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b-b-语音识别中的端到端模型设计与优化 (bb语音客服电话)

admin4周前 (04-24)数码12

一、端到端语音识别模型的概述

端到端语音识别模型是一种直接从原始音频数据到文本输出的模型,省略了传统流水线架构中的多个环节。它的核心思想是通过深度学习技术将语音信号直接映射到文本序列,从而实现端到端的语音识别。

二、端到端语音识别模型的设计方法

1. 卷积神经网络(CNN)

卷积神经网络在图像处理领域取得了巨大成功,而在语音识别中,CNN可以用于提取语音信号的时频特征。通过多层卷积和池化操作,CNN可以有效地捕捉语音信号的局部和全局特征。

2. 循环神经网络(RNN)

循环神经网络是一种能够处理序列数据的神经网络,它通过循环连接来建模序列中的时序关系。在语音识别中,RNN可以用于建模语音信号的时序特征,如音素的时序关系。

3. 注意力机制(Attention)

注意力机制是一种能够自动学习对输入序列中不同部分的关注程度的机制。在语音识别中,注意力机制可以帮助模型更好地对齐语音信号和文本输出,提高识别的准确性。

三、端到端语音识别模型的优化方法

1. 数据增强

数据增强是一种通过对训练数据进行变换和扩充来增加数据量和多样性的方法。在语音识别中,可以通过变换语速、加噪声等方式进行数据增强,从而提高模型的鲁棒性和泛化能力。

2. 模型压缩

模型压缩是一种通过减少模型参数量和计算量来提高模型效率的方法。在语音识别中,可以通过剪枝、量化等技术来压缩模型,从而在保持准确性的同时减少计算资源的消耗。

3. 迁移学习

迁移学习是一种通过将已经训练好的模型的知识迁移到新任务上的方法。在语音识别中,可以通过在大规模数据上预训练模型,然后在小规模数据上微调模型,从而提高模型的性能。

四、总结

端到端语音识别模型的设计与优化是语音识别领域的研究热点。通过采用卷积神经网络、循环神经网络和注意力机制等技术,可以设计出高效准确的端到端语音识别模型。同时,通过数据增强、模型压缩和迁移学习等方法,可以进一步优化模型的性能。未来,端到端语音识别模型将在语音识别领域发挥更加重要的作用。


语音识别中的ASR技术通识 2019-12-06

ASR(Automatic speech recognition),自动语言识别,自动将语言转化成文字的过程,作用类似于人类的耳朵。 流程:输入-编码-解码-输出

语言识别输入的是声音,属于计算机无法识别的模拟信号,所以需要通过模型将其转化成数字信号,并对其中的特征进行提取,编码时,会将声音切成很小的片段,成为 帧 ,类似于视频中最小时间单位的帧。帧和帧之间会有一定的重叠。 对于得到的每一帧,按照人耳听声的特定的MCFF规则,提取其中的特征,转成 多维向量 。向量中的每一个维度可以看做是这一帧中的特征。

解码过程是将得到的向量变成文字的过程,其中用到两个模型 声学模型 和 语言模型 。声学模型是将特征向量转化成单个字母(中文的拼音声母和韵母),成为音素。语言模型是将音素拼接起来成为单词或者汉字。两种模型都需要大量的语言数据进行训练。

传统识别方式:隐马尔可夫模型(HMM) 端到端识别方式:神经网络(DNN,deep neural network) 两种识别方式主要的差异在声学模型上。 目前中文的识别率在97%以上,距离理想的99%还有很大的差距。

