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小米声学语音技术实现全面自研

小米的声学语音技术已经实现全面自研,官方称“自研部分领域持续领先,声学语音技术已迎来全新时代”。其中4项技术得到突破:1、语音交互实现“情感化”;2、AIoT放音技术升级;3、就近唤醒全新升级;4、两麦阵列唤醒新策略……

小米声学语音技术实现全面自研
马上消费金融自主研发声纹识别技术获得金融领域认可
马上消费金融自主研发声纹识别技术获得金融领域认可

马上消费金融自主研发的声纹识别技术已成功在智能呼叫中心语音质检、智慧双录、线上风控反欺诈、智能语音客服等业务中应用落地。声纹识别技术的上线为呼叫中心语音质检、用户身份验证功能提供了有力的技术支撑,识别准确率达到90%以上,秒级响应……

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  • 一种融合特征评估和多层感知器的语音情感识别方法

    专利号:CN201710607479.9

    项目简介:摘要:本发明公开一种融合特征评估和多层感知器的语音情感识别方法,步骤包括S1.分别提取对应各类情感的训练语音集的多维情感特征参数,得到原始特征集;S2.对原始特征集中各情感特征参数进行评级排序,得到排序后的特征集;S3.分别从排序后的特征集中获取不同数量的多个特征子集,并使用多层感知器分别对各特征子集进行分类,根据分类结果选择最优的特征子集;S4.对最优的特征子集使用多层感知器训练情感分类模型,由训练得到的分类模型对待识别语音进行情感识别。本发明具有实现方法简单、能够融合特征评估和多层感知器实现情感识别,且情感识别精度以及效率高的优点。

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  • 基于VC5509和CCSLink的DSP及语音信号处理一体化实验平台

    专利号:CN201511002742.9

    项目简介:摘要:本发明公开了一种基于VC5509和CCSLink的DSP及语音处理一体化实验平台,主要解决了Matlab与DSP之间的直接转换以及调用。该实验平台包括DSP开发板、主控制板、XDS510 USB2.0 DSP仿真器、显示屏,该平台将输入的语音信号进行采集,并将采集到的语音数据传输到XDS510 USB2.0 DSP仿真器;主控制模板通过CCS Link启动XDS510 USB2.0 DSP仿真器;XDS510 USB2.0 DSP仿真器完成Matlab与DSP直接的转换、调用以及各种语音处理算法。本发明将Matlab、DSP、语音信号处理的实验平台集成化,形成一个集成一体化的实验平台。该平台不仅能够满足实验教学使用,而且能够进行项目开发,其功能完善,操作和应用都极为方便。

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  • 结合视频通道的智能家居语音控制系统

    专利号:CN201120218940.X

    项目简介:摘要:本实用新型公开了结合视频通道的智能家居语音控制系统,系统包括依次连接的手势检测模块、人脸检测模块、识别系统模块、指令判断模块、指令显示与确认模块。识别系统模块包括唇语部分和语音部分,所述唇语部分包括依次连接的人脸跟踪定位模块、唇语视频输入模块、唇语识别模块;所述语音部分包括依次连接的语音输入模块、语音识别模块。其能够通过检测控制手势、识别人脸和唇语信息,对已识别到的语音信息加以补充,从而提高控制指令的准确度,增加利用语音控制智能家居的可行性。本专利具有很强的抗干扰能力,可广泛应用于多种复杂环境模式,尤其适用于克服家庭环境中人多有噪音的情况下。

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  • 一种基于流形的语音情感识别方法

    专利号:CN201310383093.6

    项目简介:摘要:本发明提供一种基于流形的语音情感识别方法,包含以下步骤:提取测试语句语音特征:MFCC、LPCC、LFPC、ZCPA、PLP和RASTA-PLP;计算所提取语音特征的局部均值、方差,并计算所提取语音特征一阶差分的局部均值、方差,并将它们串接,构成测试语句的局部统计特征;采用通用背景模型UBM和测试语句的局部统计特征,生成测试语句的特定高斯混合模型GMM,再将GMM的所有均值连接成向量作为该测试语句的特征向量;通过集成特征选择算法和多集群特征选择算法MCFS选择的特征,变换测试语句的特征向量;采用支持向量机分类模型,以特征选择后的测试语句的特征向量为输入,分类测试语句的情感类别。本发明的方法,其语音情感识别的准确度高。

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  • 一种基于语音声学特征的声带异常检测方法

    专利号:CN201710101549.3

    项目简介:摘要:本发明公开了一种基于语音声学特征的声带异常检测方法,步骤如下首先从每帧语音中提取梅尔频率倒谱系数MFCC,基频F0,基频微扰Jitter,振幅微扰Shimmer,谐噪比HNR;然后以声学特征作为输入,采用期望最大化EM算法分别训练代表声带异常和声带正常的高斯混合模型θA和θN;最后将测试语音的特征矩阵F分别输入高斯混合模型θA和θN,得到相应的输出概率P(F|θA)和P(F|θN),如果P(F|θA)>P(F|θN),则测试语音的说话人声带异常,否则正常。本发明采用测试者发出的语音作为分析对象,并从测试语音中提取能有效反应声带情况的多组声学特征作为高斯混合模型的输入,有效区分了声带正常和异常的语音,从而诊断测试者声带是否异常,具有非入侵、便利、成本低等优点。

