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在左側(cè)導(dǎo)航欄選擇“監(jiān)控>實(shí)時(shí)查詢”，進(jìn)入實(shí)時(shí)查詢監(jiān)控頁(yè)面。在實(shí)時(shí)查詢監(jiān)控頁(yè)面展示了當(dāng)前運(yùn)行在集群中的所有查詢和會(huì)話的實(shí)時(shí)信息。 實(shí)時(shí)查詢僅8.1.2及以上集群版本支持。 啟動(dòng)實(shí)時(shí)查詢功能需要在“監(jiān)控設(shè)置>監(jiān)
plt.show()這樣可以把ASR的任務(wù)轉(zhuǎn)換成CV的任務(wù)。DFCNN的目的就是根據(jù)這個(gè)語(yǔ)譜圖，識(shí)別其中的語(yǔ)音信息，得到拼音序列。Transformer是NLP的網(wǎng)絡(luò)，可以把拼音序列轉(zhuǎn)成文字。我主要是遷移了DFCNN的部分，本質(zhì)還是CV類的網(wǎng)絡(luò)，不過(guò)使用的損失函數(shù)是P.CTCLoss
文件中的音頻格式如下表示sasr.mp4的音頻格式是aac編碼，采樣率是44.1k hz，雙聲道 3、從視頻文件中分離音頻因?yàn)?span id="95p95hd" class='cur'>音頻是aac編碼，所以保持為m4a格式。這一步需要根據(jù)實(shí)際的音頻格式進(jìn)行轉(zhuǎn)換。如下命令會(huì)生成sasr.m4a文件，然后使用該文件就可以調(diào)用SIS的語(yǔ)音識(shí)別
計(jì)算機(jī)需要從聲音中提取有用的信息，這就是語(yǔ)音特征提取。這包括聲音的音高、音調(diào)、語(yǔ)速等。語(yǔ)音模型訓(xùn)練： 計(jì)算機(jī)要通過(guò)大量的語(yǔ)音樣本來(lái)學(xué) 習(xí)，建立一個(gè)準(zhǔn)確的語(yǔ)音模型。這個(gè)過(guò)程需要大量的計(jì)算資源和時(shí)間。3. 語(yǔ)音識(shí)別的應(yīng)用場(chǎng)景語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)已經(jīng)深入到我們生活的方方面面：語(yǔ)音助手： 小藝小藝、小愛(ài)
**示例應(yīng)用** 語(yǔ)音識(shí)別在金融行業(yè)的應(yīng)用非常廣泛。一個(gè)典型的例子是語(yǔ)音助手在客戶服務(wù)中的應(yīng)用?？蛻艨梢酝ㄟ^(guò)語(yǔ)音助手查詢賬戶余額、執(zhí)行轉(zhuǎn)賬操作等，從而提高服務(wù)的效率和便捷性。 **未來(lái)發(fā)展方向** 1. **增強(qiáng)語(yǔ)音助手的交互性** 未來(lái)金融語(yǔ)音助手將更加智能
通過(guò)調(diào)整聲學(xué)模型來(lái)補(bǔ)償訓(xùn)練和測(cè)試條件之間的不匹配，例如通過(guò)適應(yīng)看不見(jiàn)的說(shuō)話人，可以改善ASR的識(shí)別性能。 說(shuō)話人自適應(yīng)方法的成功依賴于選擇適合于自適應(yīng)的權(quán)重并使用良好的自適應(yīng)策略來(lái)更新這些權(quán)重以便不過(guò)擬合自適應(yīng)數(shù)據(jù)。 在本文中，我們研究了使用元學(xué)習(xí)（meta-learning）來(lái)調(diào)整聲學(xué)模型的自適應(yīng)權(quán)重的原理方法。
