折合约1亿元人民币A轮融资。虽然其体量尚无法和科大相比,但这对沉寂一年的语音识别市场却是重大利好。 而同样涉足该领域的百度、腾讯、搜狗也正在加快技术迭代的脚步,作为战略级标配,语音技术在巨头眼中都格外重要。与国外巨头占领语音市场相似,业内普遍认为,受技术门槛的限制,语音市场创业窗口或已
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。
语音识别就是把语音变成文字的过程,相信大家在平时生活也已经用到过一些语音识别的场景,比如说语音输入法、地图产品的语音输入。近年来,随着互联网的发展,各种音频数据和文本数据得到不断积累和丰富,CPU、GPU硬件的发展,以及深度学习算法大规模的应用,语音识别技术的应用开始获得大规模的商业化拓展。
4月29日,腾讯云正式发布金融、音视频等多个领域专属语音识别模型。最新发布的模型不仅识别准确率得到大幅提升,同时也增加了对粤语、韩语的支持,后面会陆续开放对上海话等方言以及日语、泰语、印尼语等国外语言的支持。
我今天演讲主要分四个部分,第一个是分享语音识别概述,然后是深度神经网络的基础;接下来就是深度学习在语音识别声学模型上面的应用,最后要分享的是语音识别难点以及未来的发展方向。
腾讯云语音产品,基于业界领先的语音识别(ASR)和语音合成(TTS)技术,为各行业提供从标准化到定制化全方位智能语音服务,更以卓越的性能与极具竞争力的价格赢得了市场的广泛认可。广泛应用于录音质检、会议转写、语音输入法、智能客服、有声阅读、新闻播报、数智人、电商直播、短视频制作等行业场景。
机器之心发布 机器之心编辑部 Transformer 模型用于在线语音识别任务中面临多个难题,百度语音新发布的SMLTA2克服了这些障碍。 10 月 15 至 18 日,2021 年第十六届全国人机语音通讯学术会议(NCMMSC2021)在江苏徐州举行。作为我国人机语音通讯领域研究中最具有权威性的学术会议之一,NCMMSC 受到国内语音领域广大专家、学者和科研工作者的关注。 其中,百度语音团队对外重磅发布基于历史信息抽象的流式截断 conformer 建模技术——SMLTA2,解决了 Transforme
你知道吗? 全球每2周就会有一种语言消失。 语言的消亡意味着珍贵的多样性文化信息流失,与物种的灭绝毫无二致。 现实情况是,濒危语言消亡的速度比濒危动物消亡的速度还要快,据测算,到本世纪末,世界上50%-90%的语言将会消亡。 保护濒危语言是保护文化多样性的重要一步,那么,人工智能又能做什么呢? 语音技术发展到今天,其应用能力已经媲美甚至超越人类平均水平。从历史视角看,不管是地理位置障碍还是语言障碍,它都将是促进和增强人与人、人与机器自然对话的强大工具。 在濒危语言文化保护上,我们由此也看到了新的思路
在众多汉字中,同音字(词)是一个特别的存在,正确使用,妙趣横生,使用不当,错误百出。 有网友曾戏谑:再智能的语音识别,遇到同音字(词)都可能“秒变智障”。 有时候,明明是一个温馨感动的时刻,语音识别偏偏剑走偏锋,让你措手不及。 例如: 一下子画风突变。 而语音识别在同音字(词)方面的尴尬还不止于此。 人名“王倩”和“王茜”、小区名“书香苑小区”和“书香院小区”、餐饮词汇“食全食美”和“十全十美”、服装词汇“百衣百顺”和“百依百顺”,乃至日常沟通中的“肌肉”和“鸡肉”、“失忆”和“诗意”、“北麓
编者按: 由中国人工智能学会、阿里巴巴以及蚂蚁金服联合主办,CSDN、中国科学院自动化研究所承办的第三届中国人工智能大会(CCAI 2017)将于7月22-23日正式召开,大会期间阿里云 iDST 智能交互总监初敏将在“语言智能与应用”论坛上分享语音交互技术的趋势,在此之前,我们采访了初敏。 围绕语音交互的入口之争正愈演愈烈,Siri、Echo这些产品风靡全球的同时,国内外科技巨头、创业团队也在暗流涌动,各种智能音箱以及语音解决方案层出不穷。 毫无疑问,语音交互已经成为人工智能领域最成熟也是落地最快的技术
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(
近年来,人工智能技术快速发展,与其他行业的结合也成为业界不断探索的方向。在人工智能基础和工具方面,AI平台已成为降低人工智能门槛的关键因素;而在人工智能应用方面,作为最成熟的应用方向之一,智能语音已在智能家居、智能车载等领域有了迅猛发展。以腾讯为代表的巨头企业,凭借强大的技术积累和在社交聊天、游戏娱乐等垂直领域定制化服务的丰富经验,在AI平台和智能语音两方面都推出了丰富的解决方案。
是磁带、光盘、录音笔、手机等录音工具,还是会议、访谈、沟通、演唱等场景?是键指如飞的神奇速录师,还是方便快捷的语音转文字AI小工具?
