碧点公司(Green Dot)是仔细聆听消费者心声,以消费者为导向的金融科技创新公司,致力于为大众带来高效、便捷与体验舒适的个人银行业务。Green Dot创造了预付借记卡产业,也是美国最大的可增值预付借记卡和现金充值业务服务供应商。
微软人工智能公开课 : https://docs.microsoft.com/zh-cn/learn
“想不想开发一款自己的聊天机器人?” “我也可以吗?神马AI,机器学习,DNN……我都不懂啊” “没关系,其实真的没有那么复杂——掌握方法和工具的话,一天时间就够了……” ---- 举个例子:淘宝小助手 小明业余时间开了一家淘宝店,他是店里唯一的工作人员。白天要上班,晚上不敢熬夜,总是因为错过回复用户消息而丢单。 要是有个客服机器人就好了——小明向好友程序员小刚提出了自己的想法。 小刚问:一般用户都问你什么问题?小明总结了一下,大概有以下4类问题:1. 包邮吗?2. 打折吗?3. 是专柜正品吗?4. 其他
机器之心报道 机器之心编辑部 ChatGPT 这次成为数百个模型的管理者。 几个月来,ChatGPT、GPT-4 的相继爆火,让人们看到大型语言模型 (LLM) 在语言理解、生成、交互和推理方面表现出的非凡能力,这引起了学界和业界的极大关注,也让人们看到了 LLM 在构建通用人工智能 (AGI) 系统方面的潜力。 要实现 AGI,LLM 要面临诸多挑战,包括: 受限于文本生成的输入和输出形式,当前的 LLM 缺乏处理视觉和语音等复杂信息的能力; 在现实场景中,一些复杂的任务通常由多个子任务组成,因此需要多
一个月前,谷歌宣布在源于Magenta项目的文字转语音(Text-to-Speech,简称TTS)技术上取得代际突破,接着该公司又对其语音转文字(Speech-to-Text,简称STT)API云服务进行了重大升级。更新后的服务利用语音转录的深度学习模型,根据特定用例量身定制:短语音命令、打电话或视频,在所有其他上下文中都有一个默认模型。如今,升级后的服务可以处理120种语言以及不同模型可用性和功能级别的变体。商业应用范围包括电话会议、呼叫中心和视频转录。转录的准确性在有多个扬声器和明显背景噪音的情形下有了
介绍了一种以ARM为核心的嵌入式语音识别模块的设计与实现。模块的核心处理单元选用ST公司的基于ARM Cortex-M3内核的32位处理器STM32F103C8T6。本模块以对话管理单元为中心,通过以LD3320芯片为核心的硬件单元实现语音识别功能,采用嵌入式操作系统μC/OS-II来实现统一的任务调度和外围设备管理。经过大量的实验数据验证,本文设计的语音识别模块具有高实时性、高识别率、高稳定性的优点。本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/201706/347845.htm
今日,微软宣布自定义语音服务成为加入微软识别服务行列的最新程序。自定义语音服务是一款可以高度灵活地把语音转换成文字的程序,它可以被认为是更智能版的Siri或Google Assistant。 自定义语
本篇基于 2017 年的推荐清单做了一些改进——去除了一些不再进行维护的 API,并且更新了一些新的 API。主要覆盖如下方向:
本文探讨了智能客服聊天机器人的开发成本。根据不同的功能需求,开发人员需要考虑六个主要步骤,包括后端开发、NLP集成、自然语言理解、会话智能、集成和控制面板。成本计算包括每个步骤的详细说明和相应的工具。
“数据猿年度重磅活动预告:2020年度金猿策划活动(金猿榜单发布+金猿奖杯颁发)即将推出,敬请咨询期待!
