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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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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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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1.3 AI语音简介
AI语音既人工智能语音技术，以语音识别技术为开端，实现人机语言的通信，包括语音识别技术（ASR）、自然语言处理技术（NLP）和语音合成技术（TTS）。通俗点说就是通过语音这个媒介进行人与机器交互的技术就是人工智能语音技术。从上文不难看出，AI语音其实就是将人与人之间的语音交互，切换到人与机器的交互，发送人仍然是人，但接受人转换为机器了。1.3.1 AI
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2023-07-27 21:59:01
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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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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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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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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
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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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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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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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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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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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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发现得多做，就会从小处开始都亲手做自己想，可以学到很多东西，半知半解和不会一样一、搭建环境1、运行/data1/phplib/build/cg.php 创建的时候遇到一个问题忘记加admin 我写的是这样的：sudo php /data1/phplib/Build/cg.php nlpir nlpir.i.hrbbwx.com /data1/htdocs/nlpir.i.hrbbwx.c
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2024-08-14 13:50:12
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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
# 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、
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
