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关键词

深度学习图像中的像素级

,也就是说,通过一些有 代表性的对象来确定自然界的位置。 典型的基于对象的场景分类方法有以下的中间步骤: 特征提取、重组和对象。 缺点:底层的错误会随着处理的深入而被放大。 最终将所有结果通过非极大抑制处理产生最终的目标检测和结果。 将输入图片作为一个特征,并提取可以概括图像统计或的低维特征。该类方法的目的即为提高场景分类的鲁棒性。 基于上下文的方法,通过全局对象,而非场景中的小对象集合或者准确的区域边界,因此不需要处理小的孤立区域的噪声和低级图片的变化,其解决了分割和目标分类方法遇到的问题。

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王尔玉:言与的技术发展与趋势

音和在当今人工智能领域中占据重要地位,微信智聆致力于音技术的研究和落地,提供的AI 技术,能够实现现场同传、音实时转文字等多种功能。 1545277027695.png 随着机器学习与大数据技术的发展,我们音和在生活中占据大部分的地位,那么。在后面发展中有什么趋势呢? 技术简史 技术发展基本上经历了几个阶段。 1545277253871.png 2009年之前的技术,我们这里姑且称它为传统系统,这时候特征是用MFCC和PLP。 第一个是多目标的中英混合建模方式,提高混合说场景下的率。第二个是自定言模型的技术,可以快速提高垂直领域的专有词汇等的率。 王尔玉:言与的技术发展与趋势.pdf

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    TensorFlow从1到2(五)图片内容和自然

    仍然使用原文中的图片尝试: ? $ . 使用这种方式,在图片中,换用其他网络模型非常轻松,只需要替换程序中的三条句,比如我们将模型换为resnet50: 模型引入,由: from tensorflow.keras.applications 但这种久经考验的成熟网络,正确性没有问题: $ . leopard', 0.8544763), ('n02128925', 'jaguar', 0.09733019), ('n02128757', 'snow_leopard', 0.040557403)] 自然 单词数字化的相关知,我们后面一篇也会介绍。 本例中,我们来看一个TensorFlow 2.0教程中的例子,自然。 程序使用IMDB影片点评样本集作为训练数据。

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    递归神经网络(RNN)在方面的应用

    背景 数据时代已经到来,当今企业家们已经认到数据的重要性,并且期望通过数据分析能够驱动增长。企业业务流程面临“计划驱动”转型到”数据驱动“的巨大变革。 本次分享主题《递归神经网络(RNN)在方面的应用》,嘉宾是参与”《数据驱动未来》 CDA数据分析师俱乐部活动·深圳站“的 深度学习专家及图像算法高级工程师-陈远波。 以下就跟着陈远波老师的思维一起领略他眼中的《递归神经网络(RNN)在方面的应用》 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 看了以上内容,您有没有学到什么呢?

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    Dolphin.ai免费开放SDK,简单三步拥有一套完整系统

    更准确的解析 之所以能做到这一点,是因为Dolphin.ai与通用的方法不同,它在分词基础上还加入了句法结构的分析,再加上泛化词的技术允许使用者的模糊表达,Dolphin.ai的自然效果更准确 、范围更广。 Dolphin.ai的模式是提供一套完整的系统,并且免费开放SDK(Soft ware Development Kit软件工具开发包)和API(Appication Programming Interface 简单来说,Dolphin.ai通过自建平台提供解析和业务接入,同时提供基础的知库和料库,开发者自己所在领域的知库和料库则需要自己录入。 Dolphin.ai作为平台,能否获得足够的开发者入驻以丰富模型和知模型也可能是个问题。 但如曹建宇所说:“目前人工智能领域也是刚刚起步还有长足的发展空间。

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    小i机器人发布最强大脑2.0平台 渐渐浮出水面

    席卷全球的Bots风让渐渐浮出水面 长期以来,音交互领域的公司,我们对的公司(诸如科大讯飞,云之声,思必驰)非常熟悉,但对于只专注于其背后更深一个层次的公司却知之甚少,当然这并不是我们孤陋寡闻 ,而是的属性决定它会更多地躲在背后干实事。 以本次在贵阳数博会发布2.0平台的小i机器人CEO袁晖的比方为例,“当用户对Siri讲一句话时,分析出这句话说的是什么,分析出这句话是什么意思。 音和两部分技术在Siri中所占的比例分是20%和80%。也就是说,要正确理解用户的意思并作出反应,实际上更为关键。” 不过,当最近FB,Google,微软争相推出自己的Bots虚拟机器人,越来越多的人认到之前的还不能满足大众对生活中各种各样的音交互,这时候就被迫登上公众舞台去继续推动音交互的发展,

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    港中文周博磊团队最新研究:无监督条件下GAN潜在指南