该清单按照字母排序,对 API 的概述是基于对应官网所提供的信息整合而成。要是大家发现该清单中错过了某些当前流行的 API,可以在评论中告知。
近日,微软亚洲研究院(MSRA)副院长周明在「自然语言处理前沿技术分享会」上,与大家讲解了自然语言处理(NLP)的最新进展,以及未来的研究方向,以下内容由CSDN记者根据周明博士的演讲内容编写,略有删减。 周明博士于1999年加入微软亚洲研究院,不久开始负责自然语言研究组。近年来,周明博士领导研究团队与微软产品组合作开发了微软小冰(中国)、Rinna(日本)、Zo(美国)等聊天机器人系统。周明博士发表了120余篇重要会议和期刊论文(包括50篇以上的ACL文章),拥有国际发明专利40余项。 MSRA在机器翻
近日,微软亚洲研究院(MSRA)副院长周明在「自然语言处理前沿技术分享会」上,与大家讲解了自然语言处理(NLP)的最新进展,以及未来的研究方向,以下内容由CSDN记者根据周明博士的演讲内容编写,略有删减。 周明博士于1999年加入微软亚洲研究院,不久开始负责自然语言研究组。近年来,周明博士领导研究团队与微软产品组合作开发了微软小冰(中国)、Rinna(日本)、Zo(美国)等聊天机器人系统。周明博士发表了120余篇重要会议和期刊论文(包括50篇以上的ACL文章),拥有国际发明专利40余项。 微软亚洲研究院
机器之心报道 机器之心编辑部 「 SpeechGPT 为打造真正的多模态大语言模型指明了方向:将不同模态的数据(视觉,语音等)统一表示为离散单元集成在 LLM 之中,在跨模态数据集上经过预训练和指令微调,来使得模型具有多模态理解和生成的能力,从而离 AGI 更进一步。」—— 复旦大学计算机学院教授邱锡鹏 大型语言模型(LLM)在各种自然语言处理任务上表现出惊人的能力。与此同时,多模态大型语言模型,如 GPT-4、PALM-E 和 LLaVA,已经探索了 LLM 理解多模态信息的能力。然而,当前 LLM 与
机器之心报道 编辑:rome rome DALL-E 已经能够很好地从文本生成图像,那么如何高效地实现语音合成呢?本文带你看微软最新推出的语音合成模型 ——VALL-E,它的效果将惊掉你的下巴。 近十年间随着神经网络和端到端建模的发展,语音合成技术取得了巨大突破。级联的文本到语音(TTS)系统通常利用声学模型 pipeline 和梅尔频谱作为中间表示的声码器。先进的 TTS 系统可以从单个或多个 speaker 合成高质量的语音,但仍需要高质量的 “干净” 数据。从网络上抓取的大规模数据无法满足要求,并且会
【新智元导读】 微软几乎所有和 AI 相关的重要产品,背后都体现了 NLP 技术的重要性,这也是微软亚洲研究院深耕已久的领域。微软亚洲研究院副院长、ACL主席周明博士以《自然语言处理前沿技术》为主题,分享了微软对包括神经网络翻译、聊天机器人、阅读理解等板块在内的 NLP 领域的思考,并接受了新智元等媒体的采访。周博士指出,“语言智能是人工智能皇冠上的明珠”,他认为目前 NLP 技术的发展呈现出六大趋势,同时为大家阐述了未来的 NLP 技术的六大研究方向。 自然语言处理对于微软有多重要? 微软几乎所有和 AI
本发明公开了一种基于卷积神经网络的语音特征匹配方法,包括:S1,预处理,提取音频信号的梅尔谱图,在时域上切割成图像片段,对图像片段做傅里叶变换得到频谱信号;并提取出特征向量;S2,将音频样本的特征向量按照时间顺序排列后进行池化处理形成语音记录文件,并将语音记录文件转换成二值特征序列;S3,语音特征匹配,利用语音查询文件与语音记录文件进行比较,查找出与语音查询文件具有相同内容的语音记录文件。本发明提高了语音识别的准确率,降低了语音识别系统的复杂性,增强了软件健壮性。
AI科技评论按:本文作者王海良,呤呤英语开发总监,北京JavaScript/Node.js开发者社区的运营者,曾就职IBM创新中心。本文为系列文章第一篇,由AI科技评论独家首发,转载请联系授权。 目前
