NLP与语音识别

最新推荐文章于 2025-02-17 09:00:00 发布
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博客提及了Stanford CS224N课程以及李宏毅的人类语言处理相关内容，这些课程聚焦于自然语言处理领域，为学习者提供专业知识和学习资源。

Stanford CS224N
李宏毅-人类语言处理

自然语言处理VS语音识别：核心技术对比分析
AI云原生与云计算技术学院
06-23 1210
我们生活在一个信息爆炸的时代，每天都会接触到大量的文字和语音信息。自然语言处理和语音识别技术就像是两个神奇的小助手，帮助我们更好地处理和理解这些信息。本文的目的就是要详细对比这两项技术，让大家清楚地知道它们各自的特点和用处。范围涵盖了这两项技术的核心概念、算法原理、实际应用等多个方面。接下来，我们会先介绍自然语言处理和语音识别的核心概念，用简单的故事和例子让大家明白它们是什么。然后对比它们的核心算法原理，还会给出具体的代码示例。接着分析它们在实际生活中的应用场景，推荐一些学习这两项技术的工具和资源。
自然语言处理之语音识别：Julius：语音识别中的噪声抑制
zhubeibei168的博客
10-20 1134
语音识别（Speech Recognition）是NLP中的一个重要应用，它将人类的语音转换为文本。这一过程通常包括几个关键步骤：预处理（如降噪、特征提取）、声学模型（识别语音信号的声学特征）、语言模型（理解文本的语法和语义）、解码（将声学和语言模型结合，生成最可能的文本）。其中，噪声抑制是预处理阶段的关键技术，用于提高语音信号的清晰度，减少环境噪声对识别结果的影响。Julius是一款开源的语音识别引擎，广泛应用于自然语言处理领域。在实际应用中，语音信号往往受到环境噪声的影响，这会显著降低语音识别的准确率。
NLP基础知识之语音识别
m0_56618741的博客
11-05 3528
1. 语音识别的输出类别： 1）phoneme：输出为发音，比较简单，因为语音跟发音是一一对应的，但是需要一个词汇表，表示发音跟word的对应。 2）Grapheme：字母或者token 3）word：短语，V会很大 4）morpheme：代表含义的最小单位 5）byte：utf-8，适用于任何语言 2. 输入特征：（具体的处理可以看下图，以MFCC为例子，如果不经过DCT，就是目前用的最普遍的fliter bank output） 3. 那确定了输入以及输出，接下来介绍中间的模型。.
NLP( 包括语音识别）
ChengChengCheng的博客
04-18 4083
任务：NLU(理解），NLG(生成） 应用：情感分析，聊天机器人(QA), 机器翻译，摘要生成， NLP 与语音识别、语音合成 语音交互: 进行对话交互时，机器往往需要完成“听懂——理解——回答”的闭环。这个闭环涉及到三类技术：语音识别（ASR）、自然语言处理（NLP）以及语音合成（TTS）。 语音识别（Automatic Speech Recognition）：简称ASR，是将声音转化成文字的过程，相当于耳朵。 自然语言处理（Natural Language Processing）：简称NLP，是理解和处
自然语言处理（NLP）和语音识别（ASR）的区别
热门推荐
hahahahahahq的博客
05-15 1万+
一、两者的概念 ASR：语音识别。通俗的来讲，就是将语音信号转化成文字文本，并加以输出（显示在屏幕上面）。这个过程，机器并不知道你说的是什么，可以说就是单单的实现了两种信号的转化。而且概念本身就已经说明了，信号初始状态只能是语音信号，也就是人们说的话。所以ASR又可以理解为，让机器听见。 NLP：自然语言处理。通俗的讲，通过某种算法让计算机理解所输入的内容，理解的意思就是，比如：输入“开门”，机器人的下一个动作就会是把门打开。这个过程中，输入的可能不是语音信号，也可以是键盘敲进去的，或者是用笔写上然后机器进
语音识别与自然语言处理：结合技术的进展
AI天才研究院
12-31 1729
1.背景介绍 语音识别(Speech Recognition)和自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是两个与人工智能密切相关的领域。语音识别技术旨在将人类语音信号转换为文本，而自然语言处理则旨在理解、生成和处理人类语言。这两个领域在过去几年中发生了巨大的发展，并且在各种应用中得到了广泛的应用，如语音助手、语音搜索、机器翻译等。 在本文中，我们将讨论语...
人工智能-语音交互-NLP自然语言(一) 词法分析
架构师杨易的专栏
10-27 3964
人工智能-语音交互-NLP自然语言(一) 词法分析 我的大数据与人工智能之路
自然语言处理与语音识别入门
最新发布
04-15
本书是自然语言处理、计算语言学和语音识别领域的权威指南，涵盖了从基础理论到前沿技术的广泛内容。第三版全面更新，包括了最新的研究成果和应用案例。全书共分为多个章节，从基础的正则表达式、文本规范化、编辑...
“智能语音指令解析“ 基于NLP与语音识别的工单关键信息提取
