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    CNN 在语音识别中的应用

    本文介绍了语音识别技术中的端到端模型、基于CTC的序列模型、基于序列学习的注意力机制模型、基于3D卷积神经网络的语音识别系统等。其中,端到端模型可以直接从原始音频数据中学习到针对语音识别的抽象表示,具有较好的可扩展性和鲁棒性;而基于CTC的序列模型则通过连接主义学习的方法,将CTC定义的序列映射问题转化为神经网络中的参数优化问题,进一步提高了语音识别的准确率;基于序列学习的注意力机制模型则借鉴了语言学中的注意力机制,通过对输入序列进行加权处理,进一步提高了模型的识别准确率;基于3D卷积神经网络的语音识别系统则利用3D卷积核对输入序列进行卷积处理,提取出序列中的特征信息,进一步提高了模型的识别准确率。

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    浅谈深度学习在语音识别领域的应用

    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。

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    【专访微软黄学东】0.1%,0.2%与0.3%,语音识别军备竞赛中小数点差距有何意义

    【新智元导读】 微软语音识别研究团队在黄学东的带领下,去年将语音识别的单词错误率降至5.9%,又在最近降至5.1%。在本次专访中,我们讨论了语音识别错误率百分之几的小数点在研究和实际应用上的意义。黄学东认为,从研究角度来说,这个意义十分重大,即便是0.1%的差距,无论是运算量还是时间,耗费都是巨大的。 达到人类水平,超越人类水平,人工智能研究领域的突破性进展。 以上赞誉被给予了微软最近的语音识别研究成果:其语音识别研究团队在黄学东的带领下,去年将语音识别的单词错误率降至5.9%,又在最近降至5.1%。 从研

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    【学习】“数学之美”系列八:贾里尼克的故事和现代语言处理

    读者也许注意到了,我们在前面的系列中多次提到了贾里尼克这个名字。事实上,现代语音识别和自然语言处理确实是和它的名字是紧密联系在一起的。我想在这回的系列里,介绍贾里尼克本人。在这里我不想列举他的贡献,而想讲一讲他作为一个普普通通的人的故事。这些事要么是我亲身经历的,要么是他亲口对我讲的。 弗莱德里克.贾里尼克(Fred Jelinek)出生于捷克一个富有的犹太家庭。他的父母原本打算送他去英国的公学(私立学校)读书。为了教他德语,还专门请的一位德国的家庭女教师,但是第二次世界大战完全打碎了他们的梦想。他们

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    大数据时代,我们应该准备些什么?

    最近打车,车里一位哥们在侃侃而谈:现在的互联网+,除了打车,其他都是扯淡,没啥用。 我相信现实生活中,这样忽视人工智能时代已悄然来临的人不是少数,而且还很多。 毕竟,从事数据行业的人连2%都不到,更别说真正理解数据的人了。 你也许会说,人工智能是那么高深的技术,我又不做相关的技术,了解那么多干什么。 其实,今天我们谈的不是什么复杂的人工智能高深技术,请注意文章前面的标题:时代。 是的,我们谈的是一个新时代下的个人选择问题。说的更本质一些,其实是在说,这样一个新时代(人工智能时代),人类的思维发生了怎样的改变?进而,我们思考这种思维改变会给个人未来的成长带来怎样巨大的改变和机会。 进一步,你最后会明白这几个问题的答案: 1)为什么中学老师在许多年之后总是感叹: 最终,真正有出息的,都是当年成绩一般般的... ... 2)从1984年洛杉矶奥运会开始,到尽头,国人关注奥运会已经32年了。当年的金牌得主们,除了李宁和郎平,剩下的谁记得呢? 3)为何以前起作用的死磕思维,在人工智能时代,不是最好的人生策略选择。而理解和解答所有的这些问题的前提是,你要真正明白什么才是人工智能时代的核心? 好了,废话不多说,我们先来看看在没有人工智能之前,人类的思维模式是怎样的? 1.单维度死磕思维 在这之前,计算机并不擅长于解决人类智能的问题,也就是我们现在所说的人工智能。 怎样才算人工智能呢? 真正科学定义这个概念的是电子计算机的奠基人 阿兰·图灵(Alan Turing)。

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    【更正】微软人工智能首席科学家邓力:深度学习十年简史和人工智能未来展望(33PDF下载)

    【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

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    微软人工智能首席科学家邓力:深度学习十年简史和人工智能未来展望(33PDF下载)

    【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!

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