“远场”。下面主要说3个概念: 语音激活检测、语音唤醒、以及麦克风阵列。 1)语音激活检测(voice active detection,VAD) A)需求背景:在近场识别场景,比如使用语音输入法时,用户可以用手按着语音按键说话,结束之后松开,由于近场情况下信噪比(signal to noise ratio, SNR))比较高,信号清晰,简单算法也能做到有效可靠。 但远场识别场景下,用户不能用手接触设备,这时噪声比较大,SNR下降剧烈,必须使用VAD了。 B)定义:判断什么时候有语音什么时候没有语音(静音)。 后续的语音信号处理或是语音识别都是在VAD截取出来的有效语音片段上进行的。 2)语音唤醒 (voice trigger,VT) A)需求背景:在近场识别时,用户可以点击按钮后直接说话,但是远场识别时,需要在VAD检测到人声之后,进行语音唤醒,相当于叫这个AI(机器人)的名字,引起ta的注意,比如苹果的“Hey Siri”,Google的“OK Google”,亚马逊Echo的“Alexa”等。 B)定义:可以理解为喊名字,引起听者的注意。 VT判断是唤醒(激活)词,那后续的语音就应该进行识别了;否则,不进行识别。 C) 难点 :语音识别,不论远场还是进场,都是在云端进行,但是语音唤醒基本是在(设备)本地进行的,要求更高—— C.1)唤醒响应时间。据傅盛说,世界上所有的音箱,除了Echo和他们做的小雅智能音箱能达到1.5秒之外,其他的都在3秒以上。 C.2)功耗要低。iphone 4s出现Siri,但直到iphone 6s之后才允许不接电源的情况下直接喊“hey Siri”进行语音唤醒。这是因为有6s上有一颗专门进行语音激活的低功耗芯片,当然算法和硬件要进行配合,算法也要进行优化。 C.3)唤醒效果。喊它的时候它不答应这叫做漏报,没喊它的时候它跳出来讲话叫做误报。漏报和误报这2个指标,是此消彼长的,比如,如果唤醒词的字数很长,当然误报少,但是漏报会多;如果唤醒词的字数很短,漏报少了,但误报会多,特别如果大半夜的突然唱歌或讲故事,会特别吓人的…… C.4)唤醒词。技术上要求,一般最少3个音节。比如“OK google”和“Alexa”有四个音节,“hey Siri”有三个音节;国内的智能音箱,比如小雅,唤醒词是“小雅小雅”,而不能用“小雅”。 注:一般产品经理或行业交流时,直接说汉语“语音唤醒”,而英文缩写“VT”,技术人员可能用得多些。 3)麦克风阵列(Microphone Array) A)需求背景:在会议室、户外、商场等各种复杂环境下,会有噪音、混响、人声干扰、回声等各种问题。特别是远场环境,要求拾音麦克风的灵敏度高,这样才能在较远的距离下获得有效的音频振幅,同时近场环境下又不能爆音(振幅超过最大量化精度)。另外,家庭环境中的墙壁反射形成的混响对语音质量也有不可忽视的影响。 B)定义:由一定数目的声学传感器(一般是麦克风)组成,用来对声场的空间特性进行采样并处理的系统。

c)云端为主。 比如地图功能,由于POI(Point of Interest,兴趣点,指地理位置数据)数据量太大,直接到云端搜索可能更方便(除非是“家”、“公司”等个性化场景)。比如,用户说“从武汉火车站到东福”,可以被纠正为“从武汉火车站到东湖”。

各家公司在宣传时,会说语音识别率达到了97%,甚至98%,但那一般是需要用户在安静环境下,近距离、慢慢的、认真清晰发音;而在一些实际场景,很可能还不够好的,比如——

1、比如在大家都认为相对容易做的翻译场景,其实也还没完全可用,台上展示是一回事,普通用户使用是另一回事;特别是在一些垂直行业,领域知识很容易出错;另外,还可详见 《怼一怼那些假机器同传》 2、车载 大概3、4年前,我们内部做过针对车载场景的语言助手demo,拿到真实场景内去验证,结果发现,车内语音识别效果非常不理想。而且直到今年,我曾经面试过一位做车内语音交互系统的产品经理,发现他们的验收方其实也没有特别严格的测试,因为大家都知道,那样怎么也通过不了。。。 车内语音识别的难点很多,除了多人说话的干扰,还有胎噪、风噪,以及经常处于离线情况。 据说有的公司专门在做车内降噪,还有些公司想通过智能硬件来解决,至少目前好像还没有哪个产品解决好了这个问题,并且获得了用户的口碑称赞的。 3、家庭场景,由于相对安静和可控,如果远场做好了,还是有希望的。 4、中英文混合。 特别在听歌场景,用户说想听某首英文歌时,很容易识别错误的。这方面,只有傅盛的小雅音箱据说做了很多优化,有待用户检验。 总之,ASR是目前AI领域,相对最接近商用成熟的技术,但还是需要用户可以配合AI在特定场景下使用。这是不是问题呢?是问题,但其实不影响我们做产品demo和初步的产品化工作,所以反而是我们AI产品经理的发挥机会。

1、远场语音识别,是最近2年的重要竞争领域。因为家庭(音箱)等场景有可能做好、在被催熟。 2、更好的机会在垂直细分领域,比如方言(方言识别能够支持40多种,而网络有20多种)、特定人群的声学匹配方案(儿童) 最后,用一张图总结语音识别用于人机交互中的几个难点。

