在本文中，我们提供了一个用于训练语音识别的RNN的简短教程，其中包含了GitHub项目链接。 作者：Matthew Rubashkin、Matt Mollison 硅谷数据科学公司 在SVDS的深度
语音降噪是一个长期存在的问题。给定有噪声的输入信号，目的是在不降低目标信号质量的情况下滤除此类噪声。可以想象有人在视频会议中讲话，而背景音乐正在播放。在这种情况下，语音去噪系统的任务是消除背景噪声，以改善语音信号。除许多其他用例外，此应用程序对于视频和音频会议尤其重要，在视频和音频会议中，噪声会大大降低语音清晰度。
上次公众号刚刚讲过使用 python 播放音频与录音的方法，接下来我将介绍一下简单的语音分类处理流程。简单主要是指，第一：数据量比较小，主要是考虑到数据量大，花费的时间太长。作为演示，我只选取了六个单词作为分类目标，大约 350M 的音频。实际上，整个数据集包含 30 个单词的分类目标，大约 2GB 的音频。第二 ：使用的神经网络比较简单，主要是因为分类目标只有 6 个。如果读者有兴趣的话，可以使用更加复杂的神经网络，这样就可以处理更加复杂的分类任务。第三：为了计算机能够更快地处理数据，我并没有选择直接把原始数据‘’喂“给神经网络，而是借助于提取 mfcc 系数的方法，只保留音频的关键信息，减小了运算量，却没有牺牲太大的准确性。
当垃圾处理不当时，就会发生回收污染 - 比如回收带有油的披萨盒。或者当垃圾被正确处理但准备不当时 - 如回收未经冲洗的果酱罐。
选自SVDS 作者：Matthew Rubashkin、Matt Mollison 机器之心编译 参与：李泽南、吴攀 来自 Silicon Valley Data Science 公司的研究人员为我们展示了循环神经网络（RNN）探索时间序列和开发语音识别模型的能力。目前有很多人工智能应用都依赖于循环深度神经网络，在谷歌（语音搜索）、百度（DeepSpeech）和亚马逊的产品中都能看到RNN的身影。 然而，当我们开始着手构建自己的 RNN 模型时，我们发现在使用神经网络处理语音识别这样的任务上，几乎没有简单直
选自GitHub 作者：Facebook Research 机器之心编译 参与：黄小天、路雪 近日，Facebook 在题为《Voice Synthesis for in-the-Wild Speakers via a Phonological Loop》的论文中提出一个文本转语音（TTS）的新神经网络VoiceLoop，它能够把文本转化为在室外采样的声音中的语音。目前 VoiceLoop 已在 GitHub 上开源并附有 PyTorch 实现。机器之心对论文摘要进行了编译。论文与GitHub链接请见文中。
神经网络是机器学习算法，我们可以将其用于许多应用，例如图像分类、对象识别、预测复杂模式、处理语言等等。神经网络的主要组成部分是层和节点。
DataSet: 本文使用GTZAN Genre Collection音乐数据集，地址:[1]
深度学习一个比较好的原则是使用专家学习得到的预训练网络模型，这里面包括几个概念，特征提取、微调模型、卷积基、卷积块等内容。
大数据文摘作品 编译：happen，吴双 高宁，笪洁琼，魏子敏 本文将一步步向你展示，如何建立一个能识别10个不同词语的基本语音识别网络。你需要知道，真正的语音与音频识别系统要复杂的多，但就像图像识别领域的MNIST，它将让你对所涉及的技术有个基本了解。 完成本教程后，你将拥有一个模型，能够辨别一个1秒钟的音频片段是否是无声的、无法识别的词语，或者是“yes”、“no”、“up”、“down”、“left”、“right”、“on”、“off”、“stop”、“go”。你还可以使用这个模型并在Android
简单来说，孪生神经网络（Siamese network）就是“连体的神经网络”，神经网络的“连体”是通过共享权值来实现的，如下图所示。
面部是人体的独特标识，每个人都有着独特的面部特征。通过一个人的面部可以识别出其身份，不过双胞胎可能有点困难。那么什么是面部识别系统？简单来说，面部识别系统是一种通过人的面部轮廓比较和分析来从数字图像或视频源中识别人的身份的技术。人脸识别已经成为深度学习的重要方向。
