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...
我国学者实现对类脑语音的识别
脑启发的脉冲神经网络(SNN)是实现低功耗人工智能的重要途径。然而,现有的基于SNN模型的语音识别系统,由于缺乏可以高效地进行声学特征提取和神经编码的听觉前端,导致高性能的语音识别系统,往往依赖于复杂的语音特征提取算法和网络结构复杂的深度脉冲神经网络,这限制了在边缘端的应用。因此,为了优化性能并简化系统架构,急需设...
AI智能如何识别指令并做出相应动作!
4.特征提取在理解指令的过程中,AI智能需要提取出用户的特征。这些特征可以是用户的语音特征、行为特征或者偏好特征等。通过特征提取,AI智能可以更好地理解用户的个性和需求,从而为用户提供更加精准的服务。5.指令执行在理解指令并提取特征后,AI智能会根据用户的指令做出相应的动作。这一过程通常涉及到机器人控制、...
人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用
ELMo模型的优势在于其双向架构能够同时提取到目标词元上下文两个方向上的特征,而GPT只能提取到顺序的特征;GPT模型的优势在于其通用性,对于不同的下游任务只需要对原本的模型进行相当小的结构调整,而ELMo则需要设计处理下游任务的模型结构。2018年Google的Devlin等人提出的BERT(BidirectionalEncoder...
「人物特写」清华大学邓志东:“特征提取+推理”的小数据学习才是...
就像阿尔法狗,如果让它不仅会下围棋,还会下象棋,甚至是其他的所有棋类,还会打扑克牌、打游戏,另外还会语音识别、行为识别、表情识别和情感分析等等,什么都可以干,那它就真的很厉害了。如果上述能力都具备的话,也就进入了更高一级的通用人工智能阶段。它的最鲜明特征就是,利用同一个模型可以实现多任务的学习...
清华大学邓志东:特征提取+推理,小数据学习是AI崛起的关键
其中计算机视觉、语音识别、自然语言处理、自动驾驶、大数据分析等至少这5个垂直应用领域,都可以进行细分再细分,并在这些细分领域获得人类水平的商业落地实践(www.e993.com)2024年10月17日。人工智能产品真正要实现商业落地的话,是需要付出极大代价的。主要体现在如何选择特定的应用场景以及如何进行大数据的采集、分析与处理上面。大数据的清洗和标签是...
语音识别是什么 语音识别声学特征介绍
1.高鲁棒性嵌入式语音识别引擎,可以应用到各种电子设备,从而利用语音来完成电子设备的自动控制等。特别在车载环境下,利用语音来控制各种设备的"hand-free"模式已经成为语音识别技术最重要的应用之一。东芝的嵌入式语音识别引擎结合了高性能语音端点检测技术、语音增强技术和特征补偿技术,并采用了噪声免疫训练,可以在各种...
易方信息取得局部特征增强的语音识别相关专利,改善模型性能
专利摘要显示,本发明提出了一种局部特征增强的语音识别方法、系统、设备及介质,方法包括:对原始音频进行预处理,获得音频特征x=(x1,…,xT1);基于嵌入层提取局部特征的可变性滑动窗口模块,构建语音识别网络模型;基于语音识别网络模型对音频特征进行识别处理,得到语音识别结果Y=(Y1,…,YM)。本发明通过可变性滑动窗口...
龙华区智能语音识别管理子平台项目
依托龙华法院现有人像比对算法平台,与其他支撑技术相结合,为多模态身份识别提供底层能力支撑。3.2.4、视频特征提取依托龙华法院现有视频特征分析平台,与其他支撑技术相结合,为创新审判辅助应用提供底层能力支撑。3.3、智能审批执行3.3.1、多模态身份鉴别通过人像、语音、声纹等多种生物特征协同进行涉诉人员身份...
10小时训练数据打造多语种语音识别新高度
图4.预训练跨语种Tera提取器在本次受限场景中我们探索了近期提出的Tera模型(TransformerEncoderRepresentationfromAlternation)[20],如图4所示。我们通过在组委会提供的电话信道数据中,训练跨语种TeraTransformer以获取Tera跨语种特征提取器。通过该方式迁移到下游的每个受限语种带标注语音的识别任务上,获得768dim的...