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搜尋結果
語音辨識 （speech recognition）技術，也被稱為 自動語音辨識 （英語： Automatic Speech Recognition, ASR ）、 電腦語音識別 （英語： Computer Speech Recognition ）或是 語音轉文字識別（ 英語： Speech To Text, STT） ，其目標是以電腦自動將人類的語音內容轉換為相應的文字。 與 說話人辨識 （英語：Speaker recognition） 及 說話人確認 不同，後者嘗試辨識或確認發出語音的說話人而非其中所包含的詞彙內容。 語音辨識技術的應用包括語音撥號、語音導航、室內裝置控制、 語音文件檢索 、簡單的聽寫資料錄入等。
序言. 語音辨識. 语音识别 （speech recognition）技术，也被称为 自动语音识别 （英語： Automatic Speech Recognition, ASR ）、 電腦語音識別 （英語： Computer Speech Recognition ）或是 語音轉文本識別（ 英語： Speech To Text, STT） ，其目标是以電腦自動将人类的语音内容转换为相應的文字。 与 说话人识别 （英语：Speaker recognition） 及 说话人确认 不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。 语音识别技术的应用包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、 语音文档检索 、简单的听写数据录入等。
語音識別 （speech recognition）技術，也被稱為 自動語音識別 （英語： Automatic Speech Recognition, ASR ）、 電腦語音識別 （英語： Computer Speech Recognition ）或是 語音轉文本識別（ 英語： Speech To Text, STT） ，其目標是以電腦自動將人類的語音內容轉換為相應的文字。 與 說話人識別 （英語：Speaker recognition） 及 說話人確認 不同，後者嘗試識別或確認發出語音的說話人而非其中所包含的詞彙內容。 語音識別技術的應用包括語音撥號、語音導航、室內設備控制、 語音文檔檢索 、簡單的聽寫數據錄入等。
语音识别 （speech recognition）技术，也被称为 自动语音识别 （英語： Automatic Speech Recognition, ASR ）、 電腦語音識別 （英語： Computer Speech Recognition ）或是 語音轉文本識別（ 英語： Speech To Text, STT） ，其目标是以電腦自動将人类的语音内容转换为相應的文字。 与 说话人识别 （英语：Speaker recognition） 及 说话人确认 不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。 语音识别技术的应用包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、 语音文档检索 、简单的听写数据录入等。
Otter.ai 是一間總部設於 加利福尼亞州洛思阿圖斯 的科技公司，利用 人工智慧 及 機器學習 研發 語音轉文字 轉錄 （英語：Transcription (software)） 及翻譯程式。 其產品Otter為實時演講者提供字幕，並就演講內容生成書面抄本。 [1] 歷史 [ 編輯] Otter.ai舊稱「AISense」，由兩名擁有多年人工智慧相關工作經驗的電腦科學工程師 梁松 及Yun Fu於2016年創立。 [2] [3] 創辦該公司的想法來自梁松很難記住自己過往曾參與的眾多會議上所說的話，以及與人分享會議內容時所遇到的挑戰。 [4] 後來，梁松成為公司的執行長，而Yun Fu則擔任工程副總裁。
工具. 維基百科，自由的百科全書. 深度學習 語音合成 用 深度神經網絡 （DNN）從文本（TTS）或頻譜（聲碼器）生成人工語音。 DNN使用大量錄製語音進行訓練，若是TTS系統，則要使用相關標籤和/或輸入文本。 有些基於DNN的語音合成器已經接近人聲的自然度。 表述 [ 編輯] 給定輸入文本或語言單位序列 ，目標語音 可如下求得. 其中 是模型參數。 一般來說輸入文本會先傳給聲學特徵生成器，聲學特徵再傳給神經聲碼器。 對前者， 損失函數 通常是L1或L2損失，它們施加了約束條件：輸出必須遵循高斯分布或拉普拉斯分布。 在實際應用中，由於人聲頻率約在300到4000 Hz之間，因此損失函數會對這一範圍有更多懲罰： 其中 是人聲頻段的損耗， 是0.5附近的純量。
語音辨識 （speech recognition）技術，也被稱為 自動語音辨識 （英語： Automatic Speech Recognition, ASR ）、 電腦語音識別 （英語： Computer Speech Recognition ）或是 語音轉文字識別（ 英語： Speech To Text, STT） ，其目標是以電腦自動將人類的語音內容轉換為相應的文字。 與 說話人辨識 （英語：Speaker recognition） 及 說話人確認 不同，後者嘗試辨識或確認發出語音的說話人而非其中所包含的詞彙內容。 語音辨識技術的應用包括語音撥號、語音導航、室內裝置控制、 語音文件檢索 、簡單的聽寫數據錄入等。
