这篇论文介绍了一种名为Moonshine的语音识别模型系列，该模型针对实时转录和语音命令处理进行了优化。...1 Introduction 实时自动语音识别（ASR）对于许多应用至关重要，包括在演讲中的实时转录、听力障碍人士的辅助工具以及智能设备和可穿戴设备中的语音命令处理。...在作者开发的一个这样的应用 —— 一个用于提供快速、准确、私下离线英语音频转录的Caption Box——的开发过程中，作者发现现有模型不适合这个任务。...第3部分描述了Moonshine的架构、数据集准备和训练过程，而第4部分在标准语音识别数据集上提供了结果的评估。第5部分得出结论。...作者的工作为实时ASR在实时转录、无障碍技术和智能设备中的应用开辟了新的大门。 参考文献 [0].
我今天演讲主要分四个部分，第一个是分享语音识别概述，然后是深度神经网络的基础；接下来就是深度学习在语音识别声学模型上面的应用，最后要分享的是语音识别难点以及未来的发展方向。...但是语音识别这项技术，10年以前没有得到大规模的商业应用，为什么呢？因为10年前语音识别的效果不太好，识别准确率只有70%到80%。...有了混合高速模型之后，它的识别率比之前有了很大幅度的提高，但还是达不到工艺上或者我们生活中应用的程度，最近10年之内深度学习让语音识别准确率达到90%以上，之前可能是70%到80%，达到90%以上才有了商业上大规模的应用...深度学习在语音识别上面的工作，主要是有DNN、LSTM、CLDNN，看起来是一些英文字母，其实都是深度学习的神经网络。...深度学习在语音识别上面的工作，主要是有DNN、LSTM、CLDNN，看起来是一些英文字母，其实都是深度学习的神经网络。
小编说：深度学习最早兴起于图像识别，但是在短短几年时间内，深度学习推广到了机器学习的各个领域。如今，深度学习在很多机器学习领域都有非常出色的表现，本文将向大家简单介绍深度学习在语音识别领域的应用。...本文选自《TensorFlow：实战Google深度学习框架》。 深度学习在语音识别领域取得的成绩是突破性的。2009年深度学习的概念被引入语音识别领域，并对该领域产生了巨大的影响。...如此大的提高幅度很快引起了学术界和工业界的广泛关注。从2010年到2014年间，在语音识别领域的两大学术会议IEEE-ICASSP和Interspeech上，深度学习的文章呈现出逐年递增的趋势。...到2012年时，深度学习的语音识别模型已经取代了混合高斯模型，并成功将谷歌语音识别的错误率降低了20%，这个改进幅度超过了过去很多年的总和。...在没有深度学习之前，要完成同声传译系统中的任意一个部分都是非常困难的。而随着深度学习的发展，语音识别、机器翻译以及语音合成都实现了巨大的技术突破。
本专栏用于记录关于深度学习的笔记，不光方便自己复习与查阅，同时也希望能给您解决一些关于深度学习的相关问题，并提供一些微不足道的人工神经网络模型设计思路。...该项目自己搭建了 AlexNet 网络并在 MNIST 手写数字识别项目中得到了应用。...（注：MNIST 手写数字识别数据集是单通道的，在该项目中用 numpy 库将图片依次转换为 3 通道在进行处理） 项目代码 net.py #!...，该代码使用单 GPU 进行训练 # · 基准 AlexNet 截止到下述代码的 f8 层；由于本实例是手写数字识别（10分类问题），故再后续了一层全连接层 # ------------------...，再把最高的这一类对应classes中的哪一个标签 predicted, actual = classes[torch.argmax(pred[0])], classes[y]
close all; clc %% Setup the parameters you will use for this exercise input_layer_size = 400; % 20x20...= 10; % 10 labels, from 1 to 10 % (note that we have mapped "0"...\n') % Weight regularization parameter (we set this to 0 here). lambda = 0; J = nnCostFunction(nn_params...\n') g = sigmoidGradient([-1 -0.5 0 0.5 1]); fprintf('Sigmoid gradient evaluated at [-1 -0.5 0 0.5 1
