清华大学集成电路学院任天令团队研发出混合模态语音识别和交互...
团队还利用人工智能模型对人工喉感知的信号进行语音识别和合成,实现了对基本语音元素(音素、声调和词语)的高精度识别,以及对喉癌患者模糊语音的识别与再现,为声音障碍者的沟通和交互提供了一种创新的解决方案。实验结果表明,人工喉采集的混合模态语音信号可以识别基本语音元素(音素、音调和单词),平均准确率为99.05%。同时...
活动报名|Meta语音识别,正确率显著提升,零样本跨语言MMS Zero-shot
活动报名|Meta语音识别,正确率显著提升,零样本跨语言MMSZero-shot尽管自动语音识别(ASR)在语言覆盖方面取得了重大进展,但仍有许多语言未被覆盖。为了解决这一问题,我们提出了MMSZero-shot,这是一种简单的使用罗马化(romanization)而非复杂的音素化的方法。我们首先在包含1078种语言的标注数据集上训练了一个多语...
智能座舱算法基础之语音识别篇
机器和人一样,也需要学习语言的共性和发音的规律,建立起语音信号的声学模型(AcousticModel,AM),才能进行语音识别。声学模型是语音识别系统中最为重要的模块之一。声学建模包含建模单元选取、模型状态聚类、模型参数估计等很多方面。音素是构成语音的最小单位,它代表着发音的动作,是最小的发音单元。按照国际音标准则可以...
海天瑞声2023年年度董事会经营评述
人工智能在语音领域的应用技术主要包括语音识别、语音合成等。语音识别(AutomaticSpeechRecognition,ASR)是让机器能够“听懂”人类语音的技术,它能使机器自动将语音信号转换为对应的文本信息。语音合成(TexttoSpeech,TTS)是让机器能够“说出”人类语音的技术,它使机器能将文字信息转化为流畅的语音“朗读”出来,相当于给...
达摩院语音AI技术创新全景
1.1语音识别基础框架??UNIVERSAL-ASR语音识别基础框架过去几十年,基于混合框架的语音识别系统一直是学术界和工业界主导框架,其系统包括独立优化的声学模型(AcousticModel,AM)、语言模型(LanguageModel,LM)、发音词典(Lexicon)和解码器,系统构建流程复杂。
如何亿点点降低语音识别跨领域、跨语种迁移难度?
表1:CMatch学习算法领域内、跨设备、跨环境语音识别,CMatch均取得最佳效果表2是跨设备语音识别时的结果,值得注意到的是,Source-only的模型在其他设备录制语音上的识别效果相比领域内模型都会有一定程度的下降(www.e993.com)2024年10月17日。而基于全局MMD和领域对抗训练的方法均有所提升,CMatch则在各个情况下均取得了最佳的效果。
Facebook AI 研究院在无监督语音识别上取得新突破,wav2vec-U性能...
事实证明,我们可以用不带标签的语音数据训练语音识别系统。只需要一个文本转音素系统来生成音素序列。这些序列的统计信息足以“监督”没有任何标记语音的语音识别器。1wav2vec-UWav2vec-U只需要从录制的语音音频和未配对的文本中学习,无需进行任何转录。wav2vec-U训练过程包括三个的主要步骤:准备语音表示和文本...
INTERSPEECH2020口音英语语音识别技术挑战赛 数据堂喊你开赛
口音语音识别面临着口音本身的不一致性、语速与音素发音的多变性带来的建模难题。另外,带有口音标注的语音数据的短缺也严重限制了相关研究的开展。Interspeech2020口音英语语音识别挑战赛(Interspeech2020AccentedEnglishSpeechRecognition,AESR)向参赛者开放了来自不同国家的共八种口音英语数据,覆盖了各种发音特点...
语音交互:聊聊语音识别-ASR
语种识别主要分三个过程:首先根据语音信号进行特征提取;然后进行语种模型的构建;最后是对测试语音进行语种判决。算法层面目前分为两类:一类是基于传统的语种识别,一种是基于神经网络的语种识别。传统的语种识别包括基于HMM的语种识别、基于音素器的语种识别、基于底层声学特征的语种识别等。神经网络的语种识别主要基于融...
用人工智能打通K12语音识别市场,「先声智能」实力加码在线教育...
对此先声智能选择将技术与行业深度融合,秦龙向创业邦介绍:“通用型语音识别多专注于将语音转化文字,将口语自动修正成抹平方言口音、表意明确的书面语言。而对于K12教育,最后目的是要判断学生的真实英语水平,需要识别出的文本真实还原出学生的口语内容,保留其语音、语法错误。先声智能在K12英语教育领域垂直深耕,对每一个...