想象一个世界,在那里琐碎的任务占据我们工作时间的60-70%,消失得无影无踪根据麦肯锡的一份报告,由于其对自然语言的不断理解,生成式人工智能很快有可能将这个梦想变为现实难怪越来越多的企业,甚至是传统行业中的企业,……
Leave a CommentTag: Speech Recognition
介绍 你是否曾经思考过智能手机语音识别的机制,以及天气预报的复杂性?如果是的话,你可能会对隐藏马尔可夫模型(HMM)所起的关键作用感到好奇。这些数学结构在语音识别、自然语言处理和生物信息学等领域产生了深刻的变革,使系统能够解开顺序数据的复杂性。本文将简要介绍隐藏马尔可夫模型、它们的应用、组成部分、解码方法等内容。 学习目标 了解隐藏马尔可夫模型(HMM)的基本组成部分,包括状态、观测、转移概率、发射概率和初始状态概率。 探索HMM的主要解码算法:前向算法、维特比算法和鲍姆-韦尔奇算法,以及它们在语音识别、生物信息学等领域的应用。 认识到HMM的局限性和挑战,并学会如何减轻这些问题,比如对初始化的敏感性、独立性假设和数据数量需求。 隐藏马尔可夫模型 来源:Wisdom ML 隐藏马尔可夫模型(HMM)是由Baum L.E.于1966年引入的强大统计模型。它们利用观察数据揭示了马尔可夫过程中的隐藏状态。HMM在语音识别、字符识别、移动通信、生物信息学和故障诊断等领域起着关键作用。它们通过概率分布将关注事件和状态之间的差距连接起来。HMM是双重随机的,结合了一个主要的马尔可夫链和连接状态和观测的过程。它们在解码监控数据的趋势、适应变化的模式以及包含季节性等元素方面表现出色。在时间序列监视中,HMM是无价的,甚至可以扩展到空间信息应用。 HMM的应用 由于其对顺序数据和隐藏状态建模的能力,隐藏马尔可夫模型(HMM)在多个领域有着广泛的应用。让我们探索HMM在不同领域的应用: 使用步态进行人类识别:HMM在基于独特步态模式识别个体的身份方面发挥着重要作用。通过对人们独特的行走风格建模,HMM可以帮助区分一个人和另一个人。这个应用在安全系统和访问控制中至关重要,通过融合人类步态分析来增强生物特征识别方法。 从时间顺序图像中识别人类动作:HMM在识别和分类从顺序图像或视频帧中的人类动作方面至关重要。通过捕捉不同姿势和动作之间的时间依赖性和转换,HMM可以准确地识别个人的各种活动。这个应用在监视、视频分析和体育表现评估等领域广泛应用。 通过视频识别面部表情:在情感计算和人机交互中,HMM用于分析视频中的面部表情。通过捕捉面部肌肉运动和表情的时间动态,它们帮助识别和解释情绪和情绪变化。这个应用对于理解用户体验、情感反应和各种交互系统中的非语言沟通线索至关重要。 HMM的基本组成部分 隐藏马尔可夫模型(HMM)具有定义其结构和功能的几个基本组成部分。了解这些组成部分对于有效地使用HMM非常重要。以下是HMM的基本组成部分: 状态(S) 观测(O) 转移概率(A) 发射概率(B) 初始状态概率(π) 状态空间(S) 观测空间(O)…
Leave a Comment我们引入了一种激进的UX方法,以最佳方式将对话式AI和图形用户界面(GUI)相互融合,形成了一个自然语言栏该栏位位于每个屏幕的底部…
Leave a Comment学习如何在Colab上设置MusicGen,这是一个使用人工智能算法生成迷人音乐作品的高级文本转音乐模型
Leave a Comment搜索革命:Chat GPT、语音和图像技术正在改变我们在线搜索的方式,使其更加自然、高效和包容
Leave a Comment“掌握一门新语言最有效的方法是什么?就是说它!但我们都知道,在别人面前尝试新的单词和短语可能会让人感到害怕如果你有一个耐心的人…”
