论文： CTC：Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence Data with Recurrent Neural Networks思想： 语音识别中，一般包含语音段和对应的文本标签，但是却并不知道具体的对齐关系，即字符和语音帧之间对齐，这就给语音识别训练任务带来困难；而CTC在训练时不关心具体的唯一
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2023-08-16 22:12:48
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用olami语音识别语义理解做记账demo
前言
国内语音识别技术已有多家，而olami不仅在语音识别上准确率较高，更重要的是在语义理解上十分强大，本文用olami sdk做了一个记账demo(记账部分代码参考开源代码)，这个demo可以语音添加不同消费记录，查询当天，当月消费情况，删除消费列表中的记录。让我们一起来感受下olami如何实现强大的语义理解。
1.demo支持的说法
demo中实现的
2021SC@SDUSC目录一、前情回顾1.1 PP-OCR文字识别算法和本文策略介绍二、SEED策略介绍2.1 SEED是做什么的？2.2 SEED是怎么工作的？ 2.3 SEED框架解析2.3.1编码器-解码器框架2.3.2 快速文本模型2.3.3 SEED2.4 实验三、 SEED性能总结总结一、前情回顾1.1 PP-OCR文字识别算法和本文策略介绍 之前的文
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2024-06-04 06:18:25
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最近项目在使用云知声SDK,遇到了不少麻烦现在总结下。自己留个记录也希望能够对有用到云知声的一个帮助。。不多说了上代码啦！！一，语义识别和语音识别（在线语音识别和语义）至于本地识别就是类型不同已备注，云知声语音识别和语义识别是在一起的，这个大家使用时可注意了。语音识别我这边就直接转换成了String了，语义识别可能大家要根据自己需求去解析了。返回的是Json格式字符串首先初始化key和secret
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2024-04-22 09:19:01
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2.1 赛题数据训练数据为8万句广告宣传语，其中约3.5万句为违反广告法的使用绝对化用语（label=1），约4.5万句不违反（label=0）2.2 赛题目标预测广告宣传语是否违规。2.3 评价指标本赛题采用F-SCORE值进行衡量：其中：Precision为准确率，Recall为召回率, β=1；3算法核心设计思想3.1 算法架构设计特征工程设计理念 基于传统机器学习的词频方式提取词
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2024-08-22 20:27:43
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12月15日，由腾讯云主办的首届“腾讯云+社区开发者大会”在北京举行。本届大会以“新趋势•新技术•新应用”为主题，汇聚了超40位技术专家，共同探索人工智能、大数据、物联网、小程序、运维开发等热门技术的最新发展成果，吸引超过1000名开发者的参与。以下是分会场的演讲内容，稍作整理，分享给大家。语音和语义识别在当今人工智能领域中占据重要地位，微信智聆致力于语音技术的研究和落地，提供的AI 语音识别技术
# 探索 Java Maven：语义识别与项目管理
Java 是一种广泛使用的编程语言，而 Maven 是用于构建和管理 Java 项目的流行工具。在软件开发中，理解项目依赖、构建流程以及如何实现语义识别是至关重要的。本文将详细探讨 Java Maven 及其在语义识别中的应用，配合代码示例和可视化饼状图，以帮助你更好地理解这一主题。
## 什么是 Maven？
Maven 是一个项目管理和
# 使用 TensorFlow Java 实现语音识别
语音识别是一个热门的机器学习应用，可以通过音频数据将语音转换为文本。实际上，使用 TensorFlow Java 实现语音识别并不是一件复杂的事情。本文将指导你完成这个过程，我们将分步骤进行讲解。
## 流程概览
以下是使用 TensorFlow Java 进行语音识别的步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述
工作中遇到一个需求是识别营业执照，看了阿里云的，腾讯云的，讯飞的，百度的。然后发现阿里云和腾讯云目前都是公测或者内测阶段，所以就去试了百度的，但是百度的只是普通的文字识别，就是识别文字中的图片，而讯飞的就比较专业了，单纯的识别营业执照。登录之后在右上角控制台创建一个应用，创建完应用后点击管理应用这里用AppId和两个key，后面代码里用到需要引入的包<dependency>
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2023-07-18 20:20:28
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简要给大家介绍一下语音怎么变文字的吧。需要说明的是，这篇文章为了易读性而牺牲了严谨性，因此文中的很多表述实际上是不准确的。首先，我们知道声音实际上是一种波。常见的mp3等格式都是压缩格式，必须转成非压缩的纯波形文件来处理，比如Windows PCM文件，也就是俗称的wav文件。wav文件里存储的除了一个文件头以外，就是声音波形的一个个点了。下图是一个波形的示例。在开始语音识别之前，有时需要把首尾端
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2024-07-01 05:48:25
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本文介绍清华大学语音与音频技术实验室（SATLab）ISCSLP 2022录用论文。BERT-LID: Leveraging BERT to Improve Spoken Language Identification。这篇文章将BERT模型引入到语种识别领域。利用BERT模型的优越性，再结合下游不同的神经网络模型，提升语种识别能力，尤其是在短语音的情况下识别性能有更为明显提升。01 语
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2023-11-20 22:47:07
