智能语音技术,包含语音识别(ASR)、自然语言处理(NLP)、语义理解(NLU),以及语音合成()等技术。A.1、TTCB.2、TVCC.3、TTSD.4、TUP
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语音识别技术的应用场景包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。语音识别技术与其他自然语言处理技术如机器翻译及语音合成技术相结合,可以构建出更加复杂的应用,例如语音到语音的翻译。 语音识别技术所涉及的领域包括:信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能...
思谱云汇/AI人工智能语音客服机器人1 人赞同了该文章 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。
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。
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。
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“比如大模型可以实现语音技术的超拟人合成,让机器说话不再有浓厚的朗读腔,能够像真人一样自然对话。而全双工交互,则可以同时、瞬时进行信号的双向传输,让人机对话可以随时打断和继续等。这些都让大模型在智能语音领域备受关注。”科大讯飞研究院常务副院长高建清介绍说,智能语音技术的关键创新与大模型技术相结合后,二者...
智能语音在呼叫中心领域应用已较为广泛,主要应用于智能客服,目前全国超过半数的省级电力呼叫中心已经使用其语音产品。因此,未来智能语音将随着呼叫中心规模稳定增长。 五,小结及相关上市公司 小结:智能语音可应用场景非常丰富,随着各行业智能化水平的不断提升,智能语音技术可应用场景更加丰富。在智能音箱等各类智能家居不断...
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