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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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超过十分之一的报告篇幅给语音,互联网女皇为何看好麦克风?

KPCB合伙人、享有“互联网女皇”称号的玛丽·米克尔的互联网趋势报告于今天正式发布。毫不夸张地说,这份报告是互联网行业分析的“超级碗”,它用200多页的Keynote浓缩了全球庞大而复杂的互联网发展现状和趋势,是互联网从业者、投资人以及想要窥见互联网风貌的外界人士不可多得的参考资料。 有人说,今年报告亮点不多,在我看来,亮点却非常之多:不仅覆盖了手机、电商、社交、广告等基本面,还点名了移动营销、网络直播、智能汽车诸多正在崛起的所有新兴领域。与IDC等机构报告不同的是,女皇报告更侧重于行业现象概括和行业趋势展

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【深度】亚马逊Alexa称霸CES,语音计算平台仍面临这5大技术挑战

【新智元导读】亚马逊的Alexa在CES上的大获成功让关于智能语音的话题再次被业界广泛谈起。低调的亚马逊似乎已经在这一潜力巨大的市场上完成了布局。大家的共识是, 智能语音助理将成为下一代计算平台,在国外,目前这一市场竞争已经呈白热化,虽然亚马逊 独占鳌头,但谷歌、微软和苹果也不是没有机会。可以看到,虽然市场争夺战异常激烈,但是语音要成为智能时代全新的操作系统,在语音识别、自然语言理解、用户界面设计乃至安全隐私方面都还存在急需解决的难题。本文带来智能语音市场、技术两方面的深入解析。 2017年的 CES上,亚

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