鱼羊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 一个成立不到两年的团队,两个初入职场的新人,杀入顶会挑战赛能拿下怎样的成绩? 时限是,10天。 近日,全球语音顶会INTERSPEECH 2020「口音英语语音识别挑战赛」结果公布,一支名叫「大耳朵图图喵喵喵」的团队摘下了两大赛道的第二名和第三名。 参赛选手是这位: △大耳朵图图本喵 啊不,其实来自他们当中。 说起网易有道与AI语音技术相关的产品,大家或许都不陌生,比如丁磊多次安利、上市都带着的有道词典笔…… 相比在市场上取得的认可,许多人
是这样子的,女朋友晚上突然翻到了自己喜欢看的一个电影,但是没有字幕,这让她很苦恼。
最近剧荒,偶然翻出了曾经下载的电视剧回味一番,经典就是经典,不论是剧情还是台词,都那么有魅力,咦?等等,台词,台词……作为一个IT从业者,我忽然灵光一现——现在语音识别技术这么发达,能否有什么办法能帮我保存下一些精彩桥段的台词呢?或许我也可以是个野生字幕君:p ,似乎也可以在此基础上顺手再翻译一下个别难懂的台词!
这的确是大势所趋,但比起匆忙加入浪潮,先看看手里有着怎样的牌,才能在这战场上打得更漂亮。
近年来AI技术发展速度迅猛,深入到生活中的方方面面,从手机APP到车载语音系统。今天小PP和大家一起仔细了解,AI技术中的语音技术在各场景的应用,并奉上对应模型~
「未来 30 年,通过吞下一粒药丸你就可以学习一门课程,因为它可以通过血液进入大脑。」两年前,在一次 TED 演讲上,美国计算机专家尼葛洛庞帝曾对未来的教育如是预言。虽然生物科技尚未完成这种颠覆,但近年来红透天的 AI 技术对于教育的改变却已展露苗头。
随着大模型商业化应用的提速,全世界各国都开始孵化和孕育各自的行业大模型。在此背景下,国内各个细分行业的垂直大模型,日益受到产业界的关注和重视。
https://itunes.apple.com/cn/app/id1243368435
最近工作中涉及到一部分文档和纸质文档的校验工作,就想把纸质文件拍下来,用文字来互相校验。想到之前调用有道智云接口做了文档翻译。看了下OCR文字识别的API接口,有道提供了多种OCR识别的不同接口,有手写体、印刷体、表格、整题识别、购物小票识别、身份证、名片等。干脆这次就继续用有道智云接口做个小demo,把这些功能都试了试,当练手,也当为以后的可能用到的功能做准备了。
这几天注意到,搜狗在合作伙伴大会上,发布了两款翻译类智能硬件:“搜狗旅行翻译宝”和“搜狗速记翻译笔”,两款产品搭配双麦克风阵列降噪,支持英日韩俄德等17种语言与中文的互翻功能,定价分别为1498元和299元,将于3月12日在京东首发。 📷 这不是搜狗第一次做智能硬件——前几年搜狗一直在做糖猫儿童手表,出货量百万级,成绩还可以。不过,智能翻译机是搜狗第一个AI技术驱动的智能硬件,这次合作伙伴大会是搜狗IPO后第一次重要活动,搜狗发布两款看上去比较小众的翻译机,有些让人意外。不过,在我了解了翻译机市场
直播带货的时代洪流下,CEO带货渐成风潮,董明珠、梁建章、张朝阳等企业掌门人纷纷化身主播,走进直播间,为自家产品高调带货。
8 月 6 日,网易有道发布了一款全新的智能学习硬件:网易有道词典笔 2.0。该词典笔只要扫一扫就能自动识别生词、句子,并提供对应的释义、翻译与读音。重要的是,所有这些功能都可以在离线的情况下完成,包括 NMT 实现的整句翻译。当然,这支笔背后的技术不止这些,ASR(语音识别)和 NLU(自然语言理解)等技术也帮助其实现了在线的语音助手问答功能。
