【新智元导读】自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中，仍然存在许多具有挑战性的问题。但是，深度学习方法在某些特定的语言问题上取得了state-of-the-art的结果。这篇文章将介绍深度学习方法正在取得进展的7类自然语言处理任务。 自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中，仍然存在许多具有挑战性的问题。但是，深度学习方法在某些特定的语言问题上取得了state-of-the-art的结果。不仅仅是在一些benchmark问题上深度学习模型取得的表现，这是最有趣的
摘要： 本文讲的是用深度学习解决自然语言处理中的7大问题，文本分类、语言建模、机器翻译等，自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中，仍然存在许多具有挑战性的问题。但是，深度学习方
笔者在前文《Azure AI 服务之文本翻译》中简单介绍了 Azure 认知服务中的文本翻译 API，通过这些简单的 REST API 调用就可以轻松地进行机器翻译。如果能在程序中简单的集成语音转文本
我们都使用过一些某某词霸的英语学习工具软件，它们大多都有朗读的功能，其实这就是利用的Windows的TTS（Text To Speech)语音引擎。它包含在Windows Speech SDK开发包中。我们也可以使用此开发包根据自己的需要开发程序。鸡啄米下面对TTS功能的软件开发过程进行详细介绍。 一.SAPI SDK的介绍 SAPI，全称是The Microsoft Speech API。就是微软的语音API。由Windows Speech SDK提供。 Windows Spe
早先在录制视频的时候一直使用的是 obs-auto-subtitle 作为实时字幕展示功能。不过这个是以 OBS 插件的形式存在，不管是语言和功能上都有一定的限制。故而使用 Blazor server 实现一个。
自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。本文作者为NLP初学者整理了一份庞大的自然语言处理领域的概览。选取的参考文献与资料都侧重于最新的深度学习研究成果。这些资源能为想要深入钻研一个NLP任务的人们提供一个良好的开端。 指代消解 https://github.com/Kyubyong/nlp_tasks#coreference-resolution 论文自动评分 论文：Automatic Text Scoring Using Neural Net
现在很多人还是使用笔和纸来记录，那么可以在电脑输入方式和之前使用的方式一样，很多用户觉得会方便。在win10 我们有一个简单的方法去让用户输入，InkCanvas。现在edge，OneNote这些都有使用InkCanvas,我们可以在我们的手机上手写，我们也可以在我们电脑上用鼠标写，然后我们可以把我们写的保存图片，可以识别文字。
【编者按】随着机器学习算法的流行，Amazon、Google,、IBM和Microsoft等公司在机器学习云服务市场接连出手，并提供许多的API来吸引用户。本文中，Janet Wagner，ProgrammableWeb的data journalist、developer和contributor，根据互联网上的活跃度盘点了机器学习API的Top 10，并介绍了它们的功能特色。Janet Wagner同时认为，Project Oxford等少数API虽然没有上榜，但仍值得称道。 如今，机器学习无处不在。它可以
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。
自OpenAI发布ChatGPT以来，世界正迅速朝着更广泛地将AI技术融合到机器人设备中的趋势发展。机械手臂，作为自动化与智能化技术的重要组成部分，在制造业、医疗、服务业等领域的应用日益广泛。随着AI技术的进步，机械手臂不仅能执行复杂的操作任务，还能通过自然语言处理技术进行更加直观的交互，极大提高了灵活性和用户友好性。
【1】 Credit Union Regulations' Mysterious Hold on Thrifts and Community Banks 标题：信用社条例对储蓄和社区银行的神秘把持 链接：https://arxiv.org/abs/2110.07611
【1】 Combiner: Full Attention Transformer with Sparse Computation Cost 标题：合并器：具有稀疏计算成本的全注意力Transformer
【1】 Sissy That Walk: Transportation to Work by Sexual Orientation 标题：Sissy That Walk：性取向带来的上班交通工具
本篇基于 2017 年的推荐清单做了一些改进——去除了一些不再进行维护的 API，并且更新了一些新的 API。主要覆盖如下方向：
摘要 “人工智能”一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。人工智能（Artificial Intelligence）英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。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。人工智能从诞生以来，理论和技
整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到：
