语音识别

简介: 语音识别简介

【Task简介】

一行命令即实现模型预测,输入简单的代码,就可以获取语音识别的最终结果;输入音频文件,运用模型轻松实现语音转文字

【说明视频】



【输入与输出】

input是一条wav,output是这条语音的文本内容


【场景应用】

将音频文件转为文档记录,比如会议录音转文字、采访面试录音转文字、培训课程音频转文字等


【模型链接】

模型文件:https://www.modelscope.cn/models/damo/speech_paraformer_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8358-tensorflow1/files

相关实践学习
一键创建和部署高分电影推荐语音技能
本场景使用天猫精灵技能应用平台提供的技能模板,在2-5分钟内,创建一个好玩的高分电影推荐技能,使用模板后无须代码开发,系统自动配置意图、实体等,新手0基础也可体验创建技能的乐趣。
达摩院智能语音交互 - 声纹识别技术
声纹识别是基于每个发音人的发音器官构造不同,识别当前发音人的身份。按照任务具体分为两种: 声纹辨认:从说话人集合中判别出测试语音所属的说话人,为多选一的问题 声纹确认:判断测试语音是否由目标说话人所说,是二选一的问题(是或者不是) 按照应用具体分为两种: 文本相关:要求使用者重复指定的话语,通常包含与训练信息相同的文本(精度较高,适合当前应用模式) 文本无关:对使用者发音内容和语言没有要求,受信道环境影响比较大,精度不高 本课程主要介绍声纹识别的原型技术、系统架构及应用案例等。 讲师介绍: 郑斯奇,达摩院算法专家,毕业于美国哈佛大学,研究方向包括声纹识别、性别、年龄、语种识别等。致力于推动端侧声纹与个性化技术的研究和大规模应用。
相关文章
|
21小时前
|
机器学习/深度学习 算法 安全
深度学习在图像识别中的应用与挑战
【5月更文挑战第26天】 随着人工智能技术的飞速发展,深度学习已成为推动计算机视觉领域进步的核心动力。本文聚焦于深度学习技术在图像识别任务中的运用,探讨了卷积神经网络(CNN)等先进模型如何提升图像分类、目标检测及语义分割的性能。同时,文中也分析了目前面临的主要挑战,包括数据集偏差、计算资源需求和对抗性攻击等问题,并提出可能的解决方案和未来的研究方向。
|
1天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 边缘计算
深度学习在图像识别中的应用及其挑战
【5月更文挑战第25天】 随着人工智能技术的飞速发展,深度学习已成为推动计算机视觉领域进步的核心动力。尤其是在图像识别任务中,深度神经网络展现出了超越人类的表现。本文将探讨深度学习技术在图像识别领域的应用,包括卷积神经网络(CNN)的基本原理、训练策略以及优化方法。同时,我们也将讨论当前面临的主要挑战,如数据偏差、模型泛化能力不足以及计算资源密集型等问题,并对未来可能的解决方向进行展望。
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
揭秘深度学习在图像识别中的核心技术与应用
【5月更文挑战第23天】 随着人工智能的飞速发展,深度学习技术在图像识别领域取得了突破性的进展。本文将深入探讨深度学习在图像识别中的应用,包括卷积神经网络(CNN)的原理、训练技巧以及优化策略。同时,我们将分析几种典型的图像识别任务,如物体检测、人脸识别和场景理解,并展示深度学习如何在这些任务中发挥关键作用。最后,本文还将讨论深度学习在图像识别领域的未来发展趋势和潜在挑战。
|
12天前
|
机器学习/深度学习 监控 算法
基于深度学习的图像识别技术在智能监控系统中的应用
【4月更文挑战第29天】 随着人工智能技术的飞速发展,尤其是深度学习算法在图像处理领域的突破性进展,基于深度学习的图像识别技术已经成为智能视频监控系统的核心。本文将深入探讨深度学习技术如何提升监控系统中目标检测、分类和跟踪的准确性与效率,并分析其在实际应用中的优势与挑战,为未来智能监控技术的发展提供参考。
|
12天前
|
机器学习/深度学习 计算机视觉
深度学习在图像识别中的应用及挑战
【4月更文挑战第28天】 随着人工智能技术的飞速发展,深度学习已成为图像识别领域的核心驱动力。本文将探讨深度学习技术在图像识别任务中的关键应用,并剖析当前面临的主要技术挑战。我们将重点讨论卷积神经网络(CNN)的架构优化、数据增强的策略以及对抗性网络的进展。同时,文中也将提及硬件限制、过拟合问题和模型泛化能力等现实挑战。通过分析这些问题,我们期望为未来研究提供方向性的思考。
|
12天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
什么是语音识别的智能客服?
【4月更文挑战第7天】
37 0
|
12天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
探索深度学习在图像识别中的应用与挑战
【4月更文挑战第25天】随着人工智能技术的迅猛发展,深度学习已成为推动图像识别领域进步的关键力量。本文将深入探讨深度学习技术在图像识别任务中的应用,分析其优势和面临的主要挑战,并展望未来发展趋势。通过对比传统机器学习方法,阐述深度学习如何通过构建复杂的网络结构实现高准确率的图像分类、检测与分割。同时,讨论数据量需求大、模型泛化能力、计算资源消耗等关键问题,并提出可能的解决方案。
|
12天前
|
机器学习/深度学习 算法
深度学习在图像识别中的应用和挑战
【4月更文挑战第3天】 随着科技的发展,深度学习已经在各种领域中得到广泛应用,其中图像识别是最为突出的一个。深度学习的模型能够通过学习和理解大量的图像数据,实现对未知图像的准确识别。然而,尽管深度学习在图像识别中取得了显著的成果,但仍然存在一些挑战,如数据量大、计算复杂度高、需要大量的标注数据等。本文将深入探讨深度学习在图像识别中的应用及其面临的挑战。
|
10月前
|
语音技术
KAN-TTS 在 conda 环境下无法安装 ttsfrd
KAN-TTS 基于conda安装环境的时候无法安装ttsfrd,但在退出conda后,在系统中可以安装
942 0