檢測(cè)到您已登錄華為云國(guó)際站賬號(hào)，為了您更好的體驗(yàn)，建議您訪(fǎng)問(wèn)國(guó)際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
中國(guó)站
中國(guó)站
International
Europe
檢測(cè)到您已登錄華為云國(guó)際站賬號(hào)，為了您更好的體驗(yàn)，建議您訪(fǎng)問(wèn)國(guó)際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
）是以語(yǔ)音為研究對(duì)象，通過(guò)語(yǔ)音信號(hào)處理和模式識(shí)別讓機(jī)器自動(dòng)識(shí)別和理解人類(lèi)的語(yǔ)音。除了傳統(tǒng)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)之外，基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)也逐漸發(fā)展起來(lái)。自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別（Automatic Speech Recognition，ASR），也可以簡(jiǎn)稱(chēng)為語(yǔ)音識(shí)別。主要是將人類(lèi)語(yǔ)音中的詞匯內(nèi)容
和開(kāi)源庫(kù)，開(kāi)發(fā)者可以在數(shù)分鐘內(nèi)實(shí)現(xiàn)基本的語(yǔ)音識(shí)別功能。這為多種應(yīng)用場(chǎng)景提供了便利，例如語(yǔ)音助手、自動(dòng)字幕等。盡管簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)可能受限于網(wǎng)絡(luò)條件和識(shí)別準(zhǔn)確率，但它是入門(mén)學(xué)習(xí)和快速開(kāi)發(fā)的良好選擇。 未來(lái)展望 隨著人工智能和自然語(yǔ)言處理技術(shù)的發(fā)展，語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確性和效率將繼續(xù)提升。在未來(lái)，離線(xiàn)識(shí)別、多語(yǔ)言支持以及個(gè)性
一個(gè)應(yīng)用DTW的說(shuō)話(huà)人識(shí)別系統(tǒng)如圖8-4所示。它是與文本有關(guān)的說(shuō)話(huà)人確認(rèn)系統(tǒng)。它采用的識(shí)別特征是BP FG(附聽(tīng)覺(jué)特征處理) ， 匹配時(shí)采用DTW技術(shù)。其特點(diǎn)為：①在結(jié)構(gòu)上基本沿用語(yǔ)音識(shí)別的系統(tǒng)。②利用使用過(guò)程中的數(shù)據(jù)修正原模板，即當(dāng)在某次使用過(guò)程 中某說(shuō)話(huà)人被正確確認(rèn)時(shí)使用此時(shí)的輸人特
為二進(jìn)制的數(shù)據(jù)。不論是實(shí)時(shí)語(yǔ)音語(yǔ)音，還是錄音文件的識(shí)別，都要經(jīng)過(guò)這一步。而錄音文件，最簡(jiǎn)單的格式是wav，mp3,m4a則是在不影響人耳感知的前提下做了壓縮。音頻文件的讀取一般做語(yǔ)音識(shí)別，就是用wav格式的音頻做訓(xùn)練。音頻文件一般由文件頭和數(shù)據(jù)部分組成。wav是微軟定的一個(gè)格式，
Transformer模型完成中文語(yǔ)音識(shí)別 語(yǔ)音識(shí)別，通常稱(chēng)為自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別，（Automatic Speech Recognition，ASR），主要是將人類(lèi)語(yǔ)音中的詞匯內(nèi)容轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可讀的輸入，一般都是可以理解的文本內(nèi)容，也有可能是二進(jìn)制編碼或者字符序列。但是，我們一般理解的語(yǔ)音識(shí)別其實(shí)都是狹義的語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字的過(guò)程，簡(jiǎn)稱(chēng)語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本識(shí)別（
【問(wèn)題來(lái)源】 內(nèi)部測(cè)試環(huán)境功能測(cè)試 【問(wèn)題簡(jiǎn)要】 ASR識(shí)別結(jié)果為：{<id 余額查詢(xún)余額查詢(xún)><asrid ef9ff17e749f45df><meaning 余額查詢(xún)余額查詢(xún)>}0.990 怎么獲取到ASR識(shí)別結(jié)果中的業(yè)務(wù)名稱(chēng)“余額查詢(xún)”，使用哪個(gè)CELL能處理這類(lèi)動(dòng)態(tài)結(jié)果？ 【問(wèn)題類(lèi)別】