关于声音的需求,从始至终,都是很刚需的需求 。从语音芯片的演化就能看出很多的端倪,很多很多的产品他必须要有语音,才能实现更好的交互。而语音芯片的需求分类,其实也是很好理解的,从市场上常用的芯片产品特性,大概就能归类如下:
近年来AI技术发展速度迅猛,深入到生活中的方方面面,从手机APP到车载语音系统。今天小PP和大家一起仔细了解,AI技术中的语音技术在各场景的应用,并奉上对应模型~
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。
对应的便是“耳”、“脑”、“口”的工作,机器要听懂人类说话,就离不开语音识别技术(ASR)。
2016年3月,谷歌宣布向第三方开放语音识别技术,在语音识别市场再掀波澜。 谷歌将通过全新的“谷歌云语音应用程序界面”(Google Cloud Speech API)开放服务,初期将免费提供,后期暂未确定。这可能让谷歌与其他语音识别专业公司产生直接竞争。谷歌已对语音识别技术作出大量研发投入,目前可对超过80种语言进行语音识别。有鉴于此,竞争将非常激烈。 然而,规模较小的公司仍能在语音识别领域拥有独特优势。因为谷歌的重点并非生物识别方面的语音技术。而由于物联网将语音识别作为便利的用户界面,所以语音识别有可能
在人工智能技术的探索征程里,语音语义识别技术一直扮演着先驱的角色,不管是在技术探索还是商业落地方面都走在了前面。近两年来随着深度学习技术的进一步深入,其识别准确率更是得以大大提升。为教育、客服、电信等传统行业的产业升级带来了一大助力,在车载、家居、医疗、智能硬件等领域又开辟出了新的商业应用探索实践。 会议精彩视频回顾 语音语义技术目前发展到了哪个阶段?NLP技术在企业日常业务中能发挥怎样的作用?在十亿级别日活的微信端有何应用案例?在腾讯云海量客户场景下又为企业带来了怎样的助力?9月13日,TVP AI技术闭
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。
腾讯云AI团队联合腾讯优图、AILab、微信智聆、微信智言等实验室,帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案,助力各行各业的数字化和智能化转型。 6月腾讯云神图、语音识别、NLP、语音合成更新全新功能;语音识别优化了核心性能。 腾讯云神图·人体分析 人体关键点识别服务发布,可识别出图片中的人体,并输出14个关键点位置。 人体属性识别服务发布,可以识别图片中人体的年龄、性别、朝向、是否有包、着装等,可有效降低视频搜索成本。 人体分析官网demo已上线,用户可以在官网直观体验人体分析产品功能、效果。 语
昨日,百度语音能力引擎论坛在北京召开。在论坛上,百度展示了其在语音技术上的最新成果,并公开了语音专用终端芯片——百度鸿鹄的落地情况。此外,机器之心也采访了百度语音首席架构师贾磊。百度通过本次发布说明,深度学习端到端技术依然大有发展空间,软件驱动专用芯片设计成 AI 落地新打法。
在人工智能技术的探索征程里,语音语义识别技术一直扮演着先驱的角色,不管是在技术探索还是商业落地方面都走在了前面。近两年来随着深度学习技术的进一步深入,其识别准确率更是得以大大提升。为教育、客服、电信等传统行业的产业升级带来了一大助力,在车载、家居、医疗、智能硬件等领域又开辟出了新的商业应用探索实践。
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。
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 一个成立不到两年的团队,两个初入职场的新人,杀入顶会挑战赛能拿下怎样的成绩? 时限是,10天。 近日,全球语音顶会INTERSPEECH 2020「口音英语语音识别挑战赛」结果公布,一支名叫「大耳朵图图喵喵喵」的团队摘下了两大赛道的第二名和第三名。 参赛选手是这位: △大耳朵图图本喵 啊不,其实来自他们当中。 说起网易有道与AI语音技术相关的产品,大家或许都不陌生,比如丁磊多次安利、上市都带着的有道词典笔…… 相比在市场上取得的认可,许多人
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。
行业增长放缓,技术价值被严重低估和浪费,如何实现个人技术价值最大化?本文我将带着这个疑问给大家讲解以下几点,旨在帮助您将深入掌握副业(创业)项目开发的完整流程,并学习多种高效的运营方案。通过全面学习整套副业(创业)项目开发与运营的核心技能,您将拥有实现创意转化的强大能力。
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!
---- 新智元报道 来源:Facebook AI 编辑:LRS 【新智元导读】Facebook在语音识别上又出重磅新作,继wav2vec, wav2vec 2.0以来,又出完全不需要监督数据的wav2vec-U,小众语言也能用语音识别啦! 相比显示器、鼠标、键盘这些传统的人机交互方式以外,随着语音识别技术的逐渐成熟,和电子产品进行「对话」也逐渐成为一种稀松平常的人机交互。 无论是给计算机或其他设备下达指示,还是回答用户的问题,语音识别在各个方面让电子产品的使用变得更加容易,无需学习,想要干什么只
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。
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