吉林普通话语音标注工具

语音标注是数据标注行业中一种比较常见的标注类型，主要包括语音转写和语音合成。主要工作内容是对语音数据进行转写或合成，标注后的数据主要用于人工智能机器学习，应用在语音识别、对话机器人等领域。2018年语音交互相关数据服务市场规模达到13.5亿元，且处于高速发展中。相关AI企业对于语音数据的需求量逐渐扩大，语音标注相关岗位缺口比较大。语音标注兼职是一种很常见的兼职类型，不过与其他工作相似，任何兼职都是有一定风险的。建议在兼职前仔细查看对方资料，并签订合同以确保自身合法权益。上海抒炬计算机信息技术中心拥有一批年轻、专业的员工。吉林普通话语音标注工具

语音识别方法主要是模式匹配法。在训练阶段，用户将词汇表中的每一词依次说一遍，并且将其特征矢量作为模板存入模板库。在识别阶段，将输入语音的特征矢量依次与模板库中的每个模板进行相似度比较，将相似度较高者作为识别结果输出。语音识别主要有以下五个问题：1、对自然语言的识别和理解。首先必须将连续的讲话分解为词、音素等单位，其次要建立一个理解语义的规则。2、语音信息量大。语音模式不只对不同的说话人不同，对同一说话人也是不同的，例如，一个说话人在随意说话和认真说话时的语音信息是不同的。一个人的说话方式随着时间变化。3、语音的模糊性。说话者在讲话时，不同的词可能听起来是相似的。这在英语和汉语中常见。4、单个字母或词、字的语音特性受上下文的影响，以致改变了重音、音调、音量和发音速度等。5、环境噪声和干扰对语音识别有严重影响，致使识别率低。吉林普通话语音标注工具方言的处理：以能否听懂为处理依据，能听懂的正常编写文本，听不懂的标为噪音。

中国人工智能语音识别产业链主要分为上游、中游、下游。上游：基础层技术提供算力与数据方面的强力支持——包含算力与AI数据服务。语音识别模型在运行过程中训练数据量和计算量需求极大，由于传统的CPU或者单一处理器进行语音识别运算的处理时间过长，所以无法满足海量数据计算的实时性需求。目前，主流语音识别公司的模拟训练和语音识别基本都在云端采用GPU等计算芯片并行架构或异构计算方案进行。中游：技术层提供理论与技术支撑——包含基础理论技术以及算法模型相关解决方案的形成，升级为相关软硬件产品。

语音标注的具体应用场景：语音标注是我们的标注员不断地对语言信息进行转写，让人工系统进行学习的过程。目前，语音识别技术在我们日常生活中的很多方面都有所普及，例如我们的微信翻译、语音助手、智能音响、智能客服等，随着人工智能的逐步发展，人机语音交互场景将会向更多的方向延伸，对辨认精度、场景优化、语音辨认技术等方面提出了更高的要求。语音合成：语音合成能将任意文字信息实时转化为标准流畅的语音朗读出来，相当于给机器装上了人工的嘴巴。例如app中的实时播报、合成特定人的声音、验证码内容语音合成、客服、导航软件，大厅，售货机等各场景的语音提示、语音早教机的语言发音学习、便携等场景。语音标注工作一般有3步，语音分割，语音属性选择和语音转写。

语音识别方法：1、神经网络的方法。（ANN）神经网络方法是在语音识别发展的后期才有的一种新的识别方法。它其实是一种模拟人类神经活动的方法，同时具有人的一些特性，如自动适应和自主学习。其较强的归类能力和映射能力在语音识别技术中具有很高的利用价值。业界将ANN与传统的方法进行结合，各取所长，使得语音识别的效率得到了明显的提升。2、概率语法分析法。概率语法分析法是一种能够识别大长度语段的技术，主要是为了完成“区别语言的特征”，对于不同层次的知识利用相应层次的知识来解决。这种方法较大的不足就是，建立一个有效、适宜的适用知识系统存在着一定的困难。随着语音标注技术的日渐成熟，语音标注技术被应用在客户服务领域。吉林普通话语音标注工具

经过语音标注后的数据会被用于相应的机器学习，应用在语音识别等领域。吉林普通话语音标注工具

语音标注的应用场景：1、语音合成：语音合成能将任意文字信息实时转化为标准流畅的语音朗读出来，相当于给机器装上了人工的嘴巴。例如app中的实时播报、合成特定人的声音、验证码内容语音合成、客服、导航软件，大厅，售货机等各场景的语音提示、语音早教机的语言发音学习、便携等场景。2、声纹识别：声纹识别是生物识别技术的一种，也称为说话人识别，包括说话人辨认和说话人确认。声纹识别就是把声信号转换成电信号，再用计算机进行识别。例如利用声纹密码进行身份认证，登陆，授权，打卡、公安身份特征存储、语音唤醒等。吉林普通话语音标注工具

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