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在语音识别领域，业界和学术界有许多研究团队都有重大进展，微软研究团队在行业的整体发展下同样获益良多。.尽管目前在Switchboard语音识别任务中实现了5.1%的低错误率，事实上语音研究领域仍然挑战重重，例如嘈杂环境、录音距离较远场景下的语音识别...
谷歌手机输入法可以离线语音识别了！模型精度远超经典CTC2012年，在深度学习技术的帮助下，语音识别研究有了极大进展，很多产品开始采用这项技术，如谷歌的语音搜索。
识别延迟一直是设备端语音识别技术需要解决的重大问题，谷歌手机今天更新了手机端的语音识别技术——Gboard，重磅推出了一款端到端、全神经、基于设备的语音识别器，支持Gboard中的语音输入。通过谷歌最新的（RNN-T）技术训练的模型，该...
今天，谷歌发布了一个端到端的移动端全神经语音识别器，来处理Gboard中的语音输入。该新型语音识别器可内置在手机设备中，离线状态时依然可用。更重要的是，它可以实现字符级实时输出，对用户的语音输入提供快速及时的响应。2012年，在深度学习技术的帮助下，语音识别研究有了...
浅谈语音识别技术的发展趋势与应用前景-全文-本文主要描述了语音识别技术的定义、语音识别技术实现方式、语音识别技术发展遇到的困难、语音识别技术发展概况及前景应用等来进行介绍。
比如谷歌在2016年向第三方开发者免费开放了语音识别API，对Nuance产生了致命打击，一大批开发者抛弃Nuance转投谷歌，同时用户数据的增长也让谷歌在...
本周的重要论文包括香港理工大学的最新GAN综述论文以及小鹏汽车提出的判别式多模态语音识别模型。.摘要：在本文中，来自斯坦福、南加州大学和GoogleAI的研究者提出了图结构数据表征学习方法的综合分类法，旨在统一几个不同的研究主体。.具体而言...
性能超越经典ASR模型！谷歌重磅推出全新语音识别数据增强方法【图文】，介绍自动语音识别（ASR）是一种将音频输入转换成文本的技术，深度神经网络的发展推动了ASR的进步。ASR在许多现代设备和产品中都有应用，如谷歌助手、谷歌主页和...
国内语音识别研究综述.doc,国内语音识别研究综述摘要：随着近几年语音识别研究的逐渐升温，把握好语音识别领域的正确研究方向显得尤为重要。本文介绍了语音识别技术的原理及系统构成，对2010年以来中国知网（CNKI）收录的中文核心期刊中主题为语音识别的论文进行统计分析，得出国内语音...
在2019年秋天的语音领域顶会Interspeech上，基于自注意力机制和Transformer神经网络结构的算法，几乎出现在了所有语音识别相关的研究中。.基于Transformer的完全端到端模型主要优势有三个：.第一，Transformer采用的自注意力机制是一种通过其上下文来理解当前词...