對(duì)特定領(lǐng)域詞匯的識(shí)別準(zhǔn)確性、對(duì)實(shí)時(shí)性的要求等。 解決語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)集成的關(guān)鍵問(wèn)題 語(yǔ)音數(shù)據(jù)處理與優(yōu)化 在語(yǔ)音識(shí)別過(guò)程中，語(yǔ)音數(shù)據(jù)的處理至關(guān)重要。首先要確保采集到的語(yǔ)音數(shù)據(jù)質(zhì)量高，這就需要對(duì)麥克風(fēng)的硬件性能以及語(yǔ)音采集的設(shè)置進(jìn)行優(yōu)化。在鴻蒙系統(tǒng)中，可以利用系統(tǒng)提供的音頻管理接口，對(duì)麥
限狀態(tài)機(jī)方面，區(qū)別于傳統(tǒng)最大互信息的區(qū)分性訓(xùn)練，chain模型用訓(xùn)練數(shù)據(jù)的強(qiáng)制對(duì)齊結(jié)果，訓(xùn)練了一個(gè)四元語(yǔ)法音素單元的語(yǔ)言模型，并將其轉(zhuǎn)成有限狀態(tài)機(jī)。相關(guān)代碼如下： 該過(guò)程的輸入是tree_sp文件中的alignments和修改topo結(jié)構(gòu)后生成的gmm model。 2. 生成分母FST
5：設(shè)置egs和chain的配置信息。值得一提的是constrained參數(shù)默認(rèn)是True。我們后期可以設(shè)置為False step 6： 設(shè)置lattice的情況。默認(rèn)是用gmm解碼得到的完整lattice作為分子，主要是為了防止gmm得到的lattice不準(zhǔn)確，有一定的容錯(cuò)機(jī)制。但是我感
AI 技術(shù)飛速發(fā)展的今天，ASR 系統(tǒng)已逐漸能夠識(shí)別不同語(yǔ)言、方言甚至個(gè)性化的發(fā)音方式。 ASR 的工作原理 ASR 系統(tǒng)的工作原理主要包括以下幾個(gè)關(guān)鍵步驟： 語(yǔ)音信號(hào)處理：這是 ASR 系統(tǒng)的第一個(gè)環(huán)節(jié)，旨在將語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)換為可以分析的特征數(shù)據(jù)。在這個(gè)階段，系統(tǒng)會(huì)對(duì)音頻信號(hào)進(jìn)行分幀處
其闡述如下：語(yǔ)音情感識(shí)別是下一代人機(jī)交互(HCI)的重要組成部分。然而，現(xiàn)有的小規(guī)模數(shù)據(jù)庫(kù)限制了相關(guān)研究的發(fā)展。在本文中提出了lsed，一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的大規(guī)模英語(yǔ)語(yǔ)音情感數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集收集了820個(gè)受試者，以模擬真實(shí)世界的分布。此外，我們發(fā)布了一些基于lsed的預(yù)訓(xùn)練模型，不
view0420推薦原因端到端ASR模型中，以往的語(yǔ)音識(shí)別模塊結(jié)構(gòu)變成了單一的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這要求模型能處理更長(zhǎng)的上下文信息，目前，雙向LSTM(BiLSTM)已經(jīng)在這方面取得了相當(dāng)好的效果，但是并不適合流式語(yǔ)音識(shí)別。作者以此為出發(fā)點(diǎn)，討論了現(xiàn)在流行的幾種單向LSTM網(wǎng)絡(luò)模型以及基于
語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的性能指標(biāo)主要有四項(xiàng)。①詞匯表范圍：這是指機(jī)器能識(shí)別的單詞或詞組的范圍，如不作任何限制，則可認(rèn)為詞匯表范圍是無(wú)限的。②說(shuō)話人限制：是僅能識(shí)別指定發(fā)話者的語(yǔ)音，還是對(duì)任何發(fā)話人的語(yǔ)音都能識(shí)別。③訓(xùn)練要求：使用前要不要訓(xùn)練，即是否讓機(jī)器先“聽(tīng)”一下給定的語(yǔ)音，以及訓(xùn)練次數(shù)
