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语音识别基础:(四)前端处理

模型的训练由数据驱动,有些数据是必须要准备的。为了让机器学会将语音转换为文本,首先需要给它提供大量的例子,即语音及其对应的文本,这是原始素材,也最能反映学习目的。这些数据的符号化和结构化则需要一些人类先验知识,包括语言知识和数字信号处理相关手段。

  • 2022-05-04
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语音识别实际问题:(六)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。

  • 2022-05-04
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语音识别实际问题:(七)噪声对抗与环境鲁棒性

我们常有这样的体验,本来好好的语音输入法,在办公室里基本不会有什么错误,但在大街上使用时就会感到性能明显下降;挺好的语音助手,平常屡试不爽,但在公交车上问个问题经常答非所问。这主要是因为实际应用场景中的声学环境非常复杂,这些复杂场景不可能在训练时被全部覆盖,因此形成识别场景与模型的不匹配,导致系统性能的急剧下降。

  • 2022-05-04
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语音识别实际问题:(八)小语种语音识别

世界上存在近7000种语言 [1],其中绝大部分是小语种,使用人数超过1亿人的也就10余种(见图 8.1)。在我国,汉语的使用人口最多,占总人口的90%以上,余下的70多种语言绝大部分是小语种,使用人数少,语音和语言资源有限。一般认为小语种是除联合国六种通用语言(汉语,英语,法语,俄语,西班牙语和阿拉伯语)以外的所有语言。本章将讨论小语种识别的若干关键技术。

  • 2022-05-04
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语音识别实际问题:(九)关键词识别与嵌入式应用

从一个小视频说起:受过良好“教育”的狗狗端坐在一份美食面前心潮澎湃着,当主人说出“三”这个数字时,它便可以大快朵颐了。于是主人开始“调戏”它,“一”、“二”、“三——十一”(都已经要低下头冲向食物了,结果主人只是拖长了音,于是晃了晃身子又回到原位)、“三——十三”(主人又拖长了音,箭在弦上,差点发射)...“三”(反应了一瞬间,后面没有声音了,终于可以开动了)。

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前沿课题:(十)说话人识别

“闻其声而知其人”,人们通过听觉系统来感知辨别声音中的话者身份,古已有 之。而对机器而言,这种能力被称为说话人识别 (Speaker Recognition) ,又称声纹识别(Voiceprint Recognition) 。 与前文所述的语音识别不同,说话人识别并不考虑语音信号中的字词大意,它更关注于说话人信息,强调个性;而语音识别则更关注于语音信号中的言语内容,并不考虑说话人是谁,强调共性。通常将语音信号中所蕴含的、能表征说话人个性信息的语音特征称为声纹 (Voiceprint) 。声纹是一种行为特征,由于每个人在讲话时所使用的生理器官 (如舌头、口腔、鼻腔、声带、肺等)在尺寸和形态等方面均有所不同,再考虑到年龄、性格、语言习惯等因素上的差异,可以说每个说话人的声纹都是独一无二的 [1, 2]。说话人识别技术就是根据声纹的个体唯一性,自动识别话者身份的技术,属于生物特征识别技术的一种。

  • 2022-05-04
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前沿课题:(十二)情绪识别

随着人工智能技术的发展,计算机已经成为人类的亲密伙伴。它可以帮助我们检索知识、规划城市、预测金融走势、保障生产安全,甚至陪我们下棋、打电子游戏。对于如此亲密的“生活伴侣”,我们自然希望计算机能知情识趣,而不是冷冰冰的机器。为了让计算机拥有感情,研究者从图象、文字、语音等各个方面展开了大量研究,到目前为止,至少在感知层次,机器已经能分清好赖话,看懂好赖脸了。本章我们主要从语音角度讨论情感识别的问题,即语音情绪识别(Spoken Emotion Recognition, SER)。

  • 2022-05-04
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前沿课题:(十一)语种识别

全世界共有近7000种语言 [1],再加上众多的地方方言和口音,人类语言是个复杂的大家庭。语言学家和语音学家花费了很大力气对这些语言进行分门别类,并研究不同语言之间的差异和关联。人工智能研究者更关注如何对一句话中所用的语言做出自动判断,即语种识别任务(Spoken Language Recognition) [2]。语种识别有很多应用场景,一个典型的例子是在客服中心系统中,我们希望机器能自动判断出客户所用的语言,以便接通懂这门语言的人工服务员,或调用相应语言的语音识别引擎进行处理。另一个场景是在语音翻译系统中,语种识别可帮助我们选择合适的语音识别引擎和机器翻译引擎,避免人工选择的麻烦。其它场景包括虚拟会议、音频资料检索、智能对话系统等。

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