来源：专知本文约3000字，建议阅读5分钟在这篇论文中，我们探索使用自我监督学习。 在大量标记语音数据上使用监督学习算法训练的深度神经网络在各种语音处理应用中取得了显著的性能，往往在相应的排行榜上处于领先地位。然而，训练这些系统依赖于大量带注释的语音这一事实，为继续发展最先进的性能造成了可扩展性瓶颈，而且对在语音领域部署深度神经网络构成了更根本的障碍，因为标记数据本质上是罕见的，昂贵的，或耗时的收集。 与带注释的语音相比，未转录的音频通常积累起来要便宜得多。在这篇论文中，我们探索使用自我监督学习——一种学
安妮 编译自 Github 量子位出品 | 公众号 QbitAI 说话人确认（Speaker Verification）是一种以语言特性确认说话人身份的技术。 近日，西弗吉尼亚大学的博士生Amirsi
在不断进步的现代科技中，我认为最伟大的是我们在使计算机具有类似于人的感知能力方面取得了进步。以前训练计算机使它像人一样学习、做出像人一样的行为是很遥远的梦想。但现在随着神经网络和计算能力的进步，梦想逐渐成为现实。
近几年来语音识别技术得到了迅速发展，从手机中的Siri语音智能助手、微软的小娜以及各种平台的智能音箱等等，各种语音识别的项目得到了广泛应用。
文本反垃圾是网络社区应用非常常见的任务。因为各种利益关系，网络社区通常都难以避免地会涌入大量骚扰、色情、诈骗等垃圾信息，扰乱社区秩序，伤害用户体验。这些信息往往隐晦，多变，传统规则系统如正则表达式匹配关键词难以应对。通常情况下，文本反垃圾离不开用户行为分析，本章只针对文本内容部分进行讨论。
《礼记·乐记》中说：“凡音之起，由人心生也。人心之动，物使之然也。感于物而动，故形于声。声相应，故生变。”
MVS是一种从具有一定重叠度的多视图视角中恢复场景的稠密结构的技术，传统方法利用几何、光学一致性构造匹配代价，进行匹配代价累积，再估计深度值。虽然传统方法有较高的深度估计精度，但由于存在在缺少纹理或者光照条件剧烈变化的场景中的错误匹配，传统方法的深度估计完整度还有很大的提升空间。
让我们一起攻破世界上最流行的WordPress的验证码插件 每个人都讨厌验证码——在你被允许访问一个网站之前，你总被要求输入那些烦人的图像中所包含的文本。 验证码被设计成，以验证你是一个真正的人的方式，来防止电脑自动填写表单。但是随着深度学习和计算机视觉的兴起，它们现在往往很容易被攻破。 我在读Adrian Rosebrock的优秀的著作《Python计算机视觉深度学习》。在书中，Adrian简单地描述了他如何用机器学习绕过E-ZPass New York网站的验证码： 📷 Adrian没有访问生成验证码图
在人工智能的辉煌进程中，语音识别技术无疑占据了一个至关重要的地位。从最初的简单命令识别到今日能理解复杂语境的智能助手，语音识别技术已经深入人类生活的各个角落。它不仅改变了我们与机器交流的方式，更开启了一个全新的互动时代。
在人工智能的发展越来越火热的今天，其中最具有代表性的便是图像识别，其应用比比皆是，如车站的人脸识别系统，交通的智能监控车牌号系统等。卷积神经网络作为图像识别的首选算法，其对于图像的特征提取具有很好的效果，Keras 框架作为卷积神经网络的典型框架，可创建神经网络层，更容易提取图像特征，从而达到区分动物的目的，在生产实践中达到辅助的效果。
原文标题：Understanding deep Convolutional Neural Networks with a practical use-case in Tensorflow and Keras 作者：Ahmed Besbes 翻译：苏金六 校对：韩海畴 本文长度为10451字，建议阅读10分钟 本文通过数据集和应用案例，详细分析卷积神经网络，手把手教你用Keras和Tensorflow进行实战。 深度学习是目前最热门的人工智能话题之一。它是部分基于生物学解释的算法合集，在计算机视觉、自