【导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：在不远的将来，实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到：
译者 | 廉洁 编辑 | 明明 【AI科技大本营导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：在不远的将来，实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。
译者 | 廉洁 编辑 | 明明 出品 | AI科技大本营（公众号ID：rgznai100） 【AI科技大本营导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：在不远的将来，实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。通过本指南，你将学到： 语音识别的工作原理； PyPI 支持哪些软件包; 如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于
【导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：在不远的将来，实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪
--AI科技大本营-- 整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 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
整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 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
哈喽，大家好，我是小马，这两天在研究文本转音的功能，有时候担心自己的普通话不标准，比方说要录制一个视频，即兴讲可能会卡壳，这个时候我们就可以先准备好文本，然后再利用人工智能来生成音频，下面就分享下我的研究成果吧！
1. 引言 随着Windows Phone SDK 8.0的发布，其包含的新特性也受到了广大开发者的关注，其中之一就是语音方面的提升。其实在Windows Phone SDK 8.0发布之前，Kinect for Windows也更新了其SDK，支持了其他新的语言，可惜没有看到支持中文的选项。而Windows Phone SDK 8.0的Speech中包含了中文的支持，这点令我们中文用户感受到了MS对中国市场的重视。这点大家可以在Windows Phone 8 模拟器中看到，将模拟器的语言设置为中文
我经常飞去芬兰见我的妈妈。每次飞机降落在万塔机场时，我都会对鲜有旅客前往机场出口感到惊讶。绝大多数的旅客会转机到跨越所有中欧及东欧的目的地。所以难怪在飞机开始下降时，会发出一大堆有关转机的公告。“如果你的目的地是塔林，请到 123 号登机口登机”，“如果是飞往圣彼德堡的 XYZ 次航班，请到 234 号登机口登机”等。当然，乘务员通常不会讲十几种语言，因此他们使用英语，而英语不是大多数旅客的本地语言。鉴于客机上的公告 (PA) 系统的质量，以及引擎噪音、哭闹的婴儿和其他干扰，如何有效地传达信息？
随着基于人工智能与机器学习的应用如雨后春笋般不断涌现，我们也看到有很多提供类似功能的 API 悄悄登上了舞台。 API 是用于构建软件应用的程序、协议以及工具的组合；本文是对2015 中这个列表的修正与完善，移除了部分被废弃的 API ；我们也添加了最近由 IBM、Google、Microsoft 这些大厂发布的 API 。所有的 API 可以根据应用场景进行分组： 人脸与图片识别。 文本分析，自然语言处理以及情感分析。 语言翻译。 预测以及其他的机器学习算法。 在具体的每个分组内，我们根据首字母顺序排序；
图片中的文字无法识别怎么版？Text Scanner Mac版是一款强大好用的OCR文字识别工具，基于AI领先的深度学习算法，利用光学字符识别技术，将图片上的文字内容，直接转换为可编辑文本！
国际上利用该技术已经初步实现了英语的语音合成。然而，汉语作为声调语言通过声调表达不同的语义，英语解码的神经机制和算法无法直接适用于汉语语言，而目前汉语语言脑机接口研究仍是空白。
随着 AI 的不断发展，我们前端工程师也可以开发出一个智能语音机器人，下面是我开发的一个简单示例，大家可以访问这个视频地址查看效果。
对于做工程项目和搞科研的人来说，有现成的模块或工具使用是一件多么美妙的事情啊，无需访问源码或理解内部工作机制的细节即可完成相应的任务。常用的方法是调用一些API，即一些预先定义的函数，目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力。本文总结对于机器学习行业者有用的50多个API，主要涉及的领域如下：
机器之心发布 字节跳动AI Lab机器翻译团队 作者：董倩倩 语言是人类社会最自然、最有效的交流方式之一，是人类文化融合和信息传播的主要工具。随着全球化与信息化时代的到来，国际间的交流以及信息传播呈现爆发式增长，让计算机理解不同语言并实现语言之间的自动翻译成为人类社会的迫切需求。 语音作为一种自然、便捷且传递信息丰富的语言承载形式，是人类与机器交互的理想方式。 道格拉斯・亚当斯在小说《银河系漫游指南》中提到过一种叫做巴别鱼的神奇生物：体型很小，靠接受脑电波为生。人们可以携带它，它从脑电波中吸收精神频率，转化
