超声波语音语音技术
社区干货
智能语音技术在字节跳动内容平台的演进和应用实践
尤其随着现在语音、文本、图像、视频等不同模态的信息层出不穷,以 AI 技术作为“创作工具”将为内容生产带来新变革。以字节跳动为例,字节跳动拥有全球化的内容平台,内容形式经历了图文、音频和视频各个阶段。在这个过程中,内部对智能语音技术的需求日益增强,如有声书内容生产,短视频中的内容审核、自动字幕和配音功能等。自 2017 年开始重点布局智能语音技术以来,该技术已广泛应用在字节跳动内部的教育、视频、小说、客服、...
智能语音技术在字节跳动内容平台的演进和应用实践
AI 技术正在成为辅助内容生产和传播的“利器”。尤其随着现在语音、文本、图像、视频等不同模态的信息层出不穷,以 AI 技术作为“创作工具”将为内容生产带来新变革。以字节跳动为例,字节跳动拥有全球化的内容平台,内容形式经历了图文、音频和视频各个阶段。在这个过程中,内部对智能语音技术的需求日益增强,如有声书内容生产,短视频中的内容审核、自动字幕和配音功能等。自 2017 年开始重点布局智能语音技术以来,该技术已广泛...
迁移回归问题新突破,火山语音团队论文被人工智能顶级期刊 IEEE TPAMI 接收
再次接收了火山语音团队有关机器学习的技术研究成果,即“ **基于自适应迁移核函数的迁移高斯回归模型”( ADATPITVE TRANSFER KERNEL LEARNING FOR TRANSFER GAUSSIAN PROCESS REGRESSION)** https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9937157
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超声波语音语音技术-优选内容
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SDK概览
欢迎使用火山引擎!本文档主要面向首次使用 离在线识别SDK服务 的新用户,方便您快速了解产品并用于实践。 SDK接入平台/语言 集成指南 调用流程 Android 集成指南 调用流程
语音技术-火山引擎
基于业界领先的语音识别、语音合成、自然语言理解等技术,广泛应用于智能客服、小说阅读、在线教育、会议纪要、视频字幕等多个企业应用场景,赋能开发者,让您的产品能“听”会“说”
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
产品优势
服务稳定日均调用量超千万,支持大流量并发,提供企业级稳定的服务保障。 高准确率音视频字幕采用业内先进的语音识别技术,基于司内的视频平台(抖音、剪映、西瓜等),沉淀了海量的一手数据,在字幕领域不断深耕优化,字准确率达业内领先水平。 超低延时超低延时的服务体验,已接入业务的全天平均时延约1.39秒。 语种丰富支持中、英、日、韩、俄、法、西语等多国语言识别;支持粤语、吴语、闽南语、维语等多地区方言的识别。 精准切分中、...
模型效果FAQ
前者适用于语音输入、语音搜索、会议字幕等场景;后者适用于电话录音转写、视频字幕生成等。通常情况下,录音文件转写的效果要优于流式语音识别。 Q:如何优化指定业务场景的识别准确率?A:可以通过以下两种方案优化指定场景的识别准确率。 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...
SDK概览
欢迎使用火山引擎!本文档主要面向首次使用 流式语音识别SDK 的新用户,方便您快速了解产品并用于实践。注:一句话识别组件和流式识别组件已于2023.9.15合并,当前流式语音识别SDK也可同时支持一句话场景。 SDK名称:流式语音识别SDK SDK开发者:北京火山引擎科技有限公司 主要功能:流式语音识别SDK支持将音频实时识别成文字,达到“边说话边出文字”的效果,适用于实时语音识别的场景,如实时会议字幕、直播字幕、智能外呼等等。 SDK接入...
智能语音技术在字节跳动内容平台的演进和应用实践
AI 技术正在成为辅助内容生产和传播的“利器”。尤其随着现在语音、文本、图像、视频等不同模态的信息层出不穷,以 AI 技术作为“创作工具”将为内容生产带来新变革。以字节跳动为例,字节跳动拥有全球化的内容平台,内容形式经历了图文、音频和视频各个阶段。在这个过程中,内部对智能语音技术的需求日益增强,如有声书内容生产,短视频中的内容审核、自动字幕和配音功能等。自 2017 年开始重点布局智能语音技术以来,该技术已广泛...
迁移回归问题新突破,火山语音团队论文被人工智能顶级期刊 IEEE TPAMI 接收
再次接收了火山语音团队有关机器学习的技术研究成果,即“ **基于自适应迁移核函数的迁移高斯回归模型”( ADATPITVE TRANSFER KERNEL LEARNING FOR TRANSFER GAUSSIAN PROCESS REGRESSION)** https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9937157