SoundHound的Speech-to-Meaning®技術
投資理財內容聲明
- 文內如有投資理財相關經驗、知識、資訊等內容，皆為創作者個人分享行為。
- 有價證券、指數與衍生性商品之數據資料，僅供輔助說明之用，不代表創作者投資決策之推介及建議。
- 閱讀同時，請審慎思考自身條件及自我決策，並應有為決策負責之事前認知。
- 方格子希望您能從這些分享內容汲取投資養份，養成獨立思考的能力、判斷、行動，成就最適合您的投資理財模式。
SoundHound的Speech-to-Meaning®技術確實與傳統的語音識別方法有所不同:
- 傳統方法通常採用兩步驟過程:
- 首先將語音轉換為文本(自動語音識別, ASR)然後將文本輸入自然語言理解(NLU)模型來解析含義
- SoundHound的Speech-to-Meaning®技術:
- 將這兩個步驟合併為一個同步過程在用戶說話的同時就開始處理語音並理解其含義無需先將語音完全轉換為文本
- 這種方法的優勢:
- 更快速:無需等待完整語音轉文本就可開始理解更準確:通過同時分析語音和含義,可以更好地解決歧義
- 工作原理類比:
- 更接近人腦處理語音的方式在對話中,人腦不會先將聽到的轉為文字,而是直接理解含義
所以,SoundHound的技術確實不需要先將語音完全轉換為文本,而是直接從語音信號中提取含義,這是它與傳統語音識別技術的主要區別。
傳統語音識別系統主要包括以下幾個關鍵組件:
聲學模型 (Acoustic Model)
聲學模型負責分析語音信號的聲學特徵,識別出語音中的音素或其他語音單元。它通常使用隱馬爾可夫模型(HMM)或高斯混合模型(GMM)來建模語音的聲學模式。
語言模型 (Language Model)
語言模型用於預測詞序列的概率,幫助系統選擇最可能的詞序列。它通常使用n-gram等統計方法來建模語言的結構。
發音詞典 (Lexicon Model)
發音詞典定義了單詞的音素發音方式,為每個詞提供標準發音。這通常需要語言學專家為每種語言手工製作自定義音素集。
解碼器 (Decoder)
解碼器整合聲學模型、語言模型和發音詞典的輸出,生成最終的識別結果。它通常使用維特比算法等方法來尋找最佳路徑。
特徵提取 (Feature Extraction)
特徵提取將原始音頻信號轉換為更具代表性的特徵向量,如梅爾頻率倒譜係數(MFCC)。這種傳統方法需要獨立訓練多個模型,並且嚴重依賴專家製作的發音詞典,這使得它在擴展到新語言時面臨挑戰。儘管如此,由於其成熟性和可解釋性,這種方法仍被許多系統採用。
1會員
239內容數
留言0
查看全部
你可能也想看
Google News 追蹤
還記得我們之前介紹過「【Google Colab Python系列】 初探Whisper: 來一段Youtube影片進行語音辨識吧！」這套語音辨識引擎， 那為什麼我們又要教這一套? 因為我們也可以將whisper的模型轉換成onnx的格式， 輕鬆移植到各種平台， 且效能更佳。
語音辨識的熱門組件之
本文主要使用SpeechRecognition來做一個簡單的語音辨識，使用pyqt5介面呈現。
按下Start Recording，開始錄音，並顯示請開始說話。然後按鈕名改名Stop
在按下Stop Recording，稍等片刻後就會呈現出辨識結果
程式範例
import sys
i
在 AI 應用中，圖像、語音、文字三種可以說是主要應用，其中我一直以來都是專注於圖像上的研究，對於另兩種僅止於淺嚐，接下來就往音訊上研究看看，先從入門級的Text-To-Speech (TTL) 入場並一個個嘗試其他類型的應用，那麼，就讓我們開始吧。
「人工智障計畫」也執行了好一段時間了，關於這個專案中文字轉語音的方案，在之前的筆記中也有稍微提到，為了達成能自訂聲線，並且能完全離線運作兩個條件，我已經做過了不少嘗試。
