特征提取由 Transformers——WhisperFeatureExtractor提供。在运行模型后将生成的标记解码为文本,我们同样需要一个标记器,WhisperTokenizer。这两者都由WhisperProcessor的实例包装。 最后,我们通过使用在微调过程中将被忽略的值进行填充来预处理标签。这个填充是为了确保向模型提供具有静态形状的张量。我们通过以下数据整理器实时...
从零实现Transformer(小白必会版 )中,我们从零开始搭建了一个Transformer模型,详细讲解了Transformer的输入输出格式、注意力机制、位置编码、掩码机制等等,并基于上述知识从零搭建了Transformer的编码器和解码器,但是那篇文章重点在于拆解Transformer的实现方式,而不是其具体应用。 在本文中,我们尝试基于Transformer去搭建一...
循环智能ASR自训练平台支持多场景的声纹识别(角色分离)可为企业定制专属模型,提升垂直领域的语音识别准确率。
IT之家 5 月 7 日消息，科技媒体 marktechpost 昨日（5 月 6 日）发布博文，报道称英伟达最新推出 Parakeet TDT 0.6B，是一款先进的自动语音识别（ASR）模型，已在 Hugging Face 平台上完全开源。Parakeet TDT 0.6B 的核心优势在于其无与伦比的速度和转录质量。该模型仅需 1 秒即可处理 60 分钟音频，是...
本文将介绍ASR模型工作原理,离线字幕生成场景优化,以及ASR在沐曦曦思®N100人工智能推理GPU上如何做静态部署,后者可作为其他序列生成模型的静态化部署参考方案。 二、ASR模型介绍 一般声音声波输入声学模型前,会将语音预处理转换为梅尔图谱,即将声音以一定的帧长切成短帧,然后使用傅里叶变换得到频谱,依照人类对不同频率...
优化ASR模型:为了进一步提高ASR模型的准确度,可以采用一些优化技术。例如,可以使用深度学习技术来训练模型,或者使用语言模型来提高识别结果的准确度。 总之,使用ASR技术来实现语音识别应用需要开发人员具备一定的语音处理和机器学习知识。选择合适的ASR引擎、采集和准备语音数据、训练ASR模型、集成模型到应用程序中,以及优化模...
MMS模型全称Massively Multilingual Speech，是MetaAI发布的一种语音模型，该模型支持自动语音识别（Auto Speech Recognition，ASR）和语音合成（Text-to-Speech，TTS）两种任务。目前全球共有7000多种语言，但是现有的语音相关的模型只能覆盖其中的一百多种。由于缺少数据的支持，大部分语言的语音识别和合成都十分困难。而...
IT 之家 5 月 7 日消息,科技媒体 marktechpost 昨日(5 月 6 日)发布博文,报道称英伟达最新推出 Parakeet TDT 0.6B,是一款先进的自动语音识别(ASR)模型,已在 Hugging Face 平台上完全开源。 Parakeet TDT 0.6B 的核心优势在于其无与伦比的速度和转录质量。该模型仅需 1 秒即可处理 60 分钟音频,是现有主流...
一般声音声波输入声学模型前,会将语音预处理转换为梅尔图谱,即将声音以一定的帧长切成短帧,然后使用傅里叶变换得到频谱,依照人类对不同频率音频的敏感程度不同,频谱又经过梅尔三角滤波器组,最后得到信息密度更高的梅尔频谱作为ASR模型的输入。
NLP ASR 大模型 asr与nlp的区别 1、语音交互-示意图1(最简版) 科普:语音交互的过程 A)语音识别(Automatic Speech Recognition),一般简称ASR;是将声音转化为文字的过程,相当于人类的耳朵。 B)自然语言处理(Natural Language Processing),一般简称NLP;是理解和处理文字的过程,相当于人类的大脑。