可以导航到“测试模型”选项卡,以直观地检查含音频数据的质量,或者通过音频+人为标记的听录内容来评估准确性。音频+人为标记的听录内容音频+人为标记的听录内容可用于训练和测试目的。若要从轻微口音、说话风格、背景噪音等方面优化声音,或在处理音频文件时度量Microsoft语音转文本的准确性,则...
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Alexa和谷歌的Google Assistant等。通过与用户进行语音交互,语音助手能够理解用户的指令并提供相应的服务,如查询天气、播放音乐、发送短信等。欢迎来电咨询!您知道什么是语音服务?北京无限语音服务供应
语音智能识别的应用:语音搜索:语音智能识别技术使得语音搜索成为可能。用户可以通过语音输入来进行搜索,而不需要手动输入关键词。这对于驾驶中、运动中或者其他无法使用手部操作的场景非常方便。语音分析:语音智能识别技术可以用于语音分析,如情感分析、语音识别等。这对于市场调研、情感识别、声纹识别等领域非常有用。语音智能识别技术在各个领域中发挥着重要的作用。它提供了更加自然、便捷的交互方式,提高了用户的体验和工作效率。随着技术的不断进步,语音智能识别技术将会在更多的领域中得到应用,为人们的生活带来更多的便利和智能化。复制重新生成山东无限语音服务有什么通过语音服务,应用程序可将音频转换为文本、执行语音翻译以及将文本转换为语音。
例如:“aaaa”、“yeahyeahyeahyeah”或“that'sitthat'sitthat'sitthat'sit”。语音服务可能会删除包含太多重复项的行。请勿使用特殊字符或编码在U+00A1以后的UTF-8字符。将会拒绝URI。用于训练的发音数据如果用户会遇到或使用没有标准发音的不常见字词,你可以提供自定义发音文件来改善识别能力。重要建议不要使用自定义发音文件来改变常用字的发音。应以单个文本文件的形式提供发音。口述形式是拼写的拼音顺序。它可以由字母、单词、音节或三者的组合构成。自定义发音适用于英语(en-US)和德语(de-DE)。用于测试的音频数据:音频数据适合用于测试Microsoft基线语音转文本模型或自定义模型的准确度。请记住,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。若要量化模型的准确度,请使用音频和人为标记的听录数据。默认音频流格式为WAV(16KHz或8kHz,16位,单声道PCM)。除了WAV/PCM外,还可使用GStreamer支持下列压缩输入格式。MP3、OPUS/OGG、FLAC、wav容器中的ALAW、wav容器中的MULAW、任何(适用于媒体格式未知的情况)。提示上传训练和测试数据时,.zip文件大小不能超过2GB。如果需要更多数据来进行训练,请将其划分为多个.zip文件并分别上传。
MTPE)、机器翻译引擎评估等。Resource:Nimdzi,2021.趋势2:促使语音方面的语言服务需求飙升(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。Cloudbreak-Martti:2020年2月获得1000万美元融资KUDO:2020年7月获得600万美元,2021年3月获得2100万美元融资Interactio:2021年5月获得3000万美元融资另外,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。Resource:Nimdzi,2021.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。Resource:Nimdzi,2021.趋势3:AI赋能的TMS成为各家技术提供商的发展重点翻译管理系统。
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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:将小数点写为“,”,而不是“.”。将时间分隔符写为“:”,而不是“.”(例如:12:00Uhr)。不替换“ca.”等缩写。我们建议使用完整的口语形式。删除四个主要的数学运算符(+、-、*和/)。我们建议将其替换为文字形式:“plus”、“minus”、“mal”、“geteilt”。删除比较运算符(=、<和>)。我们建议其替换为“gleich”、“kleinerals”和“grösserals”。将分数(例如3/4)写成文字形式(例如,写成“dreiviertel”而不是3/4)。将“€”符号替换为文字形式“Euro”。以下规范化规则自动应用到听录:对所有文本使用小写字母。删除所有标点,包括多种引号(可以保留"test"、'test'、"test„以及«test»)。删除包含下述任一特殊字符的行:¢¤¥¦§©ª¬®°±²µ×ÿج¬。将数字扩展为口语形式,包括美元或欧元金额。接受a、o、u的元音变音符。其余将替换为th或被丢弃。日语文本规范化在日语(ja-JP)中,每个句子的最大长度为90个字符。句子较长的行将被丢弃。若要添加更长的文本,请在中间插入一个句点。语音服务将使用脚本中的文本,而忽略音频。福建移动语音服务有什么
语音服务的主要功能之一是能够识别并转录人类语音(通常称为语音转文本)。北京无限语音服务供应
循环神经网络、LSTM、编码-解码框架、注意力机制等基于深度学习的声学模型将此前各项基于传统声学模型的识别案例错误率降低了一个层次,所以基于深度学习的语音识别技术也正在逐渐成为语音识别领域的技术。语音识别发展到如今,无论是基于传统声学模型的语音识别系统还是基于深度学习的识别系统,语音识别的各个模块都是分开优化的。但是语音识别本质上是一个序列识别问题,如果模型中的所有组件都能够联合优化,很可能会获取更好的识别准确度,因而端到端的自动语音识别是未来语音识别的一个重要的发展方向。所以,本文主要内容的介绍顺序就是先给大家介绍声波信号处理和特征提取等预处理技术,然后介绍GMM和HMM等传统的声学模型,其中重点解释语音识别的技术原理,之后后对基于深度学习的声学模型进行一个技术概览,对当前深度学习在语音识别领域的主要技术进行简单了解,对未来语音识别的发展方向——端到端的语音识别系统进行了解。信号处理与特征提取因为声波是一种信号,具体我们可以将其称为音频信号。原始的音频信号通常由于人类发声或者语音采集设备所带来的静音片段、混叠、噪声、高次谐波失真等因素,一定程度上会对语音信号质量产生影响。
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