湖北智能语音标注转写

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。随着语音标注技术的日渐成熟，语音标注技术被应用在采访领域。湖北智能语音标注转写

智能语音室另一个应用极为普遍的场景。智能语音即实现人与机器以语言为纽带的通信。人类大脑皮层每天处理的信息中，声音信息占20%，它是沟通很重要的纽带。人类对机器语音识别的探索始于20世纪50年代，迄今已逾70年。在深度神经网络的帮助下，机器语音识别准确率一次达到人类水平，意味着智能语音技术落地期到来。数据标注主要在语音方面的应用场景主要是语音语言采集，语音内容加工处理，情感判断，语音文字等转化。为语音识别、语音合成等提高质量语音数据让我们的智能设备更懂得用户心声。智能语音标注工具上海抒炬计算机信息技术中心依托多年来完善的服务经验。

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。

语音标注必须了解的基础知识点：语音AI领域的主要方向：1.TTS（Text-to-Speech，语音合成），即“从文本到语音”，是人机对话的一部分，让机器能够说话。2.ASR（AutomaticSpeechRecognition，语音识别），是将声音转换为文字。在TTS中较主要的一个指标就是自然度，也就是当你听见机器跟你说话的时候，你能不能区分出来这个不是人，目前在很多电话机器人上的使用很宽泛，而且几乎已经判断不出来是机器人在对话（当然从其他方面还是很容易区分出来的）。而在ASR部分就比较难了，特别是在中文领域的应用，难上加难啊，必经中文还是博大精深的啊。当然应该也是发展非常有机会的一个方向，当然要结合NLP来进行应用才能发挥出真正的威力，否则还是基于简单规则的就没什么意思了。语音标注员的工作内容就是将听到的语音转换为文本形式，对语音标注员的听写能力要求比较高。

语音识别技术的很重大突破是隐含马尔科夫模型Hidden Markov Model的应用。从Baum提出相关数学推理，经过Labiner等人的研究，卡内基梅隆大学的李开复然后实现了初个基于隐马尔科夫模型的大词汇量语音识别系统Sphinx。此后严格来说语音识别技术并没有脱离HMM框架。尽管多年来研究人员一直尝试将“听写机”推广，语音识别技术在目前还无法支持无限领域，无限说话人的听写机应用。目前，主流的大词汇量语音识别系统多采用统计模式识别技术。典型的基于统计模式识别方法的语音识别系统由以下几个基本模块所构成。语音标注员打字要快，可以使用快捷输入法操作，提升输入效率。湖北智能语音标注转写

语音标注需要一定的语言功底。湖北智能语音标注转写

语音端点检测：在这段语音数据中，不同的稳定幅度象征着不同的情感特色。当稳定幅度较大时，讲话者可能正处于情绪冲动的状态中，音量会减少，音调也会产生扭转;当稳定幅度较小时，讲话者则可能处于情绪温和的状态中，音量会变小，语速也会变慢;而当无稳定时，讲话者则处于缄默的状态。因此，在语音标注解决的过程中，往往须要从一段语音数据中找到语音局部的终点和终止点，从中抽取语音情感辨认所需的信号特色，这样的“切分”过程就被称为语音端点检测，也即VAD。湖北智能语音标注转写

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