Lott解释说，目前大多数语音识别系统都在云中处理语音识别。...对于一些用户来说，将他们的语音数据交给云端会引发隐私问题。亚马逊的Alexa助手和Google智能助理都会在将它们发送给他们进行分析之前记录片段，并且他们保留这些语音片段，直到用户选择删除它们。...2016年，亚利桑那州侦探谋杀案的侦探寻求获取亚马逊Echo演讲者的语音数据，该数据最终得到了被告的许可。 Lott说，除了保护隐私之外，设备上的语音处理还有其他优势。...2016年，Google 创建了离线语音识别系统，该系统比当时的在线系统快7倍。该模型经过约2000小时的语音数据训练，尺寸为20.3兆字节，在智能手机上的准确率达到86.5％。...“云固然很强大，但我们认为语音识别应该直接在设备上实现。”
width = height; height = tmp; data = rotatedData; 此时，竖屏扫描已经可以实现了，但是扫描复杂的图码时，分辨率低的已经分不清纹理了，很难识别出来，所以需要优化识别率...识别率优化： 1 ....至此，识别率已经很大程度上的提高了，若在要提高识别率，可通过修改CameraManager类中的MAX_FRAME_WIDTH和MAX_FRAME_HEIGHT来提高精度。
对于广告而言，语音交互广告拥有着超越传统广告形式的巨大潜力。 众所周知科大讯飞的智能语音技术处于全球领先的水平，以讯飞输入法为例，今年语音识别的准确率提高到了98%，并支持22种方言。...基于科大讯飞领先的语音合成、语音识别、语义理解技术，语音互动广告、明星合成广告、视频互动广告和H5互动广告都开始被广泛应用。...以MMA广告可见性为标准，通过APP UI Crawler系统自动对APP Store内媒体进行可见性检查，有效提高广告曝光效果，保证广告主的品牌安全和投放效果。...在素材展示的过程中，系统会优先展现用户比较关注的那条创意，从而吸引更多潜在受众点击推广信息，提高点击率，改善质量度。 3、投放工具优化升级。...在创意生成上，提供了快捷的多媒体编辑功能和丰富的行业模板，可以一键实现快速制作高质量、多规格的素材，有效提高广告投放的效率和效果。
选自research.google 作者： David Weiss等 机器之心编译 参与：李泽南、晏奇 此项升级进一步扩展了 TensorFlow的功能，使这一...
在前面一篇文章《一步步提高手写数字的识别率(1)》中，我们使用Softmax回归实现了一个简单的手写数字识别程序，在MNIST数据集上的准确率大约为92%。...这时就该卷积神经网络(CNN)出场了，在下一篇文章中，我们将使用卷积神经网络来提升手写数字的识别率。 参考 TensorFlow实战，黄文坚、唐源著，电子工业出版社。
在前面的两篇文章《一步步提高手写数字的识别率(1)》和《一步步提高手写数字的识别率(2)》中，我们分别介绍了使用Softmax回归和神经网络来实现手写数字识别，其准确率分别在92和98%左右，这在机器学习领域是一个非常不错的准确率
在这篇文章中我们使用简单的softmax回归算法来训练一个手写数字识别模型，并测试其正确率，在后续的文章中，我们将采用深度学习、卷积神经网络等算法一步步改进我们的算法，逐步提高手写数字的识别率。
近日，Quoc Le 等提出了一个新的方法，在这一数据集上再次提高了 SOTA 性能一个点。而且这一方法让模型在鲁棒性上也有很大的提升。...这一自训练模型，能够在 ImageNet 上达到 87.4% 的 top-1 精确度，这一结果比当前的 SOTA 模型表现提高了一个点。
1、背景 前文已经简要介绍tesseract ocr引擎的安装及基本使用，其中提到使用-l eng参数来限定语言库，可以提高识别准确率及识别效率。...本文将针对某个网站的验证码进行样本训练，形成自己的语言库，来提高验证码识别率。...为了提高识别率，首先做了一个工作就是灰度化处理 ? ，并全部转换成tif文件，分别命名成：1.tif，2.tif，……，101.tif，统一存放在d:\python\lnypcg下。...tesseract是一个非常强大的ocr引擎，尤其是做了针对性训练之后，验证码识别率几乎可以达到95%以上，再在程序中增加一些判断机制，基本上可以满足爬虫自动登陆需求了，回头写一个某东的自动识别验证码的爬虫程序
pytesseract 识别率低提升方法 一.跟换识别语言包 下载地址https://github.com/tesseract-ocr/tessdata 二.修改图片的灰度 from PIL import
科技评论消息：2017年10月4日，Deepmind发表博客称，其一年前提出的生成原始音频波形的深层神经网络模型WaveNet已正式商用于Google Assistant中，该模型比起一年前的原始模型效率提高...在过去12个月中，我们一直在努力大幅度提高这一模型的速度和质量，而今天，我们自豪地宣布，WaveNet的更新版本已被集成到Google Assistant中，用于生成各平台上的所有英语和日语语音。...为了理解WaveNet如何提升语音生成，我们需要先了解当前文本到语音（Text-to-Speech，TTS）或语音合成系统的工作原理。...另一方案是使用参数TTS，该方案不需要利用诸如语法、嘴型移动的规则和参数来指导计算机生成语音并进行语音拼接。这种方法即便宜又快捷，但这种方法生成的语音不是那么自然。 WaveNet采取完全不同的方法。...新的模型生成的第一组美式英语语音得到的平均意见得分（MOS）为4.347（满分5分），而真实人类语音的评分只有4.667。 ?