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。本文整理了以下四大类共 50 种 API，为你节省了寻找资源的时间。
跨文化交流和翻译一直是全球化时代面临的重要挑战之一。随着自然语言处理（NLP）技术的不断发展，其在促进不同语言和文化之间的交流方面发挥了日益重要的作用。本文将深入探讨NLP技术在跨文化交流和翻译中的应用，通过结合实例展示其如何弥合语言障碍、促进文化理解和推动全球交流的便利性。
AI科技评论按：本文作者王海良，呤呤英语开发总监，北京JavaScript／Node.js开发者社区的运营者，曾就职IBM创新中心。本文为系列文章第一篇，由AI科技评论独家首发，转载请联系授权。 目前
SpeechLib是专门用来播放语音，能够识别英语、简体和繁体。并且可以播放声音文件，支持WAV格式，但不支持MP3。适用于需要语音报警场合。
翻译 | Drei 编辑 | Just 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。 本文整理了以下四大类共 50 种 API，为你节省了寻找资源的时间。总之，你所需要的可能基本都在下面了： 人脸和图像识别（Face Image Recognition） 文本分析，自然语言处理，情感分析（Text Analysis, NLP, Senti
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。
该清单按照字母排序，对 API 的概述是基于对应官网所提供的信息整合而成。要是大家发现该清单中错过了某些当前流行的 API，可以在评论中告知。
API是一套用于构建应用软件程序的规范，协议和工具。在本文中，我们从2017年的清单中删除了停用的API，并利用新元素对其进行了更新。并且，所有的API被归类到以下几个领域：
在新推出的Comprehend服务之后，亚马逊今天宣布其自动语音识别（ASR）服务Amazon Transcribe获得对实时转录的支持。
来源：机器之心 作者：Kyubyong Park 本文长度为3071字，建议阅读6分钟 本文为你整理自然语言处理最新深度研究成果。 自然语言处理（NLP）是人工智能研究中极具挑战的一个分支。随着深度学习等技术的引入，NLP 领域正在以前所未有的速度向前发展。但对于初学者来说，这一领域目前有哪些研究和资源是必读的？最近我们整理了一份完整列表。 GitHub 项目链接： https://github.com/Kyubyong/nlp_tasks 本人从事自然语言处理任务（NLP）的研究已经有很长时间了，有一
【1】 BitFit: Simple Parameter-efficient Fine-tuning for Transformer-based Masked Language-models 标题：BitFit：基于Transformer屏蔽语言模型的简单参数高效微调
今天刷到了微软在 2021 年 5 月发布的文本转语音服务（TTS），试了下，真的听不出这是机器在读，而且，可以分辨出中文的多音字，如士大夫和大(dai)夫，儿化音也可以连起来，可以自动推断出语气和情感，非常智能。感觉以后的播音员要失业了。
大数据文摘作品 编译：大茜、Shan LIU、云舟 还在为找不到机器学习的API而烦恼吗？本篇文章将介绍一个包含50+关于人脸和图像识别，文本分析，NLP，情感分析，语言翻译，机器学习和预测的API列表，快快收藏吧~ API是一套用于构建应用软件程序的规范，协议和工具。在本文中，我们从2017年的清单中删除了停用的API，并利用新元素对其进行了更新。并且，所有的API被归类到以下几个领域： 人脸和图像识别 文本分析，NLP，情感分析 语言翻译 机器学习和预测 在每组应用中，列表中的元素按字母顺序排列。相
一、书籍 Deep learning (2015) 作者：Bengio 下载地址：http://www.deeplearningbook.org/ 二、理论 1.在神经网络中提取知识 Distilling the knowledge in a neural network 作者：G. Hinton et al. 2.深度神经网络很易受骗：高信度预测无法识别的图片 Deep neural networks are easily fooled: High confidence predictions for u
【1】 Path Integral Method for Step Option Pricing 标题：阶梯期权定价的路径积分法 链接：https://arxiv.org/abs/2112.09534
【新智元导读】作者Geethika Bhavya Peddibhotla列出了49个人工智能领域常用的API，包括机器学习和预测、人脸和图像识别、文本和情感分析以及翻译。下文只是列举式陈述，有其他推荐
选自GitHub 作者：Kyubyong Park 机器之心编译 参与：刘晓坤、李泽南 自然语言处理（NLP）是人工智能研究中极具挑战的一个分支。随着深度学习等技术的引入，NLP 领域正在以前所未有的速度向前发展。但对于初学者来说，这一领域目前有哪些研究和资源是必读的？最近，Kyubyong Park 为我们整理了一份完整列表。 GitHub 项目链接：https://github.com/Kyubyong/nlp_tasks 本人从事自然语言处理任务（NLP）的研究已经有很长时间了，有一天我想到，我需要为
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