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...
自然语言处理(NLP)的工作原理
RNN旨在通过整合过去输入的“记忆”来处理顺序数据。本质上,RNN将信息从序列中的一个步骤传递到下一个步骤,从而使它们能够随着时间的推移识别模式,从而帮助更好地预测下一个单词。这使得它们对于元素顺序具有重要意义的任务特别有效,就像语言的情况一样。然而,语言建模方法并非没有局限性。当序列太长时,RNN往往会失去...
视频文字提取的方法有哪些?七种方法教你把视频文字提取出来
步骤2:使用软件的字幕工具手动输入或同步视频中的语音,创建文字稿,从而获取结果。??适用人群:适合需要自动生成视频字幕和进行多语言字幕翻译的媒体和影视行业工作者。Deepgram——高效语音识别工具步骤1:注册并登录Deepgram平台,上传视频文件。步骤2:选择转录选项之后,该平台将处理视频并提供准确的文字稿。步骤3:...
从数据到智慧,优秀录音分析怎么写让您的分析更具深度?
明确目标有助于聚焦分析过程。2.收集录音数据:收集与目标相关的录音数据,这些录音可能是客户与客服的对话、销售人员的电话交流等。确保数据的完整性和代表性。3.数据清洗和预处理:对收集到的录音数据进行清洗和预处理,去除噪音和无效信息,确保分析的准确性。4.特征提取:从录音数据中提取有意义的特征,这可以...
今年最火的 GPT 到底是什么?10000 字带你看懂它的原理、未来
首先是数据准备:在训练和微调GPT模型之前,需要收集大量的文本数据。这些数据可能来自各种来源,如网页、书籍、新闻文章等。数据的质量和多样性对模型的表现至关重要。原始数据需要经过预处理,以消除噪音并使其适用于训练。预处理步骤可能包括去除特殊字符、分词、去除停用词等。这部分会决定最后的模型有多「通用」。
李丰对话季宇:理解英伟达,解构英伟达,挑战英伟达
李丰:AI在中国的投资热大约是从2014年后开始,那一波主要在自动驾驶、安防、语音识别等领域(www.e993.com)2024年7月3日。既然那时人工智能已经开始展现出潜力,并且英伟达已经开始一马当先了,为什么在那个阶段,包括英特尔这些做底层芯片架构的大公司没能在此后的5到10年里追上它呢?
深度|BVP 发布《State of the Cloud 2024》,万字总结 2024 年 AI...
●语音第一波语音AI公司主要利用自动语音识别(ASR)的进展,如Abridge,它提供了从医生和患者对话中转录笔记的领先产品,以及Rillavoice,它捕捉现场销售代表与客户的对话以辅助销售培训。BVP现在看到新一波语音AI公司正在开发能够处理繁琐和重复工作流程的对话语音产品,使销售、招聘、客户成功和行政等领域的人们能够...
专访腾讯AI Lab姚建华、杨帆:腾讯 AI Lab 为何瞄准单细胞蛋白质组...
针对这一问题,我们在2021年启动了一个项目,设计了一种基于单细胞数据的大规模预训练语言模型,名为scBERT。我们根据单细胞数据的特性,开发了基因嵌入(geneembedding)和表达嵌入(expressionembedding),使得这些数据能够被Transformer这种先进的计算模型处理和识别。
主题模型:拓展人文社会科学研究新视野
首先,语音识别是将语音信号转换为文本信息的过程。使用主题模型对大量语音数据进行分析,可以提取出与语音信号相对应的语义主题,从而提高识别的准确率。其次,在文本分类方面,主题模型可以按照话题、说话者、文体等因素快速有效地对海量文本进行自动分类。最后,语言知识提取领域也广泛应用主题模型。语言知识提取可以理解为,从...
语音识别芯片识别声音的过程包括哪五个步骤?---【其利天下技术...
一般而言,语音识别芯片的声音识别过程可以分为以下五个步骤:1、录音:芯片会接收外部的声音输入,经过模拟信号转换后进行数字化处理,即进行A/D转换,将声音信号转化为数字信号。2、预处理:对数字化的声音信号进行一些预处理,如滤波去除噪声、归一化音量等。3、特征提取:将预处理后的信号进行特征提取,提取出语音信号...