迁移学习实现将特定领域的模型应用到多个目标领域中,能够促进目标领域模型的学习成长,并降低目标领域内对于数据量和类型的要求,实际上就是利用已有先验信息来优化模型学习内容。迁移学习在小数据环境、智能终端上具有广阔的应用空间,迁移学习需要将在数据量充足的情况下学习到的知识,迁移到数据量小的新环境中,能够通过发现大数据和小数据问题之间的关联,把知识从大数据中迁移到小数据问题中,从而打破人工智能对大数据的依赖。
语音识别技术即Automatic Speech Recognition(简称ASR),是指将人说话的语音信号转换为可被计算机程序所识别的信息,从而识别说话人的语音指令及文字内容的技术。目前语音识别被广泛的应用于客服质检,导航,智能家居等领域。树莓派自问世以来,受众多计算机发烧友和创客的追捧,曾经一“派”难求。别看其外表“娇小”,内“心”却很强大,视频、音频等功能通通皆有,可谓是“麻雀虽小,五脏俱全”。本文采用百度云语音识别API接口,在树莓派上实现低于60s音频的语音识别,也可以用于合成文本长度小于1024字节的音频。 此外,若能够结合snowboy离线语音唤醒引擎可实现离线语音唤醒,实现语音交互。
语音识别正在「入侵」我们的生活。我们的手机、游戏主机和智能手表都内置了语音识别。他甚至在自动化我们的房子。只需50美元,你就可以买到一个Amazon Echo Dot,这是一个可以让你订外卖、收听天气
以下为演讲实录: 吴恩达:谢谢,大家好,人工智能已经在世界有很大的影响力,百度是引领人工智能发展的公司之一,今天我想跟大家分享一些我们正在做的先进技术,我也希望未来我们能把这些技术开放给我们的合作伙伴。 从李彦宏讲的一席话里我们看到语音识别重要性,百度和北京团队一起正在研究新一代的语音识别技术,让我为大家演示一下。这是一段用户手机的录音,请大家仔细听听,你能听出他在讲什么吗。来。现在请大家闭上眼睛再听一次他到底在讲什么。有时候由于噪音、口音等等,很难听清楚电话那边的人在说什么,我们把这段语音放给我们
---- 新智元报道 编辑:张乾 【新智元导读】昨天下午,微软全球技术院士黄学东博士、微软大中华区副总裁兼市场营销及运营总经理康容、ROOBO CTO雷宇接受了包括新智元在内的媒体专访,详细解答了微软的语音技术、产品落地以及生态合作。 在昨天的微软人工智能大会上,微软全球技术院士黄学东展示了微软多项语音、翻译等技术,微软Build大会上的“黑科技”全球首创AI会议系统再次被演示。 昨天下午,黄学东博士、微软大中华区副总裁兼市场营销及运营总经理康容、ROOBO CTO雷宇接受了包括新智元在内的媒体专访
随着人工智能技术越来越多的应用到我们的工作和日常生活中,人们对与计算机交互提出了更高的要求。人们显然已不满足于只是简单的人机对话,而是畅想可以达到人与人交流那样的酣畅淋漓,就像科幻片像人们所展现的那样。
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19世纪初,出现了打孔这种方式和机器互动——其实我对这种方式也是不明所以,我理解就是通过纸条打孔与否,区别0和1,然后把纸条塞到计算机让其识别。
本视频上半部分为天猫精灵、小米智能音箱、叮咚智能音箱的简单测评;下半部分为CSDN创始人蒋涛对目前语音交互技术及趋势的一段精彩点评。 AI 滔滔是CSDN旗下一档关于科技类的评论节目,内容涵盖当下的科技热点内容,欢迎广大科技爱好者关注。 提示:文末有送书福利 作为消费级AI应用的首个载体,智能音箱今年特别的火。 但故事却要从2014年说起,当时亚马逊在其官网上低调的上线了一款智能音箱Echo,它搭载了Amazon 自家的智能语音助手Alexa,外形和普通的蓝牙音箱没有太大的区别,也没有显示屏,
你知道 Python 是被称为 全能编程语言 的吗?是的,它确实是,虽然不应该在每个项目中都使用它。你可以使用它来创建桌面应用程序、游戏、移动应用程序、网站和系统软件。它甚至是最适合用于实现 人工智能 和 机器学习 算法的语言。因此,在过去的几周里,我为 Python 开发人员收集了一些独特的项目构想。这些项目构想很有可能会让你对这门神奇的语言产生兴趣。最棒的是,你可以通过这些有趣但也具有挑战性的项目来增强你的 Python 编程技能。让我们来一一看下。