刊登在Science上的这篇文章,题目为《Human Voice Recognition Depends on Language Ability》(2011年7月29日),作者是美国麻省理工学院(MIT)的三位研究人员。
小编相信,现在的很多人都对人工智能比较感兴趣,觉得它很厉害,很高大上,实际上呢,也的确是这样,然而,由于大家都不一定在这个圈子,所以可能只有或多或少的了解,为了照顾到大部分老铁们,咱们今天来聊聊人工智能那些事儿。先来点开胃菜:
主持人雷鸣:首先,我们现在人工智能到底在什么阶段?从科研来看,从商业化来看?比如自然语言对话,图像识别,推荐系统,机器人等。请几位都从自己的角度回答一下。 杨克:very early stage, far far from what you see in movies,but enough progress to make useful products and sometimes impressive ones。 余凯:推荐系统目前已经广泛商业化,在商品推荐,个性化广告等,但是推荐系统虽然在互联网公司广泛
内容概要:Apple 在 WWDC 2020 上发布了一款全新的 APP--Translate,官方表示该 APP 会成为最好用的翻译软件,试用后我们发现,Translate 的进步空间还很大。
最近工作过程中,需要对一批文件进行汉译英的翻译,对单个文档手工复制、粘贴的翻译方式过于繁琐,考虑到工作的重复性和本人追求提高效率、少动手(懒),想通过调用已有的接口的方法,自己实现一个批量翻译工具,一劳永逸。在网上找了几款翻译api,通过对比翻译的结果和学习成本,选择了有道智云的服务,自己开发了一个批量翻译的小软件。详细记录一下使用和开发过程,后面的小伙伴们有相关需求,可以参考。
2017年,围绕人工智能的巨头投资、创业押注不绝于耳,融资额度不断刷新纪录。但无论是图像、语言交互,还是算法、机器学习都不足以与实际场景结合,如何落地应用成为最大难题。另一方面,越来越多新技术、新概念的出现,开始让人工智能逐渐遇冷。2017下半年,随着比特币大涨,其底层技术区块链成功抢占人工智能的舞台,几乎占据了投资人、媒体人的朋友圈。
有一次去参加朋友聚会,刚巧一位非常喜欢旅行的朋友要回国。因为彼此都对旅行和文化的共同爱好,她送了我一本书。正是这本书让她开启了中国之旅。对她来说意义非凡。
2016年4月,NVIDIA 在硅谷发布了深度学习超级计算机DGX-1。这台超级计算机在86cm x 44cm x 13cm的空间内装入了8块Tesla P100 GPU,其性能相当于250台传统服务
下面列举了100多个国内常用API接口,并按照 笔记、出行、词典、电商、地图、电影、即时通讯、开发者网站、快递查询、旅游、社交、视频、天气、团队协作、图片与图像处理、外卖、消息推送、音乐、云、语义识别、语音识别、杂志、综合 进行了如下分类。
下面列举了100多个国内常用API接口,并按照 笔记、出行、词典、电商、地图、电影、即时通讯、开发者网站、快递查询、旅游、社交、视频、天气、团队协作、图片与图像处理、外卖、消息推送、音乐、云、语义识别、语音识别、杂志、综合 进行了如下分类。 笔记 OneNote - OneNote支持获取,复制,创建,更新,导入与导出笔记,支持为笔记添加多媒体内容,管理权限等。提供SDK和Demo。 为知笔记 - 为知笔记Windows客户端开放了大量的API,其中绝大部分,都通过COM提供,可以在javascript,
想一下未来50年或者100年,您的孙子或者孙子的孙子,是否还会花费人生中十几年甚至几十年的时间学习一门外语,甚至还学不好?
