人工智能在语音识别上的应用--息息

发布时间:2018-10-16 作者:jason

最近小编,在谷歌的人工智能开源框架TensorFlow ,在网站上边,看到了相关国内外大企业在通过这个人工智的框架在搞一些开发,除了图像识别还有应用比较多人工智能应用就是语音识别,国内企业360、出门问问、云知声、英语流利说、网易等企业在使用这个框架研发产品,打造自己的人工智能生态。尤其是云知声,成立于2012年,届时最火的就是人工智能语音助手,然后云知声就顺势,使用了该框架,研发了相关的语音识别好语义分析的应用。

在人工智能语音识别中,跟之前讲到的图像识别是一样的,需要人工智能的相关算法进行整合使用。这个算法实现的根基就是需要优质的语料(大数据),这里我们了解的语音识别,可以是多层面的,要么是通过人工智能语音识别技术将语音信息识别成文字,要么把音频信息识别识别成既定的场景和应用。前边这种呢,需要实现的是在基础上实现识别语音转文字,在中国境内可以理解为,普通话语音转文字,复杂一点就是多语言、多方言、多语言混用的识别,这个就是需要人工智能的大数据算法的标注学习应用了。

 在音频识别这块的应用其实很音频转文字的应用是一样丰富多样的,这个可以肯定的是什么呢?这个音频识别是特定场景下的训练与应用,不会牵扯到语音文字识别。这种功能需求属于少部分场景下的,应用,比如说机器设备的异响这种声音就可以作为一个报警的信号,还有就是 这些场景不一定通用性,面对不同客户,不同场景的个性化需求这个地方就需要一个个性化的定制平台来实现,从人工智能传统意义上来讲这种应用也是技术的应用,只是场景设定不同可以实现通用场景下的音频识别技能。百度最近推出的图像、声音模型定制平台EasyDL 就是这样的,你只要给相关的学习参数就能按照你的需求进行训练定制一个识别模型,不论是人声音,还是猫的声音还是其他任何声音都是可以按照客户定制需求进行定制的,这个就是人工智能在语音识别上的应用。

 通过以上介绍我们大致对语音识别的技术原理有了大致了解,在目前人工智能的产品和企业需求中,这部分的能力技能会逐步体现出来,人工智能所涵盖的领域、场景、和使用深度越深入,这方面的潜质会开发的无穷大以及在算法上的更新也是同步进行的,让我们一起期待吧。        

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