机器之心最新一期线上分享邀请到了微软亚洲研究院研究员宋恺涛,为大家分享他们近期的开源项目 JARVIS。 在最近一段时间内,以 ChatGPT 为代表的大语言模型(Large Language Models,LLMs)在工业界和学术界掀起了巨大的关注。然而,以处理文本为主的 LLMs,在解决许多复杂并且具有挑战的 AI 任务上,依然存在着许多瓶颈: 1、受限于语言模型的输入输出形式,当下的 LLMs(如 ChatGPT)缺少能够处理复杂模态信息的能力(如图像、语音、视频等)。 2、一些复杂的 AI 任务需要
---- 新智元报道 编辑:好困 桃子 【新智元导读】让机器像人一样思考又迈进了一步? 最近,第十六届国际语义评测大赛(SemEval 2022)落下帷幕。 科大讯飞认知智能国家重点实验室率队杀出重围,连夺3个主要竞赛项目的冠军。 就在几天之前,实验室还以76.06%的准确率,刷新了常识推理挑战赛CommonsenseQA 2.0的世界纪录,比第二名领先了近3个百分点。 那么,这些所谓的挑战,到底难度如何呢? 刷新常识推理世界纪录 故名思义,常识推理就是利用自身了解的知识,比如科学事实、社会惯例
选自googleblog 机器之心编译 编辑:小舟、杜伟 谷歌表示,推出通用语音模型(USM)是其未来支持 1000 种语言的关键一步。 去年 11 月,谷歌宣布推出「1000 种语言计划」,旨在构建一个机器学习 (ML) 模型,支持世界上使用最广泛的 1000 种语言,从而为全球数十亿人带来更大的包容性。然而,其中一些语言的使用人数不到两千万,因此核心挑战是如何支持使用人数相对较少或可用数据有限的语言。 现在,谷歌公开了更多有关通用语音模型 (USM) 的信息,这是支持 1000 种语言的第一步。USM
---- 新智元报道 编辑:Aeneas 好困 【新智元导读】用一个Chrome扩展程序,让ChatGPT开口说话! 现在,ChatGPT可以和我们语音聊天了! 只需在浏览器上安装一个「Talk-to-ChatGPT」扩展就可以。 如何安装 Talk-to-ChatGPT扩展程序可以从此处的Chrome在线商店下载:https://chrome.google.com/webstore/detail/talk-to-chatgpt/hodadfhfagpiemkeoliaelelfbboamlk
九月,我们发布了 Neuron 2.2。该版本增加了一系列新驱动以及新特性:新增 Beckhoff ADS、OPC DA、NONA11 驱动,统一了 HTTP 服务对外暴露的端口。 此外,本月我们专注于数据统计以及事件告警系统的搭建,计划在 Neuron 2.3 中将系统内部的关键数据统以及关键事件通过 Prometheus 规范反馈出来,完善在Neuron使用过程中对其及其所连接设备的监控管理。
大数据文摘作品 在4月13号刚结束的O'Reilly和Intel AI Conference上,美团点评的配送算法策略架构师郝井华博士详细介绍了美团外卖即时配送业务的重难点,让我们来看看大数据文摘整理的演讲精华。 郝井华,美团点评研究员 美团外卖是全球最大的外卖平台,以及全球最大的即时配送平台。其共有骑手60万,签约商家150万,每天配送外卖1800万单。 美团要做的是即时配送,也就是在一个小时之内把订单送到客户手中。那么配送模式是如何配置的呢?60万骑手如何能够高效率低成本地工作? 优化配送模式 后台是把
原文链接 / https://ai.googleblog.com/2020/11/improving-on-device-speech-recognition.html
可以说今年的Google I/O大会就是一场AI大秀了。谷歌CEO皮采(Sundar Pichai)演讲时的语气和动作看似很是轻松,与过去相比更加游刃有余。他表示:“Google 的目标是组织全世界的信息,让全球人民都能够轻松实用地访问。”
AI 科技评论按:医疗AI已经火热了很有一阵子了,计算机视觉相关研究的进步让医学图像辅助诊断改头换面,不仅准确率日新月异,医疗影像创业公司也已经遍地开花。 那么除了医疗影像之外,深度学习还能以别的方式
