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极元素采用了基于语音关键词检索技术、音频对比技术和情感识别技术的录音质量检查方案，可以减少由于语音识别准确率低而导致的录音质量检查错误，有效提高录音质量检查效率，区别于现在业界使用的基于语音识别技术和语义分析技术的录音质量检查。音频检测和音频检索有什么区别？语音唤醒性能唤醒率:检测连续语音流中的唤醒词，类似于语音识别的识别率。

当信息蜂拥而至时，你的秘密就不再是秘密了！你想要的书，亚马逊懂你！脸书最了解你的喜好！你负责做你自己，Linkedin负责猜测你可能熟悉的TA！而这一切都离不开大数据。你还觉得大数据大吗？大数据到底是什么？加油！【微云】带你揭开大数据的神秘面纱！数据:可以用电脑处理数字:我们先看一个科普视频，手工处理~(建议在有WiFi的情况下看)①体积大，数据量大！

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随着计算机技术的飞速发展，人们开发了许多生物识别技术，如指纹识别、语音识别、手掌识别、签名识别、眼纹(视网膜)识别等等。目前很多技术已经成熟并得到应用。极元素采用了基于语音关键词检索技术、音频对比技术和情感识别技术的录音质量检查方案，可以减少由于语音识别准确率低而导致的录音质量检查错误，有效提高录音质量检查效率，区别于现在业界使用的基于语音识别技术和语义分析技术的录音质量检查。

ASR(自动语音识别)，自动语言识别，即自动将语言转换为文字的过程，其行为类似于人耳。过程:输入编解码输出语言识别输入是声音，属于计算机无法识别的模拟信号，需要通过模型转换成数字信号，并提取其特征。编码时，声音会被切割成非常小的片段，成为帧，类似于视频中时间单位最小的帧。

对于每一帧，根据人类听觉的特定MCFF规则，提取特征并转换成多维向量。向量中的每个维度可以被视为该帧中的一个特征。解码过程就是把得到的矢量转换成文字的过程，其中用到声学模型和语言模型两种模型。声学模型是将特征向量转化为单个字母(汉语语音声母和韵母)，成为音素。语言模型是将音位拼接成单词或汉字。两个模型都需要大量的语言数据进行训练。

是的，有很多程序可以用于语音审计。我之前用过的一个叫BOTSMART Bot Intelligence，有一个专门审计语音的程序。是的，我们公司使用的音频识别服务主要是用来检查语音室的音频流中是否含有政治、色情、语音喘息、分流广告等不良内容，识别率不错。有一个办法。在智能审计和识别技术的众多应用模式中，识别不同声音的应用范围较为广泛，图普科技可以根据具体的应用场景和环境条件制定识别审计方案。

目前，人与人之间直接通过语音进行交流，人与机器之间的交流已经逐渐脱离了传统的交流方式，进入了语音交流时代。语音交流更接近人与机器之间的情感，现在的语音技术是让机器更好的识别人的声音，合成接近人类的声音，达到更好的交流。目前国内语音学相关的研究团队主要有科研院所、语音学技术公司、互联网公司。研究机构主要有大学和科学院，如科学院的音韵研究所和自动化研究所，以及清华、北大、西工大、科大、上海交大等。，这些在语音学圈都有很高的地位。

包括BAT和搜狗在内的互联网公司拥有强大的语音技术团队来支持他们自己的许多业务。测试方案接触语音识别和语音合成项目测试近一年，了解还很浅。大家都有更好的想法或者技术方案可以交流。下面分别从语音识别和语音合成来说说我在项目中使用的一些测试方案。语音识别的整体流程如上。从测试的角度来看，测试最简单的起点是对最终生成的文本内容的验证。

一般是播放器里的一个函数。音频解码器是:一般来说，音频解码器分为两类。一种是用于HiFi听音的纯音频解码器，即把CD机等数字音频设备分成两部分后，去掉转盘(带动光盘旋转读盘)的部分。纯音频解码器的主要功能是将读取的数字音频信息转换成模拟音频信号进行功率放大和回放。所以严格来说，纯音频解码器应该叫D/A(数字/模拟)转换器。

第一次现场语音唤醒意味着你的手机或其他设备有语音功能。你可以用特定的声音来启动你的手机或其他设备，比如小安和小明。你可以更改设置中的细节，他会做出回应。醒来后，你可以打个电话或者让他打开一个应用，比如让他放一首音乐，给歌曲起名字。语音唤醒性能唤醒率:检测连续语音流中的唤醒词，类似于语音识别的识别率。

常见的实现方法:dnn hmm(深度神经网络 隐马尔可夫模型)和lstm ctc(长短记忆网络 全连接时间序列分类模型)。目前行业软件唤醒方案，即提供SDK实现唤醒功能，一般分为线上和线下两个版本，科大讯飞和百度是中国的主要代表。整体唤醒率在95%以上(这个只能做参考，要看测试场景)，网上还有各种小型开源语音识别引擎，可以实现单独的语音唤醒功能，性能参差不齐。

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