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谷歌云重大更新：Text-to-Speech现已支持26种WaveNet语音

总共有56种声音：30种标准声音和26种WaveNet语音（获取完整列表：cloud.google.com/text-to-speech/docs/voices）。 ?...例如，你可以为具有较小扬声器的可穿戴设备创建配置文件，或者专门为汽车扬声器和耳机创建配置文件。...对于未单独录制的音频样本，Cloud Speech-to-Text提供了diarization，它使用机器学习通过识别扬声器标记每个单词数。谷歌表示，标签的准确性会随着时间的推移而提高。 ?...谷歌云的Speech-to-Text diarization特征 这一切都很有用处，但如果你是一个拥有大量双语用户的开发人员呢？...如果你这样选择，你可以将置信度分数与应用程序中的触发器相关联，例如，用户说话含糊或过于轻柔时，鼓励用户进行重复。 多通道识别、语言自动检测和词级置信度现在是可以使用的。

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从人脸识别到情感分析，这有50个机器学习实用API！

API还可以添加或删除可搜索的图库中的主题，并添加或删除主题中的人脸。 Betaface：面部识别和Web检测服务。...ParallelDots Text Analytics API：以14种不同的语言提供方便且多样的自然语言理解（NLU）算法，用于判断任何文档的情感，查找其中的重要实体或从中删除不良词汇。...Google Cloud SPEAKH-TO-TEXT：通过在简单易用的API中应用强大的神经网络模型，使开发人员能够将音频转换为文本。该API可识别120种语言。...同样功能的其他API（语音认知服务）包括Bing Speech（将语音转换为文本，接着再次转换为语音，理解其意图）和Custom Recognition（自定义识别）。...其他API列表：Mashape Blog & RapidAPI Machine Learning collection 我们遗漏了你最喜欢的API吗？快在评论区中补充吧！

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AWS机器学习初探（2）：文本翻译Translate、文本转语音Polly、语音转文本Transcribe

AWS Translate 服务有两个组件： encoder：每次从输入文本中读取一个单词，然后根据其含义构造语义表达。 decoder：利用encoder给出的语义表达，产生一个翻译词汇。...Google 翻译结果： 关于共和党加州州长候选人约翰考克斯，我听到了很多很棒的事情。 他是一个非常成功的商人，厌倦了高税收和犯罪。 他将使加利福尼亚再次伟大，让你再次为你的伟大国家感到骄傲。...他将再次使加州成为伟大的国家，让你再次为你的伟大国家感到骄傲。 完全赞同！ 从结果看，AWS Translage的质量应该比Google 稍微好一些。...他将再次使加州成为伟大的国家，让你再次为你的伟大国家感到骄傲。...几个特色功能： 支持发音字典（lexicon）：通过发音字典可以自定义单词的发音。用户可以将发音字典上传到AWS 上，然后将其应用到 SynthesizeSpeech API 中。

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从人脸识别到情感分析，50个机器学习实用API

API还可以添加或删除可搜索的图库中的主题，并添加或删除主题中的人脸。 Betaface：面部识别和Web检测服务。...ParallelDots Text Analytics API：以14种不同的语言提供方便且多样的自然语言理解（NLU）算法，用于判断任何文档的情感，查找其中的重要实体或从中删除不良词汇。...Google Cloud SPEAKH-TO-TEXT：通过在简单易用的API中应用强大的神经网络模型，使开发人员能够将音频转换为文本。该API可识别120种语言。...同样功能的其他API（语音认知服务）包括Bing Speech（将语音转换为文本，接着再次转换为语音，理解其意图）和Custom Recognition（自定义识别）。...其他API列表：Mashape Blog & RapidAPI Machine Learning collection 我们遗漏了你最喜欢的API吗？快在评论区中补充吧！

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使用PyTorch建立你的第一个文本分类模型

但在推理过程中，我们可能会遇到一些词汇表中没有的词。这些词汇被称为词汇量外单词(Out of Vocabulary)，大多数深度学习框架缺乏处理词汇量不足的能力。...这是一个关键的问题，甚至可能导致信息的丢失。 为了处理词汇量不足的单词，PyTorch支持一个很好的功能，它用未知的token替换训练数据中的稀有单词。这反过来又帮助我们解决了词汇量不足的问题。...除了处理词汇之外，PyTorch还有一个可以处理可变长度序列的特性! 2. 处理可变长度序列 你听说过循环神经网络是如何处理可变长度序列的吗?有没有想过如何实现它?...由于每个句子中的单词数量不同，我们通过添加填充标记将可变长度的输入句子转换为具有相同长度的句子。 填充是必须的，因为大多数框架支持静态网络，即架构在整个模型训练过程中保持不变。...两个特殊的标记(称为unknown和padding)将被添加到词汇表中 unknown标记用于处理词汇表中的单词 padding标记用于生成相同长度的输入序列 让我们构建词汇表，并使用预训练好的嵌入来初始化单词

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让瘫痪失语患者「说话」，脑机接口首次从大脑活动解码完整句子，登上新英格兰医学杂志