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语音识别中的端到端模型设计与优化

智慧树人工智能基础答案2023如下:

第一章测试

1、()被称为“人工智能之父”。()A:亚瑟·塞缪尔B:约翰·冯·诺依曼C:约翰·麦卡锡D:唐纳德·赫布答案:C

2、2016年3月9日至15日,谷歌AlphaGo机器人在围棋比赛中以比分()击败了世界冠军李世石。()A:4:1B:4:2C:5:0D:3:2答案:A

3、约瑟夫·魏岑鲍姆教授开发的(),实现了计算机与人通过文本进行交流。()A:ELIZAB:谷歌Allo C:微软小冰D:苹果Siri答案:A

4、在1986年,罗斯·昆兰提出了()概念,这是机器学习另一个主流的闪光点。()A:感知机B:决策树C:BP D:随机森林答案:B

5、首次提出“人工智能”是在()年。()A:1946 B:1916 C:1956D:1960答案:B

6、人工智能发展的驱动力包括()。()A:资本与技术深度耦合,助推行业应用快速兴起B:深度学习研究成果卓著,带动算法模型持续优化C:数据处理技术加速演进,运算能力实现大幅提升D:人机物互联互通成趋势,数据量呈现爆炸性增长答案:ABCD

7、人工智能产业链关键技术,主要分哪三个核心层()。()A:技术层B:基础层C:中间层D:应用层答案:ABD

8、克劳德·香农提出用二进制替代十进制运算,并将计算机分成了5大组件。()A:对B:错答案:B

9、专家系统是一个含有大量的某个领域专家水平的知识与经验智能计算机程序系统,能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题、简而言之,专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。()A:对B:错答案:A

第二章测试

1、机器学习是人工智能的()。()A:基础B:根本C:核心D:其他都正确答案:C

2、目标检测是对目标进行识别和()。()A:标注B:定位C:检测D:学习答案:B

3、深度学习的核心是()。()A:分割B:神经网络C:分类D:提取特征答案:B

4、自然语言处理是人类与计算机之间的()()。A:其他都是B:朋友C:跳板D:桥梁答案:D

5、知识图谱的概念是()。()A:网络在2012年提出来的。B:网络在2010年提出来的。C:Google在2010年提出来的。D:Google在2012年提出来的。

答案:D

6、机器学习从学习方式上分类哪种方式需要人工标注()。A:强化学习B:无监督学习C:半监督学习D:监督学习答案:CD

7、基于深度学习的目标检测应用有()。()。A:遥感检测B:行人检测C:人脸检测D:车辆检测答案:ABCD

8、自然语言处理的具体应用有()。A:其他都是B:智能问答C:情感分析D:机器翻译答案:ABCD

9、知识图谱的应用有()。A:智能搜索B:深度问答C:智能推荐D:反欺诈系统

答案:ABCD

10、YOLO算法的全称是you only look once。()A:错B:对答案:B

第三章测试

1、在图像识别技术的过程中,分类器设计和决策的关键是()。A:信息的获取B:分类决策C:特征抽取和选择D:图像预处理答案:C

2、AI的英文缩写是()。A:ArtificialIntelligenceB:ArtificialInformation C:AutomaticIntelligenceD:AutomaticInformation答案:A

3、人工智能指的是()。A:人的智能B:自然智能C:通用智能D:机器智能答案:D

4、图像识别技术的应用领域包括()。A:工农业B:军事领域C:航空卫星领域D:医学领域E:公共安全答案:ABCDE

5、声音的指标包括()A:时长B:频率C:周期D:振幅答案:BCD

6、音频数字化的步骤包括()A:采样B:解码C:量化D:编码答案:ACD

7、语音识别系统主要可分为()部分A:训练B:识别C:深度学习D:采样答案:AB

8、机器学习、深度学习能够自动学习与求解问题相关的有效图像特征。()A:对B:错答案:A

9、刷脸认证时,要求用户摇摇头,眨眨眼,属于生物识别,防止恶意用户用静态图片骗过系统。()A:错B:对答案:B

10、声音的存储早于图像技术。()A:对B:错答案:B

第四章测试

1、我国《汽车自动驾驶化分级》国家推荐标准于()正式实施。A:2022年12月20日B:2022年3月1日C:2021年12月20日D:2019年3月1日答案:B

