广西智能语音标注系统

语音标注是数据标注行业中一种比较常见的标注类型。主要工作内容是将语音中包含的文字信息、各种声音“提取”出来，进行转写或合成，标注后的数据主要用于人工智能机器学习，应用在语音识别、对话机器人等领域。相当于给计算机系统安装上“耳朵”，使其具备“能听”的功能，使计算机实现准确的语音识别能力。语音标注工作是人工智能化的重要基石，是所有基础数据的来源。将语音转换成文字，将各种声音提取标注后，转换成计算机能够识别的编码。语音识别正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术。广西智能语音标注系统

语音标注的前端处理是指在特征提取之前，先对原始语音进行处理，部分消除噪声和不同说话人带来的影响，使处理后的信号更能反映语音的本质特征。较常用的前端处理有端点检测和语音增强。端点检测是指在语音信号中将语音和非语音信号时段区分开来，准确地确定出语音信号的起始点。经过端点检测后，后续处理就可以只对语音信号进行，这对提高模型的精确度和识别正确率有重要作用。语音增强的主要任务就是消除环境噪声对语音的影响。目前通用的方法是采用维纳滤波，该方法在噪声较大的情况下效果好于其它滤波器。山东文字语音标注兼职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。

语音标注必须了解的基础知识点：语音相关的知识，现在写一篇关于语音相关的基础知识，不管是数据标注还是刚了解语音相关AI技术的小伙伴都必须要知道的知识点。由于声音为为模拟连续信号，而计算机只能处理数字离散信号，因此要用计算机来分析和处理声音，就需要经历模数转换过程[Anlog to Digital Converter，即ADC]，即将模拟连续信号转换为数字离散信号。采样就是按照一定时间间隔从模拟连续信号提取一定数量的样本来，其样本值用二进制码0和1来表示，这些0和1构成了数字音频文件，其过程实际上是将模拟音频信号转换成数字离散信号。

由于语音识别对当前时间点之后的情况无法预测，基于目标函数的启发式剪枝难以应用。由于Viterbi算法的时齐特性，同一时刻的各条路径对应于同样的观察序列，因而具有可比性，束Beam搜索在每一时刻只保留概率较大的前若干条路径，大幅度的剪枝提高了搜索的效率。这一时齐Viterbi-Beam算法是当前语音识别搜索中较有效的算法。N-best搜索和多遍搜索：为在搜索中利用各种知识源，通常要进行多遍搜索，第1遍使用代价低的知识源，产生一个候选列表或词候选网格，在此基础上进行使用代价高的知识源的第二遍搜索得到较佳路径。此前介绍的知识源有声学模型、语言模型和音标词典，这些可以用于第1遍搜索。为实现更高级的语音识别或口语理解，往往要利用一些代价更高的知识源，如4阶或5阶的N-Gram、4阶或更高的上下文相关模型、词间相关模型、分段模型或语法分析，进行重新打分。较新的实时大词表连续语音识别系统许多都使用这种多遍搜索策略。在语音标注过程中，需要给每个语音内的主角打标签，比如是女客服，男客户。

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。语音标注的具体标准就是文字错误率和其它错误率。广西智能语音标注系统

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语音转写是基于自然语言处理技术,将自然语言转换为文本输出。转写是把一种字母表中的字符转换为另一种字母表中的字符的过程。从原则上说，转写应该是字符之间一一对应的转换，即被转换字母表中的每一个字符。只能相应地转换为另一个字母表中的字符，从而保证两个字母表之间能够进行完全的、无歧义的、可逆的转换。因此，转写是针对拼音文字系统之间的转换而言的。随着语音转写技术的日渐成熟，语音转写技术被应用在客户服务、翻译、会议、采访、演讲等领域。语音转写技术已在金融、电信、能源、交通、教育、司法、公安、互联网等众多领域得到了宽泛应用。在某大型金融企业呼叫中心，语音转写技术同时将上千位人工坐席的通话实时转写为文字并提供实时话术建议，大幅提高了人工坐席的电销成单率。广西智能语音标注系统

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