（1）智能语音行业涉及的技术、存在的显著问题及针对这些问题可采取的手段其中，有两项重要的技术：语音识别、自然语言处理，还有一些细节的技术应用，如说话人识别、语种识别、语音合成、音色转换、语音增强、语音唤醒、声源定向等，这些都是在语音处理方向要使用到的支撑技术。就语音识别来说，目前存在的显著问题就是：识别的鲁棒性问题，这个语音系统的在扰动或存在不确定的因素的情况下，仍具有原有特性的，这是主要解决的问
在智能时代，以对话为主要交互形式的CUI会应用到越来越多的场景中。进行对话交互时，机器往往需要完成“听懂——理解——回答”的闭环。这个闭环涉及到三类技术：语音识别（ASR）、自然语言处理（NLP）以及语音合成（TTS）。语音识别的任务是将用户所说的话从声音形式转变为文字形式，自然语言处理则是理解这些文字所要表达的意思（语义）。理解了用户的意图之后，机器同样会以语音的形式给出相应的回答，这就需要用到
1. 语音是被研究对象和基本内容语音识别以语音为研究对象，它是语音信号处理的一个重要研究方向，是模式识别的一个分支，涉及到生理学、心理学、语言学、计算机科学以及信号处理等诸多领域，甚至还涉及到人的体态语言，最终目标是实现人与机器进行自然语言通信语音识别的基本内容语音识别的定义语音识别发展历史语音识别系统框架2 语音识别的定义语音识别的定义 语音识别在狭义上有称为自动语音识别（Automatic S
语音识别是完成语音到文字的转换。自然语言理解是完成文字到语义的转换。语音合成是用语音方式输出用户想要的信息，用语音实
原创
2023-04-19 14:11:45
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学习目标希望从语音识别开始深入，最后可以开发一个个性化语音合成的系统。这样就可以随时随地可以听你想听到的人说话啦。语音识别的总体思路语音基本单位：帧（Frame）HMM模型： 初始状态概率（P(w1)）和状态转移概率（P(w2 |w1)、P(w2 |w2)）可以用常规的统计 方法从样本中计算出来，主要的难点在于发射概率（P(x1 |w1)、P(x2 |w2)、P(x3 |w2)）的计算，所以声学模
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2023-08-05 11:27:31
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目前主流的语音识别都大致分为特征提取，声学模型，语音模型几个部分。目前结合神经网络的端到端的声学模型训练方法主要CTC和基于Attention两种。本文主要介绍CTC算法的基本概念，可能应用的领域，以及在结合神经网络进行CTC算法的计算细节。CTC算法概念CTC算法全称叫：Connectionist temporal classification。从字面上理解它是用来解决时序类数据的分类问题。传统
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2023-10-07 17:28:54
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语音情感识别研究现状情感是什么语音情感识别是什么为什么要研究语音情感识别语音情感识别方法语音情感识别未来趋势 情感是什么情感是什么：按照当前心理学研究表示为情绪，或者是感觉的体现。这些都是抽象的虚拟的无法作为具体的表现，是一种充满主观性质的内容。语音情感识别是什么语音情感识别是将语音作为识别情感的依据，因为语音当中包含很多语音情感的表现，类似于语速：代表着说话的快慢，重口音，以及音高基频等韵律相
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2023-08-02 14:06:12
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语音识别方法基于参数模型的隐马尔科夫模型（HMM）的方法和基于非参数模型的矢量量化（VQ）的方法。基于人工神经网络（ANN）的语音识别方法。传统的会与动态时间规划的算法（DTW）,在连续语音识别中仍然是主流方法。同时，在小词汇量、孤立字识别系统中，也已有许多改进的DTW算法被提出。提高系统的识别性能，利用概率尺寸的DTW算法进行孤立字识别的方法，取得较好的识别效果。在语音识别中，一般采用K平均最临
语音作为最自然便捷的交流方式，一直是人机通信和交互最重要的研究领域之一。自动语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）是实现人机交互尤为关键的技术，其所要解决的问题是让计算机能够“听懂”人类的语音，将语音中传化为文本。自动语音识别技术经过几十年的发展已经取得了显著的成效。近年来，越来越多的语音识别智能软件和应用走人了大家的日常生活，苹果的Siri、微软的小娜、科大
