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语音识别遇到的困难 - 浅谈语音识别技术的发展趋势与应用前景

四、语音识别遇到的困难目前，语音识别研究工作进展缓慢，困难具体表现在：（一）语音识别系统对环境敏感，采集到的语音训练系统只能应用于与之对应的环境，而且当用户输入错误时不能正确响应，应用起来相对困难；（二）必须采取新的新号处理方法来处理人在高噪声环境下的发音变化的问题；（三）语言模型、语法及词法模型在中、大词汇量连续语音识别中无法正确、合理的运用，需要有效地利用语言学、心理学及生理学等方面的研究成果...

语音识别存在的问题_语音识别实际问题：（六）说话人自适应

6.1 什么是说话人自适应故事发生在2018年10月，一位印度学者来实验室访问，做了一场关于“如何检测假冒说话人”的报告。这位仁兄讲得神采飞扬，底下的学生们却面面相觑，一头雾水。原因倒不是讲座的内容有多么高深，而是这位的英语实在太有特色了，标准高清孟买腔，且娴熟轻快，对我们这种习惯了English或是Chinglish的听众来说，实在是反应不过来。人尚如此，遑论机器。研究者很早就知道...

语音识别技术应用仍存在着一些技术瓶颈，主要体现在哪几个方面？

从某种意义上来说，语音智能识别技术的最终目的就是为了让计算机能够听懂人类语言，从而执行人的某项操作。该技术作为现阶段人工智能研究的一个主要方向与人机语音交互实现的一个关键技术，一直以来都备受各国人工智能研究领域的重点关注。而且，各种基于语音智能识别技术的产品也日渐被开发出来，并应用于各个领域，并表现出极大的应用优势，如语音通信系统、声控电话交换等。 　　如今，虽然伴随各种人工智能电子产品的日渐研发...

语音识别遇到的一些问题总结

语音识别遇到的一些问题总结1，问题一（recognition connection failed: [WinError 10060] ）代码解决方案 1，问题一（recognition connection failed: [WinError 10060] ） recognition connection failed: [WinError 10060] 由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应，连接尝试失败。 代码 import speech_recognition as sr r = sr

语音识别的难点

尽管语音识别的研究已有半个世纪了, 但现有的语音识别系统仍存在许多困难, 还远远达不到实用化的要求, 主要表现在: (1)鲁棒性:目前的语音识别系统对环境条件的依赖性强, 要求保持测试条件和训练条件一致, 否则系统性能会严重下降。 (2)噪声问题：:现有的语音识别系统大多只能工作在安静的环境下, 一旦在噪声环境下工作, 讲话人产生情绪或心理上的变化, 导致发音失真、发音速度和音调改变, 即产生...

基于java SDK语音识别技术概述与调研

语音识别技术概述与调研 语音识别已经成为人工智能应用的一个重点，通过语音控制设备简单方便，在各个领域兴起了研究应用的热潮。数据、算法及芯片是语音识别技术的3个关键，大量优质的数据、精准快速的算法和高性能语音识别芯片是提升语音识别的核心。语音是人工智能产品的主要入口，乃兵家必争之地也。相关算法研究日新月异，CNN RNN CLRNN HMM LACE等模型都尤其优势，将多种算法综合运用修改更佳。 一...

语音识别面临挑战浅谈

        语音交流是人与人之间进行交流互动的最便捷、最准确和最自然的途径之一。基于语音的人机交互技术研究涵盖了广泛的研究领域，包括语言语言韵律学、语音产生于感知、音频信号处理、语音合成、语音识别、自然语言理解、机器翻译等等。其中，语音合成、语音识别和自然语言理解在人机交互语音技术中处于非常核心的关键技术。在这三者中，AI语音智能就是把人的语音转换成相应的文本、命令以便计算机进行理解、产生相应...

讯飞语音的使用及常遇到的问题

讯飞语音是科大讯飞推出的以语音交互技术为核心的人工智能开放平台，为开发者免费提供语音识别、语音合成等语音技术SDK，人脸识别、声纹识别等。   最常遇到问题：      一、错误码21001，没有安装语音组件(在最下方有全部的错误码和解决方案)      解决方案：      1、有没有使用SpeechUtility.createUtility()设置appid。      2、有没

简析语音识别技术的工作原理

（文章来源：钛媒体APP）语音识别技术是让机器通过识别把语音信号转变为文本，进而通过理解转变为指令的技术。目的就是给机器赋予人的听觉特性，听懂人说什么，并作出相应的行为。语音识别系统通常由声学识别模型和语言理解模型两部分组成，分别对应语音到音节和音节到字的计算。一个连续语音识别系统（如下图）大致包含了四个主要部分：特征提取、声学模型、语言模型和解码器等。（1）语音输入的预处理模块，对输入的原始语音...

详解卷积神经网络（CNN）在语音识别中的应用

欢迎大家前往腾讯云社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~作者：侯艺馨前言总结目前语音识别的发展现状，dnn、rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向。2012年，微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN（Feed Forward Deep Neural Network）引入到声学模型建模中，将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率，引领了DNN...

5分钟弄懂语音识别技术原理

文/张俊博知乎链接：https://www.zhihu.com/question/20398418/answer/18080841简要给大家介绍一下语音怎么变文字的吧。希望这个介绍能让所有同学看懂。首先，我们知道声音实际上是一种波。常见的mp3、wmv等格式都是压缩格式，必须转成非压缩的纯波形文件来处理，比如Windows PCM文件，也就是俗称的wav文件。wav文件里存储的除了一个文件头以外，...

