深度学习是一种新兴的技术，已经在许多领域中得到广泛的应用，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。在深度学习中，深度学习框架扮演着重要的角色。Tensorflow是一种广泛使用的深度学习框架，已经成为深度学习的事实标准。Tensorflow2是Tensorflow的最新版本，它在许多方面都有所改进，并且更加易于使用。
在本文中，我们提供了一个用于训练语音识别的RNN的简短教程，其中包含了GitHub项目链接。 作者：Matthew Rubashkin、Matt Mollison 硅谷数据科学公司 在SVDS的深度
选自Google Research 机器之心编译 参与：路雪 近日，谷歌开放语音命令数据集，发布新的音频识别教程，旨在帮助初学者利用深度学习解决语音识别和其他音频识别问题。 语音命令数据集地址：http://download.tensorflow.org/data/speech_commands_v0.01.tar.gz 音频识别教程地址：https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/audio_recognition 在谷歌，我们经常被问到如何使
终于有时间更新语音识别系列了，之前的几篇： 语音识别系列︱用python进行音频解析（一） 语音识别系列︱paddlehub的开源语音识别模型测试（二） 语音识别系列︱paddlespeech的开源语音识别模型测试（三）
深度学习算法中的门控循环单元（Gated Recurrent Units）：原理、应用与未来展望
AI科技评论按：自动语音识别（Automatic speech recognition，ASR）领域被广泛使用的开源语音识别工具包 Kaldi 现在也集成了TensorFlow。这一举措让Kaldi的
李林 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI Google今天推出了一个语音指令数据集，其中包含30个词的65000条语音，wav格式，每条长度为一秒钟。 这30个词都是英文的，基本是yes
选自SVDS 作者：Matthew Rubashkin、Matt Mollison 机器之心编译 参与：李泽南、吴攀 来自 Silicon Valley Data Science 公司的研究人员为我们展示了循环神经网络（RNN）探索时间序列和开发语音识别模型的能力。目前有很多人工智能应用都依赖于循环深度神经网络，在谷歌（语音搜索）、百度（DeepSpeech）和亚马逊的产品中都能看到RNN的身影。 然而，当我们开始着手构建自己的 RNN 模型时，我们发现在使用神经网络处理语音识别这样的任务上，几乎没有简单直
随着全球化进程的不断深化，法庭面临了越来越多来自不同语言和文化背景的当事人，这使得法庭口译工作显得尤为重要。传统的口译方法在效率和准确性方面存在挑战，因此需要一种更先进的、能够实时翻译的系统来满足法庭口译的需求。
谷歌的工程师们经常被问到这样的一个问题——怎么上手用深度学习做语音识别或其它音频识别，比如关键词或指令？ 目前，出现了一些很优秀的开源语音识别系统，例如Kaldi，就能把神经系统作为其中的一个模块。但其的高度复杂性，并不适合 解决简单问题的指南。更重要的是，对于新手而言，免费、公开可获取到的数据并不多，适合简单的关键词也不是很多。 为解决这一问题，谷歌的TensorFlow 和 AIY 团队创建了TensorFlow 和 AIY 团队创建了Speech Commands Dataset，即“语音命令数据
Google 推出 TensorFlow.js 已有多年，JavaScript 也不知不觉成为了世界上最好的语言。相信对于大多数没接触过机器学习的前端工程师来说，都有一个共同的疑惑：TensorFlow.js 到底能做些什么？
ASRT 是一套基于深度学习实现的语音识别系统，全称为 Auto Speech Recognition Tool，由 AI 柠檬博主开发并在 GitHub 上开源（GPL 3.0 协议）。本项目声学模型通过采用卷积神经网络（CNN）和连接性时序分类（CTC）方法，使用大量中文语音数据集进行训练，将声音转录为中文拼音，并通过语言模型，将拼音序列转换为中文文本。基于该模型，作者在 Windows 平台上实现了一个基于 ASRT 的语音识别应用软件它同样也在 GitHub 上开源了。