自然語(yǔ)言的的深度理解，一直是工業(yè)和學(xué)術(shù)界關(guān)注的焦點(diǎn)。在人工智能的各項(xiàng)領(lǐng)域中，自然語(yǔ)言處理是最為成熟的技術(shù)，由此引來(lái)各大企業(yè)紛紛進(jìn)軍布局。在未來(lái)3年內(nèi)，成熟化的語(yǔ)音產(chǎn)品將通過(guò)云平臺(tái)和智能硬件平臺(tái)快速實(shí)現(xiàn)商業(yè)化部署，前景十分廣闊。這一領(lǐng)域，輕松呼已率先入局，其基于AI智能語(yǔ)音技術(shù)所研
Phone，考慮前一音和后一音的影響的稱為Tri-Phone。 英語(yǔ)的上下文相關(guān)建模通常以音素為基元，由于有些音素對(duì)其后音素的影響是相似的，因而可以通過(guò)音素解碼狀態(tài)的聚類進(jìn)行模型參數(shù)的共享。聚類的結(jié)果稱為senone。決策樹用來(lái)實(shí)現(xiàn)高效的triphone對(duì)senone的對(duì)應(yīng)，通過(guò)回答一系列前后
有一個(gè)輸出。選擇三個(gè)輸入是考慮到模型的通用性，輸出是所有 value 的加權(quán)求和。value 的權(quán)重來(lái)自于 query 和 keys 的乘積，經(jīng)過(guò)一個(gè) softmax 之后得到。 Scaled Dot-Product Attention 的公式及結(jié)構(gòu)如下圖所示。 Multi-Head
### 筆記 1. 語(yǔ)音助手執(zhí)行流程 1. 語(yǔ)音輸入 2. 語(yǔ)音識(shí)別 3. 語(yǔ)言理解 4. 對(duì)話管理 5. 語(yǔ)言生成 6. 語(yǔ)音合成 7. 語(yǔ)音輸出 2. 語(yǔ)音處理：語(yǔ)音 -> 語(yǔ)音 3. 語(yǔ)音合成：文字 -> 語(yǔ)音 4. 語(yǔ)音識(shí)別：語(yǔ)音 -> 文字 5. SIS，語(yǔ)音交互服務(wù) 1. ASRC，定制語(yǔ)音識(shí)別
用的是二元的Bi-Gram和三元的Tri-Gram。語(yǔ)言模型的性能通常用交叉熵和復(fù)雜度（Perplexity）來(lái)衡量。交叉熵的意義是用該模型對(duì)文本識(shí)別的難度，或者從壓縮的角度來(lái)看，每個(gè)詞平均要用幾個(gè)位來(lái)編碼。復(fù)雜度的意義是用該模型表示這一文本平均的分支數(shù)，其倒數(shù)可視為每個(gè)詞的平均
線性預(yù)測(cè)分析從人的發(fā)聲機(jī)理入手，通過(guò)對(duì)聲道的短管級(jí)聯(lián)模型的研究，認(rèn)為系統(tǒng)的傳遞函數(shù)符合全極點(diǎn)數(shù)字濾波器的形式，從而n 時(shí)刻的信號(hào)可以用前若干時(shí)刻的信號(hào)的線性組合來(lái)估計(jì)。通過(guò)使實(shí)際語(yǔ)音的采樣值和線性預(yù)測(cè)采樣值之間達(dá)到均方差最小LMS，即可得到線性預(yù)測(cè)系數(shù)LPC。對(duì) LPC的計(jì)算方法有自
這些技術(shù)不僅提高了應(yīng)用的交互性，也為開(kāi)發(fā)者提供了廣闊的創(chuàng)新空間。 語(yǔ)音技術(shù)未來(lái)的潛力是無(wú)限的。從無(wú)障礙應(yīng)用到智慧城市，語(yǔ)音技術(shù)將在多領(lǐng)域展現(xiàn)它的影響力。如果你也對(duì)語(yǔ)音技術(shù)感興趣，不妨嘗試使用這些API，從基礎(chǔ)功能開(kāi)始，逐步構(gòu)建自己的語(yǔ)音驅(qū)動(dòng)應(yīng)用，并為智能化的未來(lái)貢獻(xiàn)一份力量！ 當(dāng)
