教育+AI?微软Azure语音服务TTS、自动语音识别(ASR)来帮忙
数学领域的自动语音识别(ASR)尤为困难。例如,当提到“复数”时,系统需要分辨出这里是指“复合的复”还是“正负的负”。这种歧义,加上数学公式本身就复杂,以及用户在说话时的吞音和口音等因素,使得精准识别变得更加困难。此外,数学表达式中常常混杂中英文,进一步增加了识别的难度。市面上已有的ASR实时转写技术,常常难...
智能座舱算法基础之语音识别篇
语音识别过程是个复杂的过程,但其最终的任务归结为:找到对应观察序列O的最可能的词序列W。主流的语音识别系统理论是建立在统计模式识别基础之上的,在统计模型框架下可以用贝叶斯公式来描述语音识别问题。根据贝叶斯决策理论,我们的任务就是找到一个最有的单词序列W,使得它在语音观察序列O上的后验概率P(W/O)最大,...
2024-2030年中国汽车智能化行业发展研究分析与发展趋势预测报告
涉及到语音识别技术、多传感技术、信息融合技术、基于计算机视觉的场景识别技术等,都是智能汽车发展的关键技术,另外还有与之相关的大数据技术、云计算技术以及安全技术等。未来**至**年,智能汽车或将进入普及开始期,行业关注度也将不断提升。据产业调研网发布的2024-2030年中国汽车智能化行业发展研究分析与发展趋势预测...
解析设计ARM语音识别系统的步骤
语音辨认单元担任辨认操作人员的操作口令;声强检测单元担任检测声强巨细并以此作为判别是哪台从设备操作人员口令的依据;Arduinomega2560操控器担任监督仪器面板各元件的状况来辨认操作人员的动作,然后完结对操作练习进程的记载。各仪器的操作表象依据操作动作事前编制无需记载。在操作回放进程中,测控计算机依据所记载的数据,...
沃丰科技AI|阻止语音机器人说“你能再重复一遍吗?”的6个步骤
那么,你如何避免那些灾难性的四个词呢?这正是客户关心的,也是科技公司关心的,作为语音机器人的从业人员,在此分享语音机器人成功的6个步骤。1.ASR技术的重要性当您与机器人交谈时,转录是您所说内容的技术。你会听到行业内部人士谈论语音转文本或自动语音识别(ASR),但他们实际上是一回事——转录用户口语的技术。
「预见」自动驾驶与元宇宙的“起点”?智能语音赛道前景广阔
语音识别是第一步(www.e993.com)2024年7月6日。想到了什么?比如现在的微信“语音转文字”功能。此外,语音识别的应用场景其实非常广泛,人机交互这个场景是很有想象力的,比如自动驾驶领域,甚至机器人、汽车人?想象下,你对汽车说“我要去哪”,汽车准确识别然后自动导航到目的地,是不是很有科幻感?(变形金刚?)语音识别技术并不是这几年...
语音交互:聊聊语音识别-ASR
除了单独的外语(方言)识别之外,还有混合语言的语音识别需求,比如在香港,英文词汇经常会插入中文短语中。如果把每种语言的语言模型分开构建,会阻碍识别的平滑程度,很难实现混合识别。2.语种识别(LID)语种识别(LID)是用来自动区分不同语言的能力,将识别结果反馈给相应语种的语音识别模型,从而实现自动化的多语言交互...
如何通过调节以获得高精度与高质量的语音识别
最一般的情况下,这可能是一个带通滤波器,但也可能是更复杂的选件。此方法的问题是,它通常会影响触发词检测和自动语音识别。正是出于此原因,一些云平台要求在使用语音识别服务之前禁用此类滤波器。单通道滤波器在语音通信(而不是语音识别)中仍有价值,可减少线路另一端的听者噪音。
谷歌再获语音识别新进展:利用序列转导来实现多人语音识别和说话人...
雷锋网AI科技评论按:从WaveNet到Tacotron,再到RNN-T,谷歌一直站在语音人工智能技术的最前沿。近日,他们又将多人语音识别和说话人分类问题融合在了同一个网络模型中,在模型性能上取得了重大的突破。对于自动理解人类音频的任务来说,识别「谁说了什么」(或称「说话人分类」)是一个关键的步骤。例如,在一...
语音识别新范式:完全的“端到端”模型,优势在哪里?
虽然学术的前沿、顶尖研究人员的重心已经转到基于Transformer的研究,那些曾经辉煌的神经网络结构,很难再取得技术突破,也不符合技术发展的方向。但是,很多从事自动语音识别(ASR)业务的公司,依然不得不固守“传统”的神经网络结构。原因有二。首先,通常将前沿学术成果落地到商业场景,本身就需要很长时间;其次对于普通公司...