语音智能识别(Automatic Speech Recognition,ASR)是一种技术,它能够将人类语音转化为可理解的文本形式。随着人工智能技术的不断发展,语音智能识别在各个领域得到了广泛的应用。语音智能识别的应用:语音助手:语音智能识别技术被广泛应用于语音助手,如苹果的Siri、亚马逊的Ale...
语音识别(SpeechRecognition)是以语音为研究对象,通过语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类的语音。除了传统语音识别技术之外,基于深度学习的语音识别技术也逐渐发展起来。本文对广义的自然语言处理应用领域之一的语音识别进行一次简单的技术综述。概述自动语音识别(AutomaticSpeechRecognition,ASR),也可以简称为语音识别。语音识别可以作为一种广义的自然语言处理技术,是用于人与人、人与机器进行更顺畅的交流的技术。语音识别目前已使用在生活的各个方面:手机端的语音识别技术,例如,苹果的siri;智能音箱助手,例如,阿里的天猫精灵,还有诸如一系列的智能语音产品等等。为了能够更加清晰的定义语音识别的任务,先来看一下语音识别的输入和输出都是什么。大家都知道,声音从本质是一种波,也就是声波,这种波可以作为一种信号来进行处理,所以语音识别的输入实际上就是一段随时间播放的信号序列,而输出则是一段文本序列。语音识别的输入与输出。语音识别的输入与输出将语音片段输入转化为文本输出的过程就是语音识别。一个完整的语音识别系统通常包括信息处理和特征提取、声学模型、语言模型和解码搜索四个模块。
语音合成标记语言可让开发人员指定如何使用文本转语音服务将输入文本转换为合成语音。安徽语音服务供应
则可以通过减少数据集内的音频量或完全删除音频并留下文本,来快速缩短训练时间。如果语音服务订阅所在区域没有于训练的硬件,我们强烈建议你完全删除音频并留下文本。美国英语(en-US)英语音频的人为标记的听录必须以纯文本形式提供,使用ASCII字符。避免使用拉丁语-1或Unicode标点字符。从文字处理应用程序中复制文本或从网页中擦除数据时,常常会无意中添加这些字符。如果存在这些字符,请务必将其更新为相应的ASCII替代字符。美国英语的文本规范化文本规范化是指将字词转换为在训练模型时使用的一致格式。某些规范化规则会自动应用到文本,但我们建议你在准备人为标记的听录数据时遵循以下准则:将缩写写成字词。将非标准数字字符串写成字词(例如会计术语)。应按照发音听录非字母字符或混合字母数字字符。不应编辑可以作为字词发音的缩写(例如,“radar”、“laser”、“RAM”或“NATO”)。将发音的缩写写成单独的字母,每个字母用单个空格分开。如果使用音频,请将数字听录为与音频匹配的字词(例如“101”可以读作“oneohone”或“onehundredandone”)。请避免将字符、单词或词组重复三次以上,例如“yeahyeahyeahyeah”。语音服务可能会删除具有此类重复的行。
安徽光纤数据语音服务供应语音服务端可以是从物联网主控设备直接接收语音控制请求。
包含口译、配音、字幕等),相关技术也蓬勃发展对配音、口译及视听服务市场产生了巨大影响。世界各地的旅行禁令、封城使语言服务需求不减反增。宅经济更进一步推升口译、配音、字幕等视听服务需求。远程同传(RSI)和远程视频口译(VRI)蓬勃发展,使Zoom、KUDO、Interprefy、Interactio、VoiceBoxer、Cloudbreak-Martti等虚拟口译技术提供商(VIT)不只获得了语言服务市场的关注,更受到投资市场的青睐。另外,各家技术提供商也开始关注并开发机器口译和计算机辅助口译等技术。催热宅经济(数字学习及媒体娱乐),视听翻译技术的需求也随之增长,包括远程配音、语音识别转写、文字转语音、自动字幕等。视听串流平台Netflix也在6月份发布了配音和字幕本地化工作规范,其中便整合了各种视听翻译技术。趋势三TrendIIIAI赋能的TMS成为各家技术提供商的发展重点翻译管理系统(TranslationManagementSystem,TMS)是语言服务产业发展早、应用广的技术之一。TMS以往着重于满足传统的本地化和全球化需求,但随着语言服务产业进入AI应用大时代,语言服务用户也开始期待语言技术提供商能提供AI赋能的TMS,例如:TMS必须能直接调用机器翻译、链接客户端SSO系统、CMS系统、CRM系统等。
