AI手机-手机SIM卡通话内容ASR识别和文字提取-(二、商用ASR方案)商用的ASR方案目前在语音领域涉及收费的方案主要集中在智能硬件领域的AI交互、实时翻译、智能会议配件，以及软件增值领域的智能客服、会议纪要、内容识别、语音质检等方面。在toB和toC市场的总体表现一般是toC软件的部分免费、toC的硬件收硬件费用、toB的软件收接口费和时长费。目前国内应用较为广泛的ASR方案大致有阿里、讯飞
转载
2024-08-07 15:12:40
212阅读
语音识别技术，也被称为自动语音识别(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。语音识别技术的应用包括语音拨号、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
转载
2023-07-13 21:05:33
186阅读
随着人工智能科技的发展，市场上也出现了越来越多的应用，光是人工智能语音识别系列的产品就非常多了，例如电话机器人、早教机器人、智能音响等等。其中大部分应用产品都是陪伴或者娱乐性质为主，而智能电话机器人是一款营销类产品，可以用于电销企业节约大量人力成本，提升工作效率。智能电话机器人是基于ASR、NLP、TTS等技术开发的一款人机交互的语音系统，可以智能的与客户交流，回答客户的问题，声音也是真人语音。如
转载
2023-10-10 19:25:30
194阅读
近两年，基于相关滤波的目标跟踪开始大量利用ADMM进行求解，从BACF、STRCF、ARCF、ASRCF到AutoTrack，基本上是一脉相承。SRDCF虽然采用高斯塞尔德进行迭代求解，但效率低下，但其实SRDCF也是可以利用ADMM求解的，速度还快很多。 通过观察近两年的论文公式推导，比如BACF、STRCF，AutoTrack我发现论文中给的公式与代码的公式略有差异，主要是表现在系数上多了个1
转载
2024-10-07 12:12:01
91阅读
WebRtc是谷歌2010年收购GlobalIPSolutions公司而获得的一项实时语音对话或视频对话的技术。之后谷歌将其开源,有很好的跨平台性。官方网址：https://webrtc.org/最近由于公司项目需求，刚刚接触webrtc,由于国内这方面的资料少之又少，学习起来也有点困难。这一个月来对webrtc也稍微有点了解吧，特此写个博客纪念下，结合自己写的小Demo给刚入坑的新人一点建议。基
前言在目前的软件应用中，输入方式还是以文字输入方式为主，但是语音输入的方式目前应用的越来越广泛。在这里介绍一个使用 Olami SDK 编写的一个使用语音输入查询股票的APP Olami SDK的介绍在下面这个网址 https://cn.olami.ai/wiki/?mp=sdk&content=sdk/ios/reference.html 在这个网址中详细的介绍了Olami SDK包
回声消除回声信号y(n)：是扬声器播放的信号x(n)又被麦克风采集到的信号，x(n)经过了房间混响，扬声器的播放，麦克风采集之后会包含线性部分y’(n) 和非线性部分y‘’(n)， y(n) = y’(n) + y’’(n) **近端麦克风采集的信号d(n) **：y(n)=s(n) + y(n)+v(n), s(n) 为近端说话人语音信号，也是真正要获得的信号，y(n) 为回声信号，v(n)
1、TTS和ASR的概念区别我们比较熟悉的ASR技术（Automatic Speech Recognition，语音
原创
2022-11-20 14:15:20
2583阅读
还记得前一段时间我们为言语障碍用户阿卷定制了“属于”他的声音吗？如果遗忘了，不妨回顾下《小米自研语音合成声音定制技术：让世界听见你的声音！》在此之中，我们一直重复提到“小米闻声”和“AI通话”，对于我国7200万听障伙伴们提供了极大的便利。那么，这两个功能以及背后技术原理，你了解吗？小米闻声和AI通话是什么?小米闻声和AI通话都是实现语音与文字实时互转的工具，但是应用的场景不同，小米闻声主要用于面
随着NLP技术的不断进步，基于人工智能的人机交互系统能够大规模商业化应用。追一科技在前沿技术领域上保持不断探索，在信息抽取、文本语义理解、情感分析以及语音识别（ASR）等多个NLP与语音领域开展研究。在这篇文章中我们主要介绍已经发表在ACL、EMNLP、AAAI、ICASSP等国际顶级学术会议上的多篇论文，如果读者想了解更多相关研究，可以在Arxiv上找到更多在投的其他论文。这次介绍的内容包含以下