【新智元导读】巨头都在争相开源,那么彼此之间会不会形成竞争?近日,火狐浏览器的所有者 Mozilla 开源了一个语音数据库,与谷歌所做的数据库高度类似。这篇文章比较了两家公司数据库的构成要素和数据搜集方法。文章认为,那些免费的音频资源更实用,甚至比那些大公司秘而不宣的数据集更有价值。 一个语音虚拟助理,比如Siri、Alexa、Cortana或者Google Home的表现,很大程度上是由驱动其的数据决定的。要训练这些程序来理解你正在说什么,首先要拥有大量关于人类对话的现实案例数据。 这让现有的语音识别公司
人工智能正在成为新一代技术变革的基础技术,但从头开始为自己的应用和业务开发人工智能程序既成本高昂,且往往很难达到自己想要的性能表现,但好在我们有大量现成可用的 API 可以使用。开发者可以通过这些 API 将其它公司提供的智能识别、媒体监测和定向广告等人工智能服务集成到自己的产品中。机器之心在 2015 年底就曾经编译过一篇介绍当前优质人工智能和机器学习 API 的文章《技术 | 50 个常用的人工智能和机器学习 API》,列举了 50 个较为常用的涉及到机器学习、推理预测、文本分析及归类、人脸识别、语言翻译等多个方面的 API。一年多过去了,好用的 API 也出现了一些新旧更迭,现在是时候对这篇文章进行更新了。
本文“Face-To-Face Translation”是指的要建立这么一个系统:它能够自动地将说a语言的人的视频翻译成目标语言B,并实现唇同步。简单来说就是:视频中有一个人说话,将这个人说的英语实时的翻译成中文并且将说英语的嘴型也通过图像的方法翻译成中文的嘴型。
AI 科技评论按:把一段输入音频转换为一段文本的任务「自动语音识别(ASR)」,是深度神经网络的流行带来了极大变革的人工智能任务之一。如今常用的手机语音输入、YouTube 自动字幕生成、智能家电的语音控制都受益于自动语音识别技术的发展。不过,开发基于深度学习的语音识别系统还不是一个已经完善解决的问题,其中一方面的难点在于,含有大量参数的语音识别系统很容易过拟合到训练数据上,当训练不够充分时就无法很好地泛化到从未见过的数据。
摘要 “人工智能”一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能(Artificial Intelligence)英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技
人工智能技术中,语音识别与图像识别最先实现商业化。不过,照目前情况看来,不管是语音识别还是图像识别,C端似乎都是其商业化进程中难以触碰的一个点。 就在昨天,谷歌的社交软件Allo被爆出将在本周上线,值
API是一套用于构建应用软件程序的规范,协议和工具。在本文中,我们从2017年的清单中删除了停用的API,并利用新元素对其进行了更新。并且,所有的API被归类到以下几个领域:
我们首先说一下深度学习在斗鱼的应用场景。斗鱼在深度学习这一块,有两个部门在做这个事,基本上就是分为两大场景,一个是大数据场景,一个是视觉场景。
AI 科技评论按:在单词和短语之间进行语音区分,如区分「I」m hear」和「I」m here」或区分「I can」t so but tons」和「I can」t sew buttons」,这样的事情每个人都遇到,尤其是遇到自动更正的短信、社交媒体上的帖子之类的时候。尽管乍看之下,语音相似性似乎只能对可听单词进行量化,但这个问题常常出现在纯文本空间中。
机器之心原创 作者:虞喵喵 「接下来,NLP 将迎来 60 多年来发展最迅速的时期。」 6 月 1 日,在微软亚洲研究院(MSRA)的自然语言处理(NLP)主题沟通会上,副院长周明博士以《自然语言处理
大家好,我是猫头虎博主🐯,今天我要带领大家了解一下,OpenAI的 #ChatGPT 刚刚更新了一些令人兴奋的视听功能!🎉 这些新增功能将使我们能够通过语音和图像与ChatGPT交流,让交互变得更为直观和生动。现在,让我们一起探究一下这些新功能吧!
