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有声胜无声丨云上曲率多语言实时语音互动Demo正式发布
云上曲率多语言实时语音互动Demo已于10月底正式发布。以下是关于该Demo的详细解技术实现：该Demo实现了不同语言用户间的语音互动交流，打破了语言障碍。用户无需依赖文本翻译，可直接享受语音互动的便捷性。工作原理：通过实时通话场景，说话人使用一种语言发出语音。
多语言实时语音互动Demo，由云上曲率于10月底正式发布，这一创新技术，实现了不同语言用户间的语音互动交流，打破了语言障碍。它让来自不同国家或地区的用户，无需依赖文本翻译，直接享受语音互动的便捷性。
如何看待配音专业的就业前景?
总之，配音专业的就业前景是乐观的，但也要求从业者不断提升自身的专业水平和适应能力，以应对不断变化的市场需求。对于有志于从事配音工作的学生来说，除了学习专业知识和技能外，还应该关注行业动态，积极拓展自己的职业路径，不断提高自己的市场竞争力。
学配音专业推荐选择升学教育。【点击0元领取播音配音公开课 】播学配音就业前景较好，对于又优秀又努力的人来说，就业基本不是问题，而且现在的就业方向也逐渐拓宽，电视台、各培训机构和广告游戏等单位都需要会配音的人才，平时还要不断提升自我修养，融入时代的步伐。配音是为影片或多媒体加入声音的过程。
就业空间广阔：随着文化产业的快速发展和国家对电视方向主持人才的缺乏，学播音的人在就业市场上具有广阔的空间。职业多样化：学播音的人不仅可以选择成为主持人或播音员，还可以选择配音员、电竞解说员、记者等多种职业方向，满足不同的兴趣和职业规划。
科大讯飞核心研发平台怎么样
1、研发范围：科大讯飞核心研发平台是一家专注于语音识别、自然语言处理、智能对话等人工智能技术的企业，在语音技术领域处于国际领先水平，并且在智能硬件、智慧城市、智能医疗等领域拥有广泛应用。科大讯飞核心研发平台不断推进技术创新和产业升级，积极探索人工智能与实体经济深度融合的路径，是中国人工智能领域的重要代表之一。
2、科大讯飞不仅致力于研发尖端技术，还积极投入于国产化核心技术创新，这使得公司在技术自主性和安全性方面取得了显著进展。其产品和服务已经广泛应用于教育、医疗、司法、智能汽车等多个领域，为用户提供了高效、便捷的解决方案。
3、云平台可以说是讯飞的核心和基础，讯飞所有的产品离不来云平台的支撑，所以无论是晋升空间，选择空间还是待遇都是蛮好的。
4、科大讯飞是一个AI智能实力比较强企业。从公司角度来看。公司介绍：科大讯飞是一家专业从事语音及语言、自然语言理解、机器学习推理及自主学习等人工智能核心技术研究，人工智能产品研发和行业应用落地的国家级骨干软件企业。
5、工作环境方面，科大讯飞注重创造一个开放和包容的工作氛围。员工可以自由地表达自己的想法，并且有机会参与到决策过程中。公司还鼓励创新和尝试，为员工提供了许多展示自己才华的平台。在这里工作的员工常常感到非常充实和满足。总体来说，科大讯飞是一个充满活力和发展机遇的地方。
6、科大讯飞是长期投资的理想之选，主要基于以下几点原因：技术实力和广泛应用前景：科大讯飞作为国内最具实力和影响力的语音技术服务商之一，拥有强大的自然语言处理(NLP)和深度学习等核心技术。公司在教育、金融、医疗等多个行业提供优质产品与解决方案，树立了良好的口碑和品牌形象。
Conformer的来龙去脉你都了解清楚了吗?——语音识别论文解读
1、Conformer的来龙去脉解读如下：诞生背景 Conformer是在自动语音识别领域逐渐由基于神经网络的端到端模型取代传统统计模型的背景下诞生的。传统的CNN、RNN及Transformer等模型凭借强大的序列建模能力，大幅提升了ASR的准确度。
2、Conformer，ASR领域近年来备受关注的模型，融合了自注意力机制的全局建模能力和CNN的局部建模能力，超越了传统的Transformer，尤其在序列到序列任务中表现出色。其核心贡献在于提出Conformer结构，巧妙结合两种机制的优势，显著提升ASR准确率。
3、Conformer是Google于2020年提出的一种改进型语音识别模型，基于Transformer架构，通过结合卷积网络以提升模型在长期依赖和局部特征提取上的能力。在LibriSpeech测试集上，Conformer取得了最佳效果。
4、论文“Multi-Speaker ASR Combining Non-Autoregressive Conformer CTC and Conditional Speaker Chain”在INTERSPEECH2021会议上被接收，该研究旨在解决多说话人语音识别问题，特别是在存在说话人同时说话（speaker overlap）的语音交叠情况下，如何有效识别并转录多个说话人的语音。
5、本文探讨了一种将AAAI 2021的最佳论文中提出的 Prob-Sparse 稀疏注意力机制，与 Conformer 结合以构建高效 Conformer Transducer 的方法。该方法旨在改进 Conformer 的端到端语音识别性能。对于 Informer 的详细解读，我们之前有几篇学习笔记，包括其架构、代码解析和训练流程。
6、该论文对比研究了三种SA-ASR方法，通过耦合说话人日志、语音分离和语音识别模块，在M2MeT竞赛（如下推文）上发布的真实会议场景语料库AliMeeting上进行了相关实验，有效降低了说话人相关字错误率（SD-CER）。下面对该论文进行简要解读和分享。
