“人工智能前沿讲习班”（AIDL）由中国人工智能学会主办，旨在短时间内集中学习某一领域的基础理论、最新进展和落地方向，并促进产、学、研相关从业人员的相互交流。对于硕士、博士、青年教师、企事业单位相关从业者、预期转行AI领域的爱好者均具有重要的意义。2018年AIDL活动正在筹备，敬请关注公众号获取最新消息。
语音识别建模对语音识别来说是不可或缺的一部分，因为不同的建模技术通常意味着不同的识别性能，所以这是各个语音识别团队重点优化的方向。也正是因为如此，语音识别的模型也层出不穷，其中语言模型包括了N-gram、RNNLM等，在声学模型里面又涵盖了HMM、DNN、RNN等模型...
深度学习在语音识别领域取得的成绩是突破性的。2009年深度学习的概念被引入语音识别领域，并对该领域产生了巨大的影响。在短短几年时间内，深度学习的方法在TIMIT数据集上将基于传统的混合高斯模型（gaussian mixture model，GMM）的错误率从21.7%降低到了使用深度学习模型的17.9%。如此大的提高幅度很快引起了学术界和工业界的广泛关注。从2010年到2014年间，在语音识别领域的两大学术会议IEEE-ICASSP和Interspeech上，深度学习的文章呈现出逐年递增的趋势。在工业界，包括谷歌、苹果、微软、IBM、百度等在内的国内外大型IT公司提供的语音相关产品，比如谷歌的Google Now、苹果的Siri、微软的Xbox和Skype等，都是基于深度学习算法。
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。
百度在公司年度人工智能开发者大会上宣布已开始量产中国第一辆L4全自动巴士Apolong。Apolong是与中国客车制造商金龙合作开发的，由百度Apollo自动驾驶开放平台提供动力，将在北京，深圳，雄安，武汉和福建平潭等城市投入商业运营，并将目光瞄准海外市场。在会议上，百度还宣布了最新升级到Apollo 3.0以更好地支持区域内的自动驾驶。
深度学习是一种新兴的技术，已经在许多领域中得到广泛的应用，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。在深度学习中，算法是实现任务的核心，因此深度学习必备算法的学习和理解是非常重要的。
昨日，百度语音能力引擎论坛在北京召开。在论坛上，百度展示了其在语音技术上的最新成果，并公开了语音专用终端芯片——百度鸿鹄的落地情况。此外，机器之心也采访了百度语音首席架构师贾磊。百度通过本次发布说明，深度学习端到端技术依然大有发展空间，软件驱动专用芯片设计成 AI 落地新打法。
《钢铁侠》里的AI管家贾维斯，想必大家都不陌生，这样可以像人一样和自己对话的AI管家，我们是不是都想拥有一个？ 贾维斯之所以可以像人一样和我们对话，必然离不开语音识别技术的加持。 如今，从语音输入法到智能家居等，生活中到处都可以通过语音进行人机交互。 拥有一个贾维斯的梦想好像越来越近了！ 为了让这个梦想更近一步，学习好语音识别技术势在必行！ 今天，博文菌就给大家推荐一本语音识别领域的扛鼎之作——《人工智能：语音识别理解与实践（精装版）》，该书被列入“国家出版基金支持项目”，并入选为《人工智能出版工程》系列丛
《福布斯》给百度带来一份新年礼物，大幅报道了百度在语音识别技术上取得重大突破，发明了一种更精准识别语音的新方法。百度首席科学家吴恩达表示，百度在深度学习领域的发展已经超过了谷歌与苹果，受此利好消息影响，百度股价上涨了3.59%。如果这项技术真具有划时代的革命意义，那百度就此开启并且引领了语音2.0时代，也即是人工智能时代的一个重要分支，改变搜索更改变交互，在IOT（Internet of Things）时代抢占重要位置。 语音识别2.0技术：可适应噪音环境 Siri掀起的语音交互风暴一直还在蔓延。微软Cor
