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从人脸识别到机器翻译:52个有用的机器学习和预测API

人工智能正在成为新一代技术变革的基础技术,但从头开始为自己的应用和业务开发人工智能程序既成本高昂,且往往很难达到自己想要的性能表现,但好在我们有大量现成可用的 API 可以使用。开发者可以通过这些 API 将其它公司提供的智能识别、媒体监测和定向广告等人工智能服务集成到自己的产品中。机器之心在 2015 年底就曾经编译过一篇介绍当前优质人工智能和机器学习 API 的文章《技术 | 50 个常用的人工智能和机器学习 API》,列举了 50 个较为常用的涉及到机器学习、推理预测、文本分析及归类、人脸识别、语言翻译等多个方面的 API。一年多过去了,好用的 API 也出现了一些新旧更迭,现在是时候对这篇文章进行更新了。

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[论文品读]·d-vector解读(Deep Neural Networks for Small Footprint Text-Dependent Speaker Verification)

在本文中,我们研究深度神经网络(DNNs)在小型文本相关的说话者验证任务的应用。在开发阶段,DNN经过训练,可以在帧级别对说话人进行分类。在说话人录入阶段,使用训练好的的DNN用于提取来自最后隐藏层的语音特征。这些说话人特征或平均值,d-vector,用作说话人特征模型。在评估阶段,为每个话语提取d-vector与录入的说话人模型相比较,进行验证。实验结果表明基于DNN的说话人验证与常用的i-vector相比,系统在一个小的声音文本相关的说话人验证任务实现了良好的性能表现。此外,基于DNN的系统对添加的噪声更加稳健,并且在低错误拒绝操作点上优于i-vector系统。最后,组合系统在进行安静和嘈杂的条件分别优于i-vector系统以14%和25%的相对错误率(EER)。

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