博文视点程序员读书节活动进行中，持续关注每日推送更多精彩活动享不停。 ◆ 广义上讲，所有可以区分每个人不同声音的特征，都可以称为「声纹」。由于这些特征的存在，声纹和指纹一样，衍生出各种实用的技术。 声纹技术中最为核心的一项便是声纹识别技术。和指纹识别、人脸识别一样，声纹识别也是生物特征识别技术的一种，该技术利用算法和神经网络模型，让机器能够从音频信号中识别出不同人说话的声音。除了声纹识别之外，声纹技术也被广泛用于声纹分割聚类, 以及构建更为强大的语音识别、语音合成以及人声分离系统。 为了帮助大家更好的了解声
声纹识别技术是声纹技术中最为核心的一项，和指纹识别、人脸识别一样，声纹识别也是生物特征识别技术的一种，该技术利用算法和神经网络模型，让机器能够从音频信号中识别出不同人说话的声音。 在10月19日的分享中，谷歌声纹识别与语言识别团队负责人王泉老师着重介绍了声纹识别技术以及相关的音频基础知识，并详细阐述深度学习时代最前沿的声纹识别模型，包括各种推理逻辑和损失函数的设计思路，以及数据处理方面的相关话题。 但是许多人误以为声纹技术等价于声纹识别，却不知道声纹技术还有着许多十分重要且有趣的其他应用。所以在「从算法到应
简而言之，就是识别文字是那一种语言的软件。只要把待识别文字输入软件，就能得到相关的信息。
机动组声纹技术系列分享第2期 声纹识别技术是声纹技术中最为核心的一项，和指纹识别、人脸识别一样，声纹识别也是生物特征识别技术的一种，该技术利用算法和神经网络模型，让机器能够从音频信号中识别出不同人说话的声音。 在10月19日的分享中，谷歌声纹识别与语言识别团队负责人王泉老师着重介绍了声纹识别技术以及相关的音频基础知识，并详细阐述深度学习时代最前沿的声纹识别模型，包括各种推理逻辑和损失函数的设计思路，以及数据处理方面的相关话题。第一讲回顾：入门声纹技术（一）：音频基础与声纹识别。 但是许多人误以为声纹技术等价
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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。
多语家庭正变得越来越普遍，有一些研究发现多语人口已经超过单语人口，而且这个数字还将继续增长。随着多语用户数量的不断增加，开发能够同时支持多种语言的产品比以往任何时候都更加重要。
就会跟上面所说的那样，被迫成为一个全栈，这是比较尴尬的。 若你想比较准确的针对某个方向学习，那就继续往下看吧。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。那么人工智能，现在的那些技术是很前沿的呢？ 📷 人工智能 1，自然语言生成：利用计算机数据生成文本。目前应用于客户服务、报告生成以及总结商业智能洞察力。 2，语音识别：将人类语音转录和转换成对计算机应用软件来说有用的格式。目前应用于交互式语音应答系统和移动应用领域。 3，虚拟代理：弗雷斯特公司声称，“虚拟代理可谓是媒体界目前竞相
11. 注册账号并创建应用 在https://cloud.ocrsdk.com/Account/Welcome中注册一个账号。 创建应用成功之后，会将应用的密码发送到你的邮箱 12. 获取应用密码 在
在上一篇文章中，我们介绍了使用NaturalLanguage框架来进行自然语言的拆解，可以将一段文本按照单词，句子或段落的模式进行拆解。并且，在进行拆解时，其可以自动的识别所使用的语言。
谷歌在Gboard中改进了手写识别功能，使用更快的AI系统，错误比其原来的机器学习模型少20％到40％。
最近ChatGpt大火，基础体验之后感觉人工智能语言处理这块发展真的是迅猛，同时最近做了一些web项目，需要进行一定的自动化测试，就在思考有没有可能AI和测试结合产生一些便利的测试方式。与测试的同事交流发现国内有一款叫做龙测AI-TestOps云平台的测试工具已经完成了一次融合，赶紧上手体验了一把，与大家一起分享一下感受。
这几天又陆陆续续的读了关于一些关于NLP上语言模型的书籍,简单总结了下自己的新的认识:
在英文中ABC这个三个单词很有意思，是英文26个字母的开头三个，连到一起读写，表示基础知识的意思。宇宙大行农业银行恰好也是三个缩写（AGRICULTURAL BANK OF CHINA）。 但是你要是跑香港去，问ABC是什么，又可能会另外一种解释，比如说American-Born Chinese ，缩写是ABC，原本是指在美國出生的华人后裔，有时却含有和“香蕉人”类似含义。 百度在16年财报中，给ABC搞了一个新概念。提出了一个ABC（Ai Bigdata Cloud）三位一体战略，终于把边缘化多年的云计算
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人工智能的前景是无量的。家用服务机器人、亚马逊的智能 Echo、无人机送货、精准的医疗诊断……在 AI的帮助下，这些智能设备正以飞快的速度走进每家每户。人们可以想象到的任何匪夷所思的应用可能都和 AI 有关。 然而，大家可能会忽略人工智能对另一个领域的颠覆——AI 软件自身的发展。 想象一下，如果计算机不需要人类就能理解自己的语言，它们会怎么样？ 如今大部分的 AI 研究人员都倾向于开发特定用处的人工智能应用，如人脸识别、智能驾驶、语音识别甚至是智能搜索等等。而如果这些算法可以在不需要人类帮助的情况下就能自
继推出维吾尔语、粤语识别，近期，捷通华声联合中国民族语文翻译局，推出藏、彝、蒙、朝鲜语语音识别技术，为藏族、彝族、蒙古族、朝鲜族同胞的日常办公、沟通交流提供语音识别服务。 民族语言识别 为企事业单位办公、民众交流提供便利 灵云语音识别技术，已广泛应用于国内的企事业单位会议、公检法、医疗等领域。 通过应用灵云藏、彝、蒙、朝鲜语语音识别技术，少数民族企事业单位可以应用语音识别技术，识别日常工作会议发言，快速生成会议记录;地区公安、检察、法院等政法机构可以应用语音识别来转写办案过程中的讯问发言，快速生成办案笔录;
如果是十年前，在那个没有AI的年代，有人问“社交智能化离我们的生活有多远？”我们只能用未来的态度去审视，在网络不发达的时代，每个人都是一座孤岛，我们期待有一天能通过简单便捷的方式拉近人与人的距离。
Embedded, Large Vocabulary Continuous Speech Recognition with NLU
这几天又陆陆续续的读了关于一些关于NLP上语言模型的书籍,简单总结了下自己的新的认识: 一:语言模型的性能评价: 1:语言模型的评价目标: 语言模型的计算的概率分布能够与真实的理想模型的概率分布可以相接近(这一点其实是比较困难的,但是这是我们一直追求的目标) 2:困难: 无法知道语言模型的理想模型的真实分布 3:常用的几个指标; 交叉熵,困惑度(这又涉及到了关于熵的相关计算,这将和离散数学和图论上学习到的知识应用到实际生产生活中) 4:自然语言统计方法的一般步骤: 1:收集大量的语料(这是基础操作,也是工
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、你需要android手机应用开发基础 2、科大讯飞语音识别SDK android版 3、科大讯飞语音识别开发API文档 4、android手机 关于科大讯飞SDK及API文档，请到科大语音官网下载：http://open.voicecloud.cn/ 当然SDK和API有多个版本可选，按照你的需要下载，其次，下载需要填写资料申请注册，申请通过或可获得Appid 二、语音识别流程 1、创建识别控件 函数原型 Public RecognizerDialog(Context context,String
机器之心报道 编辑：张倩 《统计学习导论》很经典，但用的是 R 语言，没关系，这里有份 Python 版习题实现。 斯坦福经典教材《The Element of Statistical Learning》（简称 ESL）被称为频率学派的统计学习「圣经」，由三位统计学大师——Trevor Hastie、Robert Tibshirani、Jerome Friedman 共同完成。这本书介绍了神经网络、支持向量机、分类树和 boosting、图模型、随机森林、集成方法、Lasso 最小角度回归和路径算法、非负矩
