本文，具体介绍了下面5大方面的行业实战评价指标：一、语音识别二、自然语言处理三、语音合成四、对话系统五、整体用户数据指标 一、语音识别ASR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。 1、识别率看纯引擎的识别率，以及不同信噪比状态下的识别率（信噪比模拟不同车速、车窗、空调状态等），还有在线/
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2024-01-05 15:39:48
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智能电话机器人公司在介绍电话机器人技术的时候，都会提到三大核心技术：ASR、NLP、TTS，也都会说是公司自主研发的技术。然而，市场上大多数电话机器人公司的这三大核心技术都不是自己的，都是租用或者免费接入阿里、百度、科大讯飞的开放版引擎系统。今天，我们来了解一下智能电话机器人的其中一个技术：自然语言处理，简称为NLP。什么是自然语言处理？自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。
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2023-12-09 12:57:41
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Automatic Speech Recognition ASRASR就是将声学信号转化为文本的系统 语音是一种自然的用户接口：传统ASR:传统做法的主体是生成式语言模型，建模声学信号与文本的发音特征的联合概率，但pipeline的不同部分掺杂了不同的机器学习模型 现代ASR：神经网络兴起之后，人们发现传统pipeline中的每个模型都可以被一种对应的神经网络所替代，并且取得更
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2024-01-13 14:08:40
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1.前言 Transformer是谷歌大脑在2017年底发表的论文attention is all you need中所提出的seq2seq模型。BERT和GPT就是从Transformer中衍生出来的预训练语言模型，Bert 中训练的是双向语言模型，应用了 Transformer Encod
导读：NeurIPS 2022 是 CCF A 类会议，人工智能领域方向的顶级国际会议之一。第36届神经信息处理系统会议将于今年 11 月 28 日至 12 月 9 日举行。官方发布的接收论文列表链接如下：https://nips.cc/Conferences/2022/Schedule?type=Poster。本文从 2000 多篇接收论文中筛选出了与自然语言处理相关的论文 200 多篇，并
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2024-01-10 12:23:27
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通过应用 NLP、CV和ASR等AI智能技术，将生活中的点点滴滴通过人工智能技术将其智能化，极大的方便了人们的生活。5月18日，百度大脑开放日厦门站企业服务专场圆满举行，百度的产品和技术专家、合作伙伴与当地软件园区的数百位企业代表齐聚一堂，全面解读百度大脑 AI 赋能企业服务中“人、财、物”三个核心场景的智能化解决方案。▲ 百度大脑开放日厦门站企业服务专场百度大脑是百度 AI 多年技术积
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2024-08-27 13:06:58
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TTS（Text-To-Speech，语音合成），目前是一个“小而美”的AI领域，但我个人觉得非常有意思，感觉TTS在未来会被行业真正重视起来，并且会出现做得不错的创业公司。本文，是作者收集了很多线上/线下的相关信息后，提炼出的AI产品经理“最必要”了解的TTS技术知识和行业现状（多了没必要，少了又不足以入门、准备面试或工作实战）；不仅帮大家节省了时间，更是过滤了很多无用信息和过于技术的内容。&n
智能电话机器人公司在介绍电话机器人技术的时候,都会提到三大核心技术:ASR、NLP、TTS,也都会说是公司自主研发的技术. 然后,市场上大多数电话机器人公司的这三大核心技术都不是自己的,都是租用或者免费接入阿里、百度、科大讯飞(002230)的开放版引擎系统. 今天,我们来了解一下智能电话机器人的其中一个技术:自然语言
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2023-11-14 12:04:24
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自动语音识别(ASR)在呼叫中心系统中的应用自动语音识别(AutomaticSpeechRecognition简称"ASR")技术的目标是让计算机能够“听写”出不同人所说出的连续语音，也就是俗称的“语音听写机”，是实现“声音”到“文字”转换的技术。 自动语音识别(ASR)在呼叫中心系统中的应用，自动语音识别通常有以下几种分类方法：(1)按系统的用户情况分：特定人和非特定人识别系统；(2)按系统词汇
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2024-09-13 13:01:29
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在这篇博文中，我将分享如何实现自动语音识别（ASR）和自然语言处理（NLP）的步骤。这一过程将涵盖从环境准备到扩展应用的各个方面。我将详细记录每一个步骤，确保您能够清晰地理解每个环节。
## 环境准备
在开始之前，我们需要准备好相关的软硬件环境。以下是系统需求和资源评估。
### 软硬件要求
- **硬件要求**
- CPU: 最低要求四核处理器
- 内存: 至少8GB RAM
