能力介绍——ASR语音识别/TTS合成

简介: ASR(自动语音识别)有电话机器人,VOS线路问题或要演示站AI技术支持,外呼中心搭建找博主。VX_ID:3307623172。就是将麦克风采集到的自然声音转化为文字的过程,相当于人的耳朵+大脑(一部分)。

ASR(自动语音识别)有电话机器人,VOS线路问题或要演示站AI技术支持,外呼中心搭建找博主。VX_ID:3307623172。就是将麦克风采集到的自然声音转化为文字的过程,相当于人的耳朵+大脑(一部分)。


TTS技术(语音合成)是将文字转化为声音(朗读出来),类比于人类的嘴巴。大家在Siri等各种语音助手中听到的声音,都是由TTS来生成的,并不是真人在说话。TTS的技术实现方法,主要有2种:“拼接法”和“参数法”。 1 下图是机器识别人类的语音输入后(亦即ASR)的

原理和过程:

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第一步

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建立声学模型

对于同一个单词或汉字,由于不同人的发音、语调、语速等各不相同,比如男人和女人的、大人和小孩的,为了让机器能够识别尽量多的人,声学模型建立过程需要录入大量的原始用户声音,以从中提取特征建立声学模型数据库。大数据在这一步中的重要性体现了出来,可以说谁掌握了数据、谁就成功了一半。 1 第二步

建立语音模型

和声学模型的建立过程及面临的问题类似,只是这一步针对的是文本而不是声音。语言模型可以调整声学模型所得到的不合逻辑的字词,使识别结果变得正确通顺。 1 第三步

语音识别


前面两步都是需要预先做好的,最终形成的数据库存储在设备本地或云端,而这一步是实时的语音识别过程。首先,将用户的语音输入进行编码和特征提取( 已被拆分成N份,合在一起才是一个汉字或单词),将提取到的特征拿到声学模型库(第一步中介绍的)中去查询,得到单个的单词或汉字;然后再拿到语言模型库(第二步中介绍的)中去查询,得到最匹配的单词或汉字。 1 信动联ASR应用场景

语音指令:通过语音命令控制智能设备,实现快捷便利的操作。可以集成到包括智能家居等设备中。


语音搜索:支持各种场景下的语音搜索,比如地图导航浏览器搜索等。可以集成到任何形式的手机应用中,最大限度的解放双手。 语音短信息:通过语音发送来接收短消息。在不方便打字的情况下实现便捷的短信操作,比如音频短信转文字。

智能客服:提供多场景的智能客服语音合成能力。提高解答效率,提升客户满意度,降低呼叫中心人工成本。

信动联ASR/TTS能力优势

集成多家引擎:信动联ASR接口同时集成了讯飞、阿里、百度的ASR能力引擎,同时触发处理,三者选最优,保证实时效果。

独创模型:优化能够结合模型优化工具子产品,针对特定的领域定制专属模型,最大限度的提升识别效。


识别速度保证:结合LFR解码技术,在不损失识别精度的情况下,将解码速率提高了3倍以上,保证智能交互的反应速度。

多领域覆盖:在房地产、车载、导航、金融、银行、保险、证券、运营商、物流、教育等众多领域积累了大量的词库和谐音库,结果更为准确。

相关实践学习
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。
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