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谷歌公司开发出高速、离线语音识别技术

据科技资讯网站zdnet(www.zdnet.com)报道,谷歌开发出了可在未联网的Nexus 5智能手机上实时运行的语音识别系统。...该系统无需通过远程数据中心进行运算,所以在没有可靠网络的情况下亦可通过智能手机、智能手表或其他内存有限的电子设备使用语音识别功能。...谷歌的科研人员表示,研发该系统的目的是创建在本地运行的轻量级、嵌入式、准确度高的语音识别系统。...为降低系统要求,研究人员为听写和语音命令这两个截然不同的语音识别领域开发了同一个模式。他们使用多种技术,将声学模型压缩为原版的十分之一大小。...这样的命令,离线内嵌式语音识别系统就可以即刻转录并于之后在后台执行。但准确的转录需要结合个人信息才能实现,例如联系人的姓名。研究人员表示,在模型中集成设备联系人列表即可解决这一问题。

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基于Python的人脸识别离线识别率高达99.38%!

-欢迎 原文该项目是要构建一款免费、开源、实时、离线的网络 app,支持组织者使用人脸识别技术或二维码识别所有受邀人员。有了世界上最简单的人脸识别,使用 Python 或命令行,即可识别和控制人脸。...该使用 dlib 顶尖的深度学习人脸识别技术构建,在户外脸部检测数据基准(Labeled Faces in the Wild benchmark)上的准确率高达 99.38%。...这也提供了一个简单的 face_recognition 命令行工具,你可以打开命令行中任意图像文件夹,进行人脸识别!...unknown_image)[0]results = face_recognition.compare_faces([biden_encoding], unknown_encoding) 你甚至可以使用该和其他的...Python 执行实时人脸识别: 代码示例:https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/facerec_from_webcam_faster.py

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Python的开源人脸识别离线识别率高达99.38%

主要的人脸识别图像: 目前公开的比较好的人脸图像有LFW(Labelled Faces in the Wild)和YFW(Youtube Faces in the Wild)。...现在的实验数据集基本上是来源于LFW,而且目前的图像人脸识别的精度已经达到99%,基本上现有的图像数据已经被刷爆。...下面是现有人脸图像数据的总结: 现在在中国做人脸识别的公司已经越来越多,应用也非常的广泛。其中市场占有率最高的是汉王科技。...在离线录入员工人脸的时候,我们可以将人脸与人名对应,这样一旦在人脸校验成功后,就可以知道这个人是谁了。...仅仅是由于有如此大的标记人脸,我们可以承受三个大型的局部连接层。

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Python的开源人脸识别离线识别率高达99.38%

主要的人脸识别图像: 目前公开的比较好的人脸图像有LFW(Labelled Faces in the Wild)和YFW(Youtube Faces in the Wild)。...现在的实验数据集基本上是来源于LFW,而且目前的图像人脸识别的精度已经达到99%,基本上现有的图像数据已经被刷爆。...下面是现有人脸图像数据的总结: 现在在中国做人脸识别的公司已经越来越多,应用也非常的广泛。其中市场占有率最高的是汉王科技。...在离线录入员工人脸的时候,我们可以将人脸与人名对应,这样一旦在人脸校验成功后,就可以知道这个人是谁了。...仅仅是由于有如此大的标记人脸,我们可以承受三个大型的局部连接层。

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Python的开源人脸识别离线识别率高达99.38%

主要的人脸识别图像: 目前公开的比较好的人脸图像有LFW(Labelled Faces in the Wild)和YFW(Youtube Faces in the Wild)。...现在的实验数据集基本上是来源于LFW,而且目前的图像人脸识别的精度已经达到99%,基本上现有的图像数据已经被刷爆。...下面是现有人脸图像数据的总结: 现在在中国做人脸识别的公司已经越来越多,应用也非常的广泛。其中市场占有率最高的是汉王科技。...在离线录入员工人脸的时候,我们可以将人脸与人名对应,这样一旦在人脸校验成功后,就可以知道这个人是谁了。...仅仅是由于有如此大的标记人脸,我们可以承受三个大型的局部连接层。

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Python的开源人脸识别离线识别率高达99.38%

主要的人脸识别图像: 目前公开的比较好的人脸图像有LFW(Labelled Faces in the Wild)和YFW(Youtube Faces in the Wild)。...现在的实验数据集基本上是来源于LFW,而且目前的图像人脸识别的精度已经达到99%,基本上现有的图像数据已经被刷爆。...下面是现有人脸图像数据的总结: 现在在中国做人脸识别的公司已经越来越多,应用也非常的广泛。其中市场占有率最高的是汉王科技。...在离线录入员工人脸的时候,我们可以将人脸与人名对应,这样一旦在人脸校验成功后,就可以知道这个人是谁了。...仅仅是由于有如此大的标记人脸,我们可以承受三个大型的局部连接层。

