他们不想被传统做法困住，开发了新方法：利用语音识别，把语言学线索和声学线索搭配食用，帮助区分。
内容概览：当语音识别遇上方言，会是一个很棘手的问题。而如果对垒双方，变成了战斗机的语言控制，和带有印度方言的英语发音，这个问题又会怎么样？近日，现实中就上演了这样的一幕。
今日在使用 Nginx 的时候出现 500 错误，就搜索了一下错误代码，分享给大家。
语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词汇量。现代语音识别系统已经取得了很大进步，可以识别多个讲话者，并且拥有识别多种语言的庞大词汇表。 语音识别的首要部分当然是语音。通过麦克风，语音便从物理声音被转换为电信号，然后通过模数转换器转换为数据。一旦被数字化，就可适用若干种模型，将音频转录为文本。 大多数现代语音识别系统都依赖于隐马尔可夫模型（HMM）。其工作原理为：语音信号在非常短的时间尺度上（比如 10 毫秒）可被近似为静止过程，即一个其统计特性不随时间变化的过程。 许多现代语音识别系统会在 HMM 识别之前使用神经网络，通过特征变换和降维的技术来简化语音信号。也可以使用语音活动检测器（VAD）将音频信号减少到可能仅包含语音的部分。 幸运的是，对于 Python 使用者而言，一些语音识别服务可通过 API 在线使用，且其中大部分也提供了 Python SDK。
gi的通信依靠stdout与浏览器通信。 所以简单地在py-cgi-index.py里面写： #!/usr/bin/env python print 'hello world' 这样写是不对的。 cgi接口规定，cgi脚本输出的开头应该是http header。 而hello world这种字符无法被识别为任何有效的http header， 所以如果访问http://localhost/python-cgi，会返回500错误。 解决办法有两个： 1、写上http header。 header与body之间必须有一个空行，以识别前面的是header，后面的是body。 代码改成： #!/usr/bin/env python print 'Content-Type: text/html\n\nhello world' 2、空白http header。 不写http header的情况下，apache会自动补上header。 代码改成： #!/usr/bin/env python
智能外呼在国内已发展多年，整体的技术早已非常成熟。那么一个简单的智能外呼系统应该包含哪些东西呢？
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（
随着人工智能技术越来越多的应用到我们的工作和日常生活中，人们对与计算机交互提出了更高的要求。人们显然已不满足于只是简单的人机对话，而是畅想可以达到人与人交流那样的酣畅淋漓，就像科幻片像人们所展现的那样。
春节在家一直闲着，今天有人给我发了一个小程序，即包你说。小程序是一个绕口令，很显然对于我这种 "n l" 不分的人说，这种绕口令也太难说了。因此我就想通过 python 脚本来实现。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 编者按：在贷后催收行业中，每个公司每天的录音量可达上万小时，因此语音识别功能对其非常重要。今天LiveVideoStack大会邀请到了洞听智能的张玉腾老师，为我们介绍在坐席辅助系统中，语音与文本的碰撞。 文/张玉腾 整理/LiveVideoStack 大家好！我是青岛洞听智能的算法工程师张玉腾，我们公司在去年四月份成立。在2016年，我们已经是联信集团的一个智能化部门，一直在做语音与文本相
最后，增加一下运行时的超时设置，在"Run-Time Settings">"Internet Protocol:Preferences"中，单击"options"，增加"HTTP-request connect timeout" 或者"HTTP-request receive"的值。
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。
【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
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。
你知道吗？人类每听20个词，其实就有一两个成为“漏网之鱼”。而在一段五分钟的对话中，这一数字达到了80。但对于我们而言，少听一两个词并不会影响我们对语意的理解，然而想象一下，计算机如果要完成这件事有多难？ 去年，IBM已经在语音识别领域走到了一个新的里程碑：系统的错误率降低为6.9%；而AI科技评论了解到，近日IBM Watson的语音识别系统将这个数字降到了5.5%。 清华大学的邓志东教授此前在采访中向AI科技评论表示，只有AI技术达到人类水平，它才有商业化的可能性。技术越来越接近人类水平也一直是人工
一般情况下，http 500内部服务器（HTTP-Internal Server Error）错误说明IIS服务器无法解析ASP代码，访问一个静态页面试试是否也出现这个问题。
