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deepmind 做通用人工智能思路

高级功能 1 Introduction 简介对实现类人智能论述非常精彩 State-of-the-art AI approaches still struggle with some scenarios 物体概念及概念相关属性。 婴儿最初视觉学习是完全无监督

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语音识别-人工智能重要手段

如今人工智能大热,不管什么行业都会联想到人工智能,当年PC时代,到现在移动时代,主要还是靠文字搜索,显然,文字搜索效率和局限性相比语音差了很多。 所以,在人工智能时代来临之际,语音识别技术将成为先驱。 ? 语音识别技术,也被称为自动语音识别,其目标是将人类语音中词汇内容转换为计算机可读输入,例如按键、二进制编码或者字符序列。 语音识别的目的就是让机器赋予人听觉特性,听懂人说什么,并做出相应动作。 现在越来越多APP搜索支持语音,而且准确率也越来越高。 ? 从互联网诞生之日起,搜索框便成为人们进入互联网重要入口,但语音识别一经出现,搜索框地位受到动摇,在未来或将逐步被取代。 不知道未来我那一口不标准普通话能否精确翻译呢? 另外,哪里方言最考验语音识别技术呢?

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    人工智能图像识别技术

    伴随着图像处理技术飞速发展,推动了图像识别技术产生和发展,并逐渐成为人工智能领域中重要组成部分,并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断等等领域中,发挥重要作用。 图像识别技术概述 图像识别技术含义 图像识别人工智能一个重要领域,是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式目标和对像技术。 图像识别技术过程 由于图像识别技术产生是基于人工智能基础上,所以计算机图像识别的过程与人脑识别图像过程大体一致,归纳起来,该过程主要包括4个步骤: 1是获取信息,主要是指将声音和光等信息通过传感器向电信号转换 物体识别主要指的是对三维世界客体及环境感知和认识,属于高级计算机视觉范畴。它是以数字图像处理与识别为基础结合人工智能、系统学等学科研究方向,其研究成果被广泛应用在各种工业及探测机器人上。 小编相信,通过本次科普,很多同学都对图像识别有了更深理解,希望可以拓宽同学们思路,利用人工智能图像识别技术解决更多问题,造福社会,造福世界!

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    智能音箱成了巨头宠爱“大玩具”,但我们是不是都想错了?丨科技云·视角

    Echo路径让人们意识到,智能音箱凭借天然语音交互优势,已成为最贴近消费者生活的人工智能“入口”。但关于这一轮发生在智能音箱身上热潮,或许人们都“想错了”。 这也成为国内大多数类似产品在设计时沿用思路。阿里巴巴、京东等公司推出智能音箱都强调了其背后内容生态丰富和强势。 但功能越多其实就会越造成用户负担,这不得不让人重温乔布斯对于产品设计Less is More思路:为什么我们认为简单就是好,因为对于一个有形产品来说,我们喜欢那种控制它们感觉;深刻把握产品精髓 首先,是如何让语音识别技术熟悉不同语言、口音和方言,这一点在中国市场体现得尤为明显。为了收集中国各地方言数据,百度在今年推出了方言对话项目。 公司向用户承诺,如果他们为该项目做出贡献,今后便可使用自己方言与百度展开互动。短短两周内,百度就录制了超过1000小时方言数据。 其次,语音识别技术如何在嘈杂环境中识别语音指令。

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    【AI TOP 10】北京月底开通国产无人驾驶地铁;吴恩达2017年度报告;百度CES将发布Apollo 2.0