大数据文摘作品 编译：糖竹子、吴双、钱天培 自然语言处理（NLP）是一种艺术与科学的结合，旨在从文本数据中提取信息。在它的帮助下，我们从文本中提炼出适用于计算机算法的信息。从自动翻译、文本分类到情绪分析，自然语言处理成为所有数据科学家的必备技能之一。 在这篇文章中，你将学习到最常见的10个NLP任务，以及相关资源和代码。 为什么要写这篇文章？ 对于处理NLP问题，我也研究了一段时日。这期间我需要翻阅大量资料，通过研究报告，博客和同类NLP问题的赛事内容学习该领域的最新发展成果，并应对NLP处理时遇到的各类状
作者 | 黄楠 编辑 | 陈彩娴 9月21日，OpenAI 发布了一个名为「Whisper 」的神经网络，声称其在英语语音识别方面已接近人类水平的鲁棒性和准确性。 「Whisper 」式一个自动语音识别（ASR）系统，研究团队通过使用从网络上收集的68万个小时多语音和多任务监督数据，来对其进行训练。 训练过程中研究团队发现，使用如此庞大且多样化的数据集可以提高对口音、背景噪音和技术语言的鲁棒性。 此前有不同研究表明，虽然无监督预训练可以显著提高音频编码器的质量，但由于缺乏同等高质量的预训练解码器，以及特定于
多语言识别翻译的研究一直都是学术界研究的重点。目前全球有几千种语言，在全球化背景下不同语言人群之间的交流越来越密切，然而学习一门外语的成本是非常大的。前两年的研究主要集中在一对一、一对多的研究，然而当面对这么多的语言时，既需要「考虑模型准确率，还需要考虑语种的识别」。最近，随着人工智能大型自然语言模型的发展，利用统一模型实现多语种识别翻译来实现不同语种之间交流逐渐的变成了可能。
来源：Cambridge Independent 编译：Cecilia 【新智元导读】剑桥AI公司Speechmatics使用机器学习技术Automatic Linguist，可在一天内学会一门语言的基础，一周内掌握一门新语言。该公司希望有朝一日能够掌握世界上的所有语言。 11月11日，剑桥AI公司Speechmatics正式上线其机器学习平台Automatic Linguist，能在一周内掌握一门新语言。该平台沿用剑桥大学研发的技术，能够识别并应用语言中的不同模式。目前，该平台能够识别28种语言，实现从
聚焦信息技术领域 为产业发声 📷 导读 脸部表情、肢体动作等特征是可以分析出一个人的情绪的，但有的时候，人的情绪是很难进行分析的，一些让人不易察觉的微表情、小动作才是真正的情绪输出达点。在生活、医疗、公共安全、智能机器人研发等领域，情绪识别可能也会成为一个有力的帮手，来帮你识别人真正的情绪、看懂对方隐藏的“小心思”。 📷 什么是情绪识别 情绪是综合了人的感觉、思想和行为的一种状态，在人与人的交流中发挥着重要作用。情绪识别是对人的情绪状态进行辨别，以实现更加友好和自然的人机交互。 从技术方面来看，情绪识别
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9月13日凌晨，搭载iOS 17正式版系统的iPhone 15系列新品正式发布。基于iPhone激光雷达、iOS 17系统，合合信息旗下扫描全能王新推出“物体扫描”功能，用户只需使用手机环绕目标物体扫描，便可实时进行3D建模，完成一次“360度立体扫描”。该功能将于9月20日iOS 17系统更新后正式开放体验。
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让我们从满目的选举新闻和公司小道消息中抽身出来，思考一下大多数人思考得不够的一件事：技术将怎样改变我们的生活？很多CEO告诉我，他们最害怕的是被从未想过是竞争对手的竞争对手出其不意地打击，使用他们从未想过的技术和商业模式威胁他们的生意，让他们落后于时代。这是现在的一大挑战——想象一下，随着技术的进步越来越快，还有哪些能成为可能。 这就是为什么我强烈建议你阅读 Roger Parloff 有关深度学习的封面故事，了解深度学习正在如何改变我们的生活，正如 Roger 所说，它将“很快改变美国的企业”以及全球的企
解读“唇语”一般都是在电视剧里出现的特殊人才所具备的技能，当然读“唇语”也被广泛应用于不便传小纸条的上课聊天以及考试作弊的场景下。不过这项特殊又神秘的技能被牛津大学研究院认为可以利用在人工智能技术上。