语音识别遇到的问题

昨天去网上下个个语音识别的Demo，自己参考了做，遇到java.lang.NoClassDefFoundError: com/iflytek/msc/MSC今天到www.xfyun.cn 科大讯飞的开放平台又重新下载了SDK，才解决的~~

《模式识别原理及工程应用》一1.4　模式识别系统的应用举例

1.4　模式识别系统的应用举例 从20世纪末到21世纪初，随着模式识别理论和技术自身的发展及计算机数据处理能力的飞速提高，模式识别技术的应用已经开始进入各行各业。这里，我们列举几个典型的例子来说明模式识别系统的一般构成，同时从这些例子也可以看出模式识别技术广阔的应用前景。 1.4.1　指纹识别 人的指纹具备唯一性、终身不变性、易获取和难以复制等特点，这使...

论语音识别三大关键技术

论语音识别三大关键技术 李万鸿 语音识别已经成为人工智能应用的一个重点，通过语音控制设备简单方便，在各个领域兴起了研究应用的热潮。数据、算法及芯片是语音识别技术的3个关键，大量优质的数据、精准快速的算法和高性能语音识别芯片是提升语音识别的核心。语音是人工智能产品的主要入口，乃兵家必争之地也。相关算法...

语音识别-语音技术-自然语言处理

语音识别参考：《中文信息处理发展报告2016》什么是语音识别？语音识别(Automatic Speech Recognition,ASR)：利用计算机实现从语音到文字自动转换的任务。语音识别的技术有哪些？语音识别技术 = 早期基于信号处理和模式识别 + 机器学习 + 深度学习 + 数值分析+ 高性能计算 + 自然语言处理语音识别技术的发展可以说是有一定的历史背景，上世纪80年代，语音识别研究的重点...

远场语音识别的技术难点分析

前言：这篇文章是根据在知乎上大神的回答改编的，原文链接：https://www.zhihu.com/question/48537863?from=profile_question_card 起因：这几天在speech communication上下载了几篇17年的paper，发现了远场语音识别这个以前没有研究过的方向，比较感兴趣，因此就作个笔记，以后有时间可以回过头来看看。 远场（fa

Kaldi 中文语音识别需要考虑的问题

转自：点击打开链接 原文作者：英语流利说团队 李飞腾 Kaldi语音识别 1.声学建模单元的选择 1.1对声学建模单元加入位置信息 2.输入特征3.区分性技术4.多音字如何处理？5.Noise Robust ASR6.Deep Learning[DNN/CNN替换GMM]7.在手机等资源受限设备 author:Feiteng Email:

语音识别技术的发展及难点分析

语音识别技术的发展与机器进行语音交流，让它听明白你在说什么。语音识别技术将人类这一曾经的梦想变成了现实。语音识别就好比“机器的听觉系统”，该技术让机器通过识别和理解，把语音信号转变为相应的文本或命令。在1952年的贝尔研究所，Davis等人研制了世界上第一个能识别10个英文数字发音的实验系统。1960年英国的Denes等人研制了第一个计算机语音识别系统。大规模的语音识别研究始于上世纪70年代以后，...

智慧园区3D可视化解决方案PPT(24页).pptx

在智慧园区建设的浪潮中，一个集高效、安全、便捷于一体的综合解决方案正逐步成为现代园区管理的标配。这一方案旨在解决传统园区面临的智能化水平低、信息孤岛、管理手段落后等痛点，通过信息化平台与智能硬件的深度融合，为园区带来前所未有的变革。 首先，智慧园区综合解决方案以提升园区整体智能化水平为核心，打破了信息孤岛现象。通过构建统一的智能运营中心（IOC），采用1+N模式，即一个智能运营中心集成多个应用系统，实现了园区内各系统的互联互通与数据共享。IOC运营中心如同园区的“智慧大脑”，利用大数据可视化技术，将园区安防、机电设备运行、车辆通行、人员流动、能源能耗等关键信息实时呈现在拼接巨屏上，管理者可直观掌握园区运行状态，实现科学决策。这种“万物互联”的能力不仅消除了系统间的壁垒，还大幅提升了管理效率，让园区管理更加精细化、智能化。 更令人兴奋的是，该方案融入了诸多前沿科技，让智慧园区充满了未来感。例如，利用AI视频分析技术，智慧园区实现了对人脸、车辆、行为的智能识别与追踪，不仅极大提升了安防水平，还能为园区提供精准的人流分析、车辆管理等增值服务。同时，无人机巡查、巡逻机器人等智能设备的加入，让园区安全无死角，管理更轻松。特别是巡逻机器人，不仅能进行360度地面全天候巡检，还能自主绕障、充电，甚至具备火灾预警、空气质量检测等环境感知能力，成为了园区管理的得力助手。此外，通过构建高精度数字孪生系统，将园区现实场景与数字世界完美融合，管理者可借助VR/AR技术进行远程巡检、设备维护等操作，仿佛置身于一个虚拟与现实交织的智慧世界。 最值得关注的是，智慧园区综合解决方案还带来了显著的经济与社会效益。通过优化园区管理流程，实现降本增效。例如，智能库存管理、及时响应采购需求等举措，大幅减少了库存积压与浪费；而设备自动化与远程监控则降低了维修与人力成本。同时，借助大数据分析技术，园区可精准把握产业趋势，优化招商策略，提高入驻企业满意度与营收水平。此外，智慧园区的低碳节能设计，通过能源分析与精细化管理，实现了能耗的显著降低，为园区可持续发展奠定了坚实基础。总之，这一综合解决方案不仅让园区管理变得更加智慧、高效，更为入驻企业与员工带来了更加舒适、便捷的工作与生活环境，是未来园区建设的必然趋势。

labelme标注的json转mask掩码图，用于分割数据集 批量转化，生成cityscapes格式的数据集

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