腾讯云人工智能产品提供计算机视觉、智能语音等人工智能技术，帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案，助力各行各业的数字化和智能化转型。
近日，京东AI研究院常务副院长何晓冬博士和副院长梅涛博士正式入选IEEE Fellow（IEEE会士/院士），该荣誉将于2019年1月1日正式生效。这是京东历史上首次有在职科学家晋级IEEE Fellow，也是两位京东人同时获得这一殊荣，代表着京东在研发领域出色的人才布局和人工智能研发领域强大的实力。
京东快速发展的同时，应用规模、数据中心以及机器的规模都同步倍增，在面对如此大规模的机器，应运而生了京东数据中心操作系统（JDOS，JingdongDatacenter OS）。历经多年时间的技术沉淀与发展，JDOS不仅仅作为京东数据中心操作管理资源，更作为京东统一的PaaS平台致力于支撑业务系统快速交付、稳定运行，基础中间件托管提升基础平台敏捷交付。尤其是线上运行的阿基米德系列系统，将应用于实现京东商城数据中心资源智能调度，支撑在线业务系统与大数据计算混合部署融合计算，并节约采购成本。而每一次的11.11都是对JDOS系统的一次检验和挑战，经过无数次的紧张演练，问题排查，系统升级优化，服务应用快速交付；从容支撑大促高峰流量，保障了业务的高速发展。
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
近年来智能语音进入了快速增长期，语音识别作为语音领域的重要分支获得了广泛的关注，如何提高声学建模能力和如何进行端到端的联合优化是语音识别领域中的重要课题。
导语：读书是一生的功课，技术人通过读书实现自我提升，学习优秀知识沉淀。腾讯TEG读书会本期特邀腾讯AI Lab语音识别中心副总监苏丹、腾讯AI医疗中心病理和治疗团队负责人韩骁、腾讯AI Lab专家研究员赵沛霖为大家带来人工智能方向好书推荐第二期。来看看技术大牛在读什么，收藏优质内容，愿本期书单助您更专业。 AI Lab语音识别中心副总监，17年加入公司，从事语音研究多年。 《Pattern Recognition and Machine Learning》 作者：Christopher M. Bi
人机交互是人工智能的重要研究热点。而关于情感的研究使得人机交互变得更加有温度。情感语音识别要求从语音中准确的识别人类所具有的情感表达，有助于机器对于我们语义的理解；而情感语音合成则是为了使得机器合成的语音更加自然，更加具有温度。因此6月1日（周六），《SFFAI31期-情感语音识别与合成论坛》邀请两位出色的博士生（黄健，郑艺斌），分别从情感语音识别与合成两个维度来给带大家了解人机交互。
关于声音的需求，从始至终，都是很刚需的需求 。从语音芯片的演化就能看出很多的端倪，很多很多的产品他必须要有语音，才能实现更好的交互。而语音芯片的需求分类，其实也是很好理解的，从市场上常用的芯片产品特性，大概就能归类如下：
“ 《SFFAI 78期-语音识别专题》来自中科院自动化研究所的田正坤同学推荐的文章主要关注于语音识别领域，你可以认真阅读讲者推荐的论文，来与讲者及同行线上交流哦。”
---- 距Kaldi语音识别理论与实践课上线已经过去了两个月，本课程作为语音识别领域的敲门砖，受到同学们的力荐。鉴于kaldi在行业上越趋普及，但仍有许多AI语音爱好者及小白无法掌握和入门而被劝退，为促进产学研的快速发展，助力AI语音落地，帮助更多的同学了解Kaldi语音识别的相关知识，语音之家工匠学堂现将《Kaldi语音识别理论与实践》免费开放！ 本课程为2022年秋季正在更新的与时俱进的实战课程，由清华大学语音识别实验室讲师教研教学，如果你想独立构造一套基础的语音识别系统， 或者你是一名零基础的语音
《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
11月19日，首届联合国世界地理信息大会（以下简称地信会）在浙江省德清县举行。此次大会由联合国主办，自然资源部和浙江省人民政府共同承办，是联合国主办的规模最大、层次最高的地理信息大会，也是测绘地理信息领域迄今为止在中国举办的层次最高、覆盖面最广的重大国际多边活动。
素来被认为是“人脸识别独角兽”——或者更宽泛一点说，“计算机视觉独角兽”的依图科技，公布了他们中文语音识别技术的最新突破，以及令人瞩目的产业布局。
大家好，我是崔庆才。 想必大家在开发项目过程中可能或多或少用到语音识别、语音合成等相关技术，但又不知道哪家的服务好，而且有的收费还贼贵。尤其流式识别更是个难题。 今天我给大家推荐一个流式语音合成库，现在在 GitHub 上已经开源，而且已经斩获 3.1k star，效果很不错，同时这也是业界首个流式语音合成系统，推荐给大家试试。 具体详情大家可以了解下文哈，最后还有直播课，大家感兴趣欢迎扫码了解。 智能语音技术已经在生活中随处可见，常见的智能应用助手、语音播报、近年来火热的虚拟数字人，这些都有着智能语音技术
随着智能家电、穿戴设备、智能机器人等产物的出现和普及，人工智能技术已经进入到生活的各个领域，引发越来越多的关注。那么，人工智能目前都应用在哪些领域，运用了怎样的技术原理呢？
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.
