Microsoft Edge中的语音识别API (未定义) - 腾讯云开发者社区

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CNN 在语音识别中的应用

作者：侯艺馨总结目前语音识别的发展现状，dnn、rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向。...其实 CNN 被用在语音识别中由来已久，在 12、13 年的时候 Ossama Abdel-Hamid 就将 CNN 引入了语音识别中。...一个卷积神经网络提供在时间和空间上的平移不变性卷积，将卷积神经网络的思想应用到语音识别的声学建模中，则可以利用卷积的不变性来克服语音信号本身的多样性。...一些通用框架如Tensorflow，caffe等也提供CNN的并行化加速，为CNN在语音识别中的尝试提供了可能。下面将由“浅”入“深”的介绍一下cnn在语音识别中的应用。...5.9% 的词错率已经等同于人速记同样一段对话的水平，而且这是目前行Switchboard 语音识别任务中的最低记录。这个里程碑意味着，一台计算机在识别对话中的词上第一次能和人类做得一样好。

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语音识别中的应用：从原理到实践

深入了解：NLP在语音识别中的应用与挑战1. 引言随着自然语言处理（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。2....NLP在语音识别中的应用3.1 文本后处理NLP在语音识别中的文本后处理是为了提高识别结果的准确性和可读性。它可以包括以下步骤：错误纠正：通过语言模型检测并纠正识别中的拼写错误或不规范的语法结构。...3.3 语音合成语音合成是NLP技术在语音识别应用中的另一个重要方向。它通过将文本转换为自然流畅的语音，使得语音交互更加自然。...迁移学习：利用在其他任务上预训练的模型，通过迁移学习提高语音识别的性能。6. 结语NLP在语音识别中的应用为语音技术的发展带来了新的机遇与挑战。

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Alexa语音识别技术在英语学习中的应用

Alexa英语学习体验中的发音检测技术数据增强、新型损失函数和弱监督训练共同实现了先进的发音错误识别模型。 2023年1月，某中心在西班牙推出了一项语言学习功能，帮助西班牙语使用者学习初级英语。...该功能与西班牙领先的英语教育机构合作开发，重点提供发音评估功能，现已扩展至墨西哥和美国西班牙语人群。学习内容涵盖词汇、语法、表达和发音的结构化课程。...核心技术亮点音素级RNN-T模型：通过预测学习者发音中的最小语音单位（音素），实现单词/音节/音素粒度的错误检测采用Levenshtein对齐算法对比学习者发音与标准音素序列（如将"rabbit..."误读为"rabid"时识别"IH D"错误音素）跨语言音素消歧：构建多语言发音词典和混合语音数据集利用RNN-T模型的自回归特性捕捉常见错误模式 L2数据增强：通过音素转述模型生成非母语发音数据...该技术已在ICASSP 2023发表论文《Phonetic RNN-transducer for mispronunciation diagnosis》中验证其领先性能。

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语音识别技术在英语学习中的创新应用

语音识别技术在英语学习中的创新应用技术背景某中心推出的英语学习功能采用先进的语音识别技术，通过 phonetic RNN-transducer 模型预测学习者发音中的音素（语音最小单位）。...该模型能够提供细粒度的发音评估，包括单词、音节或音素级别的错误检测。核心技术突破1. 多语言发音消歧构建多语言发音词典和混合语音数据集解决不同语言相似音素的区分问题（如西班牙语卷舌音与英语r音）2....弱监督训练模式利用RNN-T模型的自回归特性捕捉常见错误发音模式通过Levenshtein对齐算法比较预测音素与参考序列数据增强方案L2数据生成技术采用序列到序列模型生成非母语者发音数据创新多样化束搜索解码机制引入偏好感知损失函数优先选择人类常见错误模式实验显示...，使用增强数据训练的模型在错误发音检测准确率上比基线模型提升达5%。...系统优化策略错误接受/拒绝平衡机制整合多语言发音词典（英语/西班牙语）采用多参考发音词典接受合法发音变体通过三类语音样本训练（母语西班牙语、母语英语、语码转换）未来发展方向构建支持多语言的统一发音评估模型扩展音调及词汇重音等发音特征诊断持续优化模型准确性和用户体验相关技术论文发表于