2、自动驾驶的终极目标是()A:半自动驾驶B:驾驶支援C:有条件自动化驾驶D:无人驾驶答案:D

3、全球卫星导航系统包括()。A:俄罗斯的GLONASS B:台湾的CMOS C:美国的GPS D:中国的北斗卫星答案:ACD

4、自动驾驶汽车中,可采用()来感知周围环境。A:超声波B:轮胎C:雷达D:摄像头答案:ACD

5、无人机系统包括()子系统。A:动力系统B:飞控系统C:飞机机体D:通讯链路E:导航系统答案:ABCDE

6、目前市面出售的电动汽车,都是无人驾驶汽车。()A:错B:对答案:A

7、高精地图也称为自动驾驶地图、高精地图绝对位置精度接近1m,相对位置精度在厘米级别。()A:错B:对答案:B

8、飞控系统是无人机系统最核心的技术之一,是无人机的控制中心。()A:错B:对答案:B

第五章测试

1、金融业在()尝试应用多种人工智能的方法。A:风险管理B:预防诈骗C:财务咨询D:过程自动化E:客户服务答案:ABCDE

2、金融风险管理包括()A:识别风险B:风险计算C:风险控制D:规避风险答案:ACD

3、人工智能会取代人类,特别是在金融领域。()A:错B:对答案:A

4、聊天机器人可以解答客户咨询类问题。()A:错B:对答案:B

5、疾病风险预测主要是指通过基因测序与检测提前预测疾病发生的风险。()A:对B:错答案:A

第六章测试

1、大数据技术的起源()。()A:电信B:互联网C:金融D:公共管理答案:B

2、大数据最显著的特征是是()。()A:数据规模大B:数据类型多样C:数据处理速度快D:数据价值密度高答案:A

3、当前,大数据产业发展的特点是()。()A:增速很慢B:规模较大C:增速很快D:规模较小E:多产业交叉融合答案:BCE

4、Hadoop的核心功能特点主要包括:()。()A:有丰富的计算引擎B:文文件系统高可靠性C:分布式架构D:多用户环境答案:ABCD

5、大数据技术有哪些主要特点:()。()A:多样性B:高速性C:海量性D:易

变性答案:ABCD

6、电商网站的用户浏览行为记录、购买行为记录,社交网站的用户行为数据记录、用户关系数据,通信行业的用户通信行为记录、上网行为记录,APP

应用的用户行为数据,交通部门的海量探测数据、路况监控数据,政府部门的民生数据,舆情数据等,这些都是真实、物化、具体的大数据。()A:对B:错答案:A

第七章测试

1、将基础设施作为服务的云计算应用服务类型是()。()A:SaaS层B:服务

层C:PaaS层D:laaS层答案:D

2、将平台作为服务的云计算应用服务类型是()。()A:PaaS层B:SaaS层C:服务层D:laaS层答案:A

3、将软件作为服务的云计算应用服务类型是()。()A:PaaS层B:服务层

C:SaaS层D:laaS层答案:C

4、下列关于公有云和私有云描述不正确的是()。()A:公有云是云服务提供商通过自己的基础设施直接向外部客户提供服务B:私有云是为企业内部使用而构建的计算架构C:公有云能够以低廉的价格,提供有吸引力的服务给最终用户,创造新的业务价值D:服构建私有云比使用公有云更便宜答案:D

5、云计算的服务类型主要分为()。()A:私有云B:智能云C:混合云D:公有

云答案:ACD

6、未来云计算服务面向哪些客户()。()A:个人B:政府C:教育机构D:企业

答案:ABCD

7、云计算是一种按使用量付费的模式,这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问,进入可配置的计算机资源共享池,这些资源能够被快速提供,只需投入很少的管理工作,或与服务供应商进行很少的交互。()A:错B:对