导读：读书，伴随技术人的一生。技术人通过读书增长见闻、精进技术，提升人生境界。4月23日，恰逢世界读书日，腾讯技术工程官方号特别邀请腾讯AI实验室主任、杰出科学家张潼博士，腾讯AI实验室副主任，杰出科
从年初起，几家国际大厂的开发者大会，无论是微软Build、Facebook F8还是稍后的Google I/O，莫不把“AI优先”的大旗扯上云霄。 如果这一波AI大潮只是空喊几句口号，空提几个战略，空有几家炙手可热的创业公司，那当然成不了什么大气候。但风浪之下，我们看到的却是，Google一线的各大业务纷纷改用深度学习，落伍移动时代的微软则已拉起一支近万人的AI队伍。而国内一线大厂的情况，恐怕也是差不多的。 这一迹象，对于广大程序员来说，特别是对即将走向技术一线的准程序员而言，还是值得重点关注的。回顾一下移
4月29日，腾讯云正式发布金融、音视频等多个领域专属语音识别模型。最新发布的模型不仅识别准确率得到大幅提升，同时也增加了对粤语、韩语的支持，后面会陆续开放对上海话等方言以及日语、泰语、印尼语等国外语言的支持。
---- 新智元报道 来源：Facebook AI 编辑：LRS 【新智元导读】Facebook在语音识别上又出重磅新作，继wav2vec, wav2vec 2.0以来，又出完全不需要监督数据的wav2vec-U，小众语言也能用语音识别啦！ 相比显示器、鼠标、键盘这些传统的人机交互方式以外，随着语音识别技术的逐渐成熟，和电子产品进行「对话」也逐渐成为一种稀松平常的人机交互。 无论是给计算机或其他设备下达指示，还是回答用户的问题，语音识别在各个方面让电子产品的使用变得更加容易，无需学习，想要干什么只
语音识别和语音交互：小程序可以通过集成语音识别技术，实现语音输入和语音交互功能。用户可以通过语音进行搜索、下单、查询等操作，提高用户的操作便捷性。
现实生活中，越来越多的地方需要使用到语音识别，微信里客户的长条语音，游戏里更方便快速的交流，都是语音识别的重要场景。现在为大家强力推荐腾讯云语音识别，一款为企业和开发者提供极具性价比的语音识别服务。腾讯云语音识别服务经微信、腾讯视频、王者荣耀、和平精英等大量内部业务验证；同时也在线上线下大量互联网、金融、教育等领域的外部客户业务场景下成功落地。同时日服务亿级用户，具有海量数据支撑、算法业界领先、支持语种丰富、服务性能稳定、抗噪音能力强、识别准确率高等优势。
如今，短视频成了人们的新宠，闲暇时大家总是习惯性地拿出手机“刷刷刷”。而在众多短视频应用中，坚持“记录生活，记录你”的快手一直颇受大家青睐。
在人工智能产业中，应用层是一个极大的部分，是人工智能技术最终的目的地。除了机器人、无人机和无人驾驶等硬件产品之外，人工智能的软件应用在单独商业化的同时，也在为这些硬件产品提供服务，像智能家居的语音控制
本期谈谈 《虚拟私人助理》相关的内容。 我们先大致看下人工智能10大细分行业的典型应用： 1、深度学习／机器学习： 预测数据模型与分析数据的软件平台； 垃圾邮件检测； 金融诈骗检测； 2、自然语言处理： 语音识别； 智能客服； 智能化软件帮助系统； 智能化知识管理系统； 智能企业形象代表； 智能导游； 智能查询系统； 3、计算机视觉／图像识别： 面部识别软件； 基于内容的图片检索； 智能交通； 医疗计算机视觉和医学图像处理； 军事探测和导弹制导； 无人驾驶环境检测； 4、手势控制： 电脑手势指令系统； 游
我们现在就基于百度Ai开放平台进行语音技术的相关操作，demo使用的是C#控制台应用程序。
前段时间一个饭局上 在某上市公司做策划的朋友酒后吐槽： “已经工作这么多年了 每次大小会议还让我做会议纪要 真心觉得自己大材小用，憋屈了 而且多是在临近下班开会 只能熬夜加班输出会议纪要” 想起刚入职场那会 不是在开会就是在写会议纪要 但写上抬头与开会日期后，就写不下去了…… 领导已经跑题到天天天天天边了～ 纪要抓不住重点，记录跟不上速度 默默的看了一下自己的手 坎多了是不是也就放过它了？ 今天特此给大家安利一款语音神器 腾讯云AI语音识别 被微信、腾讯视频等大量内部业务使用 业务延展性
