***** 语音交互过程： 声音采集(sensor)、前端信号处理(FESP)、语音唤醒(wake up)、语音识别(ASR)、语义理解(NLU)、智能对话/对话管理(DM)、资源调用(API)、回复内容生成/自然语言生成(NLG)、动作执行(action)、合成音播报(TTS) 项目依赖的资源和能力说明对应语音技术声音采集基于硬件支持或使用环境的依赖则需要硬件支持声音信号的采集、处理、
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
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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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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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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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
# 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
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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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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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
V模型：在编码完成之后测试才开始介入，没有对需求分析和系统设计环节进行测试W模型：W模型是V模型的发展，强调的是测试伴随着整个软件开发周期，而且测试的对象不仅仅是程序，需求、功能和设计同样要测试。测试与开发是同步进行的，从而有利于尽早地发现问题。H模型：在H模型中，软件测试的过程活动完全独立，形成了一个完全独立的流程，贯穿于整个产品的周期，与其他流程并发进行，某个测试点准备就绪后就可以从测试准备阶
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
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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机器人语音 语音识别理解合成控制 ASR NLU TTSgithub一、语音处理总体框架1. 语音识别（ASR ， Automatic Speech Recognition ）
2. 语义理解（NLU ， Natural Language Understanding）
e. 语音合成（TTS ， Text To Speech）
1. 语音识别 **ASR**：支持的包：
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2024-10-25 06:56:19
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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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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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1. 背景介绍在字节跳动，基于深度学习的应用遍地开花，工程师关注模型效果的同时也需要关注线上服务一致性和性能，早期这通常需要算法专家和工程专家分工合作并紧密配合来完成，这种模式存在比较高的 diff 排查验证等成本。随着 PyTorch/TensorFlow 框架的流行，深度学习模型训练和在线推理完成了统一，开发者仅需要关注具体算法逻辑，调用框架的 Python API 完成训练验证过程即可，之后
Speech Recognition Grammar Specification Version 1.0http://www.w3.org/TR/grammar-spec/Arpabethttp://en.wikipedia.org/wiki/ArpabetThtp://www.speech.cs....
原创
2023-05-24 01:27:07
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前言有开发的好友和我提起，谷歌在Android P 中默认使用TLS保护用户，会造成部分Android8.0系统手机无法正常访问网络，于是我找到有关于这个的资讯。译文在Android P中默认使用TLS保护用户2018年10月 Android高级软件安全工程师，Chad Brubaker发布Android致力于保持用户、设备和数据的安全。我们保护数据安全的方法之一是通过保护进入或离开传输层安全（T
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2024-09-30 14:05:01
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