主要原因是定制菜单花费的时间太多,客户不太愿意使用。再如近几年提出的IVR优化,通过去除低频访问的业务,只保留高频业务,并安排呼叫频度决定业务所处的层架,这种方式会导致许多业务通过IVR无法办理,损伤了客户的体验。在移动互联网时代,“用户体验”重要性不言而喻,而竞争日益加剧的,“降低成本”是提升企业竞争力的关键。如何实现“鱼和熊掌兼得”?关键在于提升IVR的服务能力,通过菜单调整的方法终究是“治标不治本”,我们需要对IVR进行颠覆性的改变。智能语音服务技术的发展为IVR的发展注入了新的生机,以苹果“siri””为的手机智能语音服务助理的出现,标志智能语音技术发展达到了实用水平,在IVR中应用智能语音技术,用户无需按键,说出需求即可办理业务,非常符合人的使用习惯,同时完全摆脱了0-9按键个数的限制,大幅提升信息输入效率。一.智能语音服务在IVR中的业务模式我们对国内从事智能语音技术研发的领导企业“科大讯飞”进行了调研,智能语音在IVR中的应用是公司的重要产品方向之一,公司在06年开始尝试在IVR中的应用,提出“语音导航”的方案,为呼叫中心提供语音识别驱动的新型自动语音交互应用。音频数据用于检查语音服务的准确度,反映特定模型的性能。
TranslationManagementSystem,TMS)是语言服务产业发展早、应用广的技术之一。TMS以往着重于满足传统的本地化和全球化需求,但随着语言服务产业进入AI应用大时代,语言服务用户也开始期待语言技术提供商能提供AI赋能的TMS,例如:TMS必须能直接调用机器翻译、链接客户端SSO系统、CMS系统、CRM系统等。而语言资产的管理也开始成为大家讨论的焦点。Resource:Nimdzi,2021.趋势4:除了语言服务和本地化,语言服务产业还需满足企业数字化转型所带来的相关需求AI技术的发展以及加速企业数字化转型,网站、App、数字内容的翻译服务需求激增。但数字化转型也提高了语言服务与本地化的交付标准。除了提供语言服务,语言服务提供商还须满足企业数字化转型所带来的需求,例如:增强信息安全、提升搜索引擎优化(SEO)、关注用户体验(UX)以及更有效的支持DITA文件等。随着大量滞留在家里的人们所产生的需求,数百万员工被遣送回家,座席们转向电话去做许多他们通常亲自做的事情。在线购物激增,买家拿起电话到物流公司发货和处理退货,医疗保健、金融服务和服务的通话量激增,因为在危机期间,越来越多的人依靠电话完成关键任务。这一趋势没有减缓的迹象。
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所谓语音识别,就是将一段语音信号转换成相对应的文本信息,系统主要包含特征提取、声学模型,语言模型以及字典与解码四大部分,其中为了更有效地提取特征往往还需要对所采集到的声音信号进行滤波、分帧等预处理工作,把要分析的信号从原始信号中提取出来;之后,特征提取工作将声音信号从时域转换到频域,为声学模型提供合适的特征向量;声学模型中再根据声学特性计算每一个特征向量在声学特征上的得分;而语言模型则根据语言学相关的理论,计算该声音信号对应可能词组序列的概率;根据已有的字典,对词组序列进行解码,得到可能的文本表示。安徽语音服务供应
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