    顺丰大型无人机首次模拟空投 预期2019年规模化运营 百度CES将发布Apollo 2.0 前沿技术 讯飞AI技术突破 方言识别准确率相对提升20% 投融资讯 AI应用服务商百可录完成A轮数千万元融资 据悉,上海交通大学生物医学工程学院和依图医疗将在医学影像诊断、病理信息分析、分子医学等方面展开合作,重点研究人工智能在肺癌MDT(多学科综合治疗)诊断以及多种实体瘤影像识别方面的应用,建立前瞻性的人工智能肿瘤影像诊断平台 讯飞AI技术突破 方言识别准确率相对提升20% 自2014年讯飞输入法便通过人工智能增强方言表达,截至目前已经支持22种方言。 日前,AndroidV8.0.6227优化方言识别模型,方言语音识别准确率相对提升20%! 讯飞输入法是基于DFCNN声学建模技术。DFCNN使用大量卷积层直接对带口音和方言语音信号进行建模。 在模型结构上,借鉴了图像识别的网络配置,每个卷积层使用小卷积核,并在多个卷积层之后再加上池化层,通过累积非常多卷积池化层对,保证新模型可以出色表达语音长时相关性,同时具有短延时准在线解码优势,从而提高方言识别的正确率

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    动态多尺度卷积网络结构,清华、快手联合提出语种识别新方法

    近年来,随着深度学习技术兴起,语种识别在工业界和学术界都得到广泛关注。几年前,x-vector 是语种(或方言识别的主流方法。 实验结果 为了证明所提模型在语种 / 方言识别任务上有效性,该团队研究人员在东方语种 OLR2020 挑战赛识别任务 2 方言识别任务上面进行了测试实验,采用了两个评价指标:平均损失性能 Cavg 在同城直播业务,利用方言直播识别技术为同城直播打上方言标签,助力同城主播消费指标提升。 在推荐业务场景,为视频打上语种(或方言)标签,助力推荐将作品进行区域分发,提升视频消费效果。 团队拥有业内最顶尖算法工程师和应用工程师,持续招募相关领域技术人才,博士占比 15%,硕士及以上占比 95%,拥有人工智能领域专利 394 件,每年发表论文数十篇。 如果你也希望和这些业内顶尖技术人才共事,并且向往简单、开放、追求卓越技术氛围,欢迎加入快手 MMU 团队,成为人工智能领域探索者和先行者。

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    领红包封面 | AI助力,越来“粤省事”

    AI助力粤省事更懂你 1 多方言智能识别 依托微信智聆实验室,腾讯云AI语音识别为粤省事语音搜索功能提供强大技术支持,除普通话和粤语外,还支持23种方言智能识别,满足更多省外来粤人员使用需求 ,同时对方言保存使用起到重要意义。 搜索时,还会贴心提供更多候选搜索内容,减少用户反复输入查找麻烦。 用户也可随心切换全国各地24种方言。现在,说方言也能精准识别啦。 温馨提示:选择家乡方言后,若后续重新进行语音搜索,小程序将会自动记录您上一次所选择方言。 |《失控玩家》:AI自我觉醒与程序员浪漫情书 | 黑产肆虐背后,人工智能如何剥开“面具”伪装?| 加速普惠AI,腾讯云AI在下一盘什么大棋?| 谁,复制了另一个我?

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    这家中国企业语言AI实力被公认全球No.2!仅次于谷歌

    达摩院语音AI,在常规近场语音识别、远场语音场景、多人交谈“鸡尾酒会场景”语音识别技能之外,还有一些别致长尾技能,比如“中英自由说”、“方言自由说”。 △ SAN-M网络结构框架 借鉴这套模型搭建思路,达摩院又解锁了“方言自由说”技能,打造了一套端到端方言自由说语音识别系统。 在不需要提供方言id情况下,用一个模型就能识别14种常用方言,并且保证纯中文相对于单语模型识别性能基本不降。 语音语义前史和未来 在人工智能发展长河中,语音语义是最早起步技术之一,也是人工智能基石。 就像中国计算机学会副理事长、澜舟科技创始人兼CEO周明所评价那般: 自然语言技术是人工智能领域核心技术,过去几年预训练模型兴起已经让这一技术领域取得了质飞跃,也加速了人工智能领域从感知智能走向认知智能进程