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。
近年来AI技术发展速度迅猛，深入到生活中的方方面面，从手机APP到车载语音系统。今天小PP和大家一起仔细了解，AI技术中的语音技术在各场景的应用，并奉上对应模型~
我今天演讲主要分四个部分，第一个是分享语音识别概述，然后是深度神经网络的基础；接下来就是深度学习在语音识别声学模型上面的应用，最后要分享的是语音识别难点以及未来的发展方向。
自然语言处理领域正在从统计方法转变为神经网络方法。 自然语言中仍有许多具有挑战性的问题需要解决。然而，深度学习方法在一些特定的语言问题上取得了最新的成果。这不仅仅是深度学习模型在基准问题上的表现，基准问题也是最有趣的；事实上，一个单一的模型可以学习词义和执行语言任务，从而消除了对专业手工制作方法渠道的需要。 在这篇文章中，你会发现7个有趣的自然语言处理任务，也会了解深度学习方法取得的一些进展。 文本分类 语言建模 语音识别 字幕生成 机器翻译 文档摘要 问答（Q&A） 我试图专注于你可能感兴趣的各种类型的终
【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
【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！
正当你认为弄明白了机器学习…..bang！又一个科技新词出现了。 深度学习 虽然它看起来可能只像另一个所有新的创业公司都在用的硅谷流行词语，深度学习实际上已经取得了一些令人惊讶的进步。我们将在这讨论一些介于科幻与现实之间的东西。 我们找到了深度学习专家吴恩达，并让他来解释什么是深度学习和我们应该期望它如何在2016年改变世界。 什么是深度学习？ 深度学习是机器学习的一个子领域，本质上是指尝试去比对神经网络（同样让你大脑工作的机制）。通过比对这些神经网络，我们可以重新创造出人脑工作时一些相同的过程。 其目标
引言：深度学习是近年机器学习领域的重大突破，有着广泛的应用前景。随着Google公开Google Brain计划，业界对深度学习的热情高涨。百度成立深度学习研究院，腾讯也启动了深度学习的研究。腾讯在深度学习领域持续投入，获得了实际落地的产出。本文是腾讯深度学习系列文章的第一篇。我们准备了四篇文章，阐述深度学习的原理和在腾讯的实践。 2014年6月22日，腾讯深度学习平台（Tencent Deep Learning Platform）于国际机器学习领域顶级会议ICML2014上首次公开亮相，揭秘了腾讯深度学习
语音识别就是把语音变成文字的过程，相信大家在平时生活也已经用到过一些语音识别的场景，比如说语音输入法、地图产品的语音输入。近年来，随着互联网的发展，各种音频数据和文本数据得到不断积累和丰富，CPU、GPU硬件的发展，以及深度学习算法大规模的应用，语音识别技术的应用开始获得大规模的商业化拓展。
2017年5月2日，腾讯宣布任命语音识别技术顶级专家俞栋博士为AI Lab（人工智能实验室）副主任，并成立美国西雅图AI实验室。 俞栋博士将负责西雅图AI实验室的运营及管理，推动腾讯在语音识别及自然语言理解等AI领域的基础研究。 这是近段时间以来，腾讯在人工智能领域的第三个大动作。 一个多月前的3月19日，由腾讯AI Lab研发的围棋AI绝艺，在日本UEC杯围棋大赛中夺得冠军。这是低调运行近一年后，腾讯AI Lab首次对外展示研究成果。 绝艺团队参加UEC比赛时 就在绝艺夺冠后不久，3月23日，腾讯