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如何使用CanaryTokenScanner识别Microsoft Office文档中的Canary令牌和可疑URL

Office和Zip压缩文件中的Canary令牌和可疑URL。...在网络安全领域中，保持警惕和主动防御是非常有效的。很多恶意行为者通常会利用Microsoft Office文档和Zip压缩文件嵌入隐藏的URL或恶意宏来初始化攻击行为。...CanaryTokenScanner这个Python脚本旨在通过仔细审计Microsoft Office文档和Zip文件的内容来检测潜在威胁，从而降低用户无意中触发恶意代码的风险。...功能介绍 1、识别：该脚本能够智能地识别Microsoft Office文档（.docx、.xlsx、.pptx）和Zip文件，这些文件类型可疑通过编程方式来进行检查； 2、解压缩和扫描：对于Office...Office文档中常见的一些URL，这样可以确保对异常或潜在有害URL进行集中分析； 4、标记可疑文件：URL不在被忽略列表中的文件被标记为可疑，这种启发式方法允许我们根据特定的安全上下文和威胁情况进行适应性调整

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加权有限状态机在语音识别中的应用

WFST在语音识别中的应用，要从Mohri的《Weighted Finite-State Transducers in Speech Recognition》这篇论文开始说起。...下图中的输入符号和输出符号相同，当然在多数情况下它们是不相同的，在语音识别中，输入可能是发声的声韵母，输出是一个个汉字或词语。...合并操作合并操作用于将两个WFST合并成，合并可以用于存在多个WFST时，将它们合并到一个WFST，用于语音识别中。...下图为对a做权重前推操作，得到b WFST在语音识别中的应用在语音识别中，隐马尔可夫模型（HMM）、发音词典（lexicon）、n-gram语言模型都可以通过WFST来表示。...另外，P(O|V,W)的概率只与V有关，P(O|V,W) = P(O|V) 在语音识别中，通常会对概率取log运算，所以上式等同于下面：基于上述公式，可以将语音识别分成三个部分，如下：表达式知识源

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学界 | 一文概览语音识别中尚未解决的问题

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。...在这个例子中，如果语音识别器丢掉了「up」，将语音识别成了「let's meet Tuesday」，则这个句子的语义并没有发生改变。在使用词错率作为标准的时候我们必须谨慎一些。...现在，Android 的语音识别器掌握你的通讯录，所以它能够准确地识别你朋友的名字。地图类产品中的语音搜索会使用你的地理定位来缩小你想要导航的位置的范围。...虽然这听起来很极端，但是请别忘记，产生转录结果通常是一系列昂贵计算中的第一步。例如在语音搜索中，实际的网络规模搜索必须在语音识别之后才能进行。双向循环层是消除延迟的改进中的很好的例子。...下一个五年语音识别领域仍然存在不少开放性挑战问题，包括：将语音识别能力扩展至新的领域、口音，以及远场、低信噪比的语音中。在语音识别过程中结合更多的语境信息。音源和声源分离。

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语音识别中的CTC算法的基本原理解释

RNN+CTC模型的训练下面介绍在语音识别中，RNN+CTC模型的训练详细过程，到底RNN+CTC是如何不用事先对齐数据来训练序列数据的。...目前，深度学习的算法已经大规模应用于腾讯云的语音识别产品中。...腾讯云拥有业内最先进的语音识别技术，基于海量的语音数据，积累了数十万小时的标注语音数据，采用LSTM，CNN，LFMMI，CTC等多种建模技术，结合超大规模语料的语言模型，对标准普通话的识别效果超过了97%...腾讯云的语音技术，应用涵盖范围广泛，具备出色的语音识别、语音合成、关键词检索、静音检测、语速检测、情绪识别等能力。...并且针对游戏，娱乐，政务等几十个垂直做特殊定制的语音识别方案，让语音识别的效果更精准，更高效，全面满足电话客服质检、语音听写、实时语音识别和直播字幕等多种场景的应用。

