福建語音識別翻譯

來源: 發布時間:2024-02-03

    LSTM)的循環神經網絡RNN,能夠通過遺忘門和輸出門忘記部分信息來解決梯度消失的問題。由LSTM也衍生出了許多變體,較為常用的是門控循環單元(GatedRecurrentUnit,GRU),在訓練數據很大的情況下GRU相比LSTM參數更少,因此更容易收斂,從而能節省很多時間。LSTM及其變體使得識別效果再次得到提升,尤其是在近場的語音識別任務上達到了可以滿足人們日常生活的標準。另外,時延神經網絡(TimeDelayNeuralNetwork,TDNN)也獲得了不錯的識別效果,它可以適應語音的動態時域變化,能夠學習到特征之間的時序依賴。深度學習技術在近十幾年中,一直保持著飛速發展的狀態,它也推動語音識別技術不斷取得突破。尤其是近幾年,基于端到端的語音識別方案逐漸成了行業中的關注重點,CTC(ConnectionistTemporalClassification)算法就是其中一個較為經典的算法。在LSTM-CTC的框架中,后一層往往會連接一個CTC模型,用它來替換HMM。CTC的作用是將Softmax層的輸出向量直接輸出成序列標簽,這樣就實現了輸入語音和輸出結果的直接映射,也實現了對整個語音的序列建模。2012年,Graves等人又提出了循環神經網絡變換器RNNTransducer,它是CTC的一個擴展,能夠整合聲學模型與語言模型,同時進行優化。這是一種允許計算機在具有特定限制的兩個給定序列(例如時間序列)之間找到比較好匹配的方法。福建語音識別翻譯

    語音識別自半個世紀前誕生以來,一直處于不溫不火的狀態,直到2009年深度學習技術的長足發展才使得語音識別的精度提高,雖然還無法進行無限制領域、無限制人群的應用,但也在大多數場景中提供了一種便利高效的溝通方式。本篇文章將從技術和產業兩個角度來回顧一下語音識別發展的歷程和現狀,并分析一些未來趨勢,希望能幫助更多年輕技術人員了解語音行業,并能產生興趣投身于這個行業。語音識別,通常稱為自動語音識別,英文是AutomaticSpeechRecognition,縮寫為ASR,主要是將人類語音中的詞匯內容轉換為計算機可讀的輸入,一般都是可以理解的文本內容,也有可能是二進制編碼或者字符序列。但是,我們一般理解的語音識別其實都是狹義的語音轉文字的過程,簡稱語音轉文本識別(SpeechToText,STT)更合適,這樣就能與語音合成(TextToSpeech,TTS)對應起來。語音識別是一項融合多學科知識的前沿技術,覆蓋了數學與統計學、聲學與語言學、計算機與人工智能等基礎學科和前沿學科,是人機自然交互技術中的關鍵環節。但是,語音識別自誕生以來的半個多世紀,一直沒有在實際應用過程得到普遍認可,一方面這與語音識別的技術缺陷有關,其識別精度和速度都達不到實際應用的要求。

     廣東語音識別器聲音從本質是一種波,也就是聲波,這種波可以作為一種信號來進行處理。

    語音識別服務具備識別準確率高、接入便捷、性能穩定等特點。語音識別服務開放實時語音識別、一句話識別和錄音文件識別三種服務形式,滿足不同類型開發者需求。語音識別功能采用百度語音識別庫,首先利用PyAudio庫錄制語音指令,保存為受支持的wav音頻文件,然后利用百度語音識別庫提供的方法實現語音識別,檢測識別結果,利用PyUserInput庫提供的方法模擬控制web頁面滾動。百度語音識別為開發者提供業界的語音服務,通過場景識別優化,為車載導航,智能家居和社交聊天等行業提供語音解決方案,準確率達到90%以上,讓您的應用繪“聲”繪色。實時語音識別應用場景有哪些?1、實時客服記錄將呼叫中心的語音實時轉寫到文字,可以實現實時質檢和監控2、會議訪談記錄將會議和訪談的音頻實時轉為文字,提升記錄效率,方便企業后期對會議內容進行整理3、視頻實時直播字幕將視頻或線上直播中的音頻實時轉為字幕,為觀眾提高直播觀感體驗。

    自2015年以來,谷歌、亞馬遜、百度等公司陸續開始了對CTC模型的研發和使用,并且都獲得了不錯的性能提升。2014年,基于Attention(注意力機制)的端到端技術在機器翻譯領域中得到了廣的應用并取得了較好的實驗結果,之后很快被大規模商用。于是,JanChorowski在2015年將Attention的應用擴展到了語音識別領域,結果大放異彩。在近的兩年里,有一種稱為Seq2Seq(SequencetoSequence)的基于Attention的語音識別模型在學術界引起了極大的關注,相關的研究取得了較大的進展。在加拿大召開的國際智能語音領域的會議ICASSP2018上,谷歌公司發表的研究成果顯示,在英語語音識別任務上,基于Attention的Seq2Seq模型表現強勁,它的識別結果已經超越了其他語音識別模型。但Attention模型的對齊關系沒有先后順序的限制,完全靠數據驅動得到,對齊的盲目性會導致訓練和解碼時間過長。而CTC的前向后向算法可以引導輸出序列與輸入序列按時間順序對齊。因此CTC和Attention模型各有優勢,可把兩者結合起來。構建HybridCTC/Attention模型,并采用多任務學習,以取得更好的效果。2017年,Google和多倫多大學提出一種稱為Transformer的全新架構,這種架構在Decoder和Encoder中均采用Attention機制。將語音片段輸入轉化為文本輸出的過程就是語音識別。

在人與機器設備交互中,言語是方便自然并且直接的方式之一。同時隨著技術的進步,越來越多的人們也期望設備能夠具備與人進行言語溝通的能力,因此語音識別這一技術也越來越受到人們關注。尤其隨著深度學習技術應用在語音識別技術中,使得語音識別的性能得到了很大的提升,也使得語音識別技術的普及成為了現實,深圳魚亮科技專業語音識別技術提供商,提供:語音喚醒,語音識別,文字翻譯,AI智能會議,信號處理,降噪等語音識別技術。語音識別是項融合多學科知識的前沿技術,覆蓋了數學與統計學、聲學與語言學、計算機與人工智能等基礎學科。內蒙古語音識別系統

由于語音交互提供了更自然、更便利、更高效的溝通形式,語音識別必定將成為未來主要的人機互動接口之一。福建語音識別翻譯

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