OverlordDuke的博客
02-26 1851
智能语音指令解析集成了语音识别（ASR）与信息抽取（IE）等技术，广泛应用于智能语音填单、语音交互、手机APP语音唤醒等场景，提高人机交互效率。其中，智能语音填单可通过口述记录信息，并利用算法解析口述内容中的关键信息，完成自动信息录入。
免费的自然语言处理、情感分析、实体识别、图像识别与分类、OCR识别、语音识别接口，功能强大
02-07
在当前信息技术飞速发展的背景下，人工智能技术已经深入到我们生活的方方面面，尤其在自然语言处理（NLP）、情感分析、实体识别、图像识别与分类、光学字符识别（OCR）以及语音识别等领域，人工智能技术的应用越来越...
语音识别ASR和NLP有什么区别？
逍遥壮士
01-21 4472
背景语音识别中有两种技术分别是ASR和NLP，ASP是将语音识别转换成文本的技术，而NLP是自然语言，是理解和处理文本的过程，相当于解析器。ASR是什么？ASR是指自动语音...
【NLP】语言学与语音学的区别
zkq_1986的博客
02-27 1211
语言包括语音和文字。 语音是语言的物质外壳；文字是记录语言的符号系统。
【NLP】自然语言处理学习笔记（一）语音识别
兴趣使然的创作者
06-16 4847
本笔记参考的课程是李宏毅老师的自然语言处理 课程Link：https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/lessonvideo/1000466 Token是模型的输出形式，以上图语音识别为例，输出的text包含了N个Token，每个Token有V种符号 目前，Token主要有下面五种具体形式：Phoneme 音标，即语言的发音。 如果想要换算成文本，需要有个Lexicon(词典表)，例如cat ⟶ K AE TGrapheme 字母 最直接的形式，总数为26个字
【NLP】语音识别 — GMM， HMM
gongdiwudu的专栏
07-27 6900
在语音识别的深度学习（DL）时代之前，HMM和GMM是语音识别的两项必学技术。现在，有将HMM与深度学习相结合的混合系统，并且有些系统是免费的HMM。我们现在有更多的设计选择。然而，对于许多生成模型来说，HMM仍然很重要。但无论状态如何，语音识别都有助于我们更好地理解HMM和GMM在ML环境中的应用。所以停止长脸，让我们有时花在上面。
语音与自然语言处理（NLP）：智能交互的核心技术
不积跬步无以至千里
02-17 1803
语音识别是指计算机系统将语音信号转化为可识别的文本或指令的过程。它的目标是让机器能够听懂人类的语言，并通过语音输入进行有效的交互。语音识别技术广泛应用于语音助手、自动化客服、语音转写等场景。
人工智能与大脑：语音识别与自然语言处理
AI天才研究院
01-07 1304
1.背景介绍 人工智能(Artificial Intelligence, AI)是一门研究如何让机器具有智能行为的科学。人工智能的主要目标是让机器能够理解人类的语言、进行推理、学习和自主决策。在过去的几十年里，人工智能研究取得了很大的进展，尤其是在语音识别和自然语言处理方面。 语音识别(Speech Recognition, SR)是一种技术，它允许计算机将人类的语音转换为文本。自然语言处理(...
【赞】【转】CUI三部曲之语音识别——机器如何理解你的话？
ZLJ925的博客
01-15 1679
在智能时代，以对话为主要交互形式的CUI会应用到越来越多的场景中。进行对话交互时，机器往往需要完成“听懂——理解——回答”的闭环。这个闭环涉及到三类技术：语音识别（ASR）、自然语言处理（NLP）以及语音合成（TTS）。语音识别的任务是将用户所说的话从声音形式转变为文字形式，自然语言处理则是理解这些文字所要表达的意思（语义）。理解了用户的意图之后，机器同样会以语音的形式给出相应的回答，这就需要用到语
[中文语音识别后文本加标点] 文本数据增强方法
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02-25 1802
数据增强技术在很多领域应用广泛，例如：在图像领域中有：旋转、反转、噪声、mixup、cutmix等等；在语音识别领域有：语音信号添加随机背景噪声、语谱图随机mask等等...... 在文本领域也有很多方法：其中ICLR 2019 workshop论文《EDA: Easy Data Augmentation Techniques for Boosting Performance on Te...
自然语言处理与语音识别的全面入门
标题和描述中提到的知识点涵盖了自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）、计算语言学（Computational Linguistics）以及语音识别（Speech Recognition）这三个领域。这些领域是计算机科学与语言学...
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