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解决 Microsoft Edge Dev 版本中右上角的 bing 按钮消失的问题让 New Bing 还能阅读分析文档！

针对 Microsoft Edge Dev 版本中右上角的发现按钮消失的问题，网上搜索解决方案。...发现也有一些用户反馈在更新 Microsoft Edge Dev 版本后发现右上角边栏的 Bing 图标消失，但 New Bing 还是可以正常使用的。...最终解决方法：请您在 Microsoft Edge Dev 中访问下列地址：edge://settings/sidebar/appSettings?...选中你想要测试的 PDF，右键，打开方式使用 Microsoft Edge Dev，然后就进入 Microsoft Edge Dev 打开 PDF 的浏览器页面。...检查显示发现是否被关闭了（该功能也可能显示为英文的 Show Discover）。打开显示发现可以解决 Microsoft Edge Dev 版本中右上角的 bing 按钮消失的问题。

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利用 AssemblyAI 在 PyTorch 中建立端到端的语音识别模型

这些模型通过利用深度学习系统从大型数据集中学习的能力，简化了语音识别通道。...从理论上讲，有了足够的数据，你就能够构建一个超级强大的语音识别模型，该模型可以解决语音中的所有细微差别，并且不需要花费大量时间和精力手工设计声学特性或处理复杂的通道（例如，老式的GMM-HMM模型架构）...如何在PyTorch中构建自己的端到端语音识别模型让我们逐一介绍如何在PyTorch中构建自己的端到端语音识别模型。...残差连接（又称为跳过连接）是在“用于图像识别的深度残差学习”一文中首次引入。作者发现，如果将这些连接添加到CNN中，可以建立真正的深度网络，并获得较高的准确性。...基于深度学习的语音识别的最新进展深度学习是一个快速发展的领域。似乎你一个星期都不能没有新技术得到最先进的结果。以下是在语音识别领域中值得探索的几个方面。转换器转换器席卷了自然语言处理世界。

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语音识别技术在多语言环境中的挑战与突破

语音识别技术在多语言环境中的挑战与突破1. 引言：语音识别的多语言难题大家有没有遇到过这样的情况？当你用 Siri、Google Assistant 或者小爱同学说话时，它们能轻松识别标准普通话。...今天，我们就来聊聊语音识别在多语言环境下的挑战，以及业界如何通过技术突破这些难题，最后还会带大家用 Python 搭建一个简单的多语言语音识别模型。2....多语言语音识别的核心挑战2.1 语言模型的复杂性在单一语言环境下，语音识别只需要处理一种语音特征，比如中文普通话的声调、英语的连读、法语的鼻音等。...但在多语言环境下，系统需要：支持多种语言的语音特征理解不同语言之间的切换（比如“我去 Starbucks 买了一杯 coffee”）消除相似语音的干扰（例如 “see” 和 “sí” 在英语和西班牙语中的不同含义...）2.2 语音数据的稀缺性语音识别系统依赖海量数据进行训练，但对于一些小语种或者特定口音的语音数据往往很难收集。

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微软一年一度的开发者大会，给你带来全新的开发者体验

在IoT Hub服务之上，微软发构建了Azure IoT Edge，支持微软的认知服务API，支持Event Grid和Kubernetes容器。...语音AI工具“四合一” 微软旗下的四种语音相关AI工具，这次也被统一起来。其中包括微软语音识别服务、文本到语音API、定制化语音模型和翻译服务。...手写和形状识别微软还发布了Project Ink Analysis，这是一个全新的服务。借助这个服务，开发者可以为应用增加手写和其他形状的识别。...这个工具能让Visual Studio智能完成代码，根据上下文给出编程建议，而不是简单根据字母排序推荐API，不过目前只支持Visual Studio 2017中的C#代码。...在以前的版本中，ASP.NET Core始终运行在它自己的进程中（Kestrel或Web Listener别名http.sys）。

