现在人工智能发展越来越快,语音识别也是使用越来越频繁,那么语音识别,应用在哪里呢?手机应用语音输入、机器人对话、语音内容分析、实时语音转写等等,
语音识别都可以做什么?
1。短语音识别标准
60秒内准确识别语音为文本,集成百度领先的自然语言处理技术,支持手机语音输入、语音搜索、智能语音对话等场景
2。短语音识别的快速版本
60秒以内的语音文本快速识别适用于手机语音输入、语音搜索、人机对话等语音交互场景
3。实时语音识别
实时将音频流识别为文本,返回每个句子的开始和结束时间,适用于长句语音输入、音视频字幕、会议等场景
4。远场语音识别
通过麦克风阵列前端处理算法,即使在3-5米的距离上讲话,也能准确地识别出目标扬声器
5。音频文件转录
将批量上传的音频文件识别为文本,并在12小时内返回识别结果。适用于录音质检、会议内容总结、音频内容分析等场景
6。语音自训练平台
利用业务场景语料库,自助训练语言模型,准确识别语音内容,提高业务领域识别的准确性
在原有语音识别技术的基础上,百度新增加了语音识别功能,使语音识别不再局限于60秒,并免费为开发者提供。例如,开发人员可以在会议录制、实时字幕、语音备忘等场景中使用长语音识别,使产品能够将不同的长音频转换成文字信息,或者将直播、视频、直播语音等音频转换成实时字幕,方便后期处理和内容归档,节省了录制的人力和时间成本,大大提高了转换效率,给开发者和用户更好的使用体验。
据了解,作为全球最早进入人工智能领域的公司之一,百度早在2010年就开始了智能语音及相关技术的研发,并于2014年底和2015年底分别发布了deep speech和deep speech 2,即deep speech识别系统。该系统采用“端到端”的深度学习技术,在嘈杂环境下的性能优于谷歌、微软和苹果的语音系统。同时,百度凭借深度语音识别技术入选2016年麻省理工学院十大突破技术之一。2017年初,百度推出了网络应用swiftscribe,可以将音频文件转换成文本。在30秒内,它可以转换持续1分钟的音频文件。转换效率是人工速记的1.67倍,大大提高了速记行业的转录效率,加快了语音行业的发展。
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