近日，Companies and Markets的评估报告称，未来全球语音识别市场将会变得更加多样化，同时软件准确度上会有大幅提升。预计在2017年以前，这一块的市场将达到1330亿美元。看过电影《Her》的朋友一定会对其中语音识别和控制的情节印象深刻，我们此前详细介绍过这项技术实现的难点，但在看得到的未来，语音识别技术究竟应用于哪些场景呢？提起语音识别，我们最容易想到的可能是不会讲笑话的Siri
LD3320是非特定人（不用针对指定人）语音识别芯片，即语音声控芯片。最多可以识别50条预先内置的指令。
工作模式：
LD3320（LDV7）语音模块可以工作在以下三种模式：
普通模式：直接说话，模块直接识别；
按键模式：按键触发开始ASR进程；
口令模式：需要一级唤醒词（口令）；
不管是情感语音识别，还是语音情感识别，含义是一样的，都是对带有情感的语音信号进行情感的正确判断。最传统的情感语音识别是基于机器学习下的有监督学习完成的。有监督，即：使用训练集训练出一个模型，然后使用该模型对测试集中的语音信号进行情感状态的正确判断。传统的机器学习可以理解为模式识别，即需要通过三个环节来完成操作：数据库、特征参数、识别网络。这三个环节均有大量的文献介绍，其中特征参数这一环节衍生出了很
腾讯 AI 开放平台 开放了语音、图像等多种 AI 功能接口。本文尝试基于 python 完成对语音识别接口的本地调用。1. 准备工作API 调用需要身份认证。我们首先需要注册并获得 AppID 和 AppKey。在官网注册后，进入控制台，创建一个新应用，并在接口选择栏，为应用勾选“语音识别”。应用创建成功后，记下 AppID 和 AppKey。2. 接口鉴权接口鉴权的要求见官方说明。为完成鉴权，
情感语音识别的基本环境是传统的机器学习方法，即使用特征参数有监督的训练模型，然后使用测试集进行识别。常用的、也比较简单的就是：支持向量机SVM。该识别网络性能较好，且学习资源较丰富，还有matlab的工具箱。需要下载工具包，设置路径添加到MATLAB中即可使用。 关于LibSVM工具箱的下载及
本文主要采用matlab和C语言设计并实现了一个鲁棒性语音识别实验系统，通过该系统验证各种抗噪语音特征在不同信噪比的噪声环境下的识别率，并详细介绍了系统的结构以及开发工具与平台，最后介绍了系统的功能、实验流程以及该系统的实现。系统演示下载路径：http://pan.baidu.com/s/1o61Kaa2一、系统结构
语音是人类最基本、最便捷的交流工具，承载了复杂信息的语音信号不仅可以反映语义内容，还能够传递说话人内在的情感状态。语音情感识别是 建立在对语音信号的产生机制深入研究与分析的基础上，对语音中反映个人情感信息的一些特征参数进行提取，并利用这些参数采用相应的模式识别方法确定语音情感状态的技术。这是人机交互领域的一个重要研究方向。语音情感识别系统主要包括语言处理和情感处理两个重要部分。语音处理是指对输入的
语音情感识别，最好的例子可以在呼叫中心看到。如果您注意到了，呼叫中心的员工永远不会以相同的方式交谈，他们与客户的推销/交谈方式会随客户而改变。现在，普通民众也确实会发生这种情况，但这与呼叫中心有何关系？员工可以从语音中识别出客户的情绪，从而可以改善服务质量并吸引更多人。通过这种方式，他们正在使用语音情感识别。因此，让我们详细讨论这个项目。什么是语音情感识别？语音情感识别（缩写为SER）是试图从语音
数字化会议智能语音识别系统解决方案武汉蓝图伟业科技有限公司2016 年 12 月第 1 页 共 15 页目 录1、系统概述 32 、服务器需求分析 43 、系统原理 54 、系统优势 64.1 一体化服务64.2 音视频无损传输、实时、稳定64.3 设备多重备份74.4 协议兼容74.5 多画面自定义合成84.6 高拓展性84.7 提升工作效率84.8 自由定制方言语音模型85 、系统配置清单10
1 简单介绍 之前在《搜狗语音云开发入门--移动端轻松加入高大上的语音识别》中介绍了使用搜狗语音云为client程序加入在线语音识别服务。在线语音服务须要联网使用，可是你不能指望用户拥有完美的环境，其实大多数情况下用户的外围环境都会有所限制。有的时候没有Wi-Fi、没有流量，还想使用语音识别，假设你给用户一个提示“您没开流量...”仅仅能说你的程序弱爆
这里写目录标题行为识别综述研究方向中科院生物启发的智能计算多模态智能计算改进方向其他研究方向行人重识别(Person Re-Identification)多模态基于骨架的动作识别(Skeleton-based Action Recognition)； 行为识别综述E:\学习文件\行为识别\综述类 根据采用不同识别技术，人体行为识别目前主流要分为三大类∶ 基于计算机视觉的行为识别、 基于传感器系统