    通过正确这些,我们可以将 GAN 学习到的知重新利用,合理地控制图像生成过程,从而实现图像编辑功能的更广泛应用,如人脸操纵和场景编辑。 能够这些重要的潜在方向,我们就能够控制图像生成过程,即编辑合成图像的。 在这篇论文中,研究者提出了一种新颖而简单的闭式方法「SeFa」,可用于 GAN 的潜在分解。 实验结果表明,这一方法能够通过非常快速和高效的实现(1 秒内),通用的潜在,在无监督条件下即可从不同类型的 GAN 模型中多种。具体方法可见论文。 下图展示了一些操作实例。 b)的多样性。 图 5:a)多样化的,InterFaceGAN 因缺乏预测期而无法;b)无法用二元属性描述的不同发型。 随后,研究者将 GAN 逆映射方法引入到这项工作中,以实现真实图像的处理。

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    阿里获中文法大赛 CGED冠军后,我们和领队科学家聊了聊中文

    阿里巴巴iDST自然言处理首席科学家司罗这样向大数据文摘描述中文错误的困难所在。 前者是英文的实体,主要处理自然言处理中的经典课题,实体问题;而 CGED是中文的法纠错,相比来看,任务更综合,法纠错需要依赖很多预处理模块来做,比如分词、词性标注、实体、句法分析等。 CGED是自然言处理领域的权威赛事,由IJCNLP联办,今年已是第四届。本次比赛中,主办方挑选了一些外国友人写的中文作文片段,希望参赛者用人工智能算法自动里面的错误。 司罗介绍,中文法诊断的挑战性在于,中文言知丰富、法多样;人在判断一句话是否有错误的时候,会用到长期积累的知体系(比如一句话是否通顺、两个词是否可以搭配、上是否成立等)。 此外相比英文,中文是连写的,所以首先要出词的边界(即分词),这个是巨大的难点,因为自然言的歧性是很高的,比如“习近平和特朗普/通话”可能会被错误的切分为“习近平和特朗/普通话”。

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    CVPR 2022 | 腾讯优图实验室30篇论文入选,含场景文本、3D人脸重建、目标检测、视频场景分割和视频插帧等领域

    近日,CVPR 2022官方公布了接收论文列表,来自腾讯优图实验室共计30篇论文被CVPR收录,论文涵盖包括场景文本、3D人脸重建、人体姿态估计 (HPE)、目标检测、图像风格转换、视频场景分割和视频插帧等研究领域 近日,CVPR 2022官方公布了接收论文列表,来自腾讯优图实验室共计30篇论文被CVPR收录,论文涵盖包括场景文本、3D人脸重建、人体姿态估计 (HPE)、目标检测、图像风格转换、视频场景分割和视频插帧等研究领域 具体来说,我们提出了一个渐进式平滑图像建模任务来训练视觉转换器,它可以在保留全局信息的同时,捕捉到图像的更多可的局部背景。 本文将该问题定为异构表结构(Hetero-TSR)问题。 与现有的方法不同,本方法整合了三种模态:视觉特征、文本和与细粒度图像分类相关的背景知。具体来说,本文使用KnowBert检索表示的相关知,并将其与图像特征结合进行细粒度分类。

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    用于情境化需求预测解释的扩展应用技术(cs AI)

    本文提出了基于技术和人工智能的可解释人工智能的新架构。我们为需求预测领域量身定做架构,并在现实生活的案例研究中验证它。 知图提供了在更高抽象级上传达特征信息的概念。通过使用它们,解释不会暴露有关需求预测模型的敏感细节。这些解释还强调了适合的可操作维度。我们在知图中将领域知、预测值和预测解释链接起来。 用于情境化需求预测解释的扩展应用技术.pdf

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    CVPR2018 | 让AI空间关系:斯坦福大学李飞飞组提出「参考关系模型」

    日常用中的参考式表达可以帮助我们和定位周围的实体。例如,我们可以用「踢球的人」和「守门的人」将两个人区分开(图 1)。在这两个例子中,我们通过两人与其他实体的关系来明确他们的具体身份 [24]。 给定<person- kicking - ball>这种关系之后,我们需要模型通过理解谓词「踢」来正确图像中的哪个人在踢球。 不幸的是,谓词的急剧变化(取决于所涉及的实体)增加了学习谓词模型的难度。 总而言之,我们介绍了参考关系这一任务,它的结构化关系输入使得我们可以评估图片中同一类实体的能力。 此外,它还能产生可视的有意的谓词移位。最后,我们提出,通过将谓词建模为注意转移,我们甚至可以区分模型没见过的类中的实体,从而使我们的模型发现完全没见过的类

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    腾讯云之实时

    SDK 获取 实时 Android SDK 及 Demo 下载地址:Android SDK。 接入须知 开发者在调用前请先查看实时的 接口说明,了解接口的使用要求和使用步骤。 开发环境 引入 .so 文件 libWXVoice.so: 腾讯云音检测 so 库。 引入 aar 包 aai-2.1.5.aar: 腾讯云 SDK。

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    基于图的三维点云场景

    Wen Zhejiang University 来源:arxiv 2020 编译:丛阳滋 审核:zhiyong 转载:泡泡机器人SLAM 摘要 由于空间的遮挡与视角的改变,提取用于三维激光点云场景的描述子仍然是一个开放的问题 模仿人类的认知习惯,我们利用场景中的目标及其空间位置分布信息,提出了一种基于图的场景方法。 首先我们创新地提出了图的表达方式,直接保留了原始点云的和拓扑信息,随后将场景建模为图匹配问题,利用提出的网络计算图间的相似度。 本文方法的流程如上图所示,主要分为图表达与基于学习的图相似度计算两个部分。 A 图表达 ? 我们利用RangeNet++使用SemanticKITTI的标签对数据进行分割,再通过聚类获得目标,如上图所示,每一个节点由中心点坐标以及信息构成; B 图相似度网络 ?

