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它旨在通过分析语音信号中的特征,识别出说话人的情绪状态,如高兴、悲伤、愤怒、恐惧等。随着人工智能技术的不断发展,语音情绪识别在人机交互、心理健康监测、客户服务等领域具有广泛的应用前景。
其中,对输入特征的再表示是作为一个辅助任务,来帮助语音的情绪识别。IEMOCAP数据的实验证明了辅助学习能有效提升情绪分类的效果。同时,作者认为所提出的学习方式可用于端到端的语音情绪识别,只要所用的模型是基于语音帧作为输入。
此外,我们发布了一些基于lsed的预训练模型,不仅可以促进语音情绪识别的发展,还可以转移到数据极难收集的相关下游任务,如心理健康分析。最后,我们的实验证明了大规模数据集的必要性和预训练模型的有效性。地址:https://arxiv.org/abs/2102.01754
其中,对输入特征的再表示是作为一个辅助任务,来帮助语音的情绪识别。IEMOCAP数据的实验证明了辅助学习能有效提升情绪分类的效果。同时,作者认为所提出的学习方式可用于端到端的语音情绪识别,只要所用的模型是基于语音帧作为输入。
实时语音识别 支持“华北-北京一”、“华北-北京四”、“华东-上海一”区域。 音频采样率8KHz或者16KHz,采样位数8bit或者16bit。 支持中文普通话、方言的语音识别,其中方言包括:四川话、粤语和上海话。
流式一句话、实时语音识别连续模式、实时语音识别单句模式 // 选择1 流式一句话连接 // rasrClient.shortStreamConnect(request); // 选择2,实时语音识别单句模式 // rasrClient.sentenceStreamConnect
调用实时语音识别 初始化Client 初始化RasrClient详见表 RasrClient初始化参数。
启动实时语音识别 您可以根据自己的业务逻辑进行优化、修改rasr.xml前端界面和RasrCsActivity.class代码,执行RasrCsActivity.class代码效果如下。
DNN应用到语音识别领域后取得了非常明显的效果,DNN技术的成功,鼓舞着业内人员不断将新的深度学习工具应用到语音识别上,从CNN到RNN再到RNN与CTC的结合等等,伴随着这个过程,语音识别的性能也在持续提升,未来我们可以期望将可以和机器进行无障碍的对话。
语音识别技术,也称为自动语音识别(Automatic Speech Recognition, ASR),可以基于机器识别和理解,将语音信号转变为文本或命令。语音识别支持的输入文件格式有 wav 或 pcm。语音识别当前仅支持对普通话的识别。语音识别输入时长不能超过 20s。
离线的语音识别和在线的语音识别是有所差距的: l 离线语音识别:固定词条,不需要连接网络,但是识别率稍低 l 在线语音识别:词条不固定,需要连接网络,识别率较高,但是效果会受网络影响, 价格相对较高 产生差距的原因有两点: ① 语音识别比较重要的一个因素是:语音库,它作为识别过程中对比的数据
音乐相关任务通常包含低级分析(起始和偏移检测,基频估计),节奏分析(节拍跟踪,仪表识别,下拍跟踪,速度估计),谐波分析(键检测,旋律提取,和弦估计), 高级分析(乐器检测,乐器分离,转录,结构分割,艺术家识别,类型分类,情绪分类)和高级比较(封面歌曲识别,音乐相似性估计,分数对齐)
sdk经过智能处理后输出识别结果,log显示如下 识别到语音命令词“向前走”、“向左转”、“向右转”、“向后退”,并且输出DOA的角度信息,如recv hrsc sdk doa data
如果你只做单个音素识别,(语音很短,内容只是音素),那么只用声学模型就可以做到,不用语言模型。做法就是在每个音素的声学模型上使用解码器做解码(简单的Viterbi算法即可)。 但是,通常是要识别一个比较长的语音,这段语音中包含了很多词。
digitNorm 否 String 表示是否将语音中的数字识别为阿拉伯数字,取值为yes 、 no,默认为yes。
基于websocket接口对输入的音频流进行识别,实时返回识别结果。
基于websocket接口对输入的音频流进行识别,实时返回识别结果。
语音识别技术可以将语音转换为计算机可读的输入, 让计算机明白我们要表达什么, 实现真正的人机交互. 希望通过本专栏的学习, 大家能够对语音识别这一领域有一个基本的了解.
前言 语音助手已经成为现代生活中不可或缺的一部分。人们可以通过语音助手进行各种操作,如查询天气、播放音乐、发送短信等。语音助手的核心技术是语音识别。本文将详细介绍语音识别的语音助手。 语音识别的基本原理 语音识别是将语音信号转换为文本的技术。
前言 随着智能手机、智能音箱等智能设备的普及,语音搜索已经成为了一种趋势。语音搜索不仅方便快捷,而且可以实现双手的解放。语音搜索的实现离不开语音识别技术,本文将详细介绍语音识别的语音搜索。 语音识别的基本原理 语音识别是将语音信号转换为文本的技术。