一：500错误 1、500 Internal Server Error 内部服务错误：顾名思义500错误一般是服务器遇到意外情况，而无法完成请求。
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。
1.谷歌无人驾驶汽车实践出真知，持续推进安全保证 无人驾驶汽车已成为众科技巨头们争夺的下一片蓝海，在此领域耕耘多年的谷歌无人驾驶汽车已走遍美国20多个州，用实践助力无人汽车的安全。谷歌表示，在该项目上
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：这篇文章来自苹果机器学习日记（Apple Machine Learning Journal）。与其他科技巨头人工智能实验室博客的论文解读、技术成果分享不同，苹果的机器学习日记虽然也是介绍他们对机器学习相关技术的心得体会，但侧重点在于技术产品的实现过程、技术资源用户体验之间的取舍，更像是「产品经理的 AI app 研发日记」。过往内容可以参见 如何设计能在Apple Watch上实时运行的中文手写识别系统，苹果揭秘「Hey Siri」的开发细节，为了让iPhone实时运行人脸检测算法，苹果原来做了这么多努力。
【新智元导读】微软语音识别系统取得最新突破：微软的语音对话研究小组在Switchboard语音识别任务中，将错误率从去年的 5.9% 再一次降低到 5.1%，达到目前最先进水平。 去年，微软的语音与对话研究小组宣布在Switchboard 对话语音识别任务上达到人类水平，实现里程碑式的突破。 微软技术Fellow黄学东在微软官方博客上称，这意味着，他们创造了一种技术，可以在对话中识别词语，且与人类专业的速记员水平相当。 黄学东在博客上说：“在我们的转录系统达到5.9％的错误率之后，其他研究人员进行了自己的研
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
两周前的一个晚上，俄勒冈波特兰一名女士Danielle接到她老公同事的电话，提醒他们赶紧关掉亚马逊音箱Echo。
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~~(●—●)
从“冷板凳”到“最热风口”，俞凯博士（思必驰联合创始人、首席科学家）一直相信人机交互，将带给人类一个更美好的未来。并且，他还有一个更远大的目标，借助科技，沟通万事、打理万物，从而改变世界。
知识分享之Golang篇是我在日常使用Golang时学习到的各种各样的知识的记录，将其整理出来以文章的形式分享给大家，来进行共同学习。欢迎大家进行持续关注。
5月4日，有着最难语音识别任务之称的CHiME-6成绩揭晓：科大讯飞联合中科大语音及语言信息处理国家工程实验室（USTC-NELSLIP）在给定说话人边界的多通道语音识别两个参赛任务上夺冠。
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。
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!
语音识别功能提供面向移动终端的语音识别能力。它基于华为智慧引擎（HUAWEI HiAI Engine）中的语音识别引擎，向开发者提供人工智能应用层API。该技术可以将语音文件、实时语音数据流转换为汉字序列，准确率达到90%以上（本地识别95%）。
原文：Building a Speech-to-Text App Using Speech Framework in iOS 10
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
internal server error错误通常发生在用户访问网页的时候发生，该错误的意思是因特网服务错误。能够引起internal server error报错的原因有多个，如果你是网站主的话，可以对下列情形进行一一排查。 1.服务器资源超载。如果网站文件没有做过修改，最有可能的是同服务器的资源超载：即同一时间内处理器有太多的进程需要处理的时候，会出现500错误。借助SSH，可以在命令行中输入以下命令查看：ps faux ps faux |grep username 如果你查到某个进程消耗过多资源，可以用kill命令强制关闭这个进程，只需输入该进程的进程号(Pid)：kill -9 pid。 2.文件权限设置错误。500错误还有可能是对文件设置了不正确的权限：后台目录和文件的权限默认应该是755，而图片，文字等html文件应该是644，所以如果在刚刚上传文件后出现500错误，应该主要检查文件权限设置。可以使用FTP软件选中所有文件，然后批量修改文件权限。 3.htaccess文件写入错误的代码。在使用某些wordpress SEO插件的时候，插件会改写.htacess文件，如果语法错误的话就有可能造成500错误!## internal server error