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    - 科大讯飞 开放平台 http://open.voicecloud.cn/ 需要拷贝lib、assets、并在清单文件中写一些权限 public class MainActivity savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_main); // 初始化音引擎 int arg0) { } }; private RecognizerListener mRecoListener = new RecognizerListener() { /** * 结果 background="@drawable/btn_selector" android:onClick="startListen" android:text="点击开始 SpeechConstant.ENGINE_TYPE, SpeechConstant.TYPE_CLOUD); mTts.startSpeaking(text, null); } /** * 开始

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    python

    技术,也被称为自动,目标是以电脑自动将人类的音内容转换为相应的文字。应用包括音拨号、音导航、室内设备控制、音文档检索、简单的听写数据录入等。 找到已开通服务,点击百度言。 ? 点击创建应用 ? 应用名字,可以自定。我写的是,默认就已经开通了音合成。 这就够了,所以接口选择,不用再选了。 音包名,选择不需要。 接下来,需要进行,看文档 点击左边的百度言->->Python SDK ? 支持的言格式有3种。分是pcm,wav,amr 建议使用pcm,因为它比较好实现。 这个时候,一定要关闭Pycharm,否则Pycharm不到。 来,看一个高大上的效果: 基于flask框架的系统 点击按钮,开始说话 ? 说完之后,就直接言播放天气 ? 还能成接龙 ? 说不知道,就自动退出成接龙模式 ?

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    Android

    - 科大讯飞 开放平台 http://open.voicecloud.cn/ 需要拷贝lib、assets、并在清单文件中写一些权限 public class MainActivity extends savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_main); // 初始化音引擎 int arg0) { } }; private RecognizerListener mRecoListener = new RecognizerListener() { /** * 结果 background="@drawable/btn_selector" android:onClick="startListen" android:text="点击开始 SpeechConstant.ENGINE_TYPE, SpeechConstant.TYPE_CLOUD); mTts.startSpeaking(text, null); } /** * 开始

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    Java 404?

    https://aai.qcloud.com/asr/v1/1256605693?callback_url= http://test.qq.com/rec_ca...

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    JavaScript的

    有没有想过给您的网站增添的功能?比如您的用户不用点鼠标,仅仅通过电脑或者手机的麦克风发布命令,比如"下拉到页面底部”,或者“跳转到下一页”,您的网站就会执行对应命令。听起来很酷对么? 然而为了实现这个功能,必须得让您网站的JavaScript脚本能够到这些音输入。 [1240] 这里介绍一个开源的JavaScript言输入库,名叫annyang。 下面就跟着我一起做一个Hello World应用吧,看看您通过麦克风说话的声音是如何被这个JavaScript库文件到的。 新建一个html文件,将下面的代码复制进去。 我在响应“Bye”这个音的函数设置了一个断点,大家通过调用栈也可以观察到annyang的处理逻辑。 [1240] 从annyang的github上能看出,中文也在支持的音之列,所以大家放心大胆地使用吧!

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    JavaScript的

    https://jerry.blog.csdn.net/article/details/81701596 有没有想过给您的网站增添的功能? 然而为了实现这个功能,必须得让您网站的JavaScript脚本能够到这些音输入。 ? 这里介绍一个开源的JavaScript言输入库,名叫annyang。 下面就跟着我一起做一个Hello World应用吧,看看您通过麦克风说话的声音是如何被这个JavaScript库文件到的。 新建一个html文件,将下面的代码复制进去。 这个应用有两个地方向您提示它可以接受音输入。第一处是下图1的红色小圆圈。 ? 第二处是一个小的麦克风图标,点击之后,可以设置允许或者禁止麦克风。我们当然是要选择允许啦,否则如何接受音输入呢? ? 我在响应“Bye”这个音的函数设置了一个断点,大家通过调用栈也可以观察到annyang的处理逻辑。 ? 从annyang的github上能看出,中文也在支持的音之列,所以大家放心大胆地使用吧!

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    内容

    PAAS层 的技术原理 产品功能 采样率 种 行业 自服务 效果自调优 VAD静音检测 录音文件,一句话,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 API 时,需按照以下要求。 内容 说明 支持言 中文普通话、英文、粤、韩 支持行业 通用、金融 音频属性 采样率:16000Hz或8000Hz、采样精度:16bits、声道:单声道 音频格式 wav、pcm、opus、speex Q2:实时的分片是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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