漫谈语音合成之Char2Wav模型 语音合成是指将文本转化成音频的过程，整个过程的难点可以用两个词语来形容：清晰度(Intelligibility)和自然度(Naturalness)，清晰度是指合成的音频是否是干净的，是否可以被人听懂；而自然度是指合成的音频是否融合了情感上的色彩。传统的语音合成通常有两种做法，一种是合成式，另外一种是参数式，下面我们分别看它们各自的特点。 合成式(Concatenative TTS)，这种方法需要大量的剪辑音频组成的数据库，然后根据文本内容从数据库中挑选相应的音频片段，把它
选自arXiv 机器之心编译 参与：路雪、李亚洲 结合语音合成模型、视频生成模型等，本论文研究了如何使用原始文本生成人读随机文本的虚拟视频，且口型完全对照，更加自然逼真。 目前存在大量关于使用机器学习方法生成图像的研究（Isola et al.，2016）。同样，语音合成方面也有显著进展（Sotelo et al.，2017）。不过，将两种模式同时建模的研究并不多。本论文展示了结合多个近期开发的模型生成人读随机文本的虚拟视频。我们的模型可在人说话的任意近景（close shot）视频集合（带对应的转录文本
流行天后孙燕姿的音色固然是极好的，但是目前全网都是她的声音复刻，听多了难免会有些审美疲劳，在网络上检索了一圈，还没有发现民谣歌手的音色模型，人就是这样，得不到的永远在骚动，本次我们自己构建训练集，来打造自己的音色模型，让民谣女神来唱流行歌曲，要多带劲就有多带劲。
让我们一起攻破世界上最流行的WordPress的验证码插件 每个人都讨厌验证码——在你被允许访问一个网站之前，你总被要求输入那些烦人的图像中所包含的文本。 验证码被设计成，以验证你是一个真正的人的方式，来防止电脑自动填写表单。但是随着深度学习和计算机视觉的兴起，它们现在往往很容易被攻破。 我在读Adrian Rosebrock的优秀的著作《Python计算机视觉深度学习》。在书中，Adrian简单地描述了他如何用机器学习绕过E-ZPass New York网站的验证码： Adrian没有访问生
作为一款常用的科学计算和数据分析软件，MATLAB在科学研究、工程设计、数据可视化等领域被广泛使用。在我多年的使用经验中，我深深地体会到了这款软件的优越性，下面是我对MATLAB的一些心得体会。
注：本文选自中国水利水电出版社出版的《深度学习实战：基于TensorFlow2.X的计算机视觉开发应用 》一书，略有改动。经出版社授权刊登于此。
转自：https://www.zhihu.com/question/20398418/answer/18080841
文主要的目标读者是机器学习爱好者或数据科学的初学者，以及对学习和应用机器学习算法解决实际问题抱有浓厚兴趣的读者。 面对大量的机器学习算法，初学者通常会问自己一个典型的问题：「我该使用哪一种算法？」有很多因素会影响这一问题的答案，比如： 数据的大小、质量及性质 可用计算时间 任务的急迫性 数据的使用用途 在没有测试过不同算法之前，即使是经验丰富的数据科学家和机器学习算法开发者也都不能分辨出哪种算法性能最好。我们并不提倡一步到位，但是我们确实希望根据一些明确的因素为算法的选择提供一些参考意见。 机器学习算法速
翻译 | AI科技大本营 参与 | 刘畅 ［AI 科技大本营导读］2017年，许多的人工智能算法得到了实践和应用。名博Hack Noon作者 Brian Muhia 认为想要玩转人工智能，不仅要拥有必要的数学背景知识，还需要拥有实际的人工智能项目经验。 因此，Muhia参加了一个叫AI Grant的人工智能比赛，并在去年9月，申请了 fast.ai 网站上杰里米·霍华德（Jeremy Howard）教授的“实用深度学习”（Practical Deep Learning for Coders，第二版）的第
这篇文章包括了神经网络在kaggle泰坦尼克生存数据集上的应用程序。它帮助读者加深他们对神经网络的理解，而不是简单地执行吴恩达代码。泰坦尼克生存数据集就是可以随意使用的一个例子。 Github repo上的代码地址: https://github.com/jaza10/AppliedNeuralNetworkTitanicSurvival 1.下载“深度神经网络应用程序”和来自Coursera中心的“dnn_utils_v2.py”文件，并将其保存在本地 Github repo不包含deeplearning