大型语言模型(LLMs)在人工智能生成内容(AIGC)方面引起了相当大的关注,特别是随着 ChatGPT 的出现。
原文来源:codeburst.io 作者:Pramod Chandrayan 「雷克世界」编译:嗯~阿童木呀、我是卡布达 现如今,在更多情况下,我们是以比特和字节为生,而不是依靠交换情感。我们使用一种称之为计算机的超级智能机器在互联网上进行交易和沟通。因此,我们觉得有必要让机器明白我们在说话时是如何对其进行理解的,并且试图用人工智能,一种称之为NLP——自然语言处理技术为它们提供语言。作为一种研究结果,聊天机器人正在成为一种可靠的聊天工具,使用这种非人为依赖的智能工具与人类进行交流。 我强烈的感受到:
作为全民网购盛宴,618如今已成为各大平台的“必争之日”。不仅天猫、京东、苏宁易购等老牌电商巨头积极备战,电商新秀拼多多也宣布,将加码百亿补贴开展促销。与此同时,抖音、快手等短视频直播也成为“带货”的新主力,今年的618势必将群雄争霸鏖战激烈。
他们不想被传统做法困住,开发了新方法:利用语音识别,把语言学线索和声学线索搭配食用,帮助区分。
夏乙 编译自 DeepMind Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 上个月,Google Assistant英语和日语版终于用上了DeepMind一年前推出的语音合成算法:WaveNet
大型语言模型以其强大的性能及通用性,带动了一批多模态的大模型开发,如音频、视频等。
大数据文摘作品 编译:大茜、Shan LIU、云舟 还在为找不到机器学习的API而烦恼吗?本篇文章将介绍一个包含50+关于人脸和图像识别,文本分析,NLP,情感分析,语言翻译,机器学习和预测的API列表,快快收藏吧~ API是一套用于构建应用软件程序的规范,协议和工具。在本文中,我们从2017年的清单中删除了停用的API,并利用新元素对其进行了更新。并且,所有的API被归类到以下几个领域: 人脸和图像识别 文本分析,NLP,情感分析 语言翻译 机器学习和预测 在每组应用中,列表中的元素按字母顺序排列。相
最近几年,「视频会议」在工作中的占比逐渐增加,厂商也开发了各种诸如实时字幕等技术以方便会议中不同语言的人之间交流。
Succinctly Akka.NET 教程 零、简介 一、引言 二、Akka.NET 组件 三、演员介绍 四、使用演员 五、演员生命周期和状态 六、演员的可转换行为 七、演员层次结构 八、演员路径和演员选择 九、监督 十、其他组件 十一、Akka.NET 单元测试 十二、Akka.NET 路由 十三、ASP.NET 核心 的演员 十四、Akka.NET 远程处理 十五、最后的话 Succinctly AppInsight 教程 一、引言 二、我们如何开始 三、仪表盘 四、我们周围的指标 五、访问控制
AI 科技评论按:这篇文章来自苹果机器学习日记(Apple Machine Learning Journal)。与其他科技巨头人工智能实验室博客的论文解读、技术成果分享不同,苹果的机器学习日记虽然也是介绍他们对机器学习相关技术的心得体会,但侧重点在于技术产品的实现过程、技术资源用户体验之间的取舍,更像是「产品经理的 AI app 研发日记」。过往内容可以参见 如何设计能在Apple Watch上实时运行的中文手写识别系统,苹果揭秘「Hey Siri」的开发细节,为了让iPhone实时运行人脸检测算法,苹果原来做了这么多努力。
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