河南文字语音标注系统

语音标注场景下的VAD，在语音标注，尤其是ASR语音转录标注场景下，VAD切片通常是须要率先实现的工作内容。（1）手动模式下，标注员须要自行判断语音的起始点，根据要求，决定是否预留相应的静默音局部。（2）AI模式下，可一键主动解决整条数据，同时实现VAD主动切片与主动文本转录。目前，SEED数据服务平台在语音标注场景下提供的AI辅助为“全局辅助”，即AI会主动解决一整条数据，实现全副切片内容以及转录内容。此外，AI辅助也会自行判断语音信号，并在切片前后预留肯定的静默音局部，以供后续调整：通过VAD切割解决后的语音数据，即可在此基础上实现下一步的语音转录解决。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。河南文字语音标注系统

语音识别技术,语音识别技术是什么意思：语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，(ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。语音识别技术的应用包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。语音识别技术与其他自然语言处理技术如机器翻译及语音合成技术相结合，可以构建出更加复杂的应用，例如语音到语音的翻译。河南文字语音标注系统语音标注简单来说就是“听--写”的过程，语音标注员将听到的语音转写成文字。

语音标注必须了解的基础知识点：当物体振动的时候，会引起周围空气的波动，导致空气粒子间的距离发生疏密变化，从而引发空气压强的改变，在通过人的耳膜对空气压强的反映传入大脑，从而形成声音。声波是有物体振动产生的，物体振动使周围的介子（如空气）产生波动，这就是声波。声波的较简单形状是正弦波，由正弦波得到的声音交纯音。在日常的生活中，人们听到的大部分都不是纯音，而是复合音，这是由多个不同频率和振幅的正弦波叠加而成的。

语音标注就是听一段语音，系统自己会识别出汉字来，但是不是完全准确的，所以需要你校对。1，每条语音都有一定的时长，每条语音都需要标确定不确定，不确定的就可以直接提交了，标为确定的再进行标注。2，听语音的内容，看标注的信息是不是正确，不正确的按照听的内容修改。但是难度也有，经常不容易分清一些说得很快的字，一带而过的字，还有噪音的标注标准，口音的标注标准，或者是有的话根本听不出来说的什么意思，每个字都不好写。语音标注的前端处理是指在特征提取前，对原始语音进行处理，使处理后的信号更能反映语音的本质特征。

语音标注必须了解的基础知识点有哪些？采样精度就是指存放一个采样值所使用的比特数目。当用8个比特（采样精度为8位）存放一个采样值时，对声音振幅的分辨等级理论上为256个，即0至255；当用16个比特存放一个采样值时，对声音振幅的分辨等级理论上为65536个，即0到65536。如果您将采样精度设置为16位，计算机记录的采样值范围则为-32768到32767之间的整数。注意采样率和采样精度越大，记录的波形更接近原始信号，但同时占用的内存空间也越大。如果遇到全句或部分听不清楚的情况，可舍弃，标注为听不清。河南文字语音标注系统

语音转写结果需要用汉字表示，常用词语要保证汉字正确。河南文字语音标注系统

在语音识别技术中，基于动态时间规整（DynamicTimeWarping）的算法在连续语音识别中仍是主流方法。该方法的运算量较大，但技术上相对较简单，识别正确率高；基于非参数模型的矢量量化（VQ）的方法所需的模型训练数据，训练和识别的时间，工作存储空间都较小，在语音识别系统中可以得到很好的应用。然后一种基于参数模型的隐马尔可夫模型（HMM）的方法主要被用在大词汇量的语音识别系统，它需要较多的模型以训练数据，需要较长的训练和识别时间，还需要较大的存储空间，一般连续隐马尔可夫模型要比离散隐马尔可夫模型的计算量要大，但识别率相比较高。河南文字语音标注系统