原文：Getting Started with Deep Learning: A REVIEW OF AVAILABLE TOOLS 作者： MATTHEW RUBASHKIN 翻译：冯斌 【摘要】本文评估了当前热门的深度学习工具，对于想进行深度学习开发的团队来说，可以参考一二。以下为译文： 在硅谷数据科学公司里，我们的研发团队调研了从图像识别到语音识别等不同的深度学习技术。建立了一套收集数据、创建模型，评估模型的技术路线。然而，当开发者研究什么技术可应用时，却找不到一个简明的可供参考的总结材料来开始一个新
【摘要】本文评估了当前热门的深度学习工具，对于想进行深度学习开发的团队来说，可以参考一二。以下为译文： 在硅谷数据科学公司里，我们的研发团队调研了从图像识别到语音识别等不同的深度学习技术。建立了一套收
语音识别技术的演进一直受益于不断发展的机器学习算法，其中强化学习作为一种强大的学习范式，逐渐在语音识别领域崭露头角。本文将深入研究强化学习在语音识别中的演变过程，结合实例详细探讨其部署过程，包括数据处理、模型训练与部署等方面。
这两天发现朋友圈被Google开源深度学习系统TensorFlow的新闻刷屏了。这当然是一个很好的消息，尤其对我们这种用机器学习来解决实际问题的工程师来说更是如此。但同时很多人并不清楚听起来神乎其神的“TensorFlow”到底是什么，有什么意义。
语音识别调研报告 一、语音识别：(Automatic Speech Recognition,ASR) - 应用：语音识别是为了让计算机理解自然语言。 - 中文语音识别的关键点：1.句到词的分解，词到音节的分解；2.语音的模糊性，如多音字问题；3.词在不同语境中不同；4.环境噪声的印象。 - 处理的核心步骤： - - 1. 音频处理：消除噪声，让信号更能反映语音的本质特征。 - - 2. 声学特征提取：MFCC、Mel等 - - 3. 建立声学模型和语言模型：语音识别由这两种模型组成。 二、语音识
编者按：本周TensorFlow 1.0 正式发布；南大教授周志华当选AAAI 2019 程序主席，华人学者第一人; 雷锋网与MXNet作者李沐畅谈两小时；LipNet与ICLR评委互怼始末,谷歌工程师怼上Yann LeCun，AI科技评论帮你梳理最近学术界工业界“互怼”那些事儿。 TensorFlow 1.0 正式发布 📷 本周，谷歌在山景城举办了第一届 TensorFlow 开发者峰会。作为大会的一部分，TensorFlow 1.0 的正式版本被发布出来。一起来看看它都有哪些新特性：
随着越来越多的企业希望扩大其运营规模，它们已成为接受机器学习和预测分析的必要条件。人工智能与正确的深度学习框架相结合，真正放大了企业在其领域内可以实现和获得的整体规模。
【新智元导读】微软语音识别技术24年老将黄学东近日被评为“微软全球技术院士”，成功摘下这一微软技术的“桂冠”。 黄学东于1993年加入微软。1995年，黄学东最终把洪小文也拉入微软。黄学东还曾在Bing工作，一直跟随沈向洋博士。接受新智元的专访时，他谈到了去年微软对话语音识别词错率低至5.9%背后的故事。 同时，黄学东认为语音识别的下一个大难关是语义理解，目前看来最有希望的路线是 LSTM + Attention。 黄学东，微软语音识别技术 24 年老将，IEEE/ACM 双科院士，微软深度学习工具包CNT
嵌入式系统已经成为我们生活中不可或缺的一部分，从智能手机到家用电器，几乎每个设备都搭载了嵌入式技术。随着人工智能的快速发展，将神经网络应用于嵌入式设备上变得越来越普遍。本文将深入探讨嵌入式人工智能的现状，以及神经网络在边缘设备上的应用。
近年来AI技术发展速度迅猛，深入到生活中的方方面面，从手机APP到车载语音系统。今天小PP和大家一起仔细了解，AI技术中的语音技术在各场景的应用，并奉上对应模型~
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | 江凡、刘云南、钱天培 导读：想玩转深度学习，又不想从一开始就接触大量的理论和数学公式，怎么办？别怕，我们为你找了10个应用到前沿深度学习技术的简易demo。一起来试试！ 语音识别、图像识别、作曲作画，甚至是帮你玩游戏。 这些深度学习“diao炸天”的应用相信对你来说早已经不陌生了。既然深度学习这么神通广大，就让我们一起开心地学习深度学习吧！ 赶紧找到一本深度学习教程，翻开。接下来，你看到的画面可能是 理论、理论、理论、数学、数学、数学...... 妈妈，我再也不