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离线环境的中文语音识别 paddlepaddle 与 Speech_Recognition(Sphinx)实践

toolkit 参考文献 简介 本文主要针对中文语音识别问题,选用常用的模型进行 离线 demo 搭建及实践说明。...语音识别基础 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技术。...语音识别本质上是一种模式识别的过程,未知语音的模式与已知语音的参考模式逐一进行比较,最佳匹配的参考模式被作为识别结果。 语音识别的目的就是让机器赋予人的听觉特性,听懂人说什么,并作出相应的动作。...目前大多数语音识别技术是基于统计模式的,从语音产生机理来看,语音识别可以分为语音层和语言层两部分。...语音识别分类 根据对说话人的依赖程度,分为: (1)特定人语音识别(SD):只能辨认特定使用者的语音,训练→使用。 (2)非特定人语音识别(SI):可辨认任何人的语音,无须训练。

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【源码】Python的开源人脸识别离线识别率高达99.38%

主要的人脸识别图像: 目前公开的比较好的人脸图像有LFW(Labelled Faces in the Wild)和YFW(Youtube Faces in the Wild)。...现在的实验数据集基本上是来源于LFW,而且目前的图像人脸识别的精度已经达到99%,基本上现有的图像数据已经被刷爆。...下面是现有人脸图像数据的总结: 现在在中国做人脸识别的公司已经越来越多,应用也非常的广泛。其中市场占有率最高的是汉王科技。...在离线录入员工人脸的时候,我们可以将人脸与人名对应,这样一旦在人脸校验成功后,就可以知道这个人是谁了。...仅仅是由于有如此大的标记人脸,我们可以承受三个大型的局部连接层。

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高通研究新进展,设备离线语音识别率高达95%

在波士顿的Re-Work深度学习峰会上,高通公司的人工智能研究员Chris Lott介绍了他的团队在新的语音识别程序方面的工作。...Lott说,平均来说,识别单词和短语的概率高达95%。 “它从使用设备的模式中学习,”他说。“它可以个性化行为。” 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。...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%。...当然,设备离线语音识别有其自身的一些限制。设计为脱机工作的算法无法连接到互联网来搜索问题的答案,并且错过在基于云的系统中通过更大且更多不同数据集进行改进。 但Lott认为高通的解决方案是前进的方向。...“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。”

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亚马逊机器学习团队开发可离线工作的复杂语音识别模型

它们在云中执行大部分语音识别,他们的自然语言模型利用功能强大的服务器,具有几乎无限的处理能力。它在很大程度上是可以接受的。通常,处理在几毫秒内完成,但对于没有互联网连接的用户来说是一个明显的问题。...幸运的是,亚马逊的Alexa机器学习团队最近在将语音识别模型脱机方面取得了进展。他们开发了导航,温度控制和音乐播放算法,可以在设备上离线执行。...扩展Alexa功能的第三方应用程序是按需加载的,将它们存储在内存中会显着增加语音识别的延迟。...最后,该团队表示,与在线语音识别模型相比,量化和散列函数使内存使用量减少了14倍。令人印象深刻的是,它并没有影响准确性,离线算法“基本上与基线模型一样好”,误差增加不到1%。...我们的目标是减少内存占用,以支持本地语音助理,并减少云中自然语言处理模型的延迟。” 论文:arxiv.org/pdf/1807.07520.pdf

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语音识别内容

PAAS层 语音识别的技术原理 产品功能 采样率 语种 行业 自服务 效果自调优 VAD静音检测 录音文件识别,一句话识别,在ASR服务端处理。 VAD是减小系统功耗的,实时音频流。...接口要求 集成实时语音识别 API 时,需按照以下要求。...统一采用 JSON 格式 开发语言 任意,只要可以向腾讯云服务发起 HTTP 请求的均可 请求频率限制 50次/秒 音频属性 这里添加声道这个参数: ChannelNum 是 Integer 语音声道数...Q2:实时语音识别的分片是200毫秒吗? A2:IOS的SDK. 200ms对应的 3....输出参数 参数名称 类型 描述 Data Task 录音文件识别的请求返回结果,包含结果查询需要的TaskId RequestId String 唯一请求 ID,每次请求都会返回。