一支首次亮眼神秘之师,一路过关斩将,最后三番棋激战后,以2:1击败了夺冠大热门腾讯绝艺,成为“机机大赛”的最大黑马。
本月初微软在美国旧金山为其新版Windows系统举行了一场发布会,会上微软正式了宣布新一代桌面操作系统为Windows 10,居然直接从Windows 8跃迁到Windows 10! 似乎狠狠地无视了Windows 9一把(当然,外界也是有人把微软其他某款系统习惯性称作win9的~),其后微软发布了Windows 10技术预览版供大家预先体验,而后就有人就爆料说“Windows10预览版内置了键盘记录器监视你一举一动!内置程序收集用户反馈信息用于帮助最终版完善,但是微软在这一步真的下错了棋。”果真如此吗?事
在首届MEET 2020智能未来大会现场,滴滴出行副总裁、AI Lab负责人,同时也是美国密西根大学教授、新晋IEEE Fellow的叶杰平站在技术视角,分享了他的观点:
自“双减”政策落地后,用户对教育智能硬件产品的潜在需求与日俱增,布局教育智能硬件便成为了各类玩家开拓新业务和转型新赛道的重要方向。在此背景下,多款教育智能硬件产品开始轮番上阵,教育硬件的产品形态也变得愈发多元。
一个包含许多概念和缩写的标题,别担心,下面我将为你一一解释,谷歌趋势显示,生成式人工智能是讨论最多的流行语:
作者 | 张俊林 责编 | 何永灿 最近两年,注意力模型(Attention Model)被广泛使用在自然语言处理、图像识别及语音识别等各种不同类型的深度学习任务中,是深度学习技术中最值得关注与深入了解的核心技术之一。 本文以机器翻译为例,深入浅出地介绍了深度学习中注意力机制的原理及关键计算机制,同时也抽象出其本质思想,并介绍了注意力模型在图像及语音等领域的典型应用场景。 注意力模型最近几年在深度学习各个领域被广泛使用,无论是图像处理、语音识别还是自然语言处理的各种不同类型的任务中,都很容易遇到注意力模型
作者简介:毕啸南,知名青年学者,量子位专栏作家,《中国AI领袖人物访谈》系列制片人、主持人。点击文末阅读原文,关注量子学园的毕啸南专栏,跟随他一起持续深度对话李开复、周鸿祎、王小川、王海峰、胡郁等众多
别的CEO现身为自家无人挖掘机站台,丁磊却润物细无声每天八次出现在网易严选的推送中。
腾讯云语音识别API:腾讯云提供了一系列的语音识别API,包括语音识别、语音转换、语音唤醒等。小程序可以通过调用腾讯云提供的API来实现语音识别功能。
语音识别技术,也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition,(ASR),其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。 语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别技术车联网也得到了充分的引用,例如在翼卡车联网中,只需按一键通客服人员口述即可设置目的地直接导航,安全、便捷。
语音识别是一项非常重要的技术,它可以将人类的语音转化为计算机可以理解的形式。深度学习是一种非常强大的机器学习技术,它在语音识别方面也有广泛的应用。本文将详细介绍深度学习在语音识别方面的应用。
语音识别是人工智能领域的一个重要方向,现在已逐渐发展为一个具有广阔前景的高新技术产业,许多企业在语音识别技术上潜精研思。例如,百度借助自己的人工智能生态平台,推出了智能行车助手CoDriver;科大讯飞与奇瑞等汽车制造商合作,推出了飞鱼汽车助理;搜狗与四维图新合作,推出了飞歌导航;云知声、思必驰在导航、平视显示器等车载应用方面推出了多款智能语控车载产品……在如今的语音技术市场中,大量产品被人们开发出来并运用到实处上,语音识别技术的发展前景如火如荼。
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。
选自Awni 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、路雪 深度学习应用到语音识别领域之后,词错率有了显著降低。但是语音识别并未达到人类水平,仍然存在多个亟待解决的问题。本文从口音、噪声、多说话人、语境、部署等多个方面介绍了语音识别中尚未解决的问题。 深度学习被应用在语音识别领域之后,词错率有了显著地降低。然而,尽管你已经读到了很多这类的论文,但是我们仍然没有实现人类水平的语音识别。语音识别器有很多失效的模式。认识到这些问题并且采取措施去解决它们则是语音识别能够取得进步的关键。这是把自动语音识别(