WenetSpeech数据集 包含了10000+小时的普通话语音数据集，所有数据均来自 YouTube 和 Podcast。采用光学字符识别(OCR)和自动语音识别(ASR)技术分别标记每个YouTube和Podcast录音。为了提高语料库的质量，WenetSpeech使用了一种新颖的端到端标签错误检测方法来进一步验证和过滤数据。
《钢铁侠》里的AI管家贾维斯，想必大家都不陌生，这样可以像人一样和自己对话的AI管家，我们是不是都想拥有一个？ 贾维斯之所以可以像人一样和我们对话，必然离不开语音识别技术的加持。 如今，从语音输入法到智能家居等，生活中到处都可以通过语音进行人机交互。 拥有一个贾维斯的梦想好像越来越近了！ 为了让这个梦想更近一步，学习好语音识别技术势在必行！ 今天，博文菌就给大家推荐一本语音识别领域的扛鼎之作——《人工智能：语音识别理解与实践（精装版）》，该书被列入“国家出版基金支持项目”，并入选为《人工智能出版工程》系列丛
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。
8月21日，微软宣布该公司的语音识别系统的错误率已经降至5.1%，这是目前为止错误率最低的，已经超过了去年由微软AI研究团队所创造的5.9%的成绩。 这两项研究都转录了总机语料库的录音，这是一个从20世纪90年代初就开始被研究人员用来测试语音识别系统的2400个电话对话的集合，这项新研究是由微软AI研究团队完成的，旨在让AI的语音识别达到与人类相同的准确度。 总的来说，最新研究的研究人员通过改进微软语音识别系统的基于神经网络的声学与语言模型，将错误率降低了12%左右，值得一提的是，他们还使语音识别器能够
原文链接 / https://ai.googleblog.com/2020/11/improving-on-device-speech-recognition.html
在本文中，我们提供了一个用于训练语音识别的RNN的简短教程，其中包含了GitHub项目链接。 作者：Matthew Rubashkin、Matt Mollison 硅谷数据科学公司 在SVDS的深度
【新智元导读】微软的语音识别技术又获得了新的突破：9月13日，微软语音与对话研究团队在arxive上发表论文，宣布在 作为行业标准的 Switchboard 基准上，微软的错误率做到了6.3%，比上周 IBM 公布的 6.6 % 有小幅提升。要实现微软 CEO 纳德拉提到的“对话即平台”AI战略，语音识别准确度的提升是不可或缺的。 昨天，微软研究院在让计算机理解语音上又获得了里程碑式的突破。 在作为行业标准的Switchboard 语音识别任务中，微软研究团队将词汇错误率（WER）降到了6.3%，打破了此前
1 新智元推荐1 来源：微软研究院AI头条 【新智元导读】继 9月13日微软将对话语音识别错误率降至6.3%的记录后，前天再次宣布进一步将错误率降至 5.9%，首次达成与专业速记员持平且优于绝大多数人的表现。该成功归功于他们采用了一种神经语言模型，该模型在空间中被表现为连续的向量，计算机能通过该模型得知比如“fast”和“quick”是具有紧密联系的近义词。 一个月前，2016年9月14日，微软的对话语音识别技术在产业标准Switchboard语音识别基准测试中实现了词错率（word error rate
2019年9月7日，一知智能受邀参加由AICUG人工智能技术社区主办的AI 先行者大会(AI Pioneer Conference)，大会聚焦国际AI前沿技术、产业落地，汇聚中美AI行业领袖与技术大咖，共同探讨人工智能行业的发展与未来。
捷通华声灵云语音云重磅上线灵云平台，为广大企业及个人提供专业级语音识别、语音合成等云服务，用灵云人工智能实现了便捷大众工作生活，同时标志着捷通华声在语音云服务领域迈向一个全新的高度。 智能语音“云时代
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
随着自然语言处理（NLP）技术的不断发展，它的应用范围逐渐扩展到了语音识别领域。语音识别是一项重要的技术，可以将人类语音转换为文本，为语音交互系统、智能助手等提供支持。本文将深入探讨NLP在语音识别中的应用，探讨其原理、技术方法以及面临的挑战。
AI 科技评论按：语音到文字的转换是语音研究领域的重要课题。自引入神经网络的方法以来，语音识别正确率有了长足的进展，也为苹果 Siri、亚马逊 Echo、科大讯飞语音输入法等等实际产品提供了生长的土壤。面对算法识别总还是比人类要差一些的现状，微软刚刚发布一篇博文公布了自己的最新成果，达到人类水平已经不是梦想。AI 科技评论编译如下。 2016年，微软语音和对话研究团队对外公布了一则里程碑性的消息，他们在 Switchboard 数据库的对话语音识别任务中达到了人类的一致性水平，这意味着他们的系统识别对话中文
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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。
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