目前基于此框架训练的模型成功上线到微信语音输入法、微信语音开放平台和微信语音消息转文字。 1.DNN数据并行导论 1.1.典型应用分析：语音识别 语音识别是深度神经网络获得成功的一个应用范例。...这里将深度神经网络应用于语音识别中的声学模型建模。...1.2.现有的加速方法 腾讯深度学习平台技术团队在语音识别研究中率先引入了GPU技术用于DNN训练，获得了良好的成果，相比单台CPU服务器达到千倍加速比。...线形拓扑可以很容易地扩展到偶数个数据并行组的参数交换，其收集（推送）用时随数据并行组数增长而缓慢增长，且具有上界——2T0，这说明线形拓扑非常适用于更多GPU做数据并行。...此框架有效支持了微信语音识别，成功提升了微信语音识别的模型训练速度，并且模型字错率降低10%，模型全量上线到微信语音输入法、微信语音开放平台和微信语音消息转文字。
无论是图像识别，自然语言处理，医疗保健还是任何其他人工智能领域感兴趣，这些数据集都是非常重要的，所以本文将整理常用且有效的20个数据集。...MNIST:这是用于图像识别任务的经典数据集，包含从0到9的手写数字图像，可以说它是图像识别的Hello World CIFAR-10:另一个流行的图像识别数据集CIFAR-10包含10种不同类别的对象...Fashion-MNIST: MNIST数据集的一个变体，Fashion-MNIST包含服装项目的图像，而不是手写数字。...LJSpeech:一个用于文本到语音合成的数据集，LJSpeech包含131000个单个说话者朗读报纸上句子的短音频记录。演讲者从7本非虚构的书中摘录了部分内容。...librispeech :一个用于语音识别任务的数据集，librispeech 包含了超过1000小时的录音，是LibriVox有声读物的一部分，带有相应的转录本。
本篇使用TensorFlow框架，利用MNIST手写数字数据集来演示深度学习的入门概念。其训练集共有60000个样本（图片和标签），测试集有10000个样本。...手写数字的图片都是尺寸为28*28的二值图： ?...import os 设置全连接神经网络的参数：神经网络的结构为784*500*10 （输入层784节点，1层500个节点的隐藏层，除输出层外每层的激活函数都使用ReLU, 输出层10个节点, 最后使用...tf.argmax()函数求出输出层节点中最大的数的索引，范围0~9，该索引值即为手写数字的估计值） ?...= [INPUT_NODE,50,100，20，UTPUT_NODE] n_layers = len(layer_dimension) #神经网络总的层数 前向传播： def inference(input_x
1.png 我今天演讲主要分四个部分，第一个是分享语音识别概述，然后是深度神经网络的基础；接下来就是深度学习在语音识别声学模型上面的应用，最后要分享的是语音识别难点以及未来的发展方向。...但是语音识别这项技术，10年以前没有得到大规模的商业应用，为什么呢？因为10年前语音识别的效果不太好，识别准确率只有70%到80%。...有了混合高速模型之后，它的识别率比之前有了很大幅度的提高，但还是达不到工艺上或者我们生活中应用的程度，最近10年之内深度学习让语音识别准确率达到90%以上，之前可能是70%到80%，达到90%以上才有了商业上大规模的应用...到2012年的加拿大搞深度学习的鼻祖的学生，当时还在读书，在寝室里面GPU加速训练，把卷积神经网络融入他的模型里面，在当年的比赛里面拿到第一名，第一名比第二名的效果好了特别多，比上一次比赛也好了特别多。...深度学习在语音识别上面的工作，主要是有DNN、LSTM、CLDNN，看起来是一些英文字母，其实都是深度学习的神经网络。
德国亚琛工业大学的研究人员提出了一种基于深度神经网络的端到端学习位移场的方法，重点关注粒子图像测速的具体情况。...展示了如何使用端到端神经网络方法有效地学习位移场。该方法基于最近用于光流学习的神经网络架构，称为循环全对场变换（RAFT）。...深度神经网络——包括卷积神经网络（CNN）——是计算机视觉中的关键工具，近年来已经提出了许多用于光流学习的神经网络方法。通常，这些方法通过定义输出为所需光流场的端到端网络来回避手动设计分析管道的问题。...受深度光流学习成功的启发，已经提出了用于 PIV 处理的不同神经网络架构，这些架构已经开始在效率、精度和空间分辨率方面匹配甚至超过最先进的经典算法。...研究人员提出的 RAFT-PIV，是一种用于 PIV 应用中光流估计的深度神经网络架构。RAFT-PIV 在公共 PIV 数据库上实现了最先进的准确性，并且优于现有的基于监督和无监督学习的方法。