语音识别(Speech Recognition)技术是指将口述或语音信号转化为文本或命令的自动化过程。随着深度学习技术的快速发展,语音识别取得了长足的进步,成为人机交互、智能助理和语音控制等领域的核心技术之一。本文将详细介绍语音识别技术的发展历程,重点介绍了深度学习、端到端建模以及多模态融合等技术在语音识别领域的应用,并展望了未来的发展趋势。
对应的便是“耳”、“脑”、“口”的工作,机器要听懂人类说话,就离不开语音识别技术(ASR)。
iOS10系统是一个较有突破性的系统,其在Message,Notification等方面都开放了很多实用性的开发接口。本篇博客将主要探讨iOS10中新引入的SpeechFramework框架。有个这个框架,开发者可以十分容易的为自己的App添加语音识别功能,不需要再依赖于其他第三方的语音识别服务,并且,Apple的Siri应用的强大也证明了Apple的语音服务是足够强大的,不通过第三方,也大大增强了用户的安全性。
语音识别技术,也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition (ASR),其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入,例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同,后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。
导读:人工智能已经逐渐走进我们的生活,并应用于各个领域,它不仅给许多行业带来了巨大的经济效益,也为我们的生活带来了许多改变和便利。下面,我们将分别介绍人工智能的一些主要应用场景。
最近自己想接触下语音识别,经过一番了解和摸索,实现了对语音识别API的简单调用,正好写文章记录下。目前搜到的帖子里,有现成的调用百度语音API来对音频文件进行识别的;也有通过谷歌语音服务来实现了实时语音识别的。由于我这谷歌语音一直调用不成功,就将二者结合,简单实现了通过百度语音API来进行实时语音识别。
如果你是一名人工智能爱好者,却没有关注到一条重大新闻,就好比你在一场罕见的地震中打了个盹。等你醒来,会发现一切都将改变!
对于想进入语音识别领域的学习者来说,了解语音识别系统的一些基本概念,会有助于更快的进入这个行业的交流平台,本文对语音识别系统的一些常见概念做了整理,希望能对刚开始接触语音学习的人有所帮助。
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
随着人工智能产品在生活中的渗透率越来越高,其中技术的发展也成为了众人关心的重点所在。作为人机自然交互的基本途径之一,近期以来,语音识别的发展不可谓不快速。 当下,诸如科大讯飞、百度等多家企业声称,其研发的语音识别技术已经达到了97%的准确率。而在日前,谷歌研究员公开表示其语音识别的错误率(将一个词语从语音转录成为文字时的错误率)自2012年以来已经降低了30%以上……纵观过去的2016年,谷歌、苹果和微软等多家科技巨头都公布了自己在语音识别上的进展和突破,而在接下来的时间里,语音识别也将是2017年的发展重
2018世界人工智能大会刚落幕,科大讯飞却陷入了“AI同传造假”的风波。9月20日,一位同传译员在知乎上发文称,讯飞的翻译其实为人工同传,并非机器智能翻译,并且译文由机器进行朗读,此事引发了媒体的广泛关注。
随着物联网技术和智能设备技术的快速发展,人与机器的交互,不再仅依赖于鼠标和键盘,更有可能的是直接采用语音。 这其中的关键技术就是自动语音识别(Automatic Speech Recognition,ASR)。其所要完成的工作,简单地说,就是在与机器进行语音交流时,能够让机器听懂你在说什么。 但语音识别技术的发展日新月异,新的理论和方案不断出现,读者除了掌握基本原理,也亟须了解语音识别最新的前沿技术,例如加权有限状态转换器(WFST)、端到端(E2E)语音识别等。 本次博文视点学院公开课,我们特邀厦门大
⚫ 加窗:分帧后,每一帧的开始和结束都会出现间断。因此分割的帧越多,与原始信号的误差就越大, 加窗就是为了解决这个问题,使成帧后的信号变得连续,并且每一帧都会表现出周期函数的特性。
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