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滴滴出行场景中语音识别模型的自学习平台化实践

在滴滴也有丰富的语音交互场景落地，为了更快更稳定地输出语音识别模型，提高业务识别准确率，我们开发了语音识别模型自学习平台，通过平台，一方面非专业人员也可以轻松参与业务专属模型的自助优化，另一方面可以实现业务数据回流...在滴滴，语音识别的应用有交互式的，如搭载在车机/手机上的语音助手，通过语音识别把用户的语音转换为机器能够理解的文字，使得机器执行对应任务并给予反馈，实现一种自然的人机交流。...在一些国家，由于法律法规禁止在驾驶过程中操作手机，语音甚至成为车载场景中驾驶员与手机交互的唯一一种方式。...平台架构 ▍2.1 用户接口与数据输入自学习平台为用户提供了Web界面和API接口两种操作方式，通过两种用户接口均可进行优化所需数据的输入更新、优化后模型的测试识别。...滴滴语音识别团队依靠滴滴丰富的交通出行场景数据，研发包括端到端语音识别建模、语言建模、多方言/多语种识别、语音增强、无监督预训练、多模态等技术以提高识别准确率，成功将这些技术应用于智能驾驶、行程安全、客服提效

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微软一年一度的开发者大会，给你带来全新的开发者体验

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对话即平台：利用人工智能以及云平台打造你的智能机器人

全新的Web浏览体验——Microsoft Edge MicrosoftEdge是一个现代化的浏览器，它有全新的渲染引擎，支持所有的Windows10设备。...Microsoft Edge还支持一些触控的操作，因为现在出厂的一些设备基本都支持触控操作，需要有一个很好的触控体验。还有自然的inking支持以及Cortana小娜的交互。...其他技术：LUIS(语义理解)，Speech APIs(语音识别技术)， Azure等等。 Bots给业务和用户粘度提供了新的机会和渠道随时随地、不受平台与设备限制地为客户提供服务。...微软认知服务视觉：从面部感官到感觉，让您的对话机器人了解图像、视频和情绪。语音：把语音转换成文本或把文本转换成语音；了解您的意图，翻译语言，过滤噪音以及识别说话者。...语言：教您的对话机器人理解自然语言指令，解析复杂的文本以及了解用户情绪。知识：从网络、学术界或您自己的数据积累中融合丰富的知识。搜索：通过必应API的强大功能访问数十亿页面、图片、视频和新闻。

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SFFAI分享 | 田正坤：Seq2Seq模型在语音识别中的应用

语音识别问题本质上也是两个变长序列直接转换的问题，Seq2Seq模型的提出为解决语音识别问题开辟了另一条道路，其优雅的模型结构和强大的性能使得语音识别问题有希望彻底摆脱语言模型和发音词典，真正的进行端到端的联合优化...），同样的，文本序列可以描述为其中n表示语音中对应的词数（不一定是词，也可能是音素等其他建模单元）。...由此可见，语音识别问题也可以用序列到序列的模型建模。 1.2 Related Works 传统的语音识别问题是DNN-HMM的混合结构[3]，并且还需要语言模型、发音词典和解码器等多个部件共同建模。...3.3 语音识别中源序列没有办法对词单元建模，因为目前没有办法在一段连续的声音里面获取一个完整词的语义表示。而机器翻译建模单元是词的Embedding信息，其中包含大量的语义信息，能够辅助建模。...即使存在着这么大的差别，但是目前应用于语音识别的Attention-based Seq2Seq方法与机器翻译中的方法差别不是很大，个人倾向于针对Seq2Seq方法在语音识别领域做更多特定的优化。