AI 研习社按：本月 18 日，由美中技术与创新协会（Association of Technology and Innovation，ATI）主办的第一届“AI NEXT”大会在西雅图召开。本次会议的主要嘉宾包括：微软首席 AI 科学家邓力，微软院士黄学东，Uber 深度学习负责人 Luming Wang 等。华人之外，还有亚马逊 Alexa 首席科学家 Nikko Strom，微软小娜架构师 Savas Parastatidis 等业内知名专家。 大会主题是“探索 AI 的潜力，把 AI 技术应用于实用
原文：Which deep learning network is best for you? http://www.cio.com/article/3193689/artificial-intel
谷歌于周一发布全新人工智能系统TensorFlow。该系统可被用于语音识别或照片识别等多项机器深度学习领域。谷歌表示，TensorFlow将完全开源，可被运行于由数千台电脑组成的服务器集群或者单一智能手机之上。 几年前，你无法在吵闹的城市人行道上使用Google App，也无法在俄罗斯使用Goole Translate 翻译标志牌，也无法在拉布拉多即时使用Google Photo寻找图片。 因为我们的APP在那个时候还不够智能，但是现在这些APP已经非常智能了。多亏了机器学习，你可以用非常简单的方式做非常多
AI科技评论按：本月 18 日，由美中技术与创新协会（Association of Technology and Innovation，ATI）主办的第一届“AI NEXT”大会在西雅图召开。本次会议的主要嘉宾包括：微软首席 AI 科学家邓力，微软院士黄学东，Uber 深度学习负责人 Luming Wang 等。华人之外，还有亚马逊 Alexa 首席科学家 Nikko Strom，微软小娜架构师 Savas Parastatidis 等业内知名专家。 大会主题是“探索 AI 的潜力，把 AI 技术应用于
林元庆离开百度三个多月后（戳这里看大数据文摘此前报道），他的新公司Aibee拿到了1.65亿元的天使轮融资。 作为曾经的百度研究院院长、深度学习实验室（IDL）主任，林元庆这番创业选择了传统行业，与他的前同事、百度前首席科学家吴恩达（Andrew Ng）的选择不约而同（戳这里了解吴恩达新公司landing.ai）。 Aibee（爱笔）寓意AI2B，意即用AI技术对传统行业赋能升级。 对于一家AI创业公司来说，最重要的工作可能是“抢人”——精干的AI团队将成为公司最大的资产。目前，Aibee有近20名员工，其
深度学习是机器学习领域中的一个分支，主要研究如何使用神经网络等深度结构来解决复杂的模式识别和决策问题。深度学习已经在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了很多成功的应用，也成为了人工智能研究的重要方向之一。
深度学习是一种新兴的技术，已经在许多领域中得到广泛的应用，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。在深度学习中，深度学习框架扮演着重要的角色。Keras是一种广泛使用的深度学习框架，它在许多方面都有所改进，并且更加易于使用。
深度学习是机器学习中的一个研究方向，它基于一种特殊的学习机制。其特点是建立一个多层学习模型，深层级将浅层级的输出作为输入，将数据层层转化，使之越来越抽象。这种分层学习思想模拟的是人脑接受外界刺激时处理信息和学习的方式。
对于个人和公司来说，存在许多状况是更希望在本地设备上做深度学习推断的：想象一下当你在旅行途中没有可靠的互联网链接时，或是要处理传输数据到云服务的隐私问题和延迟问题时。
英文数据 • TIMIT:音素识别，LDC版权 • WSJ:新闻播报，LDC版权 • Switchboard:电话对话，LDC版权 • Aurora4，鲁棒语音识别(WSJ加噪)(http://aurora.hsnr.de/aurora-4.html)• Librispeech:有声读物，1000小时，开源(http://openslr.org/12/) • AMI:会议，开源(http://openslr.org/16/) • TED-LIUM:演讲，开源(http://openslr.org/19/) • CHiME-4:平板远讲，需申请 • CHiME-5/6:聚会聊天，需申请
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。
【新智元导读】谷歌大脑负责人Jeff Dean上周在“嵌入式视觉年度峰会”上发表演讲《智能计算系统中的大规模深度学习》，结合多年应用实例，讨论在从手机到数据中心等不同环境中部署机器学习模型的不同方法，