NN）后，語(yǔ)音識(shí)別錯(cuò)誤率降低了30%，是近20年來(lái)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)方面最快的進(jìn)步。 2）目前大多主流的語(yǔ)音識(shí)別解碼器已經(jīng)采用基于有限狀態(tài)機(jī)（WFST）的解碼網(wǎng)絡(luò)，該解碼網(wǎng)絡(luò)可以把語(yǔ)言模型、詞典和聲學(xué)共享音字集統(tǒng)一集成為一個(gè)大的解碼網(wǎng)絡(luò)，大大提高了解碼的速度，為語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)時(shí)應(yīng)用提供了基礎(chǔ)。
端點(diǎn)檢測(cè)：確定語(yǔ)音活動(dòng)的起始和結(jié)束時(shí)間，僅保留包含有效語(yǔ)音信息的幀。特征提取(Feature Extraction)特征提取模塊從經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的語(yǔ)音信號(hào)中抽取有意義的特征參數(shù)，這些參數(shù)能夠代表語(yǔ)音的本質(zhì)內(nèi)容。常用的特征包括梅爾頻率倒譜系數(shù)(MFCCs)、線(xiàn)性預(yù)測(cè)編碼(LPC)、感
隨著人工智能的發(fā)展，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)已成為連接人與數(shù)字世界的重要工具。本實(shí)驗(yàn)旨在構(gòu)建一個(gè) Whisper 語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的平臺(tái)，利用云計(jì)算資源和先進(jìn)的人工智能技術(shù)，為開(kāi)發(fā)者提供便捷高效的開(kāi)發(fā)環(huán)境。Whisper 語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)是一種基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，它使用了端到端的模型，能夠?qū)⒄Z(yǔ)音輸入轉(zhuǎn)換為文本輸出。Whisper
語(yǔ)音識(shí)別主要有以下五個(gè)問(wèn)題： ⒈對(duì)自然語(yǔ)言的識(shí)別和理解。首先必須將連續(xù)的講話(huà)分解為詞、音素等單位，其次要建立一個(gè)理解語(yǔ)義的規(guī)則。 ⒉語(yǔ)音信息量大。語(yǔ)音模式不僅對(duì)不同的說(shuō)話(huà)人不同，對(duì)同一說(shuō)話(huà)人也是不同的，例如，一個(gè)說(shuō)話(huà)人在隨意說(shuō)話(huà)和認(rèn)真說(shuō)話(huà)時(shí)的語(yǔ)音信息是不同的。一個(gè)人的說(shuō)話(huà)方式隨著時(shí)間變化。
Ⅰ 調(diào)用語(yǔ)音識(shí)別接口，識(shí)別結(jié)果同真實(shí)結(jié)果差別很大，或者服務(wù)端報(bào)音頻格式錯(cuò)誤。Ⅱ 解決方案如下Ⅲ 檢查音頻采樣率是否符合。Ⅳ 對(duì)于裸音頻，可采用toolsoft Audio player等工具進(jìn)行試聽(tīng)，通過(guò)設(shè)置不同的采樣率，播放正常的即為音頻正常采樣率。Ⅴ 如果檢查參數(shù)“
項(xiàng)目介紹 噪聲環(huán)境下的語(yǔ)音識(shí)別項(xiàng)目通常包括兩個(gè)主要方面：首先是噪聲的預(yù)處理，其次是在預(yù)處理后的語(yǔ)音數(shù)據(jù)上訓(xùn)練魯棒性強(qiáng)的語(yǔ)音識(shí)別模型。項(xiàng)目目標(biāo)是提高系統(tǒng)在嘈雜環(huán)境中的識(shí)別準(zhǔn)確度。 挑戰(zhàn)與解決方案 挑戰(zhàn)：噪聲抑制 在嘈雜環(huán)境中，語(yǔ)音信號(hào)可能混合有多種類(lèi)型的噪聲，導(dǎo)致語(yǔ)音信號(hào)被掩蓋。解決
隨著科技的發(fā)展讓機(jī)器聽(tīng)懂人類(lèi)語(yǔ)言已經(jīng)成為現(xiàn)實(shí)這其中的奧秘就是——語(yǔ)音識(shí)別技術(shù) 語(yǔ)音識(shí)別已漸漸融入到我們的生活當(dāng)中它讓我們的生活變得更便捷、更高效、也更智能本期趣味實(shí)驗(yàn)有關(guān)語(yǔ)音識(shí)別的基于MindX SDK的中文語(yǔ)音識(shí)別推理實(shí)驗(yàn) 一起來(lái)看看吧！實(shí)驗(yàn)介紹本實(shí)驗(yàn)將通過(guò)創(chuàng)建基于昇騰310處