实验中植入的多电极阵列 研究者记录了 22 个小时的皮质活动，同时受试者试图从包含 50 个单词的词汇集中（其中包括水、家庭、好等日常生活中必不可少的词汇）说出单个单词。...在实现受试者说出单词的过程中，研究者使用深度学习算法来创建相应的计算模型，用于从记录的皮质活动的模式中检测和分类单词。...除了这些计算模型之外，他们还使用了一个自然语言模型，该模型在给定序列中前一个单词的情况下生成下一个单词的概率，以在受试者试图说出这些单词时解码完整的句子。...为了测试这一方法是否有效，研究者会通过屏幕显示问题，比如「你今天过得怎么样」、「你想喝点水吗」等，受试者相应地给出回答：「我很好」、「不，我不想喝水」等。...在事后分析中，研究者检测到受试者试图生成单个单词的概率为 98%，并且在 81 周的研究期间，他们使用稳定皮质信号分类单词的准确率达到了 47.1% 。

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关于NLP和机器学习之文本处理

对有屈折变化的词进行词干提取的作用 词干对于处理文本稀少问题以及词汇标准化非常有用。尤其是在搜索应用程序中取得了成功。...额外的开销是否值得很难说。但你可以随时尝试查看它对你的效果指标的影响。 删除停用词 停用词是一种语言中常用的词汇。英语中的停用词的例子是“a”，“the”，“is”，“are”等。...W W clean W W 停止词列表可以来自预先建立的集合，也可以为你的域创建自定义单词列表。...在决定你确实需要之前，所有依赖于任务的步骤都可以进行定量或定性测试。 请记住，少即是多，应该尽可能保持你的方法简洁。你添加的越多，遇到问题时你将需要剥离的层数越多。...但是，如果你在一个非常狭窄的域进行工作（例如关于健康食品的推文）并且数据稀少且嘈杂，你可以从更多的预处理层中受益，尽管你添加的每个层（例如，删除停用词，词干提取，文本规范化）都需要被定量或定性地验证为有意义的层

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让瘫痪失语患者「说话」，脑机接口首次从大脑活动解码完整句子，登上新英格兰医学杂志

研究者记录了 22 个小时的皮质活动，同时受试者试图从包含 50 个单词的词汇集中（其中包括水、家庭、好等日常生活中必不可少的词汇）说出单个单词。...在实现受试者说出单词的过程中，研究者使用深度学习算法来创建相应的计算模型，用于从记录的皮质活动的模式中检测和分类单词。...除了这些计算模型之外，他们还使用了一个自然语言模型，该模型在给定序列中前一个单词的情况下生成下一个单词的概率，以在受试者试图说出这些单词时解码完整的句子。...为了测试这一方法是否有效，研究者会通过屏幕显示问题，比如「你今天过得怎么样」、「你想喝点水吗」等，受试者相应地给出回答：「我很好」、「不，我不想喝水」等。...在事后分析中，研究者检测到受试者试图生成单个单词的概率为 98%，并且在 81 周的研究期间，他们使用稳定皮质信号分类单词的准确率达到了 47.1% 。

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利用 AssemblyAI 在 PyTorch 中建立端到端的语音识别模型

你可以找到完整的代码，还可以在Google Colaboratory上的GPU支持下运行它。 准备数据管道 数据是语音识别中最重要的方面之一。我们获取原始音频波，并将其转换为Mel频谱图。 ?...你可以在这篇优秀的文章中阅读更多关于这种转变的细节。对于本文，你可以将Mel频谱图视为声音的图片。 ?...残差连接（又称为跳过连接）是在“用于图像识别的深度残差学习”一文中首次引入。作者发现，如果将这些连接添加到CNN中，可以建立真正的深度网络，并获得较高的准确性。...使用这种方法，整个单词chat将成为标签。如果使用整个单词，你就必须对所有可能的词汇进行索引来才能进行预测，这会使内存效率低，在预测过程中可能会遇到词汇量不足的情况。...最有效的方法是使用单词片段或子单词单位作为标签。 你可以将单词分割成子单词单元，使用这些子单词作为标签，即ch at，而不是单个标签的字符。

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再也不能用ChatGPT写作业了！新算法给AI生成文本加水印，置信度高达99.999999999994%

明敏 Alex 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI生成文本，又遇新对手！ 凭借识别AI生成文本中的“水印”，一种新算法能够准确判断文本到底是谁写的。...即把信号嵌入到生成的文本中，让算法能从一小段token中检测出来。 最近，OpenAI方面也表示，考虑在ChatGPT中添加水印，以降低模型被滥用带来的负面影响。...与此同时，他们还添加了波束搜索（Beam search），允许LLM能够排布一整个token序列，以避免黑名单词汇。...因为在这段文字中，包含36个token。如果是人类写的，那么文本中应该包含9±2.6个白名单词汇（白名单词汇的概率约为25%）。 但这段文字中，包含了28个白名单词汇。.../ — 完 — 「人工智能」、「智能汽车」微信社群邀你加入！

