离线语音识别和控制的工作原理及应用
最常用的匹配算法是动态时间规整(DTW),它能有效地解决语音信号的时间扭曲问题。二、离线语音识别使用的技术离线语音识别主要使用深度学习、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等技术。这些技术能够在本地设备上实现高效运算,使得离线语音识别成为可能。1.深度学习深度学习在语音识别领域具有广泛的应用。其中,循环...
多模态大模型会是未来人机交互的方向吗?
结果层面的融合,是主机厂拿到不同模态的信息处理后的结果之后,包括视觉算法的结果、语音算法的结果等,在逻辑层对这些结果做一些结合。根据笔者与业界专家交流得到的信息,目前,各个模块通常是由不同供应商分别研发,然后把识别后的结果给到主机厂,例如,主机厂可能把语音识别功能委托给擅长语音识别的供应商,把图像识别委...
应用、算法、芯片,“三位一体”浅析语音识别
人工智能产业链由基础层、技术层与应用层构成,同样,智能语音识别亦由这三层组成。基于大量数据的积累、深度神经网络模型的发展及算法的迭代优化,近年,语音识别准确率取得了不断的提升。基于大量数据的积累、深度神经网络模型的发展及算法的迭代优化,近年,语音识别准确率取得了不断的提升。2016年10月,微软宣布英语语音...
语音识别技术原理全面解析
动态时间规整算法(DynamicTimeWarping,DTW)是在非特定人语音识别中一种简单有效的方法,该算法基于动态规划的思想,解决了发音长短不一的模板匹配问题,是语音识别技术中出现较早、较常用的一种算法。在应用DTW算法进行语音识别时,就是将已经预处理和分帧过的语音测试信号和参考语音模板进行比较以获取他们之间的相似度...
浅谈深度学习的技术原理及其在计算机视觉的应用
基于深度学习的人脸识别算法模型以上是深度学习在计算机视觉领域的相关应用以及它背后的技术原理,接下来看看基于深度学习的人脸识别算法模型。先看一下人脸识别的应用场景,主要分三个方面:一是1:1的场景,如过安检的时身份证和人脸比对、证券开户;二是1:N的场景,比如说公安部要在大量的视频中检索犯罪嫌疑人;三是...
与其沉迷抖音,不如4个月拿下AI算法工程师offer!
本课程面向希望自己在4-6个月左右找到一份人工智能、机器学习、深度学习、数据科学家、算法工程师等算法和研发工作的朋友(www.e993.com)2024年7月27日。或者已经在从事人工智能大数据相关工作、在实际工作中遇到技术问题的同学。本课程尤其适合:1.希望进一步提升技能的人工智能、大数据从业者...
语音识别揭秘:你的手机究竟有多理解你?
语音识别(ASR)原理语音识别技术是让机器通过识别把语音信号转变为文本,进而通过理解转变为指令的技术。目的就是给机器赋予人的听觉特性,听懂人说什么,并作出相应的行为。语音识别系统通常由声学识别模型和语言理解模型两部分组成,分别对应语音到音节和音节到字的计算。一个连续语音识别系统(如下图)大致包含了四个主要...
ZLG深度解析语音识别技术
基于模型的VAD是构建一套完整的语音识别模型用于区分语音段和非语音段,考虑到实时性的要求,并未得到实际的应用。2)降噪在生活环境中通常会存在例如空调、风扇等各种噪声,降噪算法目的在于降低环境中存在的噪声,提高信噪比,进一步提升识别效果。常用降噪算法包括自适应LMS和维纳滤波等。
网易易盾 AI Lab 论文入选 ICASSP 2023!黑科技让语音识别越“听...
1.CTC算法设置了条件独立性假设,即CTC假设每个时间步的输出之间是独立的。这对语音识别任务来说并不合理,假如说“jirou”这个发音,在不同的上下文中预测的文字内容应该不一样的。如果上文是“我喜欢吃”,接下来“鸡”的概率应该更高,同理如果上文是“他手臂有”,接下来“肌”的概率应该更高。如果通过...
还要算法工程师:你的一切皆在我计算中
比如语音识别、自动驾驶、推荐,这些都在用算法。比如推荐领域,以前的新闻是编辑推荐,编辑觉得好,推荐给大家看,现在算法推荐可以发现那些原来不受到重视的销量小但种类多的产品或服务,可以通过兴趣推荐,更多是考虑到用户的反馈,包括用户的点击和其他行为,这更民主。广州日报:你日常的一天的工作内容如何?平时更多...