你好，我試用了一下語(yǔ)音識(shí)別的功能，發(fā)現(xiàn)語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確率不高，如何提高呢？我的語(yǔ)音里有些專(zhuān)業(yè)詞語(yǔ)識(shí)別得不好。還有，我想知道這個(gè)語(yǔ)音識(shí)別的功能支持區(qū)分角色嘛？
智能客服集成語(yǔ)音識(shí)別的智能客服系統(tǒng)，可以自動(dòng)識(shí)別客戶(hù)的語(yǔ)音和語(yǔ)義，然后自動(dòng)以語(yǔ)音形式回復(fù)客戶(hù)。減少人力成本，保證服務(wù)質(zhì)量。智能會(huì)議集成語(yǔ)音識(shí)別的智能會(huì)議系統(tǒng)，可以自動(dòng)識(shí)別參會(huì)人員的聲紋、語(yǔ)音，通過(guò)實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)的識(shí)別，達(dá)到實(shí)時(shí)彈幕顯示、會(huì)議記錄等。直播字幕在視頻直播場(chǎng)景中，將音頻實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)寫(xiě)成
networks for ASR based on lattice-free MMI中，發(fā)展為不使用Lattice的MMI聲學(xué)模型損失函數(shù)。在2018年的多篇論文中，又應(yīng)用在半監(jiān)督的聲學(xué)模型訓(xùn)練中。本篇文章主要有兩個(gè)目標(biāo)：1. 推導(dǎo)MMI準(zhǔn)則求導(dǎo)、梯度計(jì)算等，對(duì)于聲學(xué)模型訓(xùn)練的理論依據(jù)；2.
技術(shù)，為用戶(hù)提供了 ??“能聽(tīng)會(huì)說(shuō)、懂你所想”?? 的智能交互體驗(yàn)。無(wú)論是語(yǔ)音助手的即時(shí)響應(yīng)、會(huì)議記錄的實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)寫(xiě)，還是跨語(yǔ)言翻譯的流暢溝通，鴻蒙的NLP能力正成為智能設(shè)備用戶(hù)體驗(yàn)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。 本文將圍繞鴻蒙的自然語(yǔ)言處理技術(shù)，聚焦 ??語(yǔ)音識(shí)別（語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字）和語(yǔ)義分析（意圖理解）?? 兩大
在左側(cè)導(dǎo)航欄選擇“監(jiān)控>實(shí)時(shí)查詢(xún)”，進(jìn)入實(shí)時(shí)查詢(xún)監(jiān)控頁(yè)面。在實(shí)時(shí)查詢(xún)監(jiān)控頁(yè)面展示了當(dāng)前運(yùn)行在集群中的所有查詢(xún)和會(huì)話(huà)的實(shí)時(shí)信息。 實(shí)時(shí)查詢(xún)僅8.1.2及以上集群版本支持。 啟動(dòng)實(shí)時(shí)查詢(xún)功能需要在“監(jiān)控設(shè)置>監(jiān)
語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)間序列結(jié)構(gòu)建立統(tǒng)計(jì)模型，將之看作一個(gè)數(shù)學(xué)上的雙重隨機(jī)過(guò)程：一個(gè)是用具有有限狀態(tài)數(shù)的Markov 鏈來(lái)模擬語(yǔ)音信號(hào)統(tǒng)計(jì)特性變化的隱含的隨機(jī)過(guò)程，另一個(gè)是與Markov 鏈的每一個(gè)狀態(tài)相關(guān)聯(lián)的觀測(cè)序列的隨機(jī)過(guò)程。前者通過(guò)后者表現(xiàn)出來(lái)，但前者的具體參數(shù)是不可測(cè)的。人的言語(yǔ)過(guò)
**引言** 多語(yǔ)言語(yǔ)音識(shí)別是語(yǔ)音技術(shù)領(lǐng)域中的一個(gè)重要挑戰(zhàn)。隨著全球化的發(fā)展，不同語(yǔ)種之間的語(yǔ)音識(shí)別需求逐漸增加。本文將深入研究多語(yǔ)言語(yǔ)音識(shí)別所面臨的挑戰(zhàn)，并提出相應(yīng)的解決方案。通過(guò)項(xiàng)目實(shí)例，我們將詳細(xì)探討挑戰(zhàn)的性質(zhì)以及采用的技術(shù)手段。 **項(xiàng)目介紹** 我們選擇了一個(gè)涉及多國(guó)語(yǔ)言的語(yǔ)音識(shí)別