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一点点spaCy思想食物：易于使用的NLP框架

在下面的文章中，将了解如何以快速简便的方式开始使用spaCy。它对NLP领域的初学者爱好者特别有用，并提供逐步说明和明亮的例子。...由于机器需要将所有内容转换为数字以理解世界，因此每个单词都由NLP世界中的数组（单词向量）表示。...这是spaCy词典中“man”的单词vector： [-1.7310e-01, 2.0663e-01, 1.6543e-02, ....., -7.3803e-02] spaCy的单词向量的长度是300...当两个不相关的物体如汽车与香蕉相比时，相似性相当低。当检查西红柿和香蕉的相似性时，观察到它高于汽车与香蕉的相似性，但低于西红柿对黄瓜和苹果对香蕉的反映现实。 步骤9：国王=女王+（男人 - 女人）？...如果一切都用数字表示，如果可以用数学方法计算相似性，可以做一些其他的计算吗？例如，如果从“男人”中减去“女人”并将差异添加到“女王”中，能找到“国王”吗？

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.NET 的文本转语音合成

添加对 System.Speech 的引用并实现图 1 中的方法。...其次，你同时具有同步输出（如上一个示例中所示）和异步输出。你还可以调整语音音量和语速，对其进行暂停和继续，以及接收事件。你还可以选择语音。此功能在这里很重要，因为你将能够以不同的语言生成输出。...由于我们处理的是自然语言，因此其分析器会比编程语言的分析器更复杂。因此除了词汇切分（查找句子和单词的边界）之外，分析器还必须更正拼写错误、识别词类、分析标点符号，以及解码缩写形式、缩约形式和特殊符号。...Smith”中的“doctor”，还是“Privet Drive”中的“drive”？“Dr.”以大写字母开头并以句点结尾，那么它是一个句子吗？“project”是名词还是动词？...之后，需要额外的后置词汇处理，因为在单词组合为一个句子时，其发音可能会发生变化。 虽然分析器尝试从文本中提取所有可能的信息，但有些内容难以提取：韵律或声调。

1.9K20

斯坦福大学深度学习与自然语言处理第二讲：词向量

语义词典存在的问题 语义词典资源很棒但是可能在一些细微之处有缺失，例如这些同义词准确吗：adept, expert, good, practiced, proficient,skillful?...在向量空间的范畴里，这是一个1很多0的向量表示：[0,0,0,0,…,0,1,0,…,0,0,0] 维数：20K(speech)–50K(PTB)–500K(big vocab)–13M(Google...如何使用上下文来表示单词 答案：使用共现矩阵(Cooccurrence matrix)X 2个选择：全文还是窗口长度 word-document的共现矩阵最终会得到泛化的主题（例如体育类词汇会有相似的标记...用向量来定义单词的意思： 在相关的模型中，包括深度学习模型，一个单词常常用密集向量（dense vector)来表示 ?...比较容易且快速的融合新的句子和文档或者添加新的单词进入词汇表 word2vec的主要思路 预测一个窗口长度为c的窗口内每个单词的周边单词概率 目标函数：对于一个中心词，最大化周边任意单词的log

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从未失手的AI 预测：川普将赢得选举，入主白宫 （附深度学习生成川普语录教程）

你可以生成任意长度的样本序列。 PTB 数据集很小，并且执行的是现代的标准。在数据集中，它只有887521个单词，附带一个词汇表，内含10000个不同的词汇。...你可以在Github上获取（https://github.com/deeplearningathome/rnn_text_writer）。...需要注意的是，这是一个非常非常小的训练数据集。训练集中包含的的单词比PTB数据库要小一个量级。如果模型能在如此小的数据库中学习一些东西，那简直太令人兴奋了。...你可以给予任何你想要的种子作为输入，抽取任意多的字母。 如果这样训练模型： ? 你可以通过添加抽样标志从中进行抽样： ? 那么，我们开始吧： 种子: “hillary”....3层LSTM模型能在如此少的文本中进行学习（在川普的例子中，仅有21841个单词），这令我很震惊。这一技术可以用于图说生成、聊天机器人、问答系统等等应用。

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Deep Learning for Human Language Processing_Intro

这些语言的差异，在于组成语句的颗粒不一样：比如中文由4000+个汉字组成，汉字是组成句子的最小单位。英文的最小单位为26个英文字母，字母组成单词，单词组合成句子。...， 如“hey Siri”,"Alexa", "OK Google" image.png Text2Text 这类任务就是NLP主要研究的领域，应用的方向非常之多。...，依然是那个你最熟悉的Seq2Seq Model Text2Class 这类任务的应用也非常广泛，举例如下 垃圾邮件分类 情感分析 文章主题分类 各类任务之间有什么联系？...可以看到，任务之间有相互对应的关系，比如Text2Speech和Speech2Text就是一对互相关联的任务。...比方说下面的例子，非自回归会觉得应该先生成这个句子最重要的部分，也就是"dream"这个单词，然后模型会考虑谁是"dream"的主体，因此会生成"I"，之后模型会考虑"I"和"dream"之间的关系是什么

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