Leave a Comment语音识别是自然语言处理领域中最近开发的技术之一。研究科学家还为文本到语音生成的AI模型开发了大型语言模型。很明显,AI在语音质量、表情、人类行为等方面可以达到与人类相似的结果。但是尽管如此,这些模型仍然存在问题。这些模型在语言多样性方面较少。在语音识别、情感等方面也存在一些问题。许多研究人员意识到了这些问题,并发现这是由于模型使用的数据集较小造成的。 改进工作已经开始,PlayHT团队推出了PlayHT2.0作为这个案例研究的解决方案。这个模型的主要优点是它使用了多种语言并处理了大量的数据集。这也增加了模型的大小。NLP中的Transformers也在实施这个模型中扮演了重要角色。该模型处理给定的转录并预测声音。这经历了一个将文本转换为语音的过程,称为标记化。这涉及将简化的代码转换为声波,以生成人类语音。 该模型具有巨大的对话能力,可以像正常人一样进行对话,并带有一些情感。这些通过AI聊天机器人提供的技术经常被许多跨国公司用于在线呼叫和研讨会。PlayHT2.0模型还通过其中使用的优化技术改进了语音质量。它还可以复制出完全相同的声音。由于模型使用的数据集非常大,该模型在保留原始语音的同时也可以说出其他语言。模型的训练过程经历了大量的epochs和不同的超参数。这导致模型在语音识别技术中表现出各种情感。 该模型仍在不断改进中。研究科学家仍在致力于改进情感。提示工程师和许多研究人员还发现,该模型在未来几周内可以通过速度、准确度和良好的F1分数进行更新。
Leave a Comment这是关于基于Mozilla Common Voice数据集的口语识别的第二篇文章在第一部分中,我们讨论了数据选择并选择了最佳的嵌入现在让我们训练几个模型…
Leave a Comment深入研究人工智能(AI)在交互式语音应答(IVR)系统中的转型作用,以及对IVR测试的影响
Leave a Comment大型语言模型(LLMs)近几个月来备受瞩目。作为人工智能领域最好的进展之一,这些模型正在改变人类与机器交互的方式。由于每个行业都在采用这些模型,它们是人工智能接管世界的最佳例证。 LLM在生成文本方面表现出色,尤其是在涉及复杂交互和知识检索的任务中,最著名的例子是OpenAI开发的基于GPT 3.5和GPT 4转换器架构的ChatGPT聊天机器人。除了文本生成外,像CLIP(对比性语言-图像预训练)这样的模型也已经被开发出来,用于图像生成,可以根据图像内容创建文本。 为了在音频生成和理解方面取得进展,谷歌的研究人员介绍了AudioPaLM,这是一个大型语言模型,可以处理语音理解和生成任务。 AudioPaLM结合了两个现有模型的优点,即PaLM-2模型和AudioLM模型,以产生一个统一的多模态架构,可以处理和生成文本和语音。这使得AudioPaLM可以处理各种应用,从语音识别到语音转文本。 虽然AudioLM擅长维护诸如讲话者身份和语气之类的语言信息,但是PaLM-2,即基于文本的语言模型,专门处理文本特定的语言知识。通过结合这两个模型,AudioPaLM利用了PaLM-2的语言专业知识和AudioLM的语言信息保留,从而更全面地理解和创建文本和语音。 AudioPaLM利用联合词汇表,可以使用有限的离散标记表示语音和文本。将这个联合词汇表与标记任务描述相结合,可以在各种基于语音和文本的任务上训练单个仅解码器模型。传统上,语音识别,文本到语音合成和语音到语音翻译等任务是由分开的模型处理的,现在可以统一到单个架构和训练过程中。 在评估中,AudioPaLM在语音翻译方面的表现超过了现有系统。它展示了零-shot语音到文本翻译的能力,可以准确地将语音翻译为以前未遇到过的语言,从而为更广泛的语言支持开辟了可能性。AudioPaLM还可以基于简短的语音提示跨语言传递声音,并可以捕捉和复制不同语言中的不同声音,从而实现语音转换和适应。 该团队提到的关键贡献是: AudioPaLM利用了文本预训练中PaLM和PaLM-2s的能力。 它在自动语音翻译和语音到语音翻译基准方面取得了SOTA结果,并在自动语音识别基准方面表现出色。 该模型通过声音传递实现了声音到声音的翻译,超越了现有方法在语音质量和声音保留方面。 AudioPaLM通过执行未见过的语言组合的自动语音翻译来展示了零-shot能力。 总之,AudioPaLM是一个统一的LLM,通过利用基于文本的LLM的能力和结合音频提示技术来处理语音和文本,是LLM列表中值得期待的新成员。
Leave a Comment