ibm中文语音识别输入系统

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选自ibm作者：george saon机器之心编译参与：吴攀、黄小天去年十月，微软人工智能与研究部门的一个研究者和工程师团队报告他们的语音识别系统实现了和专业速录员相当甚至更低的词错率（wer）——达到了 5.9%，参考机器之心文章《重磅 | 微软语音识别实现历史性突破：语音转录达到专业速录员水平（附论文）》。但 ibm...

但对于我们而言，少听一两个词并不会影响我们对语意的理解，然而想象一下，计算机如果要完成这件事有多难？去年，ibm已经在语音识别领域走到了一个新的里程碑：系统的错误率降低为6.9%；而ai科技评论了解到，近日ibm watson的语音识别系统将这个数字降到了5.5%。清华大学的邓志东教授此前在采访中向ai科技评论表示...

选自arxiv机器之心编译参与：晏奇、吴攀语音识别是人工智能领域所研究的核心问题之一，研究者一直以来都在竞相努力以期能首先达到比肩人类的里程碑。去年十月，微软人工智能与研究部门的一个研究者和工程师团队报告他们的语音识别系统实现了和专业速录员相当甚至更低的词错率（wer）——达到了 5.9%。而前两天，ibm...

概述语音识别技术，也被称为自动语音识别automatic speech recognition，(asr)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。语音识别技术的应用包括语音拨号、语音...

如何安装和使用 speechrecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 python语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词汇量。现代语音识别系统已经取得了很大进步，可以识别多个讲话者，并且...

通过本指南，你将学到：语音识别的工作原理； pypi 支持哪些软件包; 如何安装和使用 speechrecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 python语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词汇量。 ...

作者：侯艺馨总结目前语音识别的发展现状，dnn、rnnlstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向。 2012年，微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络ffdnn（feed forward deep neural network）引入到声学模型建模中，将ffdnn的输出层概率用于替换之前gmm-hmm中使用gmm计算的输出概率，引领了dnn-hmm混合系统的风潮...

解码器是语音识别系统的核心之一，其任务是对输入的信号，根据声学、语言模型及词典，寻找能够以最大概率输出该信号的词串。语音识别技术2.png国外研究20世纪90年代前期，许多著名的大公司如ibm、苹果、at&t和ntt都对语音识别系统的实用化研究投以巨资。语音识别技术有一个很好的评估机制，那就是识别的准确率...

siri系统可以根据用户的语音输入完成相应的操作功能，这大大方便了用户的使用。目前，siri已经支持包括中文在内的20种不同语言。与siri类似，谷歌也在安卓（android）系统上推出了谷歌语音搜索（google voice search）。另外一个成功应用语音识别的系统是微软的同声传译系统。在2012年的微软亚洲研究院...

编辑 | tgs发布 | atyun订阅号 ? 自1962年ibm推出第一台语音识别机器以来，语音识别科学已经走了很长一段路。这已经不是什么秘密了。随着技术的发展，语音识别已越来越多地渗透到我们的日常生活中，这些语音驱动应用程序包括amazon的alexa，苹果的siri，微软的cortana或google的许多语音响应功能。从我们的电话...

并且确实提升了语音识别的效果，但实际上语音识别已经遭遇了技术天花板，识别的准确率很难超过 90%。很多人可能还记得，在 1998 年前后 ibm、微软都曾经推出和语音识别相关的软件，但最终并未取得成功。第二个关键节点是 2009 年深度学习被系统应用到语音识别领域中。这导致识别的精度再次大幅提升，最终突破 90%...

你将学到：语音识别的工作原理； pypi 支持哪些软件包; 如何安装和使用 speechrecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 python语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词汇量。现代语音...

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在80-90年代，人工神经网络有很多热点，但当时学界认为，语音方面采用纯机器学习方法无法达到很好的性能，因为浅层神经网络能达到的性能非常清楚，数据规模也不乐观。 97年ibm推出的第一个商用语音识别输入系统viavoice，训练量仅为1000个小时，可见当时能够处理的数据量和机器学习方法能达到的性能是有限的...

虽然对“大数据”的具体定义见人见智，但是互联网用户的行为数据，毫无疑问地被公认为大数据了。价值机器学习的应用由来已久。大家可能还记得十几年前ibm推出的语音识别和输入系统viavoice。这个系统使用的声学模型和语言模型是用人工收集整理和标注的数据训练的。当年因为ibm财大气粗，收集和整理了很多数据...

根据情感模型的不同，情感语音识别主要分为离散情感识别和连续情感语音识别。? 图 4. 语音情感识别典型系统框图离散情感识别是一个典型的模式分类问题，各种传统的分类器均被广泛应用于语音情感识别系统。例如隐马尔科夫模型、高斯混合模型、支持向量机，人工神经网络等。维度情感识别一般被建模为回归预测问题...

工具型聊天机器人背后所依赖的技术是传统的问答系统技术，即 question answering（qa）。 qa 技术是自然语言处理中非常受重视的一个研究方向，通常的处理流程是对于输入的问题首先做句法分析（如果是语音输入，先通过语音识别转化为文字），从而理解问题或者指令的结构和意图，当计算机能够准确地了解到用户提问的...

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