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          語音識別(Automatic Speech Recognition 簡稱ASR)將連續語音內容自動轉換成文本,讓機器輕松听懂人類的語音。
          技術特點︰

          • 從人的听覺感知及發音機理等現有基礎研究成果出發,分析提取具備抗噪性、鑒別性、互補性的特征參數。
          • 采用PLP/CMN /HLDA/ VTLN/高斯化等特征提取和處理技術;采用基于深度神經網絡DNN的聲學建模技術,適應用戶自然口語發音特點。
          • 采用基于WFST的Cross-word靜態搜索空間構建方法,有效地單遍集成發音詞典、聲學模型、語言模型等多種知識源,達到高效的識別速度。
          • 采用模型自學習技術,適應多種地區的用戶口音。

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          語音合成(TextToSpeech 簡稱TTS)將文本信息轉化成語音信息,讓機器像人類一樣能說會道,支持多語種、多領域語音合成。
          技術特點︰

          • 使用海量文本語料的自然語言理解技術。
          • 口語對話風格技術。
          • 通用的基于模型指導的音素拼接,提升自然度和音質。
          • 大規模錄音語料庫的統計聲學建模。

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          自然語言理解(Natural Language Understanding,簡稱NLU)根據說話人說的文本內容判斷說話人的意圖,正確理解語音中所包含的要求,做出正確的應答,實現人機對話。
          技術特點︰

          • 把語義理解/業務分類看成是一個關鍵信息提取的過程,通過最大熵模型/條件隨機場模型來實現。
          • 使用多種上下文特征;基于字的統計序列標記策略;多種措施保證理解和分類的魯棒性。
          • 在統計框架中利用領域知識;具備自學習能力、領域擴展能力。
          • 實現了語音識別和語義理解技術的緊密結合。
          • 分類準確率高,分類速度快,可滿足高負荷應用環境。

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          聚目擁有完全自主知識產權的聲紋識別(Voiceprint Recognition,簡稱VPR)技術,該技術能根據語音中聲紋特征,來自動判斷說話人身份。
          技術特點︰

          • 采用國內領先的基于稀疏概率線性判別分析的聲紋識別技術。
          • 聲紋識別與用戶所說的文本和語言無關。
          • 聲紋識別速度快,能確保實時識別。
          • 模型存儲空間小, 每個人的聲紋模型存儲空間小于100KB。
          • 操作點參數調整方便,可按不同的應用需求調整操作點閾值。
          • 高安全性,不必擔心他人的錄音頂替使用。

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          語種識別(Language Identification,簡稱LID)在語音中自動判定待識別語音的語種類型。
          技術特點︰

          • 與發音人無關,與傳輸信道無關。系統對用戶的輸入聲音進行鑒別和確認,可以來源不同的信道。
          • 對語音長度有一定的要求。待識別的測試語音有效長度不小于3秒。
          • 識別速度快,能確保實時識別。說話人識別引擎每次一對一比對,在普通PC上具有0.01倍以上的實時率,並且支持多路並發識別。
          • 操作點調整方便,可按不同的應用需求調整操作點閾值。

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          關鍵詞檢出(Key Word Spotting,簡稱KWS)在連續語音流里面自動檢測出用戶關心的關鍵詞、敏感詞。
          技術特點︰

          • 關鍵詞檢測引擎與說話人無關。支持自然對話語音(如︰電話聊天,廣播電視訪談等)。
          • 支持電話信道、廣播電視信道、互聯網信道等各類信道數據。
          • 關鍵詞列表可由用戶自主定義和修改。
          • 檢測結果不但包含關鍵詞在語音流或音頻文件中出現的位置,還包括相應的置信度得分。
          • 引擎處理速度快,核心算法支持海量並行處理。適應于大規模語音數據的自動檢測。
          • 操作點調整方便,可按不同的應用需求調整操作點閾值。

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          固定音頻檢索根據音頻模板片段,從海量語音中快速搜索並找到與音頻模板一致或者相似的音頻片段所在的位置。
          技術特點︰

          • 每小時的音頻生成1.2M大小的音頻特征。
          • 音頻搜索需要的內存與音頻庫的大小成正比,每小時音頻需要3.6M的內存。
          • 對于任意編碼格式和編碼速率的音頻,識別正確率在95%以上。
          • 需要搜索的音頻只需要3秒到5秒左右。

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          情緒識別通過分析用戶說話時的語音波動來判斷用戶的情緒狀態。
          技術特點︰

          • 基于基頻、段長、語調、語速、音量等多維聲學特征,進行統計建︰頭治,實現針對客服語音的聲學層情緒分析。
          • 基于語音轉文本和關鍵詞檢索的結果,提取相關語義特征,進行語義層用戶情緒的建︰頭治。
          • 基于聲學層情緒分析和語義層情緒分析的結果,進行用戶情緒的綜合分析判別,得到最終分析結果。
          • 識別準確率高,識別速度快。

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          在數字化的多媒體數據中嵌入隱蔽的音頻信息標記,隱蔽性強,安全性高。
          技術特點︰

          • 不因數據文件的某種改動而導致隱藏信息丟失。
          • 經過隱藏處理,使目標數據沒有明顯的降質現象,而隱藏的數據卻無法人為地看見或听見。
          • 隱蔽載體與原始載體具有一致的特性,使非法攔截者無法判斷是否有隱蔽信息。
          • 隱藏算法有較強的抗攻擊能力,使隱藏信息不會被破壞。
          • 只從留下的片段數據,仍能恢復隱藏信號,而且恢復過程不需要宿主信號。
          • 根據多媒體信息的類型和幾何特性,利用用戶提供的密鑰將水印隱藏到一系列隨機產生的位置中,使人無法察覺。
          • 嵌入的水印信息足以表示多媒體內容的創建者或所有者的標志信息,或是購買者的序列號。

          機器翻譯

          支持以中文為核心到其他多種語言的互譯,其中包括英語、日語、韓語、維吾爾語。
          技術特點︰

          • 能夠對詞匯、短語片段、句子的進行錯誤糾正。
          • 翻譯效果好,通過增量式訓練,可以不斷學習新的翻譯知識、擴大模型規模。
          • 翻譯速度快,能夠處理海量數據的翻譯任務。
          • 簡明的翻譯API接口,方便用戶集成。