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语音标注的基础知识点1、采样精度:采样精度就是指存放一个采样值所使用的比特数目。当用8个比特(采样精度为8位)存放一个采样值时,对声音振幅的分辨等级理论上为256个,即0至255;当用16个比特(采样精度为16位)存放一个采样值时,对声音振幅的分辨等级理论上为65536个,即0到65536。如果您将采样精度设置为16位,计算机记录的采样值范围则为-32768到32767之间的整数。注意采样率和采样精度越大,记录的波形更接近原始信号,但同时占用的内存空间也越大。2.声道:声道指输入或输出信号的通道。通常用多声道来输入或输出不同的信号。如果只需录制一个位置的一种信号时,只要使用单声道就可以了。上海抒炬计算机信息技术中心周边生态环境状况好。重庆中文语音标注软件

中国人工智能语音识别产业链主要分为上游、中游、下游。上游:基础层技术提供算力与数据方面的强力支持——包含算力与AI数据服务。语音识别模型在运行过程中训练数据量和计算量需求极大,由于传统的CPU或者单一处理器进行语音识别运算的处理时间过长,所以无法满足海量数据计算的实时性需求。目前,主流语音识别公司的模拟训练和语音识别基本都在云端采用GPU等计算芯片并行架构或异构计算方案进行。中游:技术层提供理论与技术支撑——包含基础理论技术以及算法模型相关解决方案的形成,升级为相关软硬件产品。北京智能语音标注上海抒炬计算机信息技术中心您的满意就是对我们的支持。

近年来,随着人工智能逐渐成为新时代科技发展的方向,整个语音行业也迅速成长。其中,尤以听写技术发展较为迅速,目前已宽泛在语音输入、语音搜索、语音助手等产品中得到应用并日臻成熟。语音技术并不因此止步,听写技术解决的是人机对话问题,更多适用于朗读式风格说话这类很工整的语音,专为识别而生。而现实的场景却复杂得多——会议、采访、演讲、交谈等自然场景下的语音第1目的并非为了转写,因此不只在质量上有先天缺陷,而且是不注重发音、语速、环境等影响因素的随意性非工整语音,对机器的敏感度是极大的挑战。这就需要在音频的转写技术方面有所突破,就主流技术趋势而言,解决会话风格和录音质量两个问题就成为技术突破的重点要求。

语音标注必须了解的基础知识点有哪些?采样精度就是指存放一个采样值所使用的比特数目。当用8个比特(采样精度为8位)存放一个采样值时,对声音振幅的分辨等级理论上为256个,即0至255;当用16个比特存放一个采样值时,对声音振幅的分辨等级理论上为65536个,即0到65536。如果您将采样精度设置为16位,计算机记录的采样值范围则为-32768到32767之间的整数。注意采样率和采样精度越大,记录的波形更接近原始信号,但同时占用的内存空间也越大。语音标注的时候一定要细心。

语音标注的具体应用场景:语音标注是我们的标注员不断地对语言信息进行转写,让人工系统进行学习的过程。目前,语音识别技术在我们日常生活中的很多方面都有所普及,例如我们的微信翻译、语音助手、智能音响、智能客服等,随着人工智能的逐步发展,人机语音交互场景将会向更多的方向延伸,对辨认精度、场景优化、语音辨认技术等方面提出了更高的要求。语音合成:语音合成能将任意文字信息实时转化为标准流畅的语音朗读出来,相当于给机器装上了人工的嘴巴。例如app中的实时播报、合成特定人的声音、验证码内容语音合成、客服、导航软件,大厅,售货机等各场景的语音提示、语音早教机的语言发音学习、便携等场景。要理解语音标注,得先理解AI其实是部分替代人的认知功能。重庆中文语音标注软件

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中国人工智能语音识别产业链主要分为上游、中游、下游。上游:基础层技术提供算力与数据方面的强力支持——包含算力与AI数据服务。语音识别模型在运行过程中训练数据量和计算量需求极大,由于传统的CPU或者单一处理器进行语音识别运算的处理时间过长,所以无法满足海量数据计算的实时性需求。目前,主流语音识别公司的模拟训练和语音识别基本都在云端采用GPU等计算芯片并行架构或异构计算方案进行。中游:技术层提供理论与技术支撑——包含基础理论技术以及算法模型相关解决方案的形成,升级为相关软硬件产品。下游:应用层提供技术落地应用场景——包含企业端、消费端、其他端场景。其中,企业端主要应用于医疗、公检法等;消费端主要应用于智能家居、智慧教育等。重庆中文语音标注软件

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