小编说：从数据分析的角度来看，数据挖掘与机器学习有很多相似之处，但不同之处也十分明显，例如，数据挖掘并没有机器学习探索人的学习机制这一科学发现任务，数据挖掘中的数据分析是针对海量数据进行的，等等。从某种意义上说，机器学习的科学成分更重一些，而数据挖掘的技术成分更重一些。
语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词汇量。现代语音识别系统已经取得了很大进步，可以识别多个讲话者，并且拥有识别多种语言的庞大词汇表。
在看到某个物体一到两次之后，我们大多数人都能认出来。但支持计算机视觉和语音识别功能的算法却需要接触数千个例子，才能对新的图像或词语变得熟悉。 现在，谷歌DeepMind的研究人员提出了一个解决方法。他们对一个深度学习算法进行了巧妙的改动，使之在接触单个例子之后即能够识别图片中的物体或其他事物——他们将之称为“单样本学习”。该团队在一个大型标签图像数据库中展示了这一功能，还在手写和语言识别中进行了演示。 谷歌DeepMind的研究人员Oriol Vinyals在一个深度学习系统上添加了记忆体组件。该团队在名为
今年以来随着生成式人工智能ChatGPT的持续火爆，不少企业已经开始导入生成式AI来协助办公。特别是随着OpenAI最新的GPT-4以及英伟达新一代针对ChatGPT的GPU的推出，这一趋势或将进一步加速。
那么将 Whisper 与 Stable Diffusion 结合，可以直接完成语音生成图像的任务。用户可以语音输入一个短句，Whisper 会自动将语音转化为文本，接着，Stable Diffusion 会根据文本生成图像。
语言交流是人类互动一种自然的方式，随着语音技术的发展，我们可以与设备以及未来的虚拟世界进行互动，由此虚拟体验将于我们的现实世界融为一体。
选自towardsdatascience 作者：Dasaradh S K 机器之心编译 机器之心编辑部 Go为什么是2020年最受欢迎的语言？这篇文章也许能够给你答案。 30年前，Python首次出现，但它花了20年的时间才获得开发者们的赏识。直到2019年，Python才成为最受开发者喜爱的第二大语言。Python在过去，尤其是在过去5年中的增长是非常巨大的。如今它已成为机器学习和数据科学开发者的首选语言。 在接下来的几年中，Python无疑还将继续在这些领域占据主导地位。但是，与一些新兴语言相比
近年来，随着盲人数字阅读的普及推广，PDF格式的电子书越来越受到大家的关注和喜爱，但受读屏软件功能的限制，扫描版的PDF电子书是无法直接阅读的，这就需要将其转换为可阅读的文档格式，可对于大多数视障读者来说，这似乎有点专业，今天我就为大家推荐一款非常好用的PDF转换利器——ABBYY FineReaderPDF(以下简称ABBYY)，有了它的支持，我们就可以尽情阅读海量PDF电子书了。
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本文介绍了神经网络和深度学习的基础知识，以及如何在实际项目中应用。作者通过个人经历，介绍了神经网络和深度学习的发展，以及其在图像识别、语言识别、自然语言处理、基于结构化数据的决策等方面的应用。文章还介绍了Andrew Ng开设的“深度学习工程师”的微专业，以帮助读者进一步了解和掌握神经网络和深度学习的进展。
AI（Artificial Intelligence）就是人工智能，它是研究人的智能的，并且进行模拟和延伸的新兴科学技术。
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为什么说是大部分呢？因为还有一个神奇的区域，叫做Unicode代理对。它们需要使用4个字节来表示一个字符。
事实上，研究表明视觉线索在语言学习中起着关键的作用。相比之下，人工智能语言识别系统主要是建立在音频上。而且需要大量数据来训练，通常需要数万小时的记录。
假如你的公司发布了一款全新的手机产品，新产品的发布带来了来自不同媒体的相关报道、用户反馈。 面对这些数据，你可能希望了解
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