google 语音识别 VS 百度语音识别

简介: [谷歌 语音识别]丧心病狂的识别能力,了不起形容 [bi* d* 语音]自动纠正能力,断句,丢句,丢字,翻译错误更多,复杂解析不出(绕口令,语速长或快很多识别不了或不准)

google

[优点]

  • ).很牛逼,实时解析这么精准,了不起
  • ).有歧义的语句,复杂的语句,自动纠正能力很强,哪怕发音差(普通话差)也能识别
  • ).语音识别能力:丧心病狂
  • ).完全免费的: speechTexter

[缺点]

  • ).不能自动断句,查了官网说明,只支持英文,不支持中文(不能自动加标点符号)

百度

[优点]

  • ).非常不错,翻译的很好
  • ).免费版本,(收费版本,更精准)

[缺点]

  • ).QPS (每秒钟的并发 10)
  • ).复杂语句,自动纠正,还是做的还不够好
  • ).免费版的QPS太低,断句,丢字的现象

丧心病狂的谷歌语音识别能力


语音技术(google VS 百度)

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
|
API 语音技术 Python
Python 技术篇-百度语音识别API接口调用演示
Python 技术篇-百度语音识别API接口调用演示
384 0
Python 技术篇-百度语音识别API接口调用演示
|
4月前
|
存储 人工智能 JavaScript
u1s1,查问题已经从百度到Google,再从Google到gpt了
u1s1,查问题已经从百度到Google,再从Google到gpt了
CSDN博客自定义栏目——Google、百度、必应站内搜索框
CSDN博客自定义栏目——Google、百度、必应站内搜索框
76 0
|
JSON 程序员 API
Android 百度语音识别(详细步骤+源码)
Android 百度语音识别(详细步骤+源码)
637 1
Android 百度语音识别(详细步骤+源码)
|
人工智能 自然语言处理 机器人
人工智能-调百度AI语音识别接口教程
功能介绍 技术领先识别准确
|
人工智能 机器人 API
百度AI攻略:语音识别
1.功能描述: 将60秒内的语音快速识别为文字,适用于手机语音输入、语音搜索、人机对话等语音交互场景
|
人工智能 Dart Java
Flutter集成百度语音识别(Android端)实战
Flutter集成百度语音识别(Android端)实战
1053 0
Flutter集成百度语音识别(Android端)实战
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
百度语音识别新算法准确率提升超30%,鸿鹄芯片彰显AI落地新打法
今年 7 月,在开发者大会上,百度公布了其在 AI 技术上的进展。而短短四个月后,在昨日的百度语音能力引擎论坛上,百度在语音领域再次公开了最新的算法成果。同样引人关注的还有百度鸿鹄芯片的最新进展。
356 0
百度语音识别新算法准确率提升超30%,鸿鹄芯片彰显AI落地新打法
|
机器学习/深度学习 人工智能 文字识别
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
1 月 16 日,百度输入法举办了「AI·新输入全感官输入 2.0」发布会,正式对外发布百度输入法 AI 探索版,这是一款默认输入方式为全语音输入、并以注意力机制为语音核心的新产品。新语音模型结合了 CTC 和 Attention,为每日数亿条语音识别调用提供硬核支持,本文将带你一观新模型是如何劝君「动口不动手」。
340 0
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
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
百度语音识别技术负责人李先刚:如何利用Deep CNN大幅提升识别准确率?
近日,百度将 Deep CNN 应用于语音识别研究,使用了 VGGNet ,以及包含 Residual 连接的深层 CNN 等结构,并将 LSTM 和 CTC 的端对端语音识别技术相结合,使得识别错误率相对下降了 10% (原错误率的 90%)以上。
355 0
百度语音识别技术负责人李先刚:如何利用Deep CNN大幅提升识别准确率?