大家好，今天介绍自然语言处理中经典的隐马尔科夫模型(HMM)。HMM早期在语音识别、分词等序列标注问题中有着广泛的应用。...了解HMM的基础原理以及应用，对于了解NLP处理问题的基本思想和技术发展脉络有很大的好处。本文会详细讲述HMM的基本概念和原理，并详细介绍其在分词中的实际应用。...就是可以被观测到的序列，而其分词的标记序列就是未知的状态序列“请问/今天/深圳/的/天气/怎么样/？”...我”|y1=”M”)，delta1("S")=P(y1=”E”)P(x1=”我”|y1=”E”)， 并设kethe1("B")=kethe1("M")=kethe1("E")=kethe1("S")=0；...总结 HMM的基本原理和其在分词中的应用就讲到这里了，从上述分析可以看出，HMM时非常适合用于序列标注问题的。但是HMM模型引入了马尔科夫假设，即T时刻的状态仅仅与前一时刻的状态相关。
：神经网络的手写字符识别(Neural Network for Recognition of Handwritten Digits)而给出的一个人工神经网络实现手写字符识别的例子。...Mike O'Neill的程序对想学习通过神经网络算法实现一般手写识别的程序员来说是一个极好的例子，尤其是在神经网络的卷积部分。那个程序是用MFC/ C++编写的，对于不熟悉的人来说有些困难。...卷积体系结构的细节已经在Mike和Simard博士在他们的文章《应用于视觉文件分析的卷积神经网络的最佳实践》中描述过了。...image.png 用于计算神经网络中的Hessian矩阵对角线的反向传播过程是众所周知的。...该方案满足我的基本要求，我自己的手写数字是可以被正确识别的。在AForge.Net的图像处理库中添加了检测功能，以便使用。但是，因为它只是在我的业余时间编程，我相信它有很多的缺陷需要修复。
、语音识别、视觉搜索、文字识别等方面的应用，以及开源深度学习框架的演进。...客服电话语音识别的难点在于电话对话语音识别是语音识别领域最困难的任务之一，所以需要训练声学模型来识别语音。声学模型是决定语音识别准确率的核心模型之一。...他主要从面向大规模视觉搜索的特征哈希和深度神经网络压缩这两个切入点介绍了视觉大数据搜索与识别系统。 视觉数据近年来呈爆炸性增长，大规模视觉搜索技术具有紧迫需求。...他介绍了深度神经网络压缩的常用模型AlexNet、SPPNet、VGGNet、GoogleNet。...场景文字识别是指将场景文字转换为计算机可读可编程的过程。场景文字识别对图像理解会有很大的帮助，可以应用于产品搜索、人机交互等方面，其面临的挑战有颜色、尺度、方向、字体、语种、背景等。
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。图片1....深度学习的高级结构——循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）被广泛应用于语音识别任务中。RNN通过引入记忆单元，可以更好地处理时序信号，并具有较强的表达能力。...深度学习的出现改变了这一状况，循环神经网络（RNN）和其变种（如长短时记忆网络，Gated Recurrent Unit等）被广泛应用于语言模型中。...此外，端到端建模还具有更快的训练和推理速度，适用于实时场景和大规模数据集。...结论语音识别技术在深度学习的推动下取得了显著的进步。深度学习技术的应用使得语音识别的准确性和鲁棒性大大提高。端到端建模方法简化了传统语音识别系统的复杂度，实现了从原始语音信号到最终文本的直接映射。
也就是说，给定一个更为复杂的图像，我们是否可以使用卷积神经网络识别图像中不同的物体及其边界？事实上，正如 Ross Girshick 和其同事在过去几年所做的那样，答案毫无疑问是肯定的。...目标检测算法，比如 R-CNN，可分析图像并识别主要对象的位置和类别。...作者写道： 我们观察到，区域检测器（如 Fast R-CNN）使用的卷积特征映射也可用于生成区域提案 [从而使区域提案的成本几乎为零]。...然后，我们仅将每个可能成为目标的边界框传递到 Fast R-CNN，生成分类和收紧边界框。 2017：Mask R-CNN - 扩展 Faster R-CNN 以用于像素级分割 ?...输出：在像素属于目标的所有位置上都有 1s 的矩阵，其他位置为 0s（这称为二进制 mask）。 但 Mask R-CNN 作者不得不进行一个小的调整，使这个流程按预期工作。
