智能语音交互模型的相关内容

问答 2022-10-28 来自：开发者社区

大家觉得的语音交互模型还有哪些希望上线到modelscope？

文章 2022-07-29 来自：开发者社区

INTERSPEECH 2022论文解读｜Paraformer: 高识别率、高计算效率的单轮非自回归端到端语音识别模型

针对 Transoformer 模型自回归生成文字的低计算效率的缺陷，学术界提出了非自回归模型来并行地输出目标文字（如图1所示）。根据生成目标文字时的迭代轮数，非自回归模型分为：多轮迭代式与单轮非自回归模型。迭代式非自回归模型，主要为 Mask-Predict 模式[2]，训练时，将输入文字随机掩码，通过周边信息预测当前文字。解码时，采用多轮迭代的方式逐步生成目标文字；计算复杂度与迭代轮数有关（....

文章 2022-06-12 来自：开发者社区

语音识别(ASR)系列之四：基于Attention的模型

语音识别系列前三篇分别介绍了基本原理、混合模型、端到端模型中的CTC模型和Transducer模型。此篇是系列最后一篇，讲讲基于Attention机制（注意力机制）的端到端模型。\复习AttentionAttention机制毫不夸张地说是近几年机器学习中的大热门，热门的原因确实是因为它在各种场景中能提高模型的准确率。Attention本身的机制和结构不是本篇文章的重点，网上介绍的文章很多，我公众....

文章 2022-06-12 来自：开发者社区

语音识别(ASR)系列之三：CTC、RNN-T模型

上一篇系列之二介绍了早期的混合模型，底层使用GMM或者DNN计算帧对应的音素概率，上层使用HMM寻找最优的音素序列，得到最终的文字序列。该模型的缺点：需要对帧级别打标签、建模，这对语音数据来说工作量巨大，并且标签不一定准确，特别是两个音的边界部分；两个或者多个模型混合增加了模型复杂度，使用不太方便。\\于是后来新的模型思路转向从语音直接预测文字，即端到端模型。今天我们来看看具有里程碑意义的CTC....

文章 2022-06-12 来自：开发者社区

语音识别(ASR)系列之二：混合模型

上篇系列之一从总体上讲了ASR的原理、评估方法、模型发展，这一篇开始介绍称霸ASR三十年的混合模型(Hybrid Model)，特别是GMM/HMM模型。由于GMM和HMM模型本身已经是很大的一块内容，我假设读者已经了解其基本原理。网络异常，图片无法展示|基本概念在讲具体模型之前，先介绍一些需要了解的基本概念。对语音进行处理，一般会先进行分帧和特征提取，例如MFCC、FBank，然后把这些特征转....

问答 2022-03-16 来自：开发者社区

天猫精灵配置语音交互模型中的意图是什么呢？

问答 2022-02-15 来自：开发者社区

如何创建语音交互模型？

文章 2022-01-16 来自：开发者社区

无监督学习站起来了！Facebook第三代语音识别wav2vec-U，匹敌监督模型，Lecun看了都说好

相比显示器、鼠标、键盘这些传统的人机交互方式以外，随着语音识别技术的逐渐成熟，和电子产品进行「对话」也逐渐成为一种稀松平常的人机交互。无论是给计算机或其他设备下达指示，还是回答用户的问题，语音识别在各个方面让电子产品的使用变得更加容易，无需学习，想要干什么只要跟他「说」就可以了。但是直到今天为止，语音识别这项技术还是只适用于全球数千种语言中的一小部分，因为高质量的语音识别系统需要从大量转录的语音....

问答 2021-12-21 来自：开发者社区

通常语音识别有几种模型？

文章 2021-11-30 来自：开发者社区

超越整句的流式多级Attention：解密百度输入法背后的语音识别模型

全语音交互对于语音识别准确率要求极高。百度表示，其 AI 探索版的语音输入用户体验提升得益于四项重大突破，分别是在在线语音、离线语音、中英混合语音以及方言四个领域上实现的。关于在线语音识别，百度发布了流式多级的截断注意力建模（SMLTA），将在线语音识别准确率相对于上一代 Deep Peak 2 再次提升 15%，并实现了基于 SMLTA 模型的在线语音识别服务大规模上线应用。在离线语音识别中，....

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更新时间 2025-02-20 13:11:04

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