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    AI 看唇语,在嘈杂场景的语音识别准确率高达75%

    事实上,研究表明视觉线索在语言学习中起着关键的作用。相比之下,人工智能语言识别系统主要是建立在音频上。而且需要大量数据来训练,通常需要数万小时的记录。...Meta AI 研究科学家 Abdelrahman Mohamed 表示:“在未来,像 AV-HuBERT 这样的 AI 框架可用于提高语音识别技术在嘈杂的日常条件下的性能,例如,在聚会上或在熙熙攘攘的街头中进行的互动...AV-HuBERT Meta 并不是第一个将人工智能应用于读唇语问题的公司。...但是牛津大学和 DeepMind 的模型,与许多后续的唇读模型一样,在它们可以识别的词汇范围内受到限制。这些模型还需要与转录本配对的数据集才能进行训练,而且它们无法处理视频中任何扬声器的音频。...Meta 表示,它将“继续在背景噪声和说话者重叠很常见的日常场景中进行基准测试和开发改进视听语音识别模型的方法。”

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    AI 看唇语,在嘈杂场景的语音识别准确率高达75%

    事实上,研究表明视觉线索在语言学习中起着关键的作用。相比之下,人工智能语言识别系统主要是建立在音频上。而且需要大量数据来训练,通常需要数万小时的记录。...Meta AI 研究科学家 Abdelrahman Mohamed 表示:“在未来,像 AV-HuBERT 这样的 AI 框架可用于提高语音识别技术在嘈杂的日常条件下的性能,例如,在聚会上或在熙熙攘攘的街头中进行的互动...AV-HuBERT Meta 并不是第一个将人工智能应用于读唇语问题的公司。...但是牛津大学和 DeepMind 的模型,与许多后续的唇读模型一样,在它们可以识别的词汇范围内受到限制。这些模型还需要与转录本配对的数据集才能进行训练,而且它们无法处理视频中任何扬声器的音频。...Meta 表示,它将“继续在背景噪声和说话者重叠很常见的日常场景中进行基准测试和开发改进视听语音识别模型的方法。”

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    解决在python中进行CGI编程时无法响应的问题

    参考链接: Python中的CGI编程 【时间】2018.11.06  【题目】解决在python中进行CGI编程时无法响应的问题  概述  在阅读《python编程》第一章的CGI编程部分时,出现了无法响应的问题...,最后参考 解决了问题,在此做个记录  一、《python编程》中的原代码  1、HTML代码-----cgi101.html  Interactive Page' % cgi.escape(form['user'].value))  二、出现的问题  运行HTML代码,在文本中输入内容,提交后出现404的错误。...出现的问题1:  或者直接返回了cgi101.py的源代码:  三、解决方法  解决方法分两步,一是开启电脑本机的服务器服务,二是修改action响应的地址  1、开启电脑本机的http服务器服务  在cmd...2、修改action响应的地址  在HTML代码中的中的action部分表示请求响应的地址,应改为action=

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    用Python在25行以下代码实现人脸识别

    阅读本文需要4.5分钟 在本文中,我们将看到一种使用Python和开放源码库开始人脸识别的非常简单的方法。 OpenCV OpenCV是最流行的计算机视觉库。...这些算法将识别人脸的任务分解为数千个较小的、适合大小的任务,每个任务都很容易解决。这些任务也称为分类器....对于脸像这样的东西,可能有6000个或更多的分类器,所有这些都必须匹配才能检测到人脸(当然,在错误限制范围内)。...如果出现奇怪的无法解释的错误,可能是由于库冲突、32/64位差异等原因造成的。我发现只使用Linux虚拟机并从头安装OpenCV是最简单的。...在大多数情况下,您将获得足够好的结果,但有时算法会将不正确的对象识别为Faces。 最后的代码可以找到。https://github.com/shantnu/FaceDetect

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    数据分享|Python卷积神经网络CNN身份识别图像处理在疫情防控下口罩识别、人脸识别

    p=28031 作者:Yuling Zhang 我们运用Python 3.8.1版本,爬取网络数据,基于卷积神经网络(CNN)的图像处理原理,搭建口罩识别技术训练集,构建人脸识别系统,最终建立高校师生行踪查询管理系统...在检测时上述两种特征的准确率都依赖于训练时的训练参数以及训练数据的质量。此次我们在训练口罩识别模型时提取了Haar特征,其最主要的优势在于它的计算较为迅速。...在测试时,我们还加入了对人脸鼻子的识别,即当识别到人脸时若还识别到鼻子,则显示为未佩戴口罩,能够更加有效地对口罩佩戴是否规范。...【POS count : consumed800: 813】 在训练本级强分类器时,能够使用的800个正样本图像是从813个正样本图像集中选取出来的,说明此时没有被识别出来的正样本有13个。...【Precalculation time: 25.945】 这表示,在没有构建强分类器之前,我们计算好了一部分特征值,这时预先计算的特征值所消耗的时间。

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    python在mysql数据库中存取emoji😀

    emoji就是我们聊天的时候的特殊表情, 是特殊字符(非字符串), unicode编码起始为 1F600 , 占用4个字节, 不同的终端显示可能不同,但是都是表示的同一个对象.比如 "草莓" 这个表情, 在浏览器上效果如下但是在微信上效果如下图片在...mysql workbench上效果如下(作为字符)图片emoji完整表情可以查看: https://unicode.org/emoji/charts/full-emoji-list.html在python...中使用emoji命令行终端不支持emoji表情显示, 所以我使用的jupyter notebook你可以直接复制其它地方的表情到你的python代码print("")图片但是这样显然不方便, 所以我们可以调用...cat)print(type(strawberry), type(cat))print(strawberry.encode(), cat.encode())图片发现emoji是字符串类型, 编码是4字节.在mysql...中存取emoji存通过上面发现emoji是字符串(这跟python语言有关, 实际上是字符), 占用4个字节, 所以得使用 utf8mb4 字符集(mysql低版本默认为utf8mb3)mysql建表如下

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