追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
尽管人工耳蜗使用者的听觉路径不同,但他们识别单词的基本过程与听力正常者相同。这项研究表明,识别单词的机制存在个体差异,延迟反应和持续激活较强的人群在安静和嘈杂环境中的语言感知能力较差。这些发现为改善听觉处理和语言识别提供了新的方向,特别是在听力损失可能导致认知衰退和社会隔离的老年人群体中。研究发表在Nat...
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...
语音识别技术概述
所谓语音识别,就是将一段语音信号转换成相对应的文本信息,系统主要包含特征提取、声学模型,语言模型以及字典与解码四大部分,其中为了更有效地提取特征往往还需要对所采集到的声音信号进行滤波、分帧等预处理工作,把要分析的信号从原始信号中提取出来;之后,特征提取工作将声音信号从时域转换到频域,为声学模型提供合适的特...
智能座舱算法基础之语音识别篇
这中间包含三个问题:第一是如何遍历所有可能的单词序列;第二是如何计算声学模型概率;第三是如何计算语言模型概率。为了解决这三个问题,典型的大词表连续语音识别(VCSR)系统采用如下图所示的主流框架: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...
小鹏汽车申请语音识别专利,能够将端到端输出的语音识别文本实现与...
该方法包括:接收车辆座舱内用户发出的语音请求;对待识别的语音请求进行特征提取,生成特征向量;根据输入的特征向量,通过端到端的预设语音识别模型输出对应的语音识别文本,并以子词的形式在车载系统的图形用户界面逐一显示;其中,语音识别模型的建模单元包括子词单元,语音识别文本中的单个单词拆分的子词数量与对应的IPA音节...
中国AI,在世界什么水平?
以语言主导机器的方式是一种非常方便的形式(www.e993.com)2024年9月8日。语音识别技术旨在将人类的口头语言输入转换为机器可理解的语言,或者转化为自然语言。当人类的声音信号通过话筒接收后,它被转换成电信号并成为语音识别系统的输入。系统随后对传入信号进行处理,进行特征抽取并提取相关参数,从而揭示出独特的特征。这些特征与原有数据库进行对比,...
唐驳虎:面对史上最热的夏天,AI可以做点什么?
通过强大的信息抽取能力,包含智能语义、智能视觉、智能语音、跨模态四个任务领域,支持语义消歧、情感分析、文本分类、知识图谱、物体识别、动作识别、图片生成、图像恢复、语音识别、语音合成、说话人识别、会议记录自动识别、图文检索等多项任务,可以保证模型在底层图像恢复和高层语义理解的能力:...
离线语音识别和控制的工作原理及应用
一、离线语音识别的工作原理离线语音识别的工作原理包括信号采集、预处理、特征提取和匹配等步骤。下面我们逐一详细介绍这些步骤:1.信号采集离线语音识别系统的第一步是信号采集。声音信号通过麦克风(传感器)以电信号的形式被捕捉到,这是后续处理的基础。
XR交互浪潮——基于传感器的人机交互技术+多通道人机交互系统
特征提取:一旦手势被检测和跟踪,接下来的步骤是从手势中提取特征。这些特征可能包括手势的形状、大小、方向、速度、加速度、曲率等。这些特征可用于区分不同的手势动作。分类和识别:通过使用机器学习算法,系统可以对提取的手势特征进行分类和识别。这意味着将手势与事先定义的手势模式或动作进行比较,以确定用户的意图。
长江论道|网仕科技曹洁:AI在视频内容生产中的应用探索
语音识别主要包括特征提取、模型训练。OCR识别是通过分析和解码图像上的文本数据,将图片转化为可编辑的文本信息的技术。转场和场景识别技术为AI智能拆条提供了关键的基础支持。通过强大的转场和场景识别能力,AI智能拆条能够自动识别视频中的不同场景和转场,并实现精准的拆解。这将大大简化视频处理过程,提高工作效率,并...