免費文字轉語音（Free text to speech）免費的線上語音合成工具，使用微軟 AI 語音庫生成仿真人語音，支援 129 種語言，提供三百多種聲音，輸入文本即可線上聆聽和下載 MP3 檔案。
語言模型與文字表示以不同的方式來分析自然語言的詞語分佈及語意關係。本文章簡要介紹了語言模型、Word2vec、FastText、GloVe和Transformer等技術，並提供了實際的應用參考點，幫助讀者深入理解自然語言處理的技術。
合成聲音技術的未來充滿希望，也存在挑戰。OpenAI呼籲社會各界一起加強對這一新興技術的認識，並共同探索如何有效地利用這項技術，同時保護公眾免受潛在的負面影響。
要如何做到無須任何額外訓練樣本就能做到"跨語言"的語音生成，這聽起來很不可思議對吧? 但這就是本篇論文取得的成就，不僅如此，該有的功能，如調整情感，口音節奏，停頓語調這些功能也不在話下。跟著我一起用探秘還有獨立思考的眼光來分析這篇論文，這會是很有趣的旅程。
我測試的文字轉語音工具，我可以導入4000-5000（甚至高達10,000）個單詞來生成我的音頻檔案。
https://www.text-to-speech.online/
https://ttsmaker.com/
其他工具但對字符數有一些限制：
https://ttsfree.
還記得我們之前介紹過「【Google Colab Python系列】 初探Whisper: 來一段Youtube影片進行語音辨識吧！」這套語音辨識引擎， 那為什麼我們又要教這一套? 因為我們也可以將whisper的模型轉換成onnx的格式， 輕鬆移植到各種平台， 且效能更佳。
語音辨識的熱門組件之
本文主要使用SpeechRecognition來做一個簡單的語音辨識，使用pyqt5介面呈現。
按下Start Recording，開始錄音，並顯示請開始說話。然後按鈕名改名Stop
在按下Stop Recording，稍等片刻後就會呈現出辨識結果
程式範例
import sys
i
在 AI 應用中，圖像、語音、文字三種可以說是主要應用，其中我一直以來都是專注於圖像上的研究，對於另兩種僅止於淺嚐，接下來就往音訊上研究看看，先從入門級的Text-To-Speech (TTL) 入場並一個個嘗試其他類型的應用，那麼，就讓我們開始吧。
「人工智障計畫」也執行了好一段時間了，關於這個專案中文字轉語音的方案，在之前的筆記中也有稍微提到，為了達成能自訂聲線，並且能完全離線運作兩個條件，我已經做過了不少嘗試。
免費文字轉語音（Free text to speech）免費的線上語音合成工具，使用微軟 AI 語音庫生成仿真人語音，支援 129 種語言，提供三百多種聲音，輸入文本即可線上聆聽和下載 MP3 檔案。
語言模型與文字表示以不同的方式來分析自然語言的詞語分佈及語意關係。本文章簡要介紹了語言模型、Word2vec、FastText、GloVe和Transformer等技術，並提供了實際的應用參考點，幫助讀者深入理解自然語言處理的技術。
合成聲音技術的未來充滿希望，也存在挑戰。OpenAI呼籲社會各界一起加強對這一新興技術的認識，並共同探索如何有效地利用這項技術，同時保護公眾免受潛在的負面影響。
要如何做到無須任何額外訓練樣本就能做到"跨語言"的語音生成，這聽起來很不可思議對吧? 但這就是本篇論文取得的成就，不僅如此，該有的功能，如調整情感，口音節奏，停頓語調這些功能也不在話下。跟著我一起用探秘還有獨立思考的眼光來分析這篇論文，這會是很有趣的旅程。
我測試的文字轉語音工具，我可以導入4000-5000（甚至高達10,000）個單詞來生成我的音頻檔案。
https://www.text-to-speech.online/
https://ttsmaker.com/
其他工具但對字符數有一些限制：
https://ttsfree.