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编者按：智能语音识别系统目前已经实现商业化应用，广泛应用于客服行业，包括智能语音客服和智能客服呼叫中心。那么智能语音识别系统如何识别客户意图，如何判断智能客服系统的语音识别能力呢？本文我们将结合语音识别技术原理为大家回答以上问题。➤ 模式识别原理智能语音识别系统是计算机技术和人工智能发展的产物，其对语音的识别处理依赖于计算机的运行计算，但是计算机只认识二进制编码，如何通过语音的形式让计算机了解客户
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2024-01-31 06:48:03
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阿里达摩院，又搞事儿了。这两天，它们发布了一个全新的语音识别模型：Paraformer。开发人员直言不讳：这是我们“杀手锏”级的作品。——不仅识别准确率“屠榜”几大权威数据集，一路SOTA，推理效率上相比传统模型，也最高可提升10倍。值得一提的是，Paraformer刚宣布就已经开源了。语音输入法、智能客服、车载导航、会议纪要等场景，它都可以hold住。怎么做到的？Paraformer：从自回归到
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2023-09-05 11:19:05
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Java调用百度API实现在线文字识别相信很多小伙伴对文字识别这种有点神奇的东东很感兴趣，很多人都想自己开发一个自己的文字识别工具供自己使用，那么，别着急，你只需要耐心的看完本文你就可以自己做一个文字识别工具啦！来，上碗面，额…呸，不对，上画面！ 是不是有点那个意思，好啦，废话不多讲，我们一起来学习一下怎么制作的吧！ 首先，别着急，我们先来看一下整个demo的开发流程：来介绍一下实现开发部分：首先
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2023-07-21 13:03:25
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从上篇 Java日期时间API系列39-----中文语句中的时间语义识别（time NLP 输入一句话，能识别出话里的时间）原理分析 中得知解析的主要步骤分为三步：（1）加载正则文件（2）解析中文语句中的所有时间词语（3）根据基准时间，循环解析（2）中的时间词语。下面结合代码分析一下。 1.加载正则文件 （1）正则文件介绍： TimeRegex.Gzip（原项目中名称为T
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2023-06-16 21:03:06
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原标题：语音识别与语义识别究竟有何区别？语音识别与语义识别有何区别呢?举个更通俗的例子来说明“语音识别”与“语义分析”在人工智能技术层次上的不同：用户对着电视机说一部具体的电影或者电视剧的全名，电视机会对用户语音进行识别，自动搜索片名、播放，这就是“语音识别”;但是，如果用户对电视机说“一部爱情片”、“热播的动作片”、“香港导演的电影”、“好莱坞大片”等模糊语句，电视机根据用户的性别、爱好、平时的
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2023-09-07 13:02:02
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前言前面我们刚刚介绍了语音识别的第一步《《实战案例分享》关于语音识别的功能实现分析（一）---结构化思维》，这一章我们接着上次的内容来看一下语义的解析。语义解析接上一章结束的内容，我们把说出的话通过分隔符实现了“|录入|14002001|数量15|价格4块6”的效果，这次我们看看分隔后我们怎么实现把他们的关键数据放到对应我们建的类里面。首先我们定义了一个解析字符串的方法，其返回值就是我们上一章先定
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2024-05-30 14:54:40
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一、命名实体识别简介其目的是识别语料中的人名、地名、组织结构名等命名实体，由于这些命名实体在不断地更新，很难在词典中全部列出，所以就对这些词的识别在词汇形态处理任务中单独处理，也就是NER技术。而命名实体识别效果的评判标准主要是看实体的边界是否划分正确，以及实体的类型是否标注正确，对于英文来说命名实体的边界识别相对简单，因为一般都有明显的形式标志，而对于实体类型的确定相对较难。在中文中相较于实体类
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2024-06-03 18:07:56
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记得第一次了解中文分词算法是在 Google 黑板报 上看到的，当初看到那个算法时我彻底被震撼住了，想不到一个看似不可能完成的任务竟然有如此神奇巧妙的算法。最近在詹卫东老师的《中文信息处理导论》课上再次学到中文分词算法，才知道这并不是中文分词算法研究的全部，前前后后还有很多故事可讲。在没有建立统计语言模型时，人们还在语言学的角度对自动分词进行研究，期间诞生了很多有意思的理
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2024-05-22 19:48:56
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语言模型的作用：已知文本前面有若干个词，预测下一个词出现的概率是多少。简单地说，就是一句话符合不符合当前已知的说话习惯。N-gram模型：N-gram模型基于一个假设：第N个词的出现只与前面N-1个词相关，而与其它任何词都不相关，整句的概率就是各个词出现的概率的乘积。它没有训练的过程，只是统计当前词在N元组里出现的次数。一般业内最大的使用三元模型，也就是3-gram模型。因为虽然N越大计算越准确，
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2024-05-29 22:50:29
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