文章目录1. 写在前面2. 语音合成 TTS(1) 基本概念(2) 效果评估方法(3) 音色与定制(4) 发音规则3. 语音识别 ASR(1) 基本概念(2) ASR效果影响因素口音噪音专业术语VAD(3) 效果评估方法(4) ASR效果提升方案声学模型（AM）语言模型（LM）4. 语音质检(1) 基本概念(2) 质检效果(3) 质检方法语音关键词检索语音分析情感识别5. 声纹识别(1) 基本概
转载
2024-07-01 12:25:48
379阅读
史上最强ASR非特定人声语音识别模块 请大家不要再折腾LD3320了，最近我在玩一款离线语音识别模块，性能甩LD3320一众几条街了，真得太香了。功能岂能用强大来形容，简单就是yyds了。可以自定义命令词、唤醒词，回复语（这一点完爆HLK-V20），还支持连续识别，识别率极高，哈哈，支持中文和英文两种语言。简直就是DIY爱好者的福音，无需编程，适合零基础应用，会打字就可以操作，十分简单。废话少说，
转载
2023-08-30 08:12:49
112阅读
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
转载
2024-08-26 08:59:37
89阅读
这里要说的ASM，并不是指汇编语言，而是一个操作Java bytecode的框架。对于Java平台而言，bytecode便是它的“汇编语言”，所以，ASM这个名字倒也算是实至名归。ASM本身很强大，有不少软件和框架选择它作为底层的实现，比如cglib。在这篇blog中，主要来关注一下它在代码生成方面的威力。在起步阶段，Hello World总是一个很好的选择，也就是说，我们生成的目标代码是这样的：
转载
2024-08-15 15:03:13
45阅读
针对数学这一学科，学生该如何学习？专家和学者们各抒己见。实际上，对于大多数学生来说，学习数学并不难，就两步：1.找到不会的，2.把不会的变成会的。但是，要想实现这一目标，却是要面临很大的困难，找到不会的很简单，但是又该如何克服这个问题。讯飞智能学习机X2 Pro给出了答案。想要行之有效的解决数学学习过程中存在的诸多问题，错题集必不可少，它才是数学学习的精髓。错题集的存在可以帮助学生避免再次“踩
在本博文中，我将详细记录如何解决“Android Azure 在线ASR demo”问题的整个过程。此项研究旨在借助 Azure 的语音识别能力，为 Android 平台开发一个演示项目。
### 协议背景
自 2017 年 Microsoft Azure 向开发者开放其语音识别服务以来，在线 ASR（自动语音识别）逐渐成为语音交互的重要组成部分。以下是该协议发展的时间轴：
```merma
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
转载
2023-10-27 07:43:21
270阅读
随着人工智能科技的发展，市场上也出现了越来越多的应用，光是人工智能语音识别系列的产品就非常多了，例如电话机器人、早教机器人、智能音响等等。其中大部分应用产品都是陪伴或者娱乐性质为主，而智能电话机器人是一款营销类产品，可以用于电销企业节约大量人力成本，提升工作效率。智能电话机器人是基于ASR、NLP、TTS等技术开发的一款人机交互的语音系统，可以智能的与客户交流，回答客户的问题，声音也是真人语音。如
转载
2024-01-26 10:45:30
94阅读
最近这几天有相关的语音转文字的测试，主要是针对几个供应商提供的接口，然后对识别结果进行校对和评估，来确认哪个供应商提供的品质和性价比等更好。然后自学了下语音转文字的一些测试方法，记录下来，方便使用。一、语音识别(ASR)评估指标 在测试语音识别的过程中，衡量识别内容的准确性，一般通过如下指标进行评估 WER(Word Error Rate,词错率
转载
2023-07-15 23:42:14
245阅读
基础ASR，英文的全称是Automated Speech Recognition，即自动语音识别技术，它是一种将人的语音转换为文本的技术。语音识别是一个多学科交叉的领域，主要涉及声学，信号处理、信息论等学科。由于语音信号的多样性、复杂性，目前的语音识别系统在特定的场合有较满意的性能。系统性能大致取决于4类因素：1.识别词汇表的大小和语音的复杂性；2.语音信号的质量；3.单个说话人还是多说话人；4.
原创
2022-03-24 09:40:22
2510阅读
点赞
2评论
