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提升语音识别的端到端模型在谷歌各式各样的语音搜索应用中，都是基于传统的自动语音识别（automatic speech recognition, asr）系统实现的。传统的 asr系统由声学模型（acoustic model, am）、发音模型（pronunciation model, pm）和语言模型（language model, lm）组成，所有这些系统都是分开单独进行训练的并且...

我正在使用谷歌语音识别器在android中集成语音服务，但同时按下麦克风按钮，这令人讨厌的烤面包信息正在显示。请告诉我一种方法来隐藏这一点...

谷歌将通过全新的“谷歌云语音应用程序界面”（google cloud speech api）开放服务，初期将免费提供，后期暂未确定。这可能让谷歌与其他语音识别专业公司产生直接竞争。谷歌已对语音识别技术作出大量研发投入，目前可对超过80种语言进行语音识别。有鉴于此，竞争将非常激烈。然而，规模较小的公司仍能在语音识别...

铜灵发自编译整理量子位出品 | 公众号 qbitai每次用语音输入完成“打字”过程，你的手机就经历了一次自动语音识别（asr）。? 这种已经无处不在的音频转录成文本的技术，在缺乏足够大的数据集，模型过拟合严重。因此当前如何去扩增音频数据是个大问题。谷歌大脑在最新的一篇博客中，提出了一种用于asr中扩增数据...

小编说：深度学习最早兴起于图像识别，但是在短短几年时间内，深度学习推广到了机器学习的各个领域。如今，深度学习在很多机器学习领域都有非常出色的表现，本文将向大家简单介绍深度学习在语音识别领域的应用。本文选自《tensorflow：实战google深度学习框架》。深度学习在语音识别领域取得的成绩是突破性的...

据科技资讯网站zdnet（www.zdnet.com）报道，谷歌开发出了可在未联网的nexus 5智能手机上实时运行的语音识别系统。该系统无需通过远程数据中心进行运算，所以在没有可靠网络的情况下亦可通过智能手机、智能手表或其他内存有限的电子设备使用语音识别功能。谷歌的科研人员表示，研发该系统的目的是创建在本地运行的...

我想在android中开发一个语音识别器，它应该可以在离线状态下工作。由于android内置的语音识别器使用的是需要互联网的谷歌服务器，我想要一个可以在没有互联网的情况下使用的替代方案...

说到语音识别、语音翻译、图像识别、人脸识别等等，现在已经非常非常非常普及了，看过‘最强大脑’的朋友，也应该对‘小度’这个机器人有所了解，战胜国际顶尖的‘大脑’- 水哥，(ps：内幕不知)，那么今天，我们来看下关于语音识别，是如何做到的，java又是如何识别语音的？如何转换语音？语音识别技术，也被称为...

机器之心报道机器之心编辑部语音识别系统现在不仅可以识别出「你说了什么」，而且可以在多人对话情境中准确识别出「是谁在说话」了。在最近公布的一项研究中，谷歌的最新说话人分类系统（speaker diarization system）将多人语音分类识别的错误率从 20% 降到了 2%，获得了十倍的性能提升。识别「谁说了什么」，也...

编译：chux出品：atyun订阅号? 如果你是谷歌云客户，并且正在使用该公司的ai套件来进行文字转语音或语音转文本服务，这有个好消息：谷歌今天宣布了这些方面的重大更新，包括云文本到语音的普遍可用性，优化声音以便在不同设备上播放的新音频配置文件，多声道识别的增强功能等等。首先在列表中：改进了谷歌的云文本到...

最近自己想接触下语音识别，经过一番了解和摸索，实现了对语音识别api的简单调用，正好写文章记录下。目前搜到的帖子里，有现成的调用百度语音api来对音频文件进行识别的；也有通过谷歌语音服务来实现了实时语音识别的。由于我这谷歌语音一直调用不成功，就将二者结合，简单实现了通过百度语音api来进行实时语音 ...

如今常用的手机语音输入、youtube自动字幕生成、智能家电的语音控制都受益于自动语音识别技术的发展。不过，开发基于深度学习的语音识别系统还不是一个已经完善解决的问题，其中一方面的难点在于，含有大量参数的语音识别系统很容易过拟合到训练数据上，当训练不够充分时就无法很好地泛化到从未见过的数据。?...

周素云、魏子敏识别延迟一直是设备端语音识别技术需要解决的重大问题，谷歌手机今天更新了手机端的语音识别技术——gboard，重磅推出了一款端到端、全神经、基于设备的语音识别器，支持gboard中的语音输入。通过谷歌最新的（rnn-t）技术训练的模型，该模型精度超过ctc，并且只有80m，可直接在设备上运行。 2012年...

近日谷歌团队发布了一篇关于语音识别的在线序列到序列模型，该模型可以实现在线实时的语音识别功能，并且对来自不同扬声器的声音具有识别功能。以下内容是 ai 科技评论根据论文内容进行的部分编译。论文摘要：生成模型一直是语音识别的主要方法。然而，这些模型的成功依赖于难以被非职业者使用的复杂方法...

相较于分离训练的传统系统，新方法充分地发挥了联合训练的优势，在语音搜索任务中取得了当前业内最低的词错率结果。当前最佳语音搜索模型传统自动语音识别系统（asr）一直被谷歌的多种语音搜索应用所使用，它由声学模型（am）、发音模型（pm）和语言模型（lm）组成，所有这些都会经过独立训练，同时通常是由手动设计...

近日，阿里巴巴达摩院机器智能实验室语音识别团队，推出了新一代语音识别模型—— dfsmn，不仅被谷歌等国外巨头在论文中重点引用，更将全球语音识别准确率纪录提高至96.04%（基于世界最大的免费语音识别数据库librispeech）。? 阿里在github平台上开源了自主研发的dfsmn语音识别模型这支平均年龄只有 30岁的团队还...

更重要的是，它可以实现字符级实时输出，对用户的语音输入提供快速及时的响应。 2012 年，在深度学习技术的帮助下，语音识别研究有了极大进展，很多产品开始采用这项技术，如谷歌的语音搜索。这也开启了该领域的变革：之后每一年都会出现进一步提高语音识别质量的新架构，如深度神经网络、循环神经网络、长短期记忆...

选自谷歌博客作者：johan schalkwyk机器之心编译今天，谷歌发布了一个端到端的移动端全神经语音识别器，来处理 gboard 中的语音输入。该新型语音识别器可内置在手机设备中，离线状态时依然可用。更重要的是，它可以实现字符级实时输出，对用户的语音输入提供快速及时的响应。 2012 年，在深度学习技术的帮助下...

arxiv.orgabs1709.07417 语音理解和生成另一个主题是开发新技术，提高我们的计算系统在理解和生成人类语音方面的能力，包括我们与谷歌语音团队合作为一个端到端语音识别方法开发了一系列改进措施，把谷歌语音识别系统的相对词错误率降低了16%。这项工作有一个好处，那就是需要融合很多独立的研究线索。相关论文...

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