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【专访微软黄学东】0.1%,0.2%与0.3%,语音识别军备竞赛中小数点差距有何意义

【新智元导读】 微软语音识别研究团队在黄学东的带领下,去年将语音识别的单词错误率降至5.9%,又在最近降至5.1%。在本次专访中,我们讨论了语音识别错误率百分之几的小数点在研究和实际应用上的意义。黄学东认为,从研究角度来说,这个意义十分重大,即便是0.1%的差距,无论是运算量还是时间,耗费都是巨大的。 达到人类水平,超越人类水平,人工智能研究领域的突破性进展。 以上赞誉被给予了微软最近的语音识别研究成果:其语音识别研究团队在黄学东的带领下,去年将语音识别的单词错误率降至5.9%,又在最近降至5.1%。 从研

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作为搜狗语音交互补充的唇语识别 发展到哪一步了

无声的世界里,你只要动动嘴唇,就可以被识别出说了什么、甚至被转化为语音,是不是很智能便利、同时又颇为惊悚? 今年12月,第四届世界互联网大会,搜狗发布唇语识别技术,也系业内首次公开演示。其背后的商业逻辑是什么?这项技术发展到什么地步了? 一、为什么要做唇语识别 搜狗语音交互技术中心负责人陈伟首先回顾了搜狗在语音交互方面的发展历史——早期搜狗于移动时代主要做两件事——输入法与搜索。后来进入智能时代,设备由手机变为IOT设备,人与智能硬件之间的连接也变为搜狗知音引擎这样的自然交互引擎,而硬件、信息,或更深度

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【更正】微软人工智能首席科学家邓力:深度学习十年简史和人工智能未来展望(33PDF下载)

【新智元导读】微软人工智能首席科学家邓力18日在自动化学会与新智元携手举办的首届 AI WORLD 2016世界人工智能大会 发表主旨演讲《深度学习十年简史和人工智能未来展望》。邓力博士回顾了他与 Hinton 的合作及其产业影响,重点讲述语音识别如何随深度学习发展进入商用阶段,还介绍了微软近两年的人工智能进展,并对深度学习技术、应用和产业进行展望。演讲最后,邓力分享了他最新的思想和工作——将符号式逻辑推理和数值张量式神经网络结合到一起,有望解决深度学习黑箱问题,常识嵌入与充实问题,以及逻辑推理规则的自动

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微软人工智能首席科学家邓力:深度学习十年简史和人工智能未来展望(33PDF下载)

【新智元导读】微软人工智能首席科学家邓力18日在首届世界人工智能大会 AI WORLD 2016 发表主旨演讲《深度学习十年简史和人工智能未来展望》。邓力博士回顾了他与 Hinton 的合作及其产业影响,重点讲述语音识别如何随深度学习发展进入商用阶段,还介绍了微软近两年的人工智能进展,并对深度学习技术、应用和产业进行展望。演讲最后,邓力分享了他最新的思想和工作——将符号式逻辑推理和数值张量式神经网络结合到一起,有望解决深度学习黑箱问题、常识嵌入与充实问题,以及逻辑推理规则的自动学习问题。 邓力:感谢大家!

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十年让70+种语言无障碍沟通?他们决心用系统性创新攻克业内公认难题

---- 新智元报道   编辑:Emil、小匀 【新智元导读】数据稀缺以及开发成本高,多语种识别和翻译被认为是机器翻译技术难以跨越的难题。但随着国际交流日益频繁,跨地域、跨文化间的无障碍沟通成为不断增长的刚性需求。近期科大讯飞表示,通过系统性创新,他们将在10年内让机器在70+语言之间实现互通。 下一个十年,人工智能会从「黑盒」变「白盒」吗? 下一个十年,人机共存时代会真正到来吗? 下一个十年,哪个学科又会与人工智能深入交叉,引发颠覆式的革新呢? 人工智能核心技术的逐渐成熟推动智能产品的落地,以语

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