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语音处理理论、应用与实验
种方式是语言,而想要和机器进行这样的交流就一定会运用到语音信号处理,完整的交流过程会包括语音识别,语言理解,语言生成以及语音合成。本课程就语音处理的理论及应用做了介绍,介绍了大量具体的语音识别与语音合成的模型,不同模型各有特点,适应于不同的应用场景,实际中应注意合理选用。 目标学员
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在线文字转语音一般哪些时候使用?
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什么是实时语音转写?
可根据上下文语言模型自动校正。 自动静音检测:对输入语音流进行静音检测,识别效率和准确率更高。 RASR优势: 识别准确率:采用最新一代语音识别技术,基于DNN(深层神经网络)技术,大大提高了抗噪性能,使识别准确率显著提升。 识别速度快:把语言模型,词典和声学模型统一集成为一个大
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直播精选问答-AI智能语音
成。 7、Q:一知AI智能外呼采用了哪些语音处理算法?语音识别率能达到多少? A:一知智能AI语音智能主要采用了ASR、NLP、TTS三大核心技术。在电商、教育、反电诈领域,基于现有的语料包和模型包,一知智能科技的AI语音识别率能够达到80%-85%的准确率,再经过对客户核心场景
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智能质检应用场景
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2020年华为云AI实战营
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什么是语音交互服务
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