USM 模型引入了一个额外的编码器模块将文本作为输入,并引入了额外的层来组合语音编码器和文本编码器的输出,然后再在未标记语音、标记语音和文本数据上联合训练模型。 凭借在预训练期间获得的知识,最后一步 USM 模型仅需来自下游任务的少量有监督数据即可获得良好的模型性能。 主要结果展示 YouTube Captions 测试集上不...
语音识别大模型是指应用于语音识别领域的大规模机器学习模型,这些模型通常具备庞大的参数规模和强大的特征提取与识别能力。 以下是关于语音识别大模型的详细解释: 基本概念: 语音识别大模型是一种深度学习模型,专门用于将人类语音转换为文本或其他可理解格式。 它能够处理大量的语音数据,并通过学习语音特征来准确识别说话...
3. 深度学习模型训练:人工智能汽车行业使用深度学习模型来处理大模型数据。这些模型可以包括卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)用于视觉感知、循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)用于序列建模和转换器模型(Transformer)用于自然语言处理。训练大模型数据通常需要大量的计算资源,包括高性能的GPU或TP...
最早的神经语言模型是基于前馈神经网络 (feedforward neural network, FNN) 的,初步实现了对长文本序列在低维连续空间的建模,但这种方法能够处理的文本长度受限于网络的输入长度,而后循环神经网络 (recurrent neural network, RNN) 为代表的语言模型利用循环结构可以在理论上对无限长的文本建模,性能得到极大提升。基于长...
中国电信人工智能研究院(TeleAI)发布业内首个支持30种方言自由混说的语音识别大模型——星辰超多方言语音识别大模型,打破单一模型只能识别特定单一方言的困境,可同时识别理解粤语、上海话、四川话、温州话等30多种方言,是国内支持最多方言的语音识别大模型。
在专业的第三方全网公共云中文语音识别评测SpeechIO TIOBE白盒测试中，Paraformer-large识别准确率超过98%，是目前公开测评中准确率最高的中文语音识别模型。配合GPU推理，不同版本的Paraformer可将推理效率提升5～10倍。同时，Paraformer使用了6倍下采样的低帧率建模方案，可将计算量降低近6倍，支持大模型的高效推理。...
我们过去讨论语言大模型、图像大模型相关的比较多,但语音/音频大模型值得我们关注,包括Text-to-Speech(TTS,文本生成语音,或者称之为语音合成)、Text-to-Audio(文本生成音频),Automatic Speech Recognition(自动语音识别),Audio to Audio(音频到音频)等等,我们介绍一些典型的语音大模型。有关语音/音频相关技术的介绍可以...
大模型可以处理复杂的语音信号,如不同的语言、方言和口音。 大模型可以实现端到端的语音识别,即从语音信号到文本直接转换,无需手工设计的规则。 大模型可以实现零 shot、一 shot和几 shot语音识别,即不需要大量的训练数据,只需要少量的示例即可实现语音识别。
测试了一下，whiper对英语的识别还是很厉害的，一些小语种的识别翻译需要用到大模型效果才会好些，不过比起其他的一些识别翻译模型还是强很多，而且开源了，相信whisper会越来越好的，最后给出whsiper的github地址：https://github.com/openai/whisper Whsper的安装简单使用就介绍到这了，希望你们能够使用这个开源模型开发...
近期科大讯飞作为第一完成单位的《多语种智能语音关键技术及产业化》项目,获得国家科学技术进步奖一等奖。发布会现场国奖得主再出“王炸”,星火语音大模型迎来新突破。 刘庆峰认为,语音将成为万物互联时代人机交互的主要方式,人机交互最重要的场景是远场、噪声、多人说话、多语言,因此万物互联时代的AIUI(人工智能用户界面...