鸡尾酒会问题一直是语音识别领域中的重要研究课题。在一场人声嘈杂的鸡尾酒会上，人们难以专注于眼前正与自己交谈的那个人的声音。而对于语音识别算法而言，重叠语音信号会使识别准确率大幅降低，甚至有时无法识别出任何文字。
选自DataScience 作者：Chia-Chun 机器之心编译 参与：Edison Ke、路雪 本文作者 Chia-Chun (JJ) Fu 是加州大学圣塔芭芭拉分校的化学工程博士。她在 Insight 工作的时候，在安卓系统上用 TensorFlow 部署了一个 WaveNet 模型。本文详细介绍了部署和实现过程。 对于个人和公司来说，存在许多状况是更希望在本地设备上做深度学习推断的：想象一下当你在旅行途中没有可靠的互联网链接时，或是要处理传输数据到云服务的隐私问题和延迟问题时。边缘计算（Edge c
开源的深度学习神经网络正步入成熟，而现在有许多框架具备为个性化方案提供先进的机器学习和人工智能的能力。那么如何决定哪个开源框架最适合你呢？本文试图通过对比深度学习各大框架的优缺点，从而为各位读者提供一个参考。你最看好哪个深度学习框架呢？ 现在的许多机器学习框架都可以在图像识别、手写识别、视频识别、语音识别、目标识别和自然语言处理等许多领域大展身手，但却并没有一个完美的深度神经网络能解决你的所有业务问题。所以，本文希望下面的图表和讲解能够提供直观方法，帮助读者解决业务问题。 下图总结了在 GitHub 中最受
现在的许多机器学习框架都可以在图像识别、手写识别、视频识别、语音识别、目标识别和自然语言处理等许多领域大展身手，但却并没有一个完美的深度神经网络能解决你的所有业务问题。所以，本文希望下面的图表和讲解能
每天给你送来NLP技术干货！ ---- NLP算法工程师（校招） 工作地点：北京 工作时长：早10晚7，从不加班 工作职责 1. 负责数美风控业务场景下自然语言处理技术；包括文本分类、句法分析、自动摘要、情感分析和语义理解等； 2. 负责关键词识别、文本分类、意图识别、语义蕴含学习等工作； 3. 应用NLP技术解决场景中的对话评价、情感分析、引导、内容识别、问答匹配等工作； 4. 通过对数据的敏锐洞察,深入挖掘产品潜在价值和需求,进而提供更有价值的产品和服务,通过技术创新
TensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。
《科学+遇见人工智能》李开复、张亚勤、张首晟等20余位科学家与投资人共同解读AI革命
本文转自网络，如涉侵权请及时联系我们 人工智能相关岗位中，涉及到的内容包含： 算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉
算法、深度学习、机器学习、自然语言处理、数据结构、Tensorflow、Python 、数据挖掘、搜索开发、神经网络、视觉度量、图像识别、语音识别、推荐系统、系统算法、图像算法、数据分析、概率编程、计算机数学、数据仓库、建模等关键词，基本涵盖了现阶段人工智能细分领域的人才结构。
人与机器的自然交互一直是人类孜孜不倦的奋斗目标。随着移动互联网时代的发展，声音与图片成为了人机交互更为自然的表达方式。作为最核心的入口，语音技术就成为了科技巨头们争相攻下的堡垒。而人工智能的进步与发展也让语音技术的识别率突飞猛进，也使其有了产品化的机会。 李彦宏曾在剑桥名家讲堂等多个公开场合说过，百度大脑涉及百度最为核心的人工智能内容，具体包括语音、图像、自然语言理解和用户画像等四个核心能力，此外还有机器学习平台；吴恩达也在公开场合演讲时表达了同样的观点。 3 月 14 日，百度硅谷研究院于推出了一款基
深度学习是一种新兴的技术，已经在许多领域中得到广泛的应用，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。在深度学习中，深度学习框架扮演着重要的角色。Pytorch是一种广泛使用的深度学习框架，它在许多方面都有所改进，并且更加易于使用。
这是来自Arduino团队的Sandeep Mistry和Dominic Pajak的一篇客座文章。
参考资料 源码请点:https://github.com/llSourcell/tensorf... ---- 语音识别无处不在，siri，google，讯飞输入法，讯飞语记，智能家居，车，etc。
本文介绍如何使用 TensorFlow 创建自己的语音识别器。首先，导入所需的库，然后定义一些参数和常量。接下来，导入语音数据并处理，然后建立模型。最后，使用训练数据对模型进行训练和预测。模型训练完成后，将其保存到文件中以供使用。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