林元庆离开百度三个多月后（戳这里看大数据文摘此前报道），他的新公司Aibee拿到了1.65亿元的天使轮融资。 作为曾经的百度研究院院长、深度学习实验室（IDL）主任，林元庆这番创业选择了传统行业，与他的前同事、百度前首席科学家吴恩达（Andrew Ng）的选择不约而同（戳这里了解吴恩达新公司landing.ai）。 Aibee（爱笔）寓意AI2B，意即用AI技术对传统行业赋能升级。 对于一家AI创业公司来说，最重要的工作可能是“抢人”——精干的AI团队将成为公司最大的资产。目前，Aibee有近20名员工，其
原文：Building a Speech-to-Text App Using Speech Framework in iOS 10
转自：https://www.zhihu.com/question/20398418/answer/18080841
李先刚：我目前任职于滴滴出行AI Labs首席算法工程师，负责滴滴语音相关的技术和应用，关注的领域包括语音相关前沿算法（包括语音识别、说话人识别和自然语言处理等）和他们的产业应用（尤其是在出行场景中的应用）。
2019年度腾讯“犀牛鸟精英人才培养计划”开放申请中，该项目是一项面向学生的校企联合人才培养项目，为期一年。入选学生将受到业界顶尖技术团队与高校导师的联合指导及培养，并获得3个月以上带薪到访腾讯开展科研的机会，基于真实产业问题及海量数据，验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将引进沟通技巧、商业分析、创新思维等定制课程，全面提升学生综合素质。 今年共有10大方向，81个子课题 申报截止日期：2019年1月28日 同学们，抓紧时间申报哦 下面让我们一起来看看第六个方向吧 语音技术
精英人才培养计划是一项校企联合人才培养项目，入选学生将受到业界顶尖技术团队与高校导师的联合指导及培养。培养期间，学生将获得3个月以上到访腾讯开展科研访问的机会，基于真实产业问题及海量数据，验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将引进沟通技巧、商业分析、创新思维等定制课程，定期举办线上线下交流活动，全面提升学生综合素质。入选学生还将获得线上实名社群平台“十分精英圈”的在线访问权限，结识志同道合的科研伙伴，获取业界信息及资源。 今年共有10大方向，81个子课题 申报截止日期：2019年1
1 新智元推荐1 来源：微软研究院AI头条 【新智元导读】继 9月13日微软将对话语音识别错误率降至6.3%的记录后，前天再次宣布进一步将错误率降至 5.9%，首次达成与专业速记员持平且优于绝大多数人的表现。该成功归功于他们采用了一种神经语言模型，该模型在空间中被表现为连续的向量，计算机能通过该模型得知比如“fast”和“quick”是具有紧密联系的近义词。 一个月前，2016年9月14日，微软的对话语音识别技术在产业标准Switchboard语音识别基准测试中实现了词错率（word error rate
机器之心原创 参与：高静宜、藤子 前段时间，一个来自猎户星空的工程师在工位上安装了一套人脸识别系统用于侦测老板的出没，这条消息霸屏程序员们的朋友圈。实际上，猎户星空的人脸识别已在门禁、手机等生活场景中落地。此外，其语音技术已能实现全链路远场景交互，并已应用于小雅音箱，并为小米音箱提供了语音合成技术。 白发苍苍的老人修剪着盆景：「小雅，给我来一段《沙家浜》吧。」小雅播放了《沙家浜》，并根据老人的要求调高了音量。 小女孩趴在桌子上：「小雅，我想听昨天的《黑猫新警长》。」小雅告诉小女孩，《黑猫新警长》没有更新，随
这次分享介绍了在研究方面的一系列新的方法和改进，主要是语音识别，语音识别，声纹识别，以及TTS，在落地应用方面，语音识别中心为多个腾讯的产品有技术支持的输出，如腾讯听听和企鹅极光盒子，也在语义解析、语音控制、语音合成方面等方面，融合其他的合作伙伴的先进技术。
一、前言 6月27日，美国权威科技杂志《MIT科技评论》公布2017全球最聪明50家公司榜单。科大讯飞名列中国第一、全球第六。全世界排在科大讯飞前面企业分别是：英伟达、Spacex、亚马逊、23andme、Alphabet。 《MIT科技评论》认为，“科大讯飞旗下的语音助手是中国版的Siri，其可携带实时翻译器则是一款杰出的人工智能应用，克服了方言、俚语和背景杂音，可将汉语精准地翻译成十几种语言。科大讯飞在中国语音技术市场的占有率70%。”越来越多的人认为，语音识别将成为下一代交互革命的关键技术。 与此