目前视觉板块的框架和主流技术在我上一篇基于Yolov7-LPRNet的动态车牌目标识别算法模型已有较为详细的解说。与AIGC相关联的，其实语音模块在近来市场上面活跃空间很大。...当前，语音深度鉴伪识别技术已经取得了一定的进展。研究人员利用机器学习和深度学习方法，通过分析语音信号的特征，开发出了一系列鉴伪算法。...人耳能够听到的频率范围通常在20 Hz到20 kHz之间。持续时间（Duration）持续时间是指音频信号的总时长，通常以秒（s）为单位。持续时间决定了音频文件的长度。...而且支持多种采样率和比特率，能够适应不同的应用场景，从低比特率的语音编码到高比特率的高保真音频。...本系列将从最基础的音频数据认知开始一直讲解到最终完成整个语音深度鉴别模型的落地使用，对此项目感兴趣的，对此领域感兴趣的不要错过，多谢大家的支持！
这是自然现象，但在现有人脸识别数据集中会带来实际困难，可能会影响网络学习面部识别问题的对称性因素的能力。当作者分析极端视点角度的人脸时，观察到大脑很难识别半脸之间的对称性。在这些情况下，只有半脸可见。...来自不同领域的先进神经网络方法在脸部识别领域得到了应用。特别是在增强脸部识别损失函数方面具有重要意义的一个领域。...本研究将提出的SymFace损失集成到现有轻量级面部识别架构中，并取得了显著的性能提升。...请注意，作者将值指定为0的条件是RetinaFace的标志点检测器无法检测到特征点。 3.1.2 Image Splitting 从小等式（7）可以看出，D越低，ρ的值越高。...神经网络接受多个值的正切值，观察到当正切值非常低（小于0.1）或非常高（大于0.3）时，模型性能提升不明显（参见图6）。在0.2 0.05的范围内，ρ值报告了更好的结果。
发送到iCloud照片库的每张照片和视频在发送到云存储设备之前都会在设备上进行加密，并且只能通过注册到iCloud帐户的设备进行解密。...这项工作表明，一个固定的接受领域的二元分类网络（例如32x32，自然跨度为16像素）可以有效地应用于任意大小的图像（例如，320x320），以产生适当大小的输出映射（在这个例子中是20x20）。...（见图1） 现在，最后，我们有一个用于面部检测的深度神经网络的算法，对于设备上的执行是可行的。我们迭代了几轮训练，以获得足够精确的网络模型来启用所需的应用程序。...用户希望在处理照片库进行人脸识别或在拍摄后立即分析照片时，能够流畅地运行人脸检测。他们不希望电池耗尽或系统的性能缓慢爬行。苹果的移动设备是多任务设备。...综合起来，所有这些策略确保我们的用户可以享受本地，低延迟，私密的深度学习推断，而不必意识到他们的手机每秒钟运行数百亿次浮点运算的神经网络。
2014年Graves等人将这一方法用于语音识别问题[14]，通过和循环神经网络整合来完成语音识别任务。...语音识别 深度学习最早应用于语音识别问题时的作用是替代GMM-HMM框架中的高斯混合模型，负责声学模型的建模，即DNN-HMM结构。...深度学习技术在语音识别里一个有影响力的成果是循环神经网络和CTC的结合，和卷积神经网络、自动编码器等相比，循环神经网络具有可以接受不固定长度的序列数据作为输入的优势，而且具有记忆功能。...文献[14]将CTC技术用于语音识别问题。语音识别中，识别出的字符序列或者音素序列长度一定不大于输入的特征帧序列。...文献[14]中的循环神经网络是一个浅层的网络，文献[17]提出了一种用深度双向LSTM网络和CTC框架进行语音识别的方法，这种方法主要的改进是使用了多个双向LSTM层，称为深度LSTM网络。
给定一个正整数n, 则输出0到n的所有排列 输入：2 输出：012 021 102 120 201 210 代码： private static Set result = new HashSet...(); public static void allSort(int number) { if (number 0) { return; }...String str=""; for (int i = 0;i <= number; i++) { // 拼串 str+=i; } char[]...ch = str.toCharArray(); allSort(ch,0,str.length()); } public static void allSort(char[] str,int start...,int end) { if (str == null || start > end || start 0) return; if (start == end)
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
