WebRTC 一对一语音通话中的音频端到端延迟指从一个音频信号被发送端采集，到同一个信号被接收端播放出来这整个过程的时间。音频端到端延迟由多个阶段组成。音频端到端处理的冲采样、混音、回声和降噪等操作会使音频数据在数值上变得面目全非，变得难以比较。真正的音频端到端延迟一般使用专业的声卡设备配上专门的音频处理软件来测，这种测试在线上环境中是难以实现的。音频端到端分段延迟常常也能在很大程度上反应音频端到
近日，谷歌发表博客介绍了他们对端到端语音识别模型的最新研究成果，新模型结合了多种优化算法提升 LAS 模型的性能。相较于分离训练的传统系统，新方法充分地发挥了联合训练的优势，在语音搜索任务中取得了当前业内最低的词错率结果。
当前最佳语音搜索模型 传统自动语音识别系统（ASR）一直被谷歌的多种语音搜索应用所使用，它由声学模型（AM）、发音模型（PM）和语言模型（LM）组成，所有这些都会
转载
2024-08-09 16:50:51
41阅读
目录：1. 传统的语音识别系统2. 使用端到端（end-to-end）系统的原因3. Connectionist Temporal Classification（CTC）4. Listen Attend and Spell（LAS）5. LAS的一些改进方法6. 语音识别一些其他的研究方向 今天这节课讲的是端到端的语音处理方法的概述，由Navdeep来讲语音识别，讲课的时候他就职于英伟达。下面就来
转载
2024-05-31 13:15:42
40阅读
什么是端到端？ 对于传统的语音识别，通常会分为3个部分：语音模型，词典，语言模型。语音模型和语言模型都是分开进行训练的，因此这两个模型优化的损失函数不是相同的。而整个语音识别训练的目标（WER：word error rate）与这两个模型的损失函数不是一致的。 对于端到端的语音识别，模型的输入就为语音特征（输入端），而输出为识别出的文本（输出端），整个模型就只有一个神经网络的模型，而模型的损失
转载
2024-05-27 20:25:08
133阅读
端到端语音识别传统语音识别由多个模块组成，彼此独立训练，但各个子模块的训练目标不一致，容易产生误差积累，使得子模块的最优解并不一定是全局最优解。 针对这一问题，提出了端到端语音识别，直接对等式（1）中的概率P（W|X）进行建模，将输入的语音波形（或特征矢量序列）直接转换成单词、字符序列。 端到端的语音识别将声学模型、语言模型、发音词典等模块容纳至一个系统，通过训练直接优化最终目标，如词错误率（WE
转载
2024-03-22 13:24:12
210阅读
为什么需要端到端的系统传统语音识别系统非常复杂，需要分别训练声学模型、语言模型、发音模型需要领域特殊的专业知识 通过端到端的模型可以直接将输入的声学特征转变为文本端到端语音识别系统介绍Seq2Seq 此模型长用于机器翻译、语音识别。其优点是输入输出不需要等长，而且两者长度不固定。 此模型包含两个RNN结构，分别用于编码与解码。Decoder网络直到解码的序列是END才停止，因此可以实现变长的输出。
转载
2024-04-07 13:33:57
197阅读
论文题目 A SIMPLIFIED FULLY QUANTIZED TRANSFORMER FOR END-TO-END SPEECH RECOGNITION摘要 讲了近些年来，端到端语音识别性能
一、语音识别针对项目中要求识别的果皮，瓶子，纸箱这些物品我们选择采集以下文字对应的语音数据： 请检测出果皮请检测出纸箱请检测出瓶子请检测出果皮和纸箱请检测出纸箱和瓶子请检测出果皮和瓶子请检测出纸箱、果皮和瓶子1.语音录制我们找了许多本专业的同学和朋友使用Audacity软件录制出以上文字对应的单声道音频，并导出为 wav格式文件。2.人工识别收集完录音后由人工识别语音，将每个语音文件加入文件夹名为
在一套完整的自动驾驶系统中，如果将感知模块比作人的眼睛和耳朵，那么决策规划就是自动驾驶的大脑。大脑在接收到传感器的各种感知信息之后，对当前环境作出分析，然后对底层控制模块下达指令，这一过程就是决策规划模块的主要任务。同时，决策规划模块可以处理多么复杂的场景，也是衡量和评价自动驾驶能力最核心的指标之一。下图第一行功能模块便是自动驾驶中决策与规控部分。 车辆的决策以横纵向驾驶行为
转载
2024-10-09 12:19:38
12阅读
1 简介本文根据2017年《TACOTRON: TOWARDS END-TO-END SPEECH SYNTHESIS》翻译总结的。如题所述，是一个端到端的语音合成模型。一个文本到语音的合成系统通常包括多个步骤，包括文本分析、声学模型、声音合成模块等。建立这些单元通常需要广泛的专业领域知识，可能包含脆弱的设计选择。本文，我们呈现了一个端到端的生成模型TACOTRON，直接从文本字符生成语音。给定&
转载
2024-04-04 07:59:44
153阅读
