长音频集成模型的标点结果既依赖于语音识别也依赖于语音端点检测(VAD)

简介: 长音频集成模型的标点结果既依赖于语音识别也依赖于语音端点检测(VAD)【1月更文挑战第11天】【1月更文挑战第52篇】

长音频集成模型的标点结果既依赖于语音识别也依赖于语音端点检测(VAD)。

当处理长音频文件时,通常会先使用VAD模型来检测音频中有效语音的起止时间点,然后将有效的音频片段送入语音识别模型进行转写。这一过程中,VAD起到了关键作用,它帮助过滤掉非语音部分,从而减少无效音频对语音识别的影响,并可能提高整体识别的准确性。

然而,一旦音频被转写为文本,标点过程就是独立于VAD的,而是基于文本处理来添加合适的标点符号。这是因为标点模型负责的是根据上下文信息来预测句子中的停顿位置,例如句号、逗号等,这与文本的语义和内容有关,而不再是单纯的语音信号处理问题。

因此,虽然VAD不是标点模型的直接依赖,它在长音频处理流程的早期阶段发挥着重要作用,有助于提高语音识别的效能,进而间接影响最终的标点结果。

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。
目录
相关文章
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 Python
CatBoost中级教程:集成学习与模型融合
CatBoost中级教程:集成学习与模型融合【2月更文挑战第13天】
40 3
|
6天前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
PYTHON集成机器学习:用ADABOOST、决策树、逻辑回归集成模型分类和回归和网格搜索超参数优化
PYTHON集成机器学习:用ADABOOST、决策树、逻辑回归集成模型分类和回归和网格搜索超参数优化
26 7
|
6天前
|
机器学习/深度学习
R语言集成模型:提升树boosting、随机森林、约束最小二乘法加权平均模型融合分析时间序列数据
R语言集成模型:提升树boosting、随机森林、约束最小二乘法加权平均模型融合分析时间序列数据
12 0
|
7天前
|
算法 数据可视化
R语言ARIMA集成模型预测时间序列分析
R语言ARIMA集成模型预测时间序列分析
|
25天前
|
机器学习/深度学习 语音技术
Hotword模型在语音识别系统中定义为能够识别特定关键词或短语(也称为唤醒词)的模型
Hotword模型在语音识别系统中定义为能够识别特定关键词或短语(也称为唤醒词)的模型
23 9
|
30天前
|
缓存 Linux iOS开发
【C/C++ 集成内存调试、内存泄漏检测和性能分析的工具 Valgrind 】Linux 下 Valgrind 工具的全面使用指南
【C/C++ 集成内存调试、内存泄漏检测和性能分析的工具 Valgrind 】Linux 下 Valgrind 工具的全面使用指南
65 1
|
2月前
|
弹性计算 前端开发 Java
通义千问API:让大模型写代码和跑代码
基于前面三章的铺垫,本章我们将展示大模型Agent的强大能力。我们不仅要实现让大模型同时使用多种查询工具,还要实现让大模型能查询天气情况,最后让大模型自己写代码来查询天气情况。
59627 448
通义千问API:让大模型写代码和跑代码
|
2月前
|
搜索推荐 物联网 数据安全/隐私保护
智能家电设备连接语音助手集成
智能家电设备连接语音助手集成
55 1
|
2月前
|
算法 Python
深入理解XGBoost:集成学习与堆叠模型
深入理解XGBoost:集成学习与堆叠模型
92 1
|
3月前
|
机器学习/深度学习 PyTorch TensorFlow
iOS设备功能和框架: 什么是 Core ML?如何在应用中集成机器学习模型?
iOS设备功能和框架: 什么是 Core ML?如何在应用中集成机器学习模型?
27 0

热门文章

最新文章