使用机器学习方法来训练模型，使用训练得到的模型来预测语音数据，进而得到识别的结果文本，这是实现语音识别产品的一般思路。 本文着重介绍通用语音识别产品对于数据的诉求。对数据的要求训练集相关要求，如下：地域，需要覆盖使用人群所在的地域，且数据的比例适中。口音，需要覆盖典型的口音。年龄，从18~60，覆盖各年龄段，且数据的比例适中。
很多国家对未成年人有非常严格的保护措施，因此收集未成年人的数据比
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2024-08-26 08:59:37
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简介asr的实现可分为pipeline或者end2end思路，其中主要区别在于声学模型的识别单元上：词模型字发音模型半音节模型音素模型模型识别单元大小(词发音模型、字发音模型、 半音节模型或音素模型)对语音训练数据量大小、 语音识别率，以及灵活性有较大的影响。对中等词汇量以上的语音识别系统来说，识别单元小，则计算量也小，所需的模型存储量也小，要求的训练数据量相对也小，所需的模型存储量也小，要求的训
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2024-01-29 10:48:45
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NVIDIA NeMo 是一个用于构建新的最先进对话式 AI 模型的工具包。NeMo 有自动语音识别 (ASR)、自然语言处理 (NLP) 和文本转语音 (TTS) 模型的单独集合。每个集合都包含预构建模块，其中包含训练数据所需的一切。每个模块都可以轻松定制、扩展和组合，以创建新的对话式 AI 模型架构。那么我们简单解释一下什么是ASR、NLP、TTS模型。ASR是自动语音识别的缩写，是机器学习的
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2023-10-27 07:43:21
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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。上图中，写的是“语义理解”（Semantic understanding，
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2023-10-08 13:03:11
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LAS是Listen(Encoder),Attend,和Spell(Decoder)的简称第一个步骤Listen(Encoder)listen的作用是输入一段语音信号，输出一段向量,去掉语音中的杂序，只保留和语音有关的部分。上图中acoustic features表示的是每一帧的声音信号。listen进行encoderRNNCNN
将fliter沿着时间的方向扫过每一个acoustic featu
比如话术、真人语音、线路、要不要办卡、接通率、外显号码等，这些都是行业黑话。 那么哪些是技术黑话？ 1、 ASR (Automatic Speech Recognition)是语音识别技术，是把语音转换为文字的技术，就像人类的耳朵一样。 语音识别系统的性能取决于以下四类因素： 识别词汇表的大小和语音的复杂性； 语音信号的质量； 声音来源的多样性； 硬件的性能。 2、 NLP （Nat
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2024-05-21 17:16:04
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文章目录Future创建Future注册回调Future的特点async 和 awaitFuture 原理使用 Future 控制任务调度 FutureFuture模型是将异步请求和代理模式结合的产物。 Future类是对未来结果的一个代理，它返回的并不是被调用的任务的返回值。//我的任务
void myTask(){
print("this is my task");
}
void
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2024-09-20 16:22:49
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LSTM目录LSTM1.理论1.1 LSTM与RNN1.1.1 RNN的缺点1.1.2 LSTM1.2 LSTM基本结构2.实验2.1 实验步骤2.2 算法模型1.理论1.1 LSTM与RNN1.1.1 RNN的缺点如果训练非常深的神经网络,对这个网络做从左到右的前向传播和而从右到左的后向传播,会发现输出\(y^{<t>}\)很难传播回去,很难影响前面的权重,这样的梯度消失问题使得RN
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2024-01-14 11:42:25
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如何实现NLP ASR大模型
作为一名经验丰富的开发者，你将负责教会一位刚入行的小白如何实现"NLP ASR 大模型"。下面将给出整个实现过程的流程图，并详细解释每一步需要做什么，包括需要使用的代码和代码注释。
流程图如下所示：
```mermaid
flowchart TD
subgraph 准备工作
A[搭建开发环境]
end
subgraph
原创
2024-01-04 12:55:21
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# ASR属于NLP吗？
## 引言
自动语音识别（ASR，Automatic Speech Recognition）技术近年来随着人工智能的快速发展而备受关注。ASR系统能够将语音输入转化为可用文本，这在许多应用中都是极其重要的，比如语音助手、语音转写等。与此同时，自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）作为人工智能的一个重要分支，涉及到人类语言的理解、