使用该方案后，能快速了解算法对视频识别率的影响，并能方便获取失败用例，用来改进算法。 对于 VR 视频的检测，你是否有更好的方法呢？ 欢迎留言探讨。
这一论文揭示了苹果在自动驾驶的冰山一角。 据外媒报道，就在最近，有两名苹果计算机科学家在网上分享了一篇描述自动驾驶汽车如何使用更少的传感器来发现骑车人和行人的研...
一、识别率行业领先云端+嵌入式开放 语音作为继键盘、鼠标、触屏之后人机交互的新体验，其识别技术被广泛应用在呼叫中心、网络搜索、智能终端、移动应用、人工智能等各大领域。...、金融等垂直领域识别更精准，识别率平均达94%。...另外语音识别也被广泛地应用在呼叫中心语音质检中，如珍爱网，通过语音转文字，情绪识别，静音监测，关键词搜索等多种能力结合，提高了通话合规性的检查效率，也通过语料信息隐藏的市场信号，发掘了更多企业产能。...同时，腾讯云智能语音服务在语音识别过程中将对用户的语音进行自学习，从而对“声学模型”和“语音模型”进行必要的“校正”，进一步提高识别的准确率。...克服三大技术难题识别率业界领先 由于当前技术的局限，语音识别在实际应用中还会遇到如下难题，研发团队也在多年业务实践中不断寻求能提升语音识别率的方法。
语音和语义识别在当今人工智能领域中占据重要地位，微信智聆致力于语音技术的研究和落地，提供的AI 语音识别技术,能够实现现场同传、语音实时转文字等多种功能。...语音识别，我们从技术上看，分了几个模块，开始是特征提取，然后是声学模型，字典和语言模型，最后是解码技术。特征提取是把语音信号变成适合语音识别的特征，把连续的语音信号变成一个离散的信号序列。...2009年之后，DNN被成功的引入语音识别领域，这带来了系统性能的极大提高，此后CNN，LSTM等技术陆续被引入，声学模型和语言模型都可以使用深度学习技术来建模。...1545277736124.png 我们近场语音识别，大概的性能，在输入场景下，识别率平均是97%。长语音的转写平均性能是90%左右。在地铁和公交等一些噪声场景下，识别率在87-88%左右。...第一个是多目标的中英混合建模方式，提高混合说场景下的识别率。第二个是自定义语言模型的技术，可以快速提高垂直领域的专有词汇等的识别率。
功能描述： 提取视频文件中的图像然后使用OCR技术识别静态图像中的文本，提取视频文件中的音频然后使用语音识别技术提取其中的文本，如果视频文本或音频文本中包含指定的关键词则进行提示。...代码使用tesseract进行OCR识别视频图像中的文本，然后以百度语音识别为例进行演示，但事实证明百度语音识别效果非常不好，可以进行大规模训练试试能不能提高识别率，或者使用其他识别率更高的平台API。...实现步骤： 1.注册一个百度云账号，然后进入控制台，找到语音技术 ? 2.在左侧展开应用列表，创建新应用 ? ? 3.返回应用列表，找到刚刚创建的应用，记下图中的三个值 ?...4.安装百度语音识别库 ? 5.安装扩展库moviepy、pillow、pytesseract，安装软件tesseract并把安装路径添加到环境变量Path中，准备好视频文件，编写代码 ?
前言 当我们测试语音识别相关的系统，衡量性能是非常重要的，一般语音识别准确性最常用的度量标准是字错误率，比如录音笔中的转写功能或者输入法语音输入等等，其实就是语音识别提供的服务，因此也需要测试相关的指标...今天在这里要给大家介绍的是语音识别率到底有哪些指标以及如何计算 正文 测试语音识别系统时，系统可能会产生三种类型的错误 替换：其中一个单词被错误地识别为另一个单词 删除：其中原文中有一个单词漏识别 插入...I为插入的字数 C为正确的字数 N为 （替换 + 删除 + 正确）的字数，以原文为参考 * N的计算方式，很容易误以为是 识别结果总字数 2、字正确率（Word Correct） 一般国内宣传用的多的识别率达到多少就是用这个...实在抱歉只能粘贴英文原文，大概意思就是无法识别出系统词库外的词的百分比 计算公式如下 OOV = OOV words / N = D / N * 如有解释有误，请指出并改正 那接下来已举几个例来看不同场景下的识别率便于大家了解...（识别数据非实际语音测试结果，仅供举例） 只有删除的情况 原文：今天天气怎么样明天天气好吗 识别：今天天气怎么 明天 气好吗 ?
（TTS）显著改善了合成语音的质量，但存在推理速度慢、合成语音不稳健等问题。...在 LJSpeech 数据集上的实验表明，本文的并行模型在语音质量方面达到了自回归模型的水平，而且与自回归 Transformer TTS 相比，本文的模型可以将梅尔频谱生成速度提高 270 倍，将端到端语音合成速度提高...最重要的是，与自回归 Transformer TTS 相比，本文的模型可以将梅尔频谱生成速度提高 270 倍，因此，研究者将该模型命名为 FastSpeech 模型。...此外，与自回归 Transformer TTS 模型相比，FastSpeech 在梅尔频谱生成时速度提高 270 倍，在最终语音合成时速度提高 38 倍，几乎消除了单词跳过和重复的问题，并且可以平滑地调整语音速度...为了加快训练过程并提高性能，研究者从自回归 Transformer TTS 模型初始化了部分权重：1）初始化自回归 Transformer TTS 模型的音素嵌入; 2）由于共享相同的架构，研究者使用自回归
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