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  • 一种家庭智能照明语音控制系统及方法

    专利号:CN201610614174.6

    项目简介:摘要:本发明公开了一种家庭智能照明语音控制系统,包括受控灯具、语音采集模块、家庭控制中心;所述受控灯具、语音采集模块、家庭控制中心之间进行无线通信;所述受控灯具包括依次连接的光源、调光器、ZigBee收发器;所述语音采集模块包括依次连接的电源、麦克风、录音模块、ZigBee收发器;所述家庭控制中心包括CPU、ZigBee收发器、WIFI接收器;所述ZigBee收发器、WIFI接收器分别与CPU连接。本发明还公开了上述基于家庭智能照明语音控制系统的家庭智能照明语音控制方法。本发明将家庭控制中心、语音采集模块和受控灯具分离成独立的设备,使得家用语音控制灯具更智能、灵活,并降低成本。

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  • 基于语音交互的智慧家庭生态系统研究应用

    专利号:暂无

    项目简介:基于语音交互的智慧家庭生态系统旨在提供全新的智慧家庭解决方案。产品秉承“君子动口不动手”的理念,为家人打造专属的“虚拟管家”。家庭的各房间内安装有智能语音交互终端和其分节点,主人可以和她进行简单、自然的语言交流即可获得家佳提供的各种服务和各种资讯,甚至可以通过语言完成家庭内电器的控制。本产品产业化后,属于蓝海市场,利润值较高,投资回报率较高。 技术特点:红外学习能力强,所有设备均为无线连接和通讯,安装简单便捷,维护成本低,无需破坏装修和电器,云端具备用户行为模式大数据分析系统能能够给用户更加个性化的智能服务。 主要指标:通讯采用Zigbee,433,红外,蓝牙,Wi-Fi;覆盖范围可扩展,语音识别率95%以上,相应时间<1s。 应用情况:已经在酒店业,家装行业开展了市场推广。

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  • 汉语数字助听器语音处理算法研究及DSP实现

    专利号:暂无

    项目简介:目前,针对数字式助听器研究比较成熟,而针对汉语特征的听力矫正语音处理算法方面的产品研发起步较晚。本项目研究一款基于DSP开发平台的助听器性能演示系统,并带有信号生成和数值显示的功能,可以填补这方面空白。本项目拟研究连续汉语环境下汉语数字助听器语音处理算法。主要包括:符合人耳听觉特征的分频段响度补偿方法;复杂声场景下高精度低运算量自适应系统估计算法;双耳多通道空间声源定位及自适应波束形成算法。利用Matlab仿真验证各种算法,并研究用DSP实现各种算法的方法和优化措施。本项目研究成果对于听损患者的听力矫正治疗与生活质量的提高有积极的影响,具有重要的社会意义及广阔的市场价值。本项目主要技术指标包括:信道响应采用Stephen G.McGovern方法的模型;助听器频率范围:80-8000Hz;助听器最大声增益范围:30-80dB;助听器信噪比:30-40dB。A/D转换器:在8kHz到96kHz的频率范围内提供6bit,20bit,24bit和32bit的采样,ADC和DAC的输出信噪比分别可以达到90dB和100dB。DSP:DM6437(TI),主频可达600MHz,支持8个8位或4个...

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  • 低功耗、低成本语音信号处理芯片及降噪模组解决方案

    专利号:暂无

    项目简介:单芯片、全集成的低功耗语音信号处理芯片及降噪系统解决方案攻克低噪声模拟信号电路、高能效数字信号处理器、语音信号处理算法、低功耗SoC设计等关键技术,在功耗、性能以及体积等指标上取得重大突破。该解决方案完成降噪、反馈抑制、语音增强、频率均衡等语音信号处理功能,功耗仅3mW,典型语音处理模组体积约3x5x2mm^3,成为小型化、电池供电语音终端设备的最佳解决方案。 主要特点: 功能强:语音信号读出、ADC、滤波、降噪、语音增强、反馈抑制、输出保护、频率均衡、功放输出等功能; 低功耗:语音信号处理芯片功耗小于3mW; 高精度:16KHz,16bit语音信号采集,32bit 语音信号处理器; 高集成度:单芯片、全集成的语音应用解决方案,芯片集成时钟、电源、模拟前端、DSP、输出功放,外围系统仅需连接传感器、总电源和若干电阻电容即可。 微型化:芯片面积小于3x3mm^2,搭建典型语音处理模组,体积约3x5x2mm^3; 应用场景: 智能家居语音控制模块、音响/会议电话降噪模块、降噪耳机、军用窃听器、战场防护耳塞、智能数字助听器、高精度语音信号采集应用。

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办公室中的语音技术用例

人们可能无法识别将一种声音与另一种声音区分开的个体细微差别。但是,随着我们对人工智能世界的不断试验,许多供应商开始了解到他们可以通过多种方式使用机器学习。例如,借助语音分析工具和AI机器人,就可以收集有关客户旅程的有用信息。

基于AI的分析可以帮助绘制客户旅程,识别客户对话趋势,甚至支持座席为客户提供更好的结果。最重要的是,语音技术还可以使我们在任何业务环境中都能即时访问有用的信息。

除了评估呼叫中心的情绪和身份外,语音技术还可以使员工访问有用的助手,他们可以在其角色的各个方面使用。例如,您可能很快就会有一个办公室,在那里为打印机订购纸张就像与笔记本电脑中的虚拟助手通话一样简单,或者收集信息就像发出口头请求一样快捷。

在会议室中,语音技术已经可以帮助团队之间的协作更加顺畅地进行。会议室机器人可以使用语音来识别员工,更新电话会议的设置并提供对联系人目录的立即访问。同时,这些漫游器还可以用一个口头命令记录会议,调出数据或在几秒钟内展示信息。