AI赋能丨中软国际智能语音识别解决方案正式发布
1.语音识别技术基础基于深度学习算法,特别是递归神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)等。2.语音识别处理流程语音信号的采集→预处理→特征提取→声学模型匹配→语言模型应用→文本输出。3.语音识别核心特性高识别准确率:通过优化算法和大量训练数据,实现高准确度的语音到文本转换。多语种支持:能够...
声音的密码:深度解析语音识别的原理是什么
语音识别的原理可以说是一项高度复杂的技术,但基本上可以概括为两个主要步骤:特征提取和模式匹配。首先,特征提取阶段涉及将声音信号转化为计算机能够理解的数字形式。这一步骤中,声音的频率、强度、时长等特征被提取出来,形成一个数字化的声学特征向量。接下来的步骤是模式匹配,也就是让计算机辨认这个数字化的声学特征...
科大讯飞获国际车载多通道语音识别挑战赛双冠军
通过引入口音自适应的自监督预训练模型提取声纹信息,将这些不同的声纹信息融合使说话人日志模型学习到更丰富精确的口音普通话说话人特征。该模型充分挖掘音频信号中的说话人信息,有效提升了说话人角色分离性能,为后续的分离和识别模块奠定了坚实的基础。基于多粒度单元增强的口音语音识别算法(AccentASRbasedonMulti...
智能座舱算法基础之语音识别篇
用户语音输入后,首先经过前端处理提取声学特征,得到一系列的观察向量;然后将声学特征送到解码器中进行搜索,完成所有可能的单词序列W的遍历,得到识别结果。解码器在搜索过程中,需要使用声学模型和词典计算概率P(Om),使用语言模型计算概率P(W)。声学模型和语言模型由大量数据训练而成;发音词典根据语言学知识定义了每个单...
微美全息(NASDAQ:WIMI)推出基于无监督波场深度学习的声学全息图...
声学全息图重建:一旦模型学习到足够的特征和模式,它就可以用这些信息来生成声学全息。声学全息是一种可视化表示,它展示了声波如何相互作用并传播到不同的对象或介质中。这个过程可以看作是将声波的信息从原始数据中还原出来的过程。模型优化和调整:在训练过程中,模型可能需要进行优化和调整,以确保生成的声学全息图具有...
Scientific Reports :植入式脑机接口技术在ALS患者中进行在线语音...
基于此,本研究提出了一种自定节奏的脑机接口,将大脑活动直接转化为与用户声音特征相似的声学语音,其中大多数合成单词具有足够的可理解性,可以被人们正确识别(www.e993.com)2024年7月6日。这项研究使用了三个递归神经网络构成的闭环语音合成器,将患有ALS的男性参与者的脑部活动转化为声学语音。具体步骤包括从ECoG信号提取特征,使用神经语音活动...
我国学者实现对类脑语音的识别
我国学者实现对类脑语音的识别记者16日从安徽大学获悉,该校集成电路学院吴秀龙课题组与北京大学杨玉超教授课题组合作,利用动态忆阻器的动力学行为,开发了一种生物学可解释的特征提取单元,用于提取语音事件信号时空特征,并基于此单元成功构建了语音识别硬件系统进行实验验证。相关研究成果日前在线发表于国际学术期刊《科学...
京东云:这个春节用“AI”带消防员的声音回家 让陪伴触手可及
在训练阶段,先给人工智能装上“耳朵”,让机器抓住每个人说话的特色。将真人采集的2-3分钟语音,自动切分为10秒内短句,通过ASR语音识别技术,语音转化为对应文本,同时提取音频的声学特征频谱,以此为目标值对基础模型进行微调,形成每个人专有的语音模型。在合成阶段,再给人工智能装上“嘴巴”,让机器能像真人一样说话...
8000字干货说清楚AI产品经理必修的“神经网络”
相信大家对语音识别已经不陌生了,神经网络的端到端学习为语音识别模型的发展带来了重大突破。通过神经网络,系统能够直接从声波信号中学习到语音的表示,避免了过程中复杂的特征工程,比如语音信号的预处理、特征提取、声学建模、语言模型等。端到端学习通过使用神经网络,将整个语音识别过程作为一个端到端的模型进行训练,...
重磅长文:言语脑机接口概述 | Nature子刊
腹侧感觉运动皮层(vSMC)和中央前回中部(midPrCG)的神经元控制声道运动以产生语音,这些运动与呼气协调,生成声波,如图1a所示。在自然对话中,发声、声学和语言特征对于信息传达至关重要。发声特征涉及声道配置将气流转化为语音,声道肌肉在言语过程中迅速调整,如唇音、前舌音等(图1b),并可进一步区分为鼻音或部分/完...