腾讯云语音识别ASR
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产品概述：应用场景腾讯云语音识别产品满足将语音转化成文字的需求，提供丰富的产品形态供客户选择。在业务场景上，适用于智能客服、录音质检、会议纪要、实时字幕、面对面销售、法庭转写等多种场景。
产品概述：应用场景腾讯云语音识别产品满足将语音转化成文字的需求，提供丰富的产品形态供客户选择。在业务场景上，适用于智能客服、录音质检、会议纪要、实时字幕、面对面销售、法庭转写等多种场景。
产品概述：语音识别（ASR）技术与应用架构
产品功能：产品矩阵腾讯云语音识别（ASR）产品种类丰富，支持录音文件识别、录音文件识别（极速版）、实时语音识别、一句话识别等四款主流产品，可覆盖绝大部分ASR使用需求。还提供语音流异步识别等专有产品供特殊客户使用。此外，还有嵌入式版本供离线环境使用。腾讯云ASR识别准确率业界领先，支持的方言、语种也十分丰富。
腾讯云语音识别（ASR）目前有六个产品类型：录音文件识别、录音文件识别（极速版）、实时语音识别、一句话识别、语音流异步识别、离线语音识别。
腾讯云语音识别在23年6月全新推荐ASR+系列产品，目前支持两个产品：说话人识别、虚拟号真人判定.
产品功能：ASR特色功能介绍腾讯云语音识别 (ASR) 除常规识别功能外，还支持部分特色功能，帮助客户更好地使用产品。
自学习：支持客户上传最大2M的自学习语料 (关于热词和自学习的详细描述，请见下一页)。
产品功能：ASR特色功能介绍 -- 口语转书面语腾讯云语音识别新上线口语转书面语功能，该功能可精简口语表达中的冗余、重复、语气词，并修正发言人口误，实现口语转书面语的效果，适用于线上、线下会议直接总结为书面会议纪要的场景。
产品功能：热词和自学习腾讯云语音识别（ASR）支持客户在控制台进行热词和自学习词表配置，以实现在某个专有领域（如金融、法庭、客服等）快速进行识别效果提升。客户可以自行上传热词和自学习语料，自助达到模型定向优化、识别准确率提升的问题。关于热词和自学习的详细介绍可以点击此处进行查看。
产品功能：热词和自学习腾讯云语音识别（ASR）支持客户在控制台进行热词和自学习词表配置，以实现在某个专有领域（如金融、法庭、客服等）快速进行识别效果提升。客户可以自行上传热词和自学习语料，自助达到模型定向优化、识别准确率提升的问题。关于热词和自学习的详细介绍可以点击此处进行查看。
产品功能：热词增强版热词增强版利用拼音匹配的方式，可以有效提升热词在识别结果中的命中率。适用于原创名词较多、且需要强适配的场景，如原创游戏、原创小说、广告谐音字等。支持实时语音识别、录音文件识别、一句话识。
产品功能：ASR+产品系列腾讯云语音识别 (ASR) 除了基础的语音转文字功能外，还提供了部分垂类场景的ASR*产品 (音频特征分析型产品) 供客户选择。
ASR+ 产品系列清单：
产品功能：ASR+说话人识别通过ASR的声纹识别功能，可以将说话人所读出的连续数字串或正常说话语音，与语音库中该用户D所对应的声音特征进行1：1，比对验证，当声音特征比对满足阌值条件时则身份验证成功。对伪造、拼接的音频具备一定的抗攻击能力。
产品功能：ASR+虚拟号真人判定基于语音识别和声学算法能力，在智能外呼场景下，能够在毫秒级准确判断真人用户何时接起电话，帮助客户判断对话机器人的启动时机。
产品功能：ASR+LLM in音视频场景针对音视频客户的ASR*大模型产品需求，我们针对以下场景设计了相关方案：
适用场景：音视频线上多人会议
-可针对会议实现离线、实时内容摘要:
-支持针对发言人的观点、会议待办进行总结:
-支持对会议内容进行实时翻译。
ASR+视频/直播文稿生成
适用场景：音视频线上多人会议纪要、直播课程概括
ASR+课程I直播内容纲要
适用场景：课程内容配置
-课程运营在上传一段课程视频时，可通过该功能获取视频的纲要，方便课程内容高效配置课程内容。
ASR+课程知识点生成
适用场景：直播课程、录播课程
-支持对视频内容进行解析，对关键段落进行概括性标记-支持对知识点内容进行知识库匹配。
产品功能：离线语音识别腾讯云语音合成（TTS）离线版目前有一个产品类型：离线语音识别，主要的接入方式为客户端（Android）SDK。离线语音识别适用于无网络、弱网情况下的语音识别场景，目前仅支持中文普通话和英语，支持Android平台进行接入。适用场景为：智能硬件（尤其是没有联网条件的智能家居）、语音输入法、游戏娱乐、离线命令词识别等。
