深度学习语音识别coffer
社区干货
大模型助力科技革命:2023年的里程碑与大模型的未来展望 | 社区征文
# 📑前言> 对大模型的简单理解:有着大量数据进行的深度学习或机器学习的模型,这些数据可以通过训练过程自动调整以捕获输入数据中的复杂关系。这类模型通常具有较深的网络结构和较多的神经元,以增加模型的表示能力和学习能力。大模型的诞生影响,对如今发展的许多领域,诸如自然语言处理、计算机视觉和语音识别等等,都有着显著的成果!![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/179ca2b...
技术人的 2023 漫谈 AI 语音体验之路|社区征文
# 目录- **谷歌的"谷歌文档语音输入"**- **小米的小爱同学**- **百度的“百度翻译”**- **苹果的“Siri”*** * *# 引言在这个时代,人工智能(AI)和音视频技术的深度融合成为一场科技变革的焦点。通过对AI与音视频的使用体验,我深刻感受到了这场变革所带来的深远影响。在过去的几年中,AI技术的进步为音视频领域注入了前所未有的活力。随着深度学习等技术的崛起,我们目睹了语音识别、人脸识别、自然语言处理等领...
vue3+vite+ts项目集成科大讯飞语音识别|社区征文
## 背景本人最近在做数字人项目,用到科大讯飞的语音识别功能,遇到了许多坑,做个总结,给兄弟们铺铺路。[科大讯飞语音识别](https://www.xfyun.cn/services/voicedictation)主要通过识别声音然后转换成文字,具体展示如下图所示:## 一、项目环境vue3+ts+vite## 二、注册科大讯飞注册后新建个应...
未来向量数据库的崛起与多元化场景创新 主赛道 | 社区征文
**图像向量**:依据深度学习模型获得的图像特点向量捕捉图像的重要信息,如色彩、外型、线框等,可用作图像鉴别、检索等任务;**文本向量**:通过词嵌入技术如 Word2Vec、BERT 等生成的文本特征向量,这些向量包含了文本的语义信息,可以用于文本分类、情感分析等任务;**语音向量**:通过声学模型从声音信号中提取的特征向量,这些向量捕捉了声音的重要特性,如音调、节奏、音色等,可以用于语音识别、声纹识别等任务。## 二、向量数据...
特惠活动
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vue3+vite+ts项目集成科大讯飞语音识别|社区征文
## 背景本人最近在做数字人项目,用到科大讯飞的语音识别功能,遇到了许多坑,做个总结,给兄弟们铺铺路。[科大讯飞语音识别](https://www.xfyun.cn/services/voicedictation)主要通过识别声音然后转换成文字,具体展示如下图所示:## 一、项目环境vue3+ts+vite## 二、注册科大讯飞注册后新建个应...
调用流程
初始化 环境依赖创建流式语音识别 SDK 引擎实例前调用,完成网络环境等相关依赖配置。本方法每个进程生命周期内仅需调用一次。 cpp int ret = SpeechSDK_PrepareEnvironment();if (ret) { std::cout << "Fail to prepare engine environment!" < speechEngine.setOptionString(SpeechEngineDefines.OPTIONS_KEY_ASR_RESULT_TYPE_STRING, SpeechEngineDefines.ASR_RESULT_TYPE_SINGLE);一句话场景下可以选用全量返回模式: cpp /...
调用流程
前置操作 环境依赖创建语音识别 SDK 引擎实例前调用,完成网络环境等相关依赖配置。 objective-c - (BOOL)application:(UIApplication *)application didFinishLaunchingWithOptions:(NSDictionary *)launchOptions { return [SpeechEngine prepareEnvironment];}创建引擎实例语音识别 SDK 通过如下方式获取相关实例。 objective-c //创建实例self.engine = [[SpeechEngine alloc] init];//添加引擎代理,需要实现回调方法[self...
产品简介
平台概述火山引擎语音识别和音视频字幕服务基于业界先进的深度学习技术,为客户提供了多种场景下的标准识别模型。为了方便客户提高细分场景下的语音识别效果,自学习平台为客户提供可自主使用的热词能力,从而进一步提高客户场景的识别准确率。
调用流程
初始化 环境依赖创建流式语音识别 SDK 引擎实例前调用,完成网络环境等相关依赖配置。本方法每个进程生命周期内仅需调用一次。 java int ret = SpeechEngineGenerator.prepareEnvironment();if (ret != SpeechEngineDefines.ERR_NO_ERROR) { System.out.println("Prepare Environment Failed: " + ret); return;}创建引擎实例流式语音识别 SDK 通过如下方式获取相关实例。每个实例在某一时刻只能处理一次识别任务,如需同时处...
模型效果FAQ
Q:语音识别的准确率是如何衡量的,目前火山引擎的准确率大概是在什么水平?A:语音识别的准确率用字/词错误率(Char / Word Error Rate,CER / WER)来衡量,准确率 = 1 - 字错率。目前火山引擎的语音识别,在大部分的场景... 方案一:添加热词优化 如果您的识别结果中存在部分词汇识别效果不好的情况,可考虑通过添加热词,提高该类词语的识别效果。您可以在 控制台-语音技术-自学习平台-热词管理中自主添加、使用、管理热词。详细使用方法可...
未来向量数据库的崛起与多元化场景创新 主赛道 | 社区征文
**图像向量**:依据深度学习模型获得的图像特点向量捕捉图像的重要信息,如色彩、外型、线框等,可用作图像鉴别、检索等任务;**文本向量**:通过词嵌入技术如 Word2Vec、BERT 等生成的文本特征向量,这些向量包含了文本的语义信息,可以用于文本分类、情感分析等任务;**语音向量**:通过声学模型从声音信号中提取的特征向量,这些向量捕捉了声音的重要特性,如音调、节奏、音色等,可以用于语音识别、声纹识别等任务。## 二、向量数据...
大模型--未来的智能方向|社区征文
这些模型通常由深度神经网络构建而成,拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型设计的目的:大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能,能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各个领域都有着很广泛的应用,例如图片识别、语音识别、医疗行业和专业岗位等。大模型通过海量数据(web,Wiki,小说等)来学习复杂的模式和特征,具有更强大的泛化能力,可以对未见过的数据做出准确的预测。# **二:大模型的现状**目前大模型的现...
语音识别-本地化部署方案
让先进的语音识别技术摆脱云端依赖,为您快速提供私有化语音识别能力。支持本地部署和云端部署多种形式,广泛适用于呼叫中心质检、智能会议记录等多种使用场景。数据更安全,使用更放心