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    谷歌提高人工智能识别乳腺癌几率

    前天,Google Health分享了一个人工智能模型,它经过9万多张x光片训练,取得了比人类放射学专家更好效果,同时识别出了更多假阴性,即看起来正常但含有乳腺癌图像。 根据英国国家卫生服务和美国癌症协会数据披露,大约八分之一女性,在一生中某个年龄段被诊断出患有乳腺癌,这使乳腺癌成为女性中最常见癌症诊断。 谷歌在一篇博文中表示:“展望未来应用,有一些有希望迹象表明,该模型可能会提高筛选程序准确性和效率,并减少患者等待时间和压力。 但要达到这一目标,还需要持续研究、前瞻性临床研究和监管机构批准,以理解和证明受该研究启发软件系统如何能够改善患者护理。” ? 一年前,有消息称谷歌开发了人工智能,用于检测乳腺癌。 IBM研究也在关注乳腺癌。2019年,IBM创建了一个模型,预测女性在一年内何时会患上恶性乳腺癌,并用人工智能分析乳腺癌细胞。 相关研究层出不穷,但真正大规模应用却至今未有,具体原因是什么呢?

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    总理自掏腰包购买,会33国语言小翻译机成国礼

    人工智能产品区域科大讯飞展台,两位总理用翻译机进行了有趣互动,总理还亲自购买翻译机赠送给保加利亚总理鲍里索夫。 得益于神经网络AI翻译神器:懂33国语言,带口音普通话识别率达95% 科大讯飞于今年4月20日发布了讯飞翻译机2.0,这是科大讯飞继全球首个具备离线翻译功能“晓译”翻译机之后推出新一代人工智能翻译产品 它采用了神经网络机器翻译、语音识别、语音合成、图像识别、离线翻译以及四麦克风阵列等多项人工智能技术,这些核心技术都使得讯飞翻译机2.0告别有点“傻”规则翻译与统计机翻译,成为一个AI翻译。 此外,讯飞2.0还能识别方言,目前能够支持方言包括粤语、四川话、河南话、东北话4种主流方言,其对带口音普通话整体识别率达到95%。 这对于一些异地情侣/夫妻来说,可能再也不用担心和公公婆婆/岳父岳母交流障碍了。 ? 讯飞翻译机识别方言 能够做到语言和语言之间翻译,是讯飞2.0在认知智能上一个重大突破。

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    语音识别技术受追捧,无法独立工作“速记神器”何时才能成为新亮点?

    此外,仅在中国,除去普通话,大方言就有八种,各小地区方言更是多不胜数。这其中所涉及到语音识别、语义识别、深度学习、算法训练等多个人工智能尖端技术,难度不可谓不大。 而与前几年相比,现今速记工作已经有了更多人工智能参与。 科大讯飞负责会议现场速记一位专业速记员表示,在以科大讯飞听见智能会议系统为主导、没有纯正方言情况下,正常会议速记工作的人工参与率是5%—10%。 不过,在人工智能相关技术不够成熟的当下,这样的人工参与率已经是很低了。 总结 随着人工智能相关技术发展与前景逐渐明朗,似乎所有行业都想在这一领域插上一脚,大公司更是不例外。

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    10亿参数AI模型SEER「一视同仁」:服务富人,也服务全世界

    使用经过挑选和标记数据集对人工智能系统进行训练,产生了专门的人工智能模型,擅长对象识别等任务。 但是仅仅依靠这种方法也有实际局限性,其中一个我们认为特别重要: 这样系统可能难以识别那些日常生活中很常见,但是在训练人工智能系统数据中「没有被充分代表」对象。 ? 初步评估表明,SEER在识别物体方面比传统计算机视觉系统表现更好,这些物体虽然来自数十亿人生活,但在用于训练人工智能系统传统图片数据集中「体现较少」。 SEER给出结果令人兴奋,自监督学习让人工智能更好地为世界各地的人服务。 ? 图源:Facebook AI Blog AI为人人 自监督学习在提高语言和方言性能方面已经显示出巨大前景,因为这些语言和方言没有大量数字化文本作为标记训练数据来使用。