你知道吗？人类每听20个词，其实就有一两个成为“漏网之鱼”。而在一段五分钟的对话中，这一数字达到了80。但对于我们而言，少听一两个词并不会影响我们对语意的理解，然而想象一下，计算机如果要完成这件事有多难？ 去年，IBM已经在语音识别领域走到了一个新的里程碑：系统的错误率降低为6.9%；而AI科技评论了解到，近日IBM Watson的语音识别系统将这个数字降到了5.5%。 清华大学的邓志东教授此前在采访中向AI科技评论表示，只有AI技术达到人类水平，它才有商业化的可能性。技术越来越接近人类水平也一直是人工
5月2日，腾讯宣布任命语音识别技术顶级专家俞栋博士为AI Lab（人工智能实验室）副主任，并成立美国西雅图AI实验室。俞栋将负责西雅图AI实验室的运营及管理，推动腾讯在语音识别及自然语言理解等AI领域的基础研究。 这是近段时间以来，腾讯在人工智能领域的第三个大动作。 一个多月前的3月19日，由腾讯AI Lab研发的围棋AI绝艺，在日本UEC杯围棋大赛中夺得冠军。这是低调运行近一年后，腾讯AI Lab首次对外展示研究成果。 就在绝艺夺冠后不久，3月23日，腾讯宣布任命人工智能领域顶尖科学家张潼博士担任腾讯AI
神经网络是一种由多个神经元按照一定的拓扑结构相互连接而成的计算模型。其灵感来自于人类大脑中神经元之间的相互作用。
2017年5月2日，腾讯宣布任命语音识别技术顶级专家俞栋博士为AI Lab（人工智能实验室）副主任，并成立美国西雅图AI实验室。 俞栋博士将负责西雅图AI实验室的运营及管理，推动腾讯在语音识别及自然语言理解等AI领域的基础研究。 这是近段时间以来，腾讯在人工智能领域的第三个大动作。 一个多月前的3月19日，由腾讯AI Lab研发的围棋AI绝艺，在日本UEC杯围棋大赛中夺得冠军。这是低调运行近一年后，腾讯AI Lab首次对外展示研究成果。 就在绝艺夺冠后不久，3月23日，腾讯宣布任命人工智能领域顶尖
引言：深度学习是近年机器学习领域的重大突破，有着广泛的应用前景。随着Google公开Google Brain计划，业界对深度学习的热情高涨。腾讯在深度学习领域持续投入，获得了实际落地的产出。我们准备了四篇文章，阐述深度学习的原理和在腾讯的实践，介绍腾讯深度学习平台Mariana，本文为第一篇。 深度学习（Deep Learning）是近年来机器学习领域的热点，在语音识别、图像识别等领域均取得了突破性进展。腾讯提供广泛的互联网服务，在2014年第一季度，即拥有3.96亿月活跃用户的微信，8.48亿月活跃用户的
人与机器的自然交互一直是人类孜孜不倦的奋斗目标。随着移动互联网时代的发展，声音与图片成为了人机交互更为自然的表达方式。作为最核心的入口，语音技术就成为了科技巨头们争相攻下的堡垒。而人工智能的进步与发展也让语音技术的识别率突飞猛进，也使其有了产品化的机会。 李彦宏曾在剑桥名家讲堂等多个公开场合说过，百度大脑涉及百度最为核心的人工智能内容，具体包括语音、图像、自然语言理解和用户画像等四个核心能力，此外还有机器学习平台；吴恩达也在公开场合演讲时表达了同样的观点。 3 月 14 日，百度硅谷研究院于推出了一款基
【新智元导读】吴恩达曾经预测当语音识别的准确率从95%上升到99%时，语音识别将会成为人类与计算机交互的新方式。归功于深度学习，这4%的准确率的提升使得语音识别从难以实际应用的技术变成有无限的应用潜力
深度学习算法中的门控循环单元（Gated Recurrent Units）：原理、应用与未来展望
编者按：新手上路都会有一个疑问，如果自己没有相关基础，如何学习晦涩的专业知识？此前雷锋网编译了《从0到1：我是如何在一年内无师自通机器学习的？》，这篇文章讲述了 Per Harald Borgen 的自学历程。而关于深度学习，GitHub的 songrotek 同样有话要说。原文名为《Deep Learning Papers Reading Roadmap》，雷锋网奕欣及老吕IO整理编译，未经许可不得转载。 0. 深度学习的“圣经” 提到入门级的书，就不得不提这一本 Bengio Yoshua，Ian J.