以下文章来源于腾讯云AI ,作者玩转新春采购的 春节已接近尾声 又一份浓浓的年味保留内心 夹带着这份美好 我们再次启程,开启搬砖模式 每一年开工季也是采购需求旺季如何买到最优惠?如何才能不焦虑? 如何让更多的中小微企业、乃至AI个体从业者也享受到技术红利? 腾讯云AI特别推出了「新春采购」钜惠大促活动 在这里 与全年真低价相遇! 一元购、五折惠、京东卡 八块八、九块九应有尽有 跟着买,不迷路 腾讯云AI没套路 ↓↓↓ 爆品·秒杀专区 在腾讯云官网主会场 推出语音识别、文字识别、人像变换等爆品
语音并不是一个新鲜事物,2011年,Siri被内置在iPhone 4s之中横空出世时,曾掀起一波语音技术和讨论热潮和语音助手的创业热潮。时隔五年之后,Google AlphaGo人机大战将AI(人工智能)从实验室技术变成坊间热议的话题,人工智能成为国内外科技巨头的争夺焦点,语音则成为巨头进军AI的必经之路。 • Google I/O大会上,最重要的项目便是Google Assistant(谷歌助理)和Google Home(类似于Amazon Echo的智能家庭音箱助手),Google Home的基础
本项目将分三个阶段分支,分别是入门级 、进阶级 和最终级 分支,当前为最终级,持续维护版本。PPASR中文名称PaddlePaddle中文语音识别(PaddlePaddle Automatic Speech Recognition),是一款基于PaddlePaddle实现的语音识别框架,PPASR致力于简单,实用的语音识别项目。可部署在服务器,Nvidia Jetson设备,未来还计划支持Android等移动设备。
作者:@王威廉,美国卡内基梅隆大学计算机学院。授权转载。 最近微信朋友圈和微博上有一篇特火的奇葩文章[13],叫做《人工智能达到奇点 - 最强论证文》,里面引用了不少Ray Kurzweil的理论,充满了各种科学臆想,各种没有来源的手绘图表,还包括如“时空穿梭”、“未来预测”、“吓尿单位”、”超人工智能“等吓人的名词,把许多不明真相的群众吓得一愣一愣的。如果是科幻文也就罢了,但是居然还说是论证。请问主要依据在哪?既然原文作者和中文小编硬要和人工智能扯上关系,我就只好帮大家科普一下Ray Kurzweil的其
AI 科技评论按:在 CNCC2018「高通量媒体内容理解论坛」上,快手科技多媒体内容理解部负责人李岩发表了题为「多模态内容生产与理解」的演讲,讲述了带领多媒体内容理解部在多模态研究上取得的一些进展。
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。
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李岩在演讲中表示,多模态技术有两大应用方向,一是会改变人机交互的方式,二是将使信息分发更加高效;视频本身就是一个多模态的问题,而快手则拥有海量的多模态数据,多模态的研究对于快手来说是非常重要的课题;目前快手已经在语音识别与合成、智能视频配乐、通过 2D 图像驱动 3D 建模特效、视频精准理解等领域对多模态技术进行研发应用。
2小时主题演讲,全球AI第一大厂秀出最新黑科技进展,并且情怀依然满分,Google用行动诠释科技向善。
劈柴哥说今年Google I/O,视觉能力与众不同,比如观看方式加入了AR体验,通过手机,利用一个App就能身临其境、解答一切。
原文链接如下 - https://www.qsrmagazine.com/outside-insights/voice-first-revolution-takes-shape-restaurants
“结构清晰,主次分明”,用解构的方式去理解一款产品,这才是人工智能从业者思考的专业化表现。
腾讯云语音识别API:腾讯云提供了一系列的语音识别API,包括语音识别、语音转换、语音唤醒等。小程序可以通过调用腾讯云提供的API来实现语音识别功能。
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。
语音识别是一项非常重要的技术,它可以将人类的语音转化为计算机可以理解的形式。深度学习是一种非常强大的机器学习技术,它在语音识别方面也有广泛的应用。本文将详细介绍深度学习在语音识别方面的应用。