对于人类的语音识别，目前有很多不同的项目和服务，像Pocketsphinx，谷歌的语音API，以及其他等等。这样的应用程序和服务能够以一种很不错的质量识别语音然后转换成文本，但没有一个能够对麦克风所捕
虽然基于RNN的技术已经在语音识别任务中得到验证，但训练RNN网络需要的大量数据和计算能力。最近，Facebook的AI研究中心（FAIR）发表的一个研究论文，提出了一种新的单纯基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network）的语音识别技术，而且提供了开源的实现wav2letter++，一个完全基于卷积模型的高性能的语音识别工具箱。
选自Medium 作者：DeviceHive 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 本文介绍了一种使用 TensorFlow 将音频进行分类（包括种类、场景等）的实现方案，包括备选模型、备选数据集、数据集准备、模型训练、结果提取等都有详细的引导，特别是作者还介绍了如何实现 web 接口并集成 IoT。 简介 有很多不同的项目和服务能够识别人类的语音，例如 Pocketsphinx、Google』s Speech API，等等。这些应用和服务能够以相当好的性能将人类的语音识别成文本，但是其中
机器之心原创 作者：李亚洲 近年来，随着深度神经网络的应用，计算机理解自然语音能力有了彻底革新，例如深度神经网络在语音识别、机器翻译中的应用。但是，使用计算机生成语音（语音合成（speech synthesis）或文本转语音（TTS）），仍在很大程度上基于所谓的拼接 TTS（concatenative TTS）。而这种传统的方法所合成语音的自然度、舒适度都有很大的缺陷。深度神经网络，能否像促进语音识别的发展一样推进语音合成的进步？这也成为了人工智能领域研究的课题之一。 2016 年，DeepMind 提
今天给大家带来的是卷积神经网络，听上去是不是挺高大上的？它还有个更响亮的名字CNN，谈到CNN应该好多同学都略知一二吧，CNN在做图像识别上有着很出色的效果，那我们今天对卷积神经网络一探究竟吧！
神经网络已知最好的应用是在人工智能领域——视觉、语音和游戏，但它们在科学和工程领域也有严肃的应用。谷歌的 DeepMind 已经训练出了一个能求解薛定谔方程的神经网络。
语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词汇量。现代语音识别系统已经取得了很大进步，可以识别多个讲话者，并且拥有识别多种语言的庞大词汇表。 语音识别的首要部分当然是语音。通过麦克风，语音便从物理声音被转换为电信号，然后通过模数转换器转换为数据。一旦被数字化，就可适用若干种模型，将音频转录为文本。 大多数现代语音识别系统都依赖于隐马尔可夫模型（HMM）。其工作原理为：语音信号在非常短的时间尺度上（比如 10 毫秒）可被近似为静止过程，即一个其统计特性不随时间变化的过程。 许多现代语音识别系统会在 HMM 识别之前使用神经网络，通过特征变换和降维的技术来简化语音信号。也可以使用语音活动检测器（VAD）将音频信号减少到可能仅包含语音的部分。 幸运的是，对于 Python 使用者而言，一些语音识别服务可通过 API 在线使用，且其中大部分也提供了 Python SDK。
来源：机器之心 参与：黄小天、蒋思源、吴攀 校对：谭佳瑶 本文长度为4000字，建议阅读6分钟 本文针对算法的选择为你提供一些参考意见。 本文主要的目标读者是机器学习爱好者或数据科学的初学者，以及对学习和应用机器学习算法解决实际问题抱有浓厚兴趣的读者。面对大量的机器学习算法，初学者通常会问自己一个典型的问题：「我该使用哪一种算法？」有很多因素会影响这一问题的答案，比如： 数据的大小、质量及性质 可用计算时间 任务的急迫性 数据的使用用途 在没有测试过不同算法之前，即使是经验丰富的数据科学家和机器学习算法