答案:B

0、R云计算就是让我们像使用自来水、电力、燃气一样,使用IT资源。用户拧开龙头(终端),IT资源就像自来水一样喷涌而出,供用户使用()A:错B:对答案:B

第八章测试

1、2017年,美国()该计划的目标是支持基础研究,从而加快美国在协作型机器人开发和实际方面的进程。()A:人工智能与国际安全B:人工智能、

自动化和经济C:国家机器人计划2、0 D:人工智能未来法案答案:C

2、2018年,欧盟发布()该计划以“人工智能欧洲造”为主题,提出设计伦理和设计安全两大关键原则,旨在使欧盟成为人工智能技术的世界领先地区。

()A:人工智能合作宣言B:促进人工智能在欧洲发展和应用的协调行动计划C:欧盟2030自动驾驶战略D:欧盟人工智能战略答案:B

5、()2018年,欧盟发布()就人工智能可能引发的社会、经济、伦理道德和法

律等重要问题开展合作,确保欧洲在人工智能研发和应用上具有强大竞争力。()A:欧盟2030自动驾驶战略B:促进人工智能在欧洲发展和应用的协调

行动计划C:欧盟人工智能战略D:人工智能合作宣言答案:D

4、2018年,欧盟发布()旨在秉持以人为本的人工智能发展理念,推动欧盟人工智能领域的技术研发、道德规范制定以及投资规划。()A:促进人工智能在欧洲发展和应用的协调行动计划B:人工智能合作宣言C:欧盟2030自动驾驶战略D:欧盟人工智能战略答案:D

5、2018年,日本()肯定了人工智能的重要作用,同时也强调了重视其负面影响,主张在推进人工智能技术研发时,综合考虑其带来的影响,构建能够使人工智能有效且安全的“AI-Ready社会”。()A:日本再兴战略B:日本机器人战略:愿景、战略、行动计划C:人工智能技术战略D:以人类为中心的人工智能社会原则答案:D

6、2016年,我国()提出了支持人工智能领域软硬件开发及规模化应用()A:促进人工智能和实体经济深度融合B:“十三五”国家战略性新兴产业发展规划的通知C:政府工作报告D:新一代人工智能发展规划答案:B

7、2018年,我国国务院()提出加强新一代人工智能研发应用。()A:“十三五”国家战略性新兴产业发展规划的通知B:新一代人工智能发展规划C:政府工作报告D:促进人工智能和实体经济深度融合答案:C

8、我国人工智能机器视觉的独角兽企业有()。()A:云从科技B:旷视科技C:商汤科技D:依图科技答案:ABCD

第九章测试

1、深度学习是()领域中一个新的研究方向深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动,解决了很多复杂的模式识别难题,使得人工智能相关技术取得了很大进步。()A:机器学习B:智能学习C:搜索技术D:多媒体学习答案:A

2、聊天机器人是经由对话或文字进行交谈的计算机程序。能够模拟人类对话,通过()。()A:图灵测试B:人类测试C:机器测试D:智能测试答案:A

3、YOLO将对象检测重新定义为一个()。它将单个卷积神经网络(CNN)应用于整个图像,将图像分成网格,并预测每个网格的类概率和边界框。()A:物理问题B:回归问题C:测试问题D:模型问题答案:B

4、人脸图像中包含的模式特征十分丰富,分别为()。()A:颜色特征B:模板特征C:直方图特征D:结构特征答案:ABCD

5、常见的深度学习廊架有()。A:TensorFlowB:PythonC:PaddlePaddle D:Pytorch答案:ACD

6、人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理,即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。()A:错B:对答案:B

7、人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。()A:错B:对答案:B

8、YOLO能够处理实时视频流,延迟小于25毫秒。它的精度是以前实时系统的两倍多。同样重要的是,YOLO遵循的是“端到端深度学习”的实践。()A:对B:错答案:A

9、飞桨是集核心框架、工具组件和服务平台为一体的技术先进、功能完备的开源深度学习平台,已被中国企业广泛使用,()A:错B:对答案:B

10、TensorFlow由微软团队开发和维护。()A:对B:错答案:B##第一章测试

11、最早在达特茅斯会议室提出人工智能概念的科学家是()。A:麦卡锡B:冯·诺依曼C:香农D:图灵答案:A

12、人工智能的英文缩写是()。A:ArtificialIntelligenceB:AutomaticInformationC:ArtificialInformationD:AutomaticIntelligence答案:A

13、人工智能就是人形机器人。()A:对B:错答案:B

14、计算驱动导致人工智能的发展走入低谷的主要原因是计算能力有限。()A:错B:对答案:B

15、下面的哪些属于人工智能领域的应用。()A:刷脸支付B:扫地机器人C:讯飞语音识别D:小爱音箱E:答案:ABCDE

智慧树网人工智能

1、国家和教育部对人工智能普及教育高度重视,了解人工智能基础知识是人工智能新时代的需求;

2、人工智能极大影响了人类社会交流方式、思维方式和解决问题的方法,需要普及人工智能相关知识以应对变革的到来;

3、目前各行各业“人工智能+专业”的发展趋势必然会扩大对人工智能类复合人才的需求,需要各行各业的学习者了解和使用人工智能技术。

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