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
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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语音信号处理ASP到语音识别ASR和自然语言处理NLP语音信号处理ASP语音信号处理Audio signal process泛指针对语音采样、编解码、语音增强、语音传输等领域的偏重于数字信号处理方面的统称。因为编解码部分很多都已经标准化了，所以语音信号处理狭义上往往所指语音增强部分的算法和实现。语音识别ASR语音识别Automatic Speech Recognation是将输入的语音经过系统处理
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2024-09-25 15:01:50
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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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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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文章目录项目结构网络训练测试音频合成主要代码hyperparams.pyprepare_data.pypreprocess.pymodule.pynetwork.pytrain_transformer.pytrain_postnet.pysynthesis.py总结 项目链接： https://github.com/soobinseo/Transformer-TTS 论文链接： https:
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2023-10-17 06:37:29
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# 如何实现ASR（自动语音识别）和TTS（文本到语音）架构
## 1. 概述
在当今的人工智能领域，自动语音识别（ASR）和文本到语音（TTS）技术越来越普遍。ASR允许计算机将人类的语言转换为文本，而TTS则能够将文本转换为可听的语音。本文将逐步指导你如何实现一个简单的ASR和TTS架构。
## 2. 流程概述
以下是我们将遵循的步骤：
| 步骤 | 描述
语音交互是AI最重要的领域之一，也是目前落地产品比较成熟的领域，比如说智能客服、智能音箱、聊天机器人等，都已经有成熟的产品了。语音交互主要由哪些部分组成？各自主要处理什么任务？目前都遇到什么困难？本文将跟大家一起探讨下。
01 语音交互的组成
我们以一个智能音箱的例子来开始今天的讨论：
假设我们对智能音箱天猫精灵说“放一首周杰伦的《晴天》”。天猫精灵就会说“好的，马上为你播放周杰伦
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2019-07-24 08:49:30
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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
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2024-07-01 12:25:48
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文本-到-语音（TTS）技术，也称为语音合成，是把输入的文本转换成音频语音的过程。这种方式会优于预先录制好的文本-它必须对要说的内容提前了解。而使用TTS，却有可能加入动态的信息，该动态的信息可以来自于一个数据库；或是用户不断重复的话。 一、 TTS试验 如果你看到或听说过实际的TTS，那
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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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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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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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
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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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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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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# 教你实现 NLP TTS（自然语言处理文本到语音合成）
随着人工智能的快速发展，自然语言处理（NLP）和文本到语音（TTS）技术越来越受欢迎。今天，我将教你如何将这两种技术结合起来，创建一个简单的 NLP TTS 系统。无论你是刚入行的小白还是有一些编程基础的开发者，只要跟着我一步步来，就能轻松实现。
## 整体流程
在开始之前，我们先看一下实现 NLP TTS 的整体流程：
| 步骤
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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