联想研究院语音团队参加了Interspeech 2021无畏脚步挑战赛Fearless Steps Challenge: Phase III（简称FSC）中语音端点检测（Speech Activity Detection, SAD）子赛道，获得国际第二名。端点检测，也称语音活动检测，其目标是自动检测出音频数据中有效语音片段的起始时间和结束时间，这一技术常常应用于通话系统
转载
2024-05-31 20:54:49
75阅读
端到端流式语音识别研究综述（2022.09）摘要：引言：1 端到端流式语音识别模型1.1 可直接实现流式识别的端到端模型1.2 改进后可实现流式识别的端到端模型1.2.1 基于单调注意力机制的方法1.2.2 基于块的方法1.2.3 基于信息堆叠的方法1.2.4 其他方法2 端到端流式语音识别模型的优化方法与策略2.1 如何降低流式语音识别模型的延迟2.2 如何提高流式语音识别模型的准确率3 数据
转载
2024-03-21 16:08:39
63阅读
前言： 早期的方法大多是基于声学特征的提取， 在时域上， 1975年， Rabiner 等人提出了基于短时能量和过零率的语音端点检测方法， 这是第一个系统而完整的语音端点检测算法。该方法共有三个门限值， 前两个是通过短时能量值来设置高、低两个门限， 进行端点位置的初判， 第三个是通过短时过零率值来设定， 并最终确定语音倾的起始点和终止点。该方法计算量小， 可以满足实时性的要求，
转载
2024-10-25 07:03:38
155阅读
1.背景介绍语音识别技术，也被称为语音转文本(Speech-to-Text)，是一种将语音信号转换为文本信息的技术。随着人工智能、大数据和云计算等技术的发展，语音识别技术已经从实验室变得普及到日常生活，成为人工智能领域的重要应用之一。语音识别技术的主要应用场景包括：1.语音助手(如Siri、Alexa、Google Assistant等) 2.语音搜索(如Google的“说话搜索”) 3.语音命令
传统的语音合成方案如Merlin、HTS等，依赖于fulllabel和匹配问题集的生成，导致前端的处理工作是非常繁琐的。近年来，为了减少前端的数据准备工作，诞生了tacotron等优秀的端到端语音合成方案。本文着重讲解一下在业界广受好评的tacotron2，其结合了seq2seq(序列到序列)、位置敏感注意力机制及其端到端的语音合成方法，非常值得学习。1.序列到序列序列到序列最早应用于机器翻译邻域
转载
2024-03-22 13:06:22
64阅读
一、前端信号处理1. 语音检测（VAD）语音检测（英文一般称为 Voice Activity Detection，VAD）的目标是，准确的检测出音频信号的语音段起始位置，从而分离出语音段和非语音段（静音或噪声）信号。由于能够滤除不相干非语音信号，高效准确的 VAD 不但能减轻后续处理的计算量，提高整体实时性，还能有效提高下游算法的性能。VAD 算法可以粗略的分为三类：基于阈值的 VAD
转载
2024-04-08 11:03:16
151阅读
录音文件识别请求,数据结构,android sdk,ios sdk,自学习模型,使用云函数方式的录音文件识别,node.js sdk,热词,node.js sdk,更新热词表,获取热词表,删除热词表,创建热词表,设置热词表状态,列举热词表,下载热词表,识别效果问题排查,产品动态,trtc 接入实时语音识别,访问管理概述,可授权资源类型,授权策略语法,查询自...我现在正在使用javascript和
转载
2024-08-07 16:30:06
122阅读
[导读]自动语音识别（AutomaticSpeechRecognition）技术是信息技术中人机接口的关键技术，是一种让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高级技术。认识语音识别技术自动语音识别（AutomaticSpeechRecognition）技术是信息技术中人机接口的关键技术，是一种让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高级技术。早在计算机发明之前，
转载
2024-05-31 13:14:56
50阅读
文章目录任务效果原理图指令编码语音识别模块简介代码设计驱动舵机模块简介驱动主程序源代码 任务题目:基于stm32蓝牙智能语音识别分类播报垃圾桶 实现功能如下:语音识别根据使用者发出的指令自动对垃圾进行分类根据垃圾的种类实时播报垃圾的类型根据垃圾种类驱动对应的舵机进行转动（模拟垃圾桶打开，并在十秒钟自动复位，模拟垃圾桶关闭）OLED显示屏实时显示四种垃圾桶的状态蓝牙app可以控制垃圾桶开关，同时显
转载
2024-07-29 16:37:10
253阅读
1. R-CNN：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 论文：https://arxiv.org/abs/1311.2524代码：https://github.com/rbgirshick/rcnn技术路线：selective search + CNN + SVMs
转载
2024-08-08 12:03:38
35阅读