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    科大讯飞3.0时代:用语音连接一切

    “唤醒”低功耗和高识别能力讯飞做到行业第一。 信息搜索入口则可以进行音乐搜索、哼唱搜索、电商导购、路线导航等维度搜索,可以很好地识别自然语言、10多种地方方言。 这一次讯飞发布语音云 3.0重点提供了面向智能硬件能力和服务。包括方言语音识别、高抗噪语音识别、个性化识别、人脸识别、手势识别、声纹识别等创新功能。 「讯飞超脑」计划聚集了来自语音及语言国家工程实验室、清华大学、 加拿大约克大学等 10 多位人工智能领域顶级专家,基于讯飞在触摸、语音、图像等领域成就研究下一代人工智能技术,与生物科学结合模拟人脑神经元 科技未来在于人工智能,已是国内外科技巨头共识,大家纷纷在这个领域重点布局。 Facebook和Apple也在大力招揽人工智能人才,大家纷纷要占据下一个风口。 科大讯飞思路清晰:灵犀3.0抢入口,语音云3.0做开发者生态,超脑则是布局人工智能3.0时代。

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    Python实现简单视频人脸检测识别人工智能入门基础!

    前言 其实在实际应用中,很多是通过视频流方式进行识别,比如人脸识别通道门禁考勤系统、人脸动态跟踪识别系统等等。 案例 这里我们还是使用 opencv 中自带了 haar人脸特征分类器,通过读取一段视频来识别其中的人脸。 代码实现: ? 动图有点花,讲究着看吧: ?

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    多应用领域“大数据” “小数据”迁移学习技术 | 迁移学习

    ,从而打破人工智能对大数据依赖。 迁移学习为两类问题提供了解决路径,这也是迁移学习存在实际价值: 一是在数据样本量小行业中,人工智能学习、认知问题。 因为现阶段的人工智能需要从海量数据中进行学习,但是对于很多特定垂直领域而言,其数据并不足够支持AI学习,这时候就需要迁移学习来发挥巨大价值。 比如在语音识别中,虽然识别普通话有海量数据可供人工智能学习,但是对于方言,其样本数据量就不够。 所以,为了针对数据量不那么多方言进行语音识别,百度需要把从学习普通话中得到知识迁移到学习方言过程中,才能完成比较准确语音识别

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    不同于谷歌,京东选择从应用场景出发迭代对话式AI技术 | Q推荐

    重复、停顿、修正,在不同文化背景、不同地区,都因方言习惯而存在截然不同呈现方式。甚至,时间也是口语演变变量之一 —— 在网络时代,几乎每年都会诞生很多俚语,给 AI 识别造成了困难。 除此之外,在训练过程中,京东言犀还采用数万小时含有不同噪音、方言真实场景数据进行迭代;再把正常语境下句子通过加噪、变速、同混响等方式,变成一种含有噪声或方言数据再输入到模型里,从而进一步提升模型抗干扰能力 3 多场景应用,传递技术温度 当然,技术方案只是一部分,京东言犀迭代思路是:从场景中来,回到场景中去。 比如,传统政务热线,一直被吐槽“打不通、说不清、办不了”,这就对智能对话系统提出了要求:要响应快,能准确识别方言浓厚、断断续续句子,以及在力所能及范围内减轻人工客服压力。 中国也正在以场景驱动人工智能技术迭代与发展,相信在整个产业共同探索下,中国的人工智能将不断朝着“个性化”进阶,可以针对不同的人都有不同对应方案,真正做到千人千面。

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    增加对粤语、韩语支持,准确率提升10%,腾讯云发布专属语音识别模型