语音识别是人工智能领域的一个重要方向,现在已逐渐发展为一个具有广阔前景的高新技术产业,许多企业在语音识别技术上潜精研思。例如,百度借助自己的人工智能生态平台,推出了智能行车助手CoDriver;科大讯飞与奇瑞等汽车制造商合作,推出了飞鱼汽车助理;搜狗与四维图新合作,推出了飞歌导航;云知声、思必驰在导航、平视显示器等车载应用方面推出了多款智能语控车载产品……在如今的语音技术市场中,大量产品被人们开发出来并运用到实处上,语音识别技术的发展前景如火如荼。
今天看了一会百度的AI开发者大会视频,说实话被一些场景震撼了,尤其是一位嵌入式工程师,利用百度AI,将小外甥的乐高机器人,打造为可对话的机器人,让我体会到AI就是身边,不再听起来像天方夜谭,我也有一些朋友做AI,简单聊了聊,这是个趋势,而且无论大厂和小厂,BAT以及科大讯飞,已经有一些成型的产品,但一些细节其实值得玩味。
在人工智能的辉煌进程中,语音识别技术无疑占据了一个至关重要的地位。从最初的简单命令识别到今日能理解复杂语境的智能助手,语音识别技术已经深入人类生活的各个角落。它不仅改变了我们与机器交流的方式,更开启了一个全新的互动时代。
选自Awni 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、路雪 深度学习应用到语音识别领域之后,词错率有了显著降低。但是语音识别并未达到人类水平,仍然存在多个亟待解决的问题。本文从口音、噪声、多说话人、语境、部署等多个方面介绍了语音识别中尚未解决的问题。 深度学习被应用在语音识别领域之后,词错率有了显著地降低。然而,尽管你已经读到了很多这类的论文,但是我们仍然没有实现人类水平的语音识别。语音识别器有很多失效的模式。认识到这些问题并且采取措施去解决它们则是语音识别能够取得进步的关键。这是把自动语音识别(
语音识别(Speech Recognition)技术是指将口述或语音信号转化为文本或命令的自动化过程。随着深度学习技术的快速发展,语音识别取得了长足的进步,成为人机交互、智能助理和语音控制等领域的核心技术之一。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。
对应的便是“耳”、“脑”、“口”的工作,机器要听懂人类说话,就离不开语音识别技术(ASR)。
大数据文摘字幕组作品 编译:Jenny、analeighgui、龙牧雪 YouTube网红小哥Siraj Raval系列视频又和大家见面啦!今天要讲的是自编码器Autoencoder。 时长8分钟 有中文字幕 点击观看 ▼ 首先,自编码器是一个神经网络。 如果我们得到的数据是正确标注的,不论是图像或音频或文本,我们就很幸运了。深度学习在有标注数据集上非常有效。这是因为总有一个函数代表了变量之间的关系。 比如如果我们的输入数据是一堆数字,还有定义了输入数据是偶数或者奇数的标签,那么代表这两列数字关系的函数就很
这是“AI国家队”科大讯飞正在探索的新路。与互联网不同,在人工智能领域中,To C业务反而未经大范围开拓。
iOS10系统是一个较有突破性的系统,其在Message,Notification等方面都开放了很多实用性的开发接口。本篇博客将主要探讨iOS10中新引入的SpeechFramework框架。有个这个框架,开发者可以十分容易的为自己的App添加语音识别功能,不需要再依赖于其他第三方的语音识别服务,并且,Apple的Siri应用的强大也证明了Apple的语音服务是足够强大的,不通过第三方,也大大增强了用户的安全性。
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,例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同,后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。
最近自己想接触下语音识别,经过一番了解和摸索,实现了对语音识别API的简单调用,正好写文章记录下。目前搜到的帖子里,有现成的调用百度语音API来对音频文件进行识别的;也有通过谷歌语音服务来实现了实时语音识别的。由于我这谷歌语音一直调用不成功,就将二者结合,简单实现了通过百度语音API来进行实时语音识别。