图像处理领域中，最基本的技术是图像识别技术，现在应用最广泛也最成熟的就是人脸识别技术。无论在中国还是在美国，都有很多相关创业公司，其中不乏这种垂直领域的独角兽。
以前，人们习惯于通过键盘和触控屏操控智能设备。未来三到五年，人们或许可以随时给身边智能设备、机器人下达指令，帮助订餐、订票，乃至端茶递水。过去，机器对语音识别度不高，对自然语言的语义更难以理解，阻碍了语音交互的应用。随着降噪技术、方言识别、远场识别、全双工交互、机器学习等技术的发展，使语音和语义识别理解有了大幅提升，让机器准确理解并执行人类指令成为可能。
前言：本文作者@焦糖玛奇朵，是我们“AI产品经理大本营”早期成员，下面是她分享的第1篇文章，欢迎更多有兴趣“主动输出”的朋友们一起加入、共同进步：） 📷 音频由公众号“闪电配音”提供 媒体和AI巨头们乐于给大众描绘一幅幅精彩的未来生活蓝图：人工智能可以化身为你的爱车，在沙漠、森林或小巷中风驰电掣；可以是智慧公正的交警，控制红绿灯、缓解交通的拥挤；还可以是给人以贴心照顾的小助理，熟悉你生活中的每一处小怪癖。 在看到这些美妙的畅想之后，作为一个严谨认真的AI产品经理，我不禁想去探索上述美好未来的实现路径；今天，
在本文中，我们提供了一个用于训练语音识别的RNN的简短教程，其中包含了GitHub项目链接。 作者：Matthew Rubashkin、Matt Mollison 硅谷数据科学公司 在SVDS的深度
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
这家以“图”起家的AI公司，现在宣布修个“语音”双学位，而且出场便是学霸的方式——随手甩出一张摸底考第一名成绩单。
随着人工智能成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，AI 成为科技企业研发重点，专利申请量也在逐年提升。
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一项革命性的技术，正在改变我们的生活和业务方式。在当今数字化时代，腾讯云作为领先的云计算服务提供商，为开发者提供了广泛的人工智能服务和工具，为他们开拓创新的道路铺平了道路。
本文节选自《语音识别基本法：Kaldi实践与探索》一书！ ---- --正文-- 从起初的一声巨响，到梵音天籁，到耳旁的窃窃私语，到妈妈喊我回家吃饭，总离不开声音。 声音是这个世界存在并运动着的证据。 假设我们已经知道了声音是什么。 我们可以找到很多描述声音的词语，如“抑扬顿挫”“余音绕梁”。 当我们在脑海中搜索这类词语时，描述对象总绕不过这两个：人的声音和物的声音。 人的声音，就是语音；物的声音，多数是指音乐。 这样的选择源于人的先验预期：语音和音乐最可能有意义，有意义的事情人们才会关注。估计不会有人乐
9月，知文NLP、人脸融合、语音识别等3款产品推出全新功能，文字识别推出新解决方案。腾讯云AI团队联合腾讯优图、AILab、微信智聆、微信智言等实验室，帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案，助力各行各业的数字化和智能化转型。
▼ 人工智能就是人脸识别？ ▼ 深度学习和机器学习有什么区别？ ▼ 大家都在谈的迁移学习到底讲了些啥？ ▼ 看个新闻都要查字典怎！么！破！ AI高频词汇TOP15（入门版） 特！别！放！送！啦！ ---- 01计算机视觉 Computer Vision 计算机视觉(Computer Vision，简称 CV)是人工智能学科中发展最快、应用最广的领域之一。 与自然语言处理、语音识别这些不同的是，它是一门研究如何使机器「看」的科学，其主要任务是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的信息；更进一步的说
深度学习是机器学习领域中的一个分支，主要研究如何使用神经网络等深度结构来解决复杂的模式识别和决策问题。深度学习已经在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了很多成功的应用，也成为了人工智能研究的重要方向之一。
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