循环神经网络（RNN）已经在众多自然语言处理中取得了大量的成功以及广泛的应用。但是，网上目前关于 RNNs 的基础介绍很少，本文便是介绍 RNNs 的基础知识，原理以及在自然语言处理任务重是如何实现的。文章内容根据 AI 研习社线上分享视频整理而成。 在近期 AI 研习社的线上分享会上，来自平安科技的人工智能实验室的算法研究员罗冬日为大家普及了 RNN 的基础知识，分享内容包括其基本机构，优点和不足，以及如何利用 LSTM 网络实现语音识别。 罗冬日，目前就职于平安科技人工智能实验室，曾就职于百度、大众点评
摘要：本文详细介绍如何利用MATLAB实现手写数字的识别，其中特征提取过程采用方向梯度直方图（HOG）特征，分类过程采用性能优异的支持向量机（SVM）算法，训练测试数据集为学术及工程上常用的MNIST手写数字数据集，博主为SVM设置了合适的核函数，最终的测试准确率达99%的较高水平。根据训练得到的模型，利用MATLAB GUI工具设计了可以手写输入或读取图片进行识别的系统界面，同时可视化图片处理过程及识别结果。本套代码集成了众多机器学习的基础技术，适用性极强（用户可修改图片文件夹实现自定义数据集训练），相信会是一个非常好的学习Demo。本博文目录如下：
视觉 进化的作用，让人类对图像的处理非常高效。 这里，我给你展示一张照片。 如果我这样问你： 你能否分辨出图片中哪个是猫，哪个是狗？ 你可能立即会觉得自己遭受到了莫大的侮辱。并且大声质问我：你觉得我智商有问题吗？！ 息怒。 换一个问法： 你能否把自己分辨猫狗图片的方法，描述成严格的规则，教给计算机，以便让它替我们人类分辨成千上万张图片呢？ 对大多数人来说，此时感受到的，就不是羞辱，而是压力了。 如果你是个有毅力的人，可能会尝试各种判别标准：图片某个位置的像素颜色、某个局部的边缘形状、某个水平位置的连
导语：初学者都很疑惑，在这么多算法当中，到底到一个算法才能很好的解决自己所遇到的问题呢？这事实上取决于很多种因素。 首先是数据的大小和质量 可用的计算时间 你问题解决的紧急程度 你想用这个数据达到的
选自sas 机器之心编译 参与：黄小天、蒋思源、吴攀 本文主要的目标读者是机器学习爱好者或数据科学的初学者，以及对学习和应用机器学习算法解决实际问题抱有浓厚兴趣的读者。面对大量的机器学习算法，初学者通常会问自己一个典型的问题：「我该使用哪一种算法？」有很多因素会影响这一问题的答案，比如： 数据的大小、质量及性质 可用计算时间 任务的急迫性 数据的使用用途 在没有测试过不同算法之前，即使是经验丰富的数据科学家和机器学习算法开发者也都不能分辨出哪种算法性能最好。我们并不提倡一步到位，但是我们确实希望根据一些明确
我们将使用Tensorflow创建和开发一个简单的模型框架，以及提出一些对初步结果改进的意见。
人类依赖大脑的听觉通路实现高效精准的语音信号处理，能够轻松实现每分钟300个汉字或者150个英文单词的自然语音识别。如何建模大脑的听觉和语言环路并解析自然语音感知的神经机制是长久以来认知神经科学关注的重要问题。如今，计算机科学家花费了数十年才终于实现了较为接近人类水平的自动语音识别AI模型。这类纯工程的AI模型完全抛弃了早期基于语言学理论的模型框架，完全采用数据驱动的端到端大规模预训练深度神经网络。那么这样的模型究竟与人脑听觉通路有多少相似性呢？
之前有写过爬取大量表情包以供广大网友斗图使用，有部分网友反映这样的表情包太乱太杂，量确实是足够的，但没有分门别类，熊猫头、杰尼龟、脆皮鹦鹉等等热门表情包都是一锅乱炖，今天我们就来做做这件事！
ECAPA-TDNN由比利时哥特大学Desplanques等人于2020年提出，通过引入SE (squeeze-excitation)模块以及通道注意机制，该方案在国际声纹识别比赛（VoxSRC2020）中取得了第一名的成绩。百度旗下PaddleSpeech发布的开源声纹识别系统中就利用了ECAPA-TDNN提取声纹特征，识别等错误率（EER）低至0.95%。
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