语音识别技术，也被称为自动语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR），其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。2019年8月17日，北京互联网法院发布《互联网技术...
短语音识别极速版 将60秒内的语音快速识别为文字,适用于手机语音输入、语音搜索、人机对话等语音交互场景 了解详情 实时语音识别 将音频流实时识别为文字,并返回每句话的开始和结束时间,适用于长句语音输入、音视频字幕、会议等场景 了解详情 音频文件转写 将批量上传的音频文件识别为文字,12小时内返回识别...
我们常常对外说我们在做语音识别,而其实语音交互或者VUI(Voice User Interface)是更为准确的词汇,ASR,NLU,NLG,TTS加CE构成了VUI的主要框架,而狭义的语音识别只是其中的一部分,主要指让机器通过识别和理解,把语音信号转变为相应的文本或命令。 二、语音识别原理 回顾人类发展史,不难看出,随着人的不断进化,从最初通...
语音识别过程包括从一段连续声波中采样，将每个采样值量化，得到声波的压缩数字化表 示。采样值位于重叠的帧中，对于每一帧，抽取出一个描述频谱内容的特征向量。然后，根据语音信号的特征识别语音所代表的单词，语音识别过程主要分为五步，如下：01 语音信号采集 语音信号采集是语音信号处理的前提。语音通常通过话筒输入...
智能语音解决的问题,就是使得设备可以用听觉感知周围的世界,用声音和人做最自然的交互,让操控和生活更为便捷。 智能语音的基础在于通过神经网络技术,提升语音识别的识别率,同时可以用语义理解分析出人的意图,进行相应的操控,反馈时可以通过播放预设的声音或通过语音合成来合成声音播放,输出结果。当前处理智能语音有多种...
一、语音识别场景 语音识别按实际应用场景主要分为近场语音识别和远场语音识别。 1.1 近场语音识别 近场语音识别主要指手持产品这种场景,比如手机上的语音智能产品——讯飞输入法的 语音输入功能,可拾音距离<1m,正常拾音距离范围≤10cm。 近场语音识别流程,以讯飞输入法的语音输入为例:在近场识别中,用户是可以手...
一、语音识别概念 语音识别技术,也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition(ASR),其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入,例如按键、二进制编码或者字符序列。简单来说,语音识别技术就是让智能设备听懂人类的语音。它是一门涉及数字信号处理、人工智能、语言学...
百度AI实时语音识别,先进的语音识别技术,基于Deep Peak2端到端建模,近场中文普通话识别准确率达98%,支持多语种和多方言识别.
一、语音识别框架 传统理论重点研究声学模型,发音字典不用关心,语言模型一般用n-gram 预处理:1. 首尾端的静音切除,降低对后续步骤造成的干扰,静音切除的操作一般称为VAD。 2. 声音分帧,也就是把声音切开成一小段一小段,每小段称为一帧,使用移动窗函数来实现,不是简单的切开,各帧之间一般是有交叠的。