    最新发布模型不仅识别准确率得到大幅提升,同时也增加了对粤语、韩语支持,后面会陆续开放对上海话等方言以及日语、泰语、印尼语等国外语言支持。 正式发布金融行业专属模型,字准率业界领先 据了解,语音识别在金融行业应用场景广泛,但是实际场景下,很多用户都是使用方言在和外呼、客服机器人交流,加上金融领域有着大量专有句式和词汇,市场上目前通用语音识别模型存在识别不准情况 基于这些痛点,腾讯云AI团队与微信智聆联合打造了金融行业专属语音识别模型,这个模型推出不仅能够有效解决上述难题,还在识别的准确率上得到大幅提升。 语种丰富度进一步提升,腾讯云语音识别加速落地 为满足不同客户群体需求,腾讯云语音识别今年在语种丰富度上持续发力,联合微信智聆、腾讯国际业务语音技术实验室、腾讯民汉翻译等多个人工智能实验室,在原有常见语种基础上 ,开放了韩语、粤语识别能力,后面会陆续开放对上海话等方言以及日语、泰语、印尼语等国外语言语音识别能力。

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    AI落地进入Hard模式!氪皮肤不如氪装备,拼算法不如拼高质量数据

    “近年来,因为使用场景非常复杂,AI公司对数据数据标注精度和场景多样性要求越来越高。某些人工智能应用可能换一种情景就行不通,比如语音识别,可能在普通话情况识别率很高,但换了方言就行不通。 刚刚提到方言识别是语音助手面对挑战之一,除此之外,外部噪音对人声影响也是语音识别行业一个亟待解决问题。 借用吴恩达深度学习课程中例子,训练车内语音AI时,我们需要人们在「车内讲话」音源。 但在行业落地中,获取更符合现实分布随机数据并不是一件容易事情。 贾宇航告诉我们,“声纹识别上,我们需要考虑到方言语系语种,以及性别层面和年龄层面。 “ 就拿方言数据来说,云测数据在华东、华南、华北都设有自己实验室,从地理位置上保证八大方言体系数据都有被涵盖。而在收集之前,云测数据还会进行认证和把关,确保录入人员讲方言符合标准。 贾宇航对于数据行业和人工智能间关系如此展望,”比如说语音助手原来只是做到对语句识别,但随着时代发展,人们对于精细度进一步要求,我们同时也要做到情绪上识别

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    语音识别技术发展史与行业最佳实践全解析

    人工智能技术探索征程里,语音语义识别技术一直扮演着先驱角色,不管是在技术探索还是商业落地方面都走在了前面。近两年来随着深度学习技术进一步深入,其识别准确率更是得以大大提升。 9月13日,TVP AI技术闭门会语音语义专题遍邀行业大咖,为行业找寻更多解题思路。 微信语音识别理论和实践 1.png 在语音识别技术落地过程中,微信是探索得比较深入一个代表。 第三,方言识别之难。国内方言种类多、某一类方言子类彼此不相通,用户到底需要什么样方言识别也仍旧是个问题。 与此同时,人工智能作为国家新基建战略7大领域中重要组成部分,为企业应用人工智能带来了更大想象空间。 这背后逻辑其实就两个原因,第一无法覆盖全部场景,第二无法覆盖所有人群。使用场景、使用人群、地域口音方言等因素综合影响下,语音识别技术还有很长路要走。

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    人工智能下一个前沿:识别“零”和“无”

    但对人工智能而言,“零”或“无”仍然是一个尚未涉足领域, 从某种意义上说,人工智能和深度学习仍然需要通过“零”或“无”学习识别和推理。 这是一个苹果还是香蕉?都不是! ? 在一个典型任务中,可能会训练 DNN 以可视化方式识别一定数量类,例如苹果和香蕉图片。深度学习算法在获得大量数据和质量数据时,实际上非常擅长进行精确、低错误率和可信分类。 同时,在部署场景中,经过训练 DNN 如果识别出与已经学会原型水果苹果和香蕉有偏差东西,则会回答“无”。 对于无数其他越来越依赖人工智能行业来说,可能会有类似的好处。 谁知道“无”竟然有这样重要性呢? Neurala 可以让普通相机也能学习人物和目标,并实现视频和视频流中识别和运动追踪功能。

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      腾讯云语音识别(ASR) 为开发者提供语音转文字服务的最佳体验。语音识别服务具备识别准确率高、接入便捷、性能稳定等特点。腾讯云语音识别服务开放实时语音识别、一句话识别和录音文件识别三种服务形式,满足不同类型开发者需求……

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