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语音助手关键模块整理

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常见的 ASR 技术和平台包括:

    Google Speech-to-Text:这是一个非常流行的 ASR 服务,提供高精度的语音转文本功能,广泛应用于各种语音助手和智能设备。

    Microsoft Azure Speech:微软的语音服务,也包括 ASR 技术,能够将语音识别转化为文本,并且支持多种语言和方言。

    Amazon Transcribe:这是亚马逊 AWS 提供的 ASR 服务,专注于语音转文本,并且能够处理不同场景的语音数据。

    DeepSpeech:这是 Mozilla 提供的开源 ASR 引擎,基于深度学习技术,致力于提供高质量的语音识别服务。

    Whisper:这是 OpenAI 提供的 ASR 系统,支持多种语言的语音识别。它采用了端到端的深度学习模型,能够处理复杂的语音输入,广泛用于语音转文本任务。

常用的NLU技术包括

传统机器学习方法(如SVM、Naive Bayes)、

深度学习模型(如LSTM、Transformer)、

预训练语言模型(如BERT、GPT)、

词嵌入技术(如Word2Vec、GloVe)、

自注意力机制、情感分析、命名实体识别(NER)、意图识别和槽位填充、文本生成与摘要等。

 

主流的NLG技术大多数基于Transformer架构,并通过预训练和微调方法来提高模型在不同生成任务中的表现。代表性的技术包括GPT系列、T5、BART、XLNet、DialoGPT

 

主流的TTS技术主要基于深度神经网络,特别是WaveNetTacotron系列FastSpeechDeepVoice系列Parallel WaveGAN等,它们能够生成高质量、自然、流畅的语音。


http://www.kler.cn/a/449130.html

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