1. An Easy Introduction to Speech AI 1 ASR 2 TTS(Text-to-speech) 语言合成 1. An Easy Introduction to Speech AI 语音人工智能(speech AI)利用人工智能技术进行基于语音的技术开发,包括自动语音识别(ASR,也称为语音转文字)和文本转语音(TTS)。 类似地,基于语言的应用程序,如聊天机器人、文本分析和数字助...
🔍 TTS的主要挑战包括插入错误、替换错误和删除错误。插入错误是指生成文本时出现了原本不存在的词汇;替换错误是指将正确的文本识别为错误的文本;删除错误则是指识别过程中遗漏了原本应该存在的文本。📖 TTS在处理方言和重口音时面临特殊挑战。方言的优化需要通过构建底层词典来实现,而重口音的优化则需要调整声学模...
个性化语音:TTS 技术有望生成更加多样化、个性化的声音,例如用户定制专属的语音助手声音,使人机交互更具温度。 跨语言识别与合成:多语言支持和无缝的语言切换是未来 ASR 和 TTS 发展的重点之一。未来的 ASR 系统可能能够在多种语言之间自如切换,而 TTS 也可以生成不同语言的合成语音。
自然语言处理(Natural Language Processing):简称NLP,是理解和处理文本的过程,相当于大脑。语音合成(Text-To-Speech):简称TTS,是把文本转化成语音的过程,相当于嘴巴。下面我们就来详细的介绍每一个模块。 02 语音识别(ASR) 通常语音识别有两种方法: “传统”的识别方法,一般采用隐马尔可夫模型(HMM)基于深度神经网络的...
作为计算机科学领域的璀璨明珠,ASR语音识别(Automatic Speech Recognition)与TTS语音合成(Text-To-Speech)正逐步渗透到我们生活的每一个角落,重塑着人机交互的方式。本文将带您一同探索这两项技术的奥秘。 一、ASR语音识别:让机器听懂你的声音 1. 技术原理 ASR语音识别,顾名思义,就是将人类语音转化为文本的过程。这...
VoiceXML就是一个应用ASR和TTS的典型例子。ASR，即将人类语音转换为文字的技术，涉及声学、语音学、语言学、数字信号处理理论、信息论和计算机科学等多个学科。由于语音信号的多样性和复杂性，当前的语音识别系统仍有一定的局限性，只能在特定条件下或特定场合取得理想效果。其性能主要取决于识别词汇量、语音复杂性、语音...
1、自动化客户服务：ASR和TTS的结合可以实现自动化的客户服务。客户可以通过语音与企业进行交互，而无需等待人工客服的回应。ASR将客户的语音转换为文本，TTS将文本转换为语音，从而实现自动语音回复。这可以提高客户满意度，减少等待时间，并节省人力成本。 2、多渠道支持：ASR和TTS技术可以支持多种渠道，包括电话、在线...
1、TTS和ASR的概念区别 我们比较熟悉的ASR技术(Automatic Speech Recognition,语音识别),是将声音转化为文字,可类比于人类的耳朵。 而TTS技术(Text-To-Speech,语音合成),是将文字转化为声音(朗读出来),类比于人类的嘴巴。大家在Siri等各种语音助手中听到的声音,都是由TTS来生成...
TTS的技术实现方法,主要有2种:“拼接法”和“参数法”。 下图是机器识别人类的语音输入(亦即ASR)的原理和过程: 第一步:建立声学模型。对于同一个单词或汉字,由于不同人的发音、语调、语速等各不相同,比如男人和女人的、大人和小孩的,为了让机器能够识别尽量多的人,声学模型建立过程需要录入大量的原始用户声音,以...
阿里语音 AI 中的 ASR（Automatic Speech Recognition，自动语音识别）和 TTS（Text-to-Speech，文本转...