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微软语音AI技术与微软听听文档小程序实践 | AI ProCon 2019

https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/speech-services/ 云端模型定制服务前面我提到的API都是标准模型...模型定制地址：https://speech.microsoft.com/ Edge 端的语音容器前面提到基于云端的语音服务，云端模型定制，还有一个很重要的场景是需要把AI放到离线或者私有云里面，这就是常说的...Edge计算。...短语音识别代码简单看几个语音识别例子，各种音箱助理要做识别，这是短句语音识别场景，你可以创建一个语音识别对象，然后异步开始识别，它是从声卡采集数据进行识别，然后把结果反馈给你。...他们现在利用以上的方式可以很快捷的嵌入小程序到公众号，我们这个小程序的速度非常快，大概十几秒的样子。AI的效率在这个场景中得到非常大的发挥和落地。

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系统优化：Windows系统隐私防护的实用工具推荐

WPD 通过调用当前 Windows 系统的 API 以确保稳定的兼容性，集用户隐私数据安全设置管理、防火墙阻止 Windows 遥测 IP 以及卸载 Windows 应用商店应用程序三大实用功能。...三、WPD功能介绍WPD是一款开源免费的隐私优化工具，通过直接调用Windows API实现精准设置，避免手动修改注册表或组策略的复杂操作。...手写与语音识别：关闭手写自动学习及在线语音识别服务，防止笔迹和语音数据被收集。性能跟踪与诊断工具：禁用性能跟踪及Microsoft支持诊断工具，避免系统资源被用于数据收集。...3.5 浏览器隐私保护 Microsoft Edge设置：管理搜索助理、Microsoft用户体验、地址栏搜索建议等浏览器相关隐私设置。...五、使用建议普通用户：优先关闭“隐私管理”和“系统服务精简”中的高风险项，提升系统隐私保护水平。企业环境：结合“防火墙增强”和“预装软件清理”功能，构建安全基线，减少系统漏洞和资源浪费。

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Win10集成Linux，推出全新命令行工具：微软Build大会全部亮点揭晓

在主题演讲中，微软 CEO 萨提亚·纳德拉概述了公司在Microsoft Azure、Microsoft Dynamics 365和动力平台、Microsoft 365、Microsoft Gaming...基于 Chromium 的 Edge 浏览器微软还展示了即将发布的新一代浏览器 Edge Chromium 的很多新特性。...更会对话的语音助手微软的数字语音助手 Cortana 在去年的市场占比中仍然低于谷歌语音助手和亚马逊Alexa。...Cortana 已经可以连接 Microsoft 所有的组件，并能关联第三方服务，当你要求添加日历条目或者组织预定时，智能语音助手可以正确地理解你的上下文意思。...微软还会在 .NET 5 中加入全新的 .Net API 功能、runtime 能力以及语言特征。 ?

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一场“正宗”的开发者大会，为什么说微软更像是“AII in AI”了？

微软展示了在 Microsoft Azure、Microsoft 365 及任何平台上充分发挥人工智能最大潜力一系列技术，它的目标是帮助每一位开发者成为人工智能开发者。...发布语音设备开发工具包（SDK），它能针对多声道音源提供高级声音处理，从而实现更准确的语音识别效果，包括降噪、远场声音识别等。...它还支持英特尔的 FPGA 硬件以及基于 ResNet50 的神经网络。 Azure 认知服务的更新中包括一项统一语音服务，能带来更好的语音识别效果、文本到语音转换，并且支持定制声音模型和翻译功能。...一线工人可以将他们看到的内容与 Microsoft Teams 通讯录上的技术专家分享，从而更快完成工作。借助 Microsoft Layout，用户可以在混合现实中结合实际环境进行空间设计。...”的研究成果融入到微软云服务中。

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语音识别技术在多语言环境中的挑战与突破

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