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。
本文介绍了腾讯数平精准推荐团队的OCR识别算法，包括识别算法的演进之路以及4个代表性方法。
本文中，我们将介绍如何使用深度学习来解决计算机视觉、语音识别、自然语言处理以及其他商业领域中的应用。首先我们将讨论在许多最重要的AI 应用中所需的大规模神经网络的实现。接着，我们将回顾深度学习已经成功应用的几个特定领域。 尽管深度学习的一个目标是设计能够处理各种任务的算法，然而截至目前深度学习的应用仍然需要一定程度的特化。例如，计算机视觉中的任务对每一个样本都需要处理大量的输入特征(像素)，自然语言处理任务的每一个输入特征都需要对大量的可能值(词汇表中的词) 建模。 大规模深度学习 深度学习的基本思想基于
编者按：本文选自图书《Deep Learning》中文版第十二章部分内容，《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。 在本章中，我们将介绍如何使用深度学习来解决计算机视觉、语音识别、自然语言处理以及其他商业领域中的应用。首先我们将讨论在许多最重要的AI 应用中所需的大规模神经网络的实现。接着，我们将回顾深度学习已经成功应用的几个特定领域。 尽管深度学习的一个目标是设计能够处理各种任务的算法，
编者按：本文选自图书《Deep Learning》中文版第十二章部分内容，《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。 在本章中，我们将介绍如何使用深度学习来解决计算机视觉、语音识别、自然语言处理以及其他商业领域中的应用。首先我们将讨论在许多最重要的AI 应用中所需的大规模神经网络的实现。接着，我们将回顾深度学习已经成功应用的几个特定领域。 尽管深度学习的一个目标是设计能够处理各种任务的算法，然
语音识别技术的演进一直受益于不断发展的机器学习算法，其中强化学习作为一种强大的学习范式，逐渐在语音识别领域崭露头角。本文将深入研究强化学习在语音识别中的演变过程，结合实例详细探讨其部署过程，包括数据处理、模型训练与部署等方面。
机器学习是人工智能领域的一个重要学科。 自从20世纪80年代以来， 机器学习在算法、理论和应用等方面都获得巨大成功。2006年以来， 机器学习领域中一个叫“ 深度学习” 的课题开始受到学术界广泛关注， 到今天已经成为互联网大数据和人工智能的一个热潮。 深度学习通过建立类似人脑的分层模型结构, 对输入数据逐级提取从底层到高层的特征， 从而能很好地建立从底层信号到高层语义的映射关系。 近年来，谷歌、微软、IBM、百度等拥有大数据的高科技公司相继投入大量资源进行深度学习技术研发， 在语音、图像、自然语言、在线广告等领域取得显著进展。从对实际应用的贡献来说， 深度学习可能是机器学习领域最近这十年来最成功的研究方向。将对深度学习发展的过去和现在做一个全景式的介绍， 并讨论深度学习所面临的挑战， 以及将来的可能方向。
AI 科技评论按：当前的语音识别技术发展良好，各大公司的语音识别率也到了非常高的水平。语音识别技术落地场景也很多，比如智能音箱，还有近期的谷歌 IO 大会上爆红的会打电话的 Google 助手等。本文章的重点是如何使用对抗性攻击来攻击语音识别系统。本文发表在 The Gradient 上，AI科技评论将全文翻译如下。
1958年，Frank Rosenblatt 提出了感知机（注：有的资料认为是 1957 年提出的，本文以 Frank Rosenblatt 的文章《The Perceptron: A Probabilistic Model for Information Storage and Organization in the Brain》发表时间为准），这是一种非常简单的机器，后来成为今天智能机的核心和起源。感知机是一个非常简单的二元分类器，它可以判断输入的图像是否属于给定的类别。为了实现这一点，它使用单位阶跃函数作为激活函数。
作为人工智能领域的一个重要方向，语音识别近年来在深度学习（Deep Learning）的推动下取得了重大的突破，为人机语音交互应用的开发奠定了技术基础。语音识别技术演进及实现方法、效果，既是语音识别从业者需要系统掌握的知识，也是智能化应用开发者应当了解的内容。日前，微软研究院首席研究员、《解析深度学习-语音识别实践》第一作者俞栋接受CSDN专访，深入解析了基于深度学习的语音识别的最新技术方向，和微软团队的实践心得，并对微软开源的深度学习工具CNTK的迭代思路做了介绍。 俞栋介绍了deep CNN、LFMMI
人工智能从幕后走向实用离不开人工智能技术取得的突破和发展。在互联网时代背景下，大数据、新型高性能计算架构以及深度学习帮助人工智能技术实现了从量变到质变的转变。其中，计算机视觉、语音识别技术均已能够规模
