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它旨在通過分析語音信號中的特征，識別出說話人的情緒狀態(tài)，如高興、悲傷、憤怒、恐懼等。隨著人工智能技術的不斷發(fā)展，語音情緒識別在人機交互、心理健康監(jiān)測、客戶服務等領域具有廣泛的應用前景。
此外，我們發(fā)布了一些基于lsed的預訓練模型，不僅可以促進語音情緒識別的發(fā)展，還可以轉移到數(shù)據(jù)極難收集的相關下游任務，如心理健康分析。最后，我們的實驗證明了大規(guī)模數(shù)據(jù)集的必要性和預訓練模型的有效性。地址：https://arxiv.org/abs/2102.01754
語音識別-客服中心語音質檢 語音識別-客服中心語音質檢 查看部署指南 方案咨詢 該解決方案有何用途？ 該解決方案使用華為云語音交互服務 SIS，并基于函數(shù)工作流 FunctionGraph構建一套客服中心語音質檢工作流。
語音識別解決方案 語音識別解決方案 查看部署指南 方案咨詢 該解決方案有何用途？ 該解決方案基于華為云語音交互服務 SIS語音識別構建，可自動將用戶上傳到對象存儲服務 OBS的wav語音文件轉化為文字，并將結果存放到指定對象存儲服務 OBS桶。
語音識別-隱私通話內容分析 語音識別-隱私通話內容分析 查看部署指南 方案咨詢 該解決方案有何用途？ 該解決方案基于華為云語音交互服務 SIS及函數(shù)工作流 FunctionGraph，構建一套隱私通話內容分析工作流。
情緒類型 情緒類型，目前僅支持NOMAL（正常），ANGRY（憤怒），UNKNOWN（未知）。 語速類型 語速信息單位是每秒字數(shù)。
語音驅動虛擬說話人模型，旨在生成與輸入語音能夠口型匹配的任意目標人像虛擬說話人視頻。目前業(yè)界開發(fā)出了一些先進的虛擬說話人生成模型，包括語音驅動的3D虛擬人視頻生成模型(AudioDVP) 和2D語音-口型生成模型(Wav2lip)。
其中，對輸入特征的再表示是作為一個輔助任務，來幫助語音的情緒識別。IEMOCAP數(shù)據(jù)的實驗證明了輔助學習能有效提升情緒分類的效果。同時，作者認為所提出的學習方式可用于端到端的語音情緒識別，只要所用的模型是基于語音幀作為輸入。
實時語音識別 支持“華北-北京四”、“華東-上海一”區(qū)域。 當前服務僅支持北京和上海區(qū)域，后續(xù)會陸續(xù)上線其他區(qū)域。 華北-北京四，推薦的區(qū)域，支持一句話識別、錄音文件識別、實時語音識別和語音合成和熱詞等接口。
已完成綁定 【論文筆記】語音情感識別之手工特征深度學習方法 本文章主體基于PilgrimHui的論文筆記：《語音情感識別（三）手工特征+CRNN》，在原來基礎上，補充了數(shù)據(jù)處理部分以及論文方法的一些細節(jié)，歡迎語音情感分析領域的同學一起討論。 1.
實時語音識別 RASR 實時語音識別 RASR 實時語音識別（Real-time ASR），將連續(xù)的音頻流實時轉換成文本，語音識別更快?？蓱糜谥辈崟r字幕、會議實時記錄、即時文本生成等場景。
使用實時語音識別 前提條件 確保已按照配置CPP環(huán)境（Windows）配置完畢。 請參考SDK（websocket）獲取最新版本SDK包。 初始化Client 初始化RasrClient，其參數(shù)包括AuthInfo。
其中，對輸入特征的再表示是作為一個輔助任務，來幫助語音的情緒識別。IEMOCAP數(shù)據(jù)的實驗證明了輔助學習能有效提升情緒分類的效果。同時，作者認為所提出的學習方式可用于端到端的語音情緒識別，只要所用的模型是基于語音幀作為輸入。
之所以要識別出對象詞和評價詞，是為了能夠基于屬性正負面過濾的時候可以高亮相應的評價文本片段。 圖7：評價對象和評價詞和類別識別例子 本文主要介紹詞級別情感分析、句子級情感分析和目標級情感分析中的T-ABSA的內容、方法和華為云語音語義團隊在該領域實踐中的一些成果。
實時語音識別接口 接口說明 Websocket握手請求 實時語音識別請求 實時語音識別響應
實時語音識別多人同時使用，如何區(qū)分各自識別結果 每個用戶獨立建立websocket連接，不可共用一個websocket連接。 父主題： API使用類
實時語音識別工作流程 實時語音識別分為開始識別、發(fā)送音頻數(shù)據(jù)、結束識別，斷開連接四個階段。 開始階段需要發(fā)送開始指令，包含采樣率，音頻格式，是否返回中間結果等配置信息。服務端會返回一個開始響應。
實時語音識別請求 實時語音識別工作流程 開始識別 發(fā)送音頻數(shù)據(jù) 結束識別 父主題： 實時語音識別接口
實時語音識別響應 開始識別請求響應 事件響應 識別結果響應 錯誤響應 嚴重錯誤響應 結束識別請求響應 父主題： 實時語音識別接口
實時語音識別連續(xù)模式 功能介紹 連續(xù)識別模式的語音總長度限制為五小時，適合于會議、演講和直播等場景。 連續(xù)識別模式在流式識別的基礎上，結合了語音的端點檢測功能。
實時語音識別引擎的單句識別模式，和連續(xù)識別模式類似，也會進行語音的端點檢測，如果檢測到靜音，將直接丟棄，檢測到語音才會饋入核心進行實際的解碼工作，如果檢測到一段語音的結束點，就會將當前這一段的識別結果返回。
華為云語音交互服務 華為云語音交互服務 語音識別轉文字、文本實時轉語音 用戶通過調用語音識別類接口，將口述音頻、普通話或者帶有一定方言的語音文件識別成可編輯的文本；同時也支持通過調用語音合成接口將文本轉換成逼真的語音等。
華為云語音交互服務 華為云語音交互服務 語音識別轉文字、文本實時轉語音 用戶通過調用語音識別類接口，將口述音頻、普通話或者帶有一定方言的語音文件識別成可編輯的文本；同時也支持通過調用語音合成接口將文本轉換成逼真的語音等。
父主題： 實時語音識別請求
語音通知API 典型場景 使用語音通知功能時，調用此API，請求語音通話平臺給指定用戶播放語音通知。
數(shù)據(jù)打標 語音語種識別標注 識別音頻中說話人所使用的語種，并給出相應的置信度。 普通話語音轉文本 將普通話語音快速轉化為文本，以豐富人機交互場景。 語音情緒識別標注 識別輸入音頻中說話人的情緒。 語音端點檢測 檢測音頻中多段人聲各自的起止時間。
實時語音識別代碼示例請參考SDK文檔。 當前SIS服務對于8k音頻的分片大小限制為[160, 32768]字節(jié), 16k音頻的分片大小限制為[320, 65536]字節(jié), 分片大小超出上限或低于下限會報錯。 父主題： 實時語音識別請求
