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    学界 | 谷歌团队提出应用于噪声语音识别的在线序列到序列模型

    近日谷歌团队发布了一篇关于语音识别的在线序列到序列模型,该模型可以实现在线实时的语音识别功能,并且对来自不同扬声器的声音具有识别功能。 以下内容是 AI 科技评论根据论文内容进行的部分编译。 论文摘要:生成模型一直是语音识别的主要方法。然而,这些模型的成功依赖于难以被非职业者使用的复杂方法。最近,深入学习方面的最新创新已经产生了一种替代的识别模型,称为序列到序列模型。这种模型几乎可以匹配最先进的生成模型的准确性。该模型在机器翻译,语音识别,图像标题生成等方面取得了相当大的经验成果。尽管这些模型易于训练,因为

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    专栏 | 极限元CTO温正棋谈语音质检方案:从关键词检索到情感识别

    机器之心专栏 作者:温正棋 极限元智能科技 本文作者温正棋为极限元智能科技 CTO 、中国科学院自动化研究所副研究员,毕业于中国科学院自动化研究所,先后在日本和歌山大学和美国佐治亚理工学院进行交流学习,在国际会议和期刊上发表论文十余篇,获得多项关于语音及音频领域的专利。其「具有个性化自适应能力的高性能语音处理技术及应用」获得北京科学技术奖。在语音的合成、识别、说话人识别等领域都有着多年深入研究经验,并结合深度学习技术开发了多款语音应用产品。 为了提高客户满意度、完善客户服务,同时对客服人员工作的考评,很多企

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    思必驰俞凯:自然语言技术的畅想关键点不在交互,而是自然丨清华人工智能研习社

    大数据文摘作品 大数据文摘记者 刘涵 魏子敏 “自然语言技术的未来,其关键点是“自然”两个字。” 11月最后一天,思必驰联合创始人、首席科学家俞凯博士在清华x-lab主办的人工智能研习社第七课上,如此评价自然语言处理,并与现场听众一起畅想了这一潜力巨大的技术将走向哪里。 图:11月30日,思必驰联合创始人俞凯在清华做了题为《认知型口语对话智能》的讲座。 刘涵 摄 在这场题为《认知型口语对话智能》的讲座上,俞凯认为认知交互面临的最主要的挑战一定不是语音,因为从语音识别的角度上来说,问题明确,只要专门向这个领

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