对于想进入语音识别领域的学习者来说,了解语音识别系统的一些基本概念,会有助于更快的进入这个行业的交流平台,本文对语音识别系统的一些常见概念做了整理,希望能对刚开始接触语音学习的人有所帮助。
人工智能技术中,语音识别与图像识别最先实现商业化。不过,照目前情况看来,不管是语音识别还是图像识别,C端似乎都是其商业化进程中难以触碰的一个点。 就在昨天,谷歌的社交软件Allo被爆出将在本周上线,值
随着人工智能产品在生活中的渗透率越来越高,其中技术的发展也成为了众人关心的重点所在。作为人机自然交互的基本途径之一,近期以来,语音识别的发展不可谓不快速。 当下,诸如科大讯飞、百度等多家企业声称,其研发的语音识别技术已经达到了97%的准确率。而在日前,谷歌研究员公开表示其语音识别的错误率(将一个词语从语音转录成为文字时的错误率)自2012年以来已经降低了30%以上……纵观过去的2016年,谷歌、苹果和微软等多家科技巨头都公布了自己在语音识别上的进展和突破,而在接下来的时间里,语音识别也将是2017年的发展重
随着物联网技术和智能设备技术的快速发展,人与机器的交互,不再仅依赖于鼠标和键盘,更有可能的是直接采用语音。 这其中的关键技术就是自动语音识别(Automatic Speech Recognition,ASR)。其所要完成的工作,简单地说,就是在与机器进行语音交流时,能够让机器听懂你在说什么。 但语音识别技术的发展日新月异,新的理论和方案不断出现,读者除了掌握基本原理,也亟须了解语音识别最新的前沿技术,例如加权有限状态转换器(WFST)、端到端(E2E)语音识别等。 本次博文视点学院公开课,我们特邀厦门大
⚫ 加窗:分帧后,每一帧的开始和结束都会出现间断。因此分割的帧越多,与原始信号的误差就越大, 加窗就是为了解决这个问题,使成帧后的信号变得连续,并且每一帧都会表现出周期函数的特性。
今年 2 月,中国人工智能公司出门问问联合西北工业大学推出了全球首个面向产品和工业界的端到端语音识别开源工具 ——WeNet。
近日,阿里巴巴达摩院机器智能实验室语音识别团队,推出了新一代语音识别模型—— DFSMN,不仅被谷歌等国外巨头在论文中重点引用,更将全球语音识别准确率纪录提高至 96.04%(基于世界最大的免费语音识别数据库LibriSpeech)。
自1962年IBM推出第一台语音识别机器以来,语音识别科学已经走了很长一段路。这已经不是什么秘密了。
▊《人工智能:语音识别理解与实践》 俞栋 邓力 俞凯 钱彦旻 著 电子书售价:79.5元 2020年11月出版 本书是全面且深入介绍语音识别及理解相关技术细节的专著。 与我们在2014年出版的《解析深度学习:语音识别实践》相比,《人工智能出版工程 人工智能:语音识别理解与实践》在它的基础上做了大量改写,并对内容有大幅补充,详细总结了新的语音识别算法及应用技术以及在口语对话系统研究中基于深度学习的自然语言处理技术。 本书首先概要介绍语音识别、口语理解和人机对话的基本概念与理论:接着全面深入地依次详述传统声学模
这些项目构想很有可能会让你对这门神奇的语言产生兴趣。最棒的是,你可以通过这些有趣但也具有挑战性的项目来增强 Python 编程技能。
【导读】语音识别自半个世纪前诞生以来,一直处于不温不火的状态,直到 2009 年深度学习技术的长足发展才使得语音识别的精度大大提高,虽然还无法进行无限制领域、无限制人群的应用,但也在大多数场景中提供了一种便利高效的沟通方式。本篇文章将从技术和产业两个角度来回顾一下语音识别发展的历程和现状,并分析一些未来趋势,希望能帮助更多年轻技术人员了解语音行业,并能产生兴趣投身于这个行业。
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,例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同,后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。
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