产品优势腾讯云语音识别（ASR）在识别效果、适用场景、性价比和自助训练上都处于业界领先地位，可为不同行业、不同需求的客户提供高质量的识别服务。ASR是AI最早的应用场景之一，距今已有数余年，目前语音产品已经形成几家巨头，如何突破巨头垄断、实现客户成功成为许多伙伴的售前难题。本章也会对行业趋势进行介绍。腾讯云语音识别（ASR）在识别效果、适用场景、性价比和自助训练上都处于业界领先地位，可为不同行业、不同需求的客户提供高质量的识别服务。
产品趋势语音识别业界整体的大趋势有以下几点：垂直领域模型、远场语音识别、多语种+多方言趋势。
腾讯云ASR大模型：语音大模型市场不同于诞生于NP领域的LLM (大语言模型)，语音大模型的训练难度较高，真实业务数据获取手段较少，同时数据标注依赖极强的地域和文化认知，仅有拥有当前区域语言技能的人可以帮助语音AI模型进行优化，因此语音大模型的发展速度比LLM慢很多。
挑战一：语言语音训练数据的获取
数据范围广，需要获取数千种语言的语音数据。在中文语境下，对特定垂类场景和方言场景的语音获取是非常困难的。
腾讯解法：自2016年开始语音实验室对业务的沉淀，每年服务数以万计的公有云客户和上百个私有化项目，在各行各业、各个城市和地域沉淀了多个领域的数据，为开发ASR语音大模型打下了坚实基础。
挑战二：数据预处理
语音时间长，需要将文本和语音对齐。需要经过一定的技术处理才能够实现语音和文本的强制对齐。
腾讯解法：使用腾讯云语音实验室自研的数据预处理工具和对齐算法，保证数据预处理工作高效进行
挑战三：语音数据标注成本高，低资源语种的标注人力严重不足
每种语言32小时的数据不足以训练传统的监督式语音识别模型。
腾讯解法：使用腾讯云语音实验室自研的蒸馏和基于伪标注技术 (pseudo-labeling) 下的半监督和无监督训练技术，仅需要在实验室小模型基础上进行数据微调即可对无监督语音数据进行训练。此种方式大大减少了语音数据的标记需求。
腾讯云ASR大模型：用户痛点目前客户在市场上虽然有多家 ASR 厂商可以选择，但是基于 ASR 产品的特殊性，多数厂商需要依赖有监督数据进行模型的优化，因此在部分对识别要求较高的场景上，客户无法寻求到好的解决方案。
腾讯云ASR大模型：技术介绍先进件地利用业界最新的预训练技术，在模型预训练阶段加入文本大语言模型(LLM)，并自研蒸馏算法，结合伪标注技术 (pseudo-labeling) 下的半监督训练与无监督训练技术，利用腾讯云语音行业大数据的优势，同时引入蒸馏模型，让ASR的小参数模型同时学习真值数据和知识蒸馏的输出，让小模型学习到更多数据的相似性，从而提升各自的性能水平，成功构建了多个领域的腾讯云语音识别大模。
腾讯云ASR大模型：模型介绍先进性地利用业界最新的预训练技术，结合半监督训练与无监督训练技术和语音行业大数据的优势，成功构建了多个领域的腾讯云语音识别大模型。
腾讯云ASR大模型：中文普通话大模型showcase建议使用场景：
1、远场收音，说话人声音比较小 (如：线下大会议室的多人会议场景、线下销售、电子工牌)。
2、环境噪声比较大 (如：车内行驶场景、户外沟通场景)
3、对专有名词识别准确率较高，但是又不想添加过多热词的场景 (如：法院、医疗、学术会议等)
4、说话人语速较快，连接词语气词比较多，说话黏连的情况比较多的情况，可根据大语言模型进行更准确的预测。
5、其它当前通用普通话模型 (16k zh) 无法解决的疑难杂症。
腾讯云ASR大模型：优势描述准确率高，技术先进，业界首创
腾讯云ASR大模型均采用腾讯自研的高新技术，在低信噪比数据和劣质音频数据集上提升高达20%以上，并支持了多种语言和多方言的混合识别语种，这几款高性能的识别引擎均为业界首创。
性价比高
在现有业内大语言模型、生成模型普遍占用高成本、消耗高资源推理的情况下，腾讯云ASR大模型在性能极大提升的前提下，客户增加的成本范围可控，性价比极高。
场景广泛
腾讯云ASR大模型并不仅覆盖主流的识别场景，在当前业内厂商竞争激烈、开源框架丰富的情况下，进一步提升了ASR引擎的业务场景覆盖率，真正使几乎来自各行各业、各种特征迴异的音频能够获得高性能和高准确度转写。
解决业务痛点
过往客户面临的业务痛点，如:收音不好的情况识别不出来ASR影响了成单转化率、噪音大的情况识别不了、没有多语种混合识别的能力等情况，通过本次ASR大模型的发布均得以解决。
标杆案例腾讯云语音识别（ASR）在客服质检、外呼中心、智能家居、游戏直播、会议转写、语音输入法、法庭、房地产、教育等多个行业有落地经验，积累了丰富的行业词库和标杆案例。
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