AI 科技评论按：语音识别技术历史悠久，早在上世纪 50 年代，贝尔研究所就研究出了可以识别十个英文数字的简单系统。从上世纪 70 年代起，传统的基于统计的 HMM 声学模型，N 元组语言模型的发明，已经使得语音识别技术可以在小规模词汇量上使用。在新世纪伊始，GMM-HMM 模型的序列鉴别性训练方法的提出又进一步提升了语音识别的准确率。最近 5-10 年间，随着深度学习的快速发展，算力的快速增长，数据量的急速扩张，深度学习开始大规模应用于语音识别领域并取得突破性进展，深度模型已经可以在干净标准的独白类音频上达到 5% 以下的错词率。此外，端到端的模型可以轻松的将各种语言揉合在一个模型中，不需要做额外的音素词典的准备，这将大大推动业界技术研究与应用落地的进度。
雷锋网 AI 科技评论按：语音识别技术历史悠久，早在上世纪 50 年代，贝尔研究所就研究出了可以识别十个英文数字的简单系统。从上世纪 70 年代起，传统的基于统计的 HMM 声学模型，N 元组语言模型的发明，已经使得语音识别技术可以在小规模词汇量上使用。在新世纪伊始，GMM-HMM 模型的序列鉴别性训练方法的提出又进一步提升了语音识别的准确率。最近 5-10 年间，随着深度学习的快速发展，算力的快速增长，数据量的急速扩张，深度学习开始大规模应用于语音识别领域并取得突破性进展，深度模型已经可以在干净标准的独白类音频上达到 5% 以下的错词率。此外，端到端的模型可以轻松的将各种语言揉合在一个模型中，不需要做额外的音素词典的准备，这将大大推动业界技术研究与应用落地的进度。
AI科技评论按：本月 18 日，由美中技术与创新协会（Association of Technology and Innovation，ATI）主办的第一届“AI NEXT”大会在西雅图召开。本次会议的主要嘉宾包括：微软首席 AI 科学家邓力，微软院士黄学东，Uber 深度学习负责人 Luming Wang 等。华人之外，还有亚马逊 Alexa 首席科学家 Nikko Strom，微软小娜架构师 Savas Parastatidis 等业内知名专家。 大会主题是“探索 AI 的潜力，把 AI 技术应用于实用
导语：在本章中，我们将介绍如何使用深度学习来解决计算机视觉、语音识别、自然语言处理以及其他商业领域中的应用。首先我们将讨论在许多最重要的AI 应用中所需的大规模神经网络的实现。接着，我们将回顾深度学习
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程，通过大量数据训练模型，使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。近年来，深度学习在多个领域取得了显著的进展，尤其在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等领域取得了突破性的进展。随着算法和模型的改进、计算能力的提升以及数据量的增长，深度学习的应用范围不断扩大，对各行各业产生了深远的影响。
【新智元导读】在自然语言处理领域，深度学习的承诺是：给新模型带来更好的性能，这些新模型可能需要更多数据，但不再需要那么多的语言学专业知识。 在自然语言处理领域，深度学习的承诺是：给新模型带来更好的性能，这些新模型可能需要更多数据，但不再需要那么多的语言学专业知识。 关于深度学习方法有很多炒作和大话，但除了炒作之外，深度学习方法正在为挑战性问题取得最先进的结果，特别是在自然语言处理领域。 在这篇文章中，您将看到深度学习方法应对自然语言处理问题的具体前景。看完这篇文章后，你会知道： 1. 自然语言处理深度学习的
机器学习是人工智能领域的一个重要学科。 自从20世纪80年代以来， 机器学习在算法、理论和应用等方面都获得巨大成功。2006年以来， 机器学习领域中一个叫“ 深度学习” 的课题开始受到学术界广泛关注， 到今天已经成为互联网大数据和人工智能的一个热潮。 深度学习通过建立类似人脑的分层模型结构, 对输入数据逐级提取从底层到高层的特征， 从而能很好地建立从底层信号到高层语义的映射关系。 近年来，谷歌、微软、IBM、百度等拥有大数据的高科技公司相继投入大量资源进行深度学习技术研发， 在语音、图像、自然语言、在线广告
作为机器学习最重要的一个分支，深度学习近年来发展迅猛，在国内外都引起了广泛的关注。然而深度学习的火热也不是一时兴起的，而是经历了一段漫长的发展史。接下来我们简单了解一下深度学习的发展历程。
今年，市场研究&咨询公司GrandViewResearch发布了一份深度学习市场分析报告。报告表明，2016年全球深度学习市场估值为2.72亿美元，其在自动驾驶和医疗行业的应用越来越多，有望为行业增长
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