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python语音识别

语音识别技术,也被称为自动语音识别,目标是以电脑自动将人类的语音内容转换为相应的文字。应用包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。...我写的是语音识别,默认就已经开通了语音识别语音合成。 这就够了,所以接口选择,不用再选了。 语音包名,选择不需要。...接下来,需要进行语音识别,看文档 点击左边的百度语言->语音识别->Python SDK ? 支持的语言格式有3种。分别是pcm,wav,amr 建议使用pcm,因为它比较好实现。...jieba分词,完全开源,有集成的python,简单易用。 ...(text, 'zh', 1, {         'spd':5,         'vol': 5,         'pit':5,         'per':0     })     # 识别正确返回语音二进制

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Python的开源人脸识别离线识别率高达99.38%(附源码)

主要的人脸识别图像: 目前公开的比较好的人脸图像有LFW(Labelled Faces in the Wild)和YFW(Youtube Faces in the Wild)。...现在的实验数据集基本上是来源于LFW,而且目前的图像人脸识别的精度已经达到99%,基本上现有的图像数据已经被刷爆。...下面是现有人脸图像数据的总结: 现在在中国做人脸识别的公司已经越来越多,应用也非常的广泛。其中市场占有率最高的是汉王科技。...在离线录入员工人脸的时候,我们可以将人脸与人名对应,这样一旦在人脸校验成功后,就可以知道这个人是谁了。...仅仅是由于有如此大的标记人脸,我们可以承受三个大型的局部连接层。

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资源 | 基于Python的开源人脸识别离线识别率高达99.38%

选自Github 机器之心编译 参与:路雪 仅用 Python 和命令行就可以实现人脸识别开源了。...该使用 dlib 顶尖的深度学习人脸识别技术构建,在户外脸部检测数据基准(Labeled Faces in the Wild benchmark)上的准确率高达 99.38%。...该项目是要构建一款免费、开源、实时、离线的网络 app,支持组织者使用人脸识别技术或二维码识别所有受邀人员。 有了世界上最简单的人脸识别,使用 Python 或命令行,即可识别和控制人脸。...该使用 dlib 顶尖的深度学习人脸识别技术构建,在户外脸部检测数据基准(Labeled Faces in the Wild benchmark)上的准确率高达 99.38%。...Python 执行实时人脸识别: ?

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什么是语音识别语音助手?

前言 语音助手已经成为现代生活中不可或缺的一部分。人们可以通过语音助手进行各种操作,如查询天气、播放音乐、发送短信等。语音助手的核心技术是语音识别。本文将详细介绍语音识别语音助手。...图片 语音识别的基本原理 语音识别是将语音信号转换为文本的技术。语音识别的基本原理是将语音信号分解为一系列短时频谱,然后对每个时刻的频谱进行特征提取和分类。...语音识别的主要步骤包括预处理、特征提取、模型训练和解码等。 预处理 预处理是指对语音信号进行必要的处理,以便更好地进行语音识别。预处理包括去除噪声、标准化音频质量、分段等操作。...语音助手的基本功能 语音助手的基本功能包括语音识别语音合成、自然语言处理和对话管理等。 语音识别 语音识别语音助手的核心功能,它可以将用户的语音输入转换为文本。...语音识别的精度直接影响语音助手的使用体验。 语音合成 语音合成是指将文本转换为语音信号的技术。语音合成可以使语音助手更加自然,更具人性化。

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什么是语音识别语音搜索?

前言随着智能手机、智能音箱等智能设备的普及,语音搜索已经成为了一种趋势。语音搜索不仅方便快捷,而且可以实现双手的解放。语音搜索的实现离不开语音识别技术,本文将详细介绍语音识别语音搜索。...图片语音识别的基本原理语音识别是将语音信号转换为文本的技术。语音识别的基本原理是将语音信号分解为一系列短时频谱,然后对每个时刻的频谱进行特征提取和分类。...语音识别的主要步骤包括预处理、特征提取、模型训练和解码等。预处理预处理是指对语音信号进行必要的处理,以便更好地进行语音识别。预处理包括去除噪声、标准化音频质量、分段等操作。...语音搜索的基本原理是将用户的语音输入转换为文本,并且使用搜索引擎进行搜索。语音搜索的主要步骤包括语音识别、文本处理、搜索引擎搜索和结果展示等。语音识别语音识别语音搜索的核心技术之一。...结论语音搜索是通过语音输入的方式,进行搜索操作。语音搜索的核心技术之一是语音识别,它可以将用户的语音输入转换为文本。语音搜索的基本原理包括语音识别、文本处理、搜索引擎搜索和结果展示等。

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