在函数式编程中，Transducer 是一种用于处理数据的高效、可组合且不会产生的中间数据的函数。
CTC每个时间步进行的解码是independent的，这样的设定能够简化模型，但却不是很合理。事实上，实际应用中的序列，往往前后token都是有约束关系的。为了达到比较好的识别效果，在CTC的输出之后，通常需要再经过一个Language Model进行后处理。因为本质上来说，Language Model得到的就是前后token之间的转化概率，Language Model的引入弥补了CTC中时间步之间独立假设的缺陷。那能不能不用Language Model，抛弃时间步独立假设呢？
如果你听说过Ramda，它也提供了和Array.prototype.map方法类似的map方法。
原文地址：Functional-Light-JS 原文作者：Kyle Simpson－《You-Dont-Know-JS》作者 JavaScript 轻量级函数式编程 附录 A：Transducing
EDF，全称是 European Data Format，是一种标准文件格式，用于交换和存储医疗时间序列。其能够存储多通道的数据，允许每个信号拥有不同的采样频率。在内部，它包括标题和一个或多个数据记录。标题包含一些一般信息（患者标识，开始时间......等等）以及每个信号的技术规格（校准，采样率，过滤，......等等），编码为 ASCII 字符。数据记录包含小端 16 位整数的样本。 所以，EDF 也是多导睡眠图（PSG）录音的流行格式。
学习函数式编程，必须掌握很多术语，否则根本看不懂文档。 本文介绍两个基本术语：reduce和transduce。它们非常重要，也非常有用。 一、reduce 的用法 reduce是一种数组运算，通常用
近年来智能语音进入了快速增长期，语音识别作为语音领域的重要分支获得了广泛的关注，如何提高声学建模能力和如何进行端到端的联合优化是语音识别领域中的重要课题。
桥接模式（Bridge Pattern）又称桥梁模式，将抽象部分与它的实现部分分离，使它们都可以独立地变化。使用组合关系代替继承关系，降低抽象和实现两个可变维度的耦合度。
Kaldi 是一个开源的语音识别系统，由 Daniel Povey 主导开发，在很多语音识别测试和应用中广泛使用。但它依赖大量脚本语言，且核心算法是用 C++ 编写的，对声学模型的更新和代码调试带来一定难度。
本笔记参考的课程是李宏毅老师的自然语言处理 课程Link：https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/lessonvideo/1000466
fs2是scalaz-stream的最新版本，沿用了scalaz-stream被动式（pull model）数据流原理但采用了全新的实现方法。fs2比较scalaz-stream而言具备了：更
机器之心专栏 本专栏由机器之心SOTA！模型资源站出品，每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。 本文将分 3 期进行连载，共介绍 17 个在语音识别任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第 1 期：NNLM、RNNLM、LSTM-RNNLM、Bi-lstm、Bi-RN
在上一篇讨论里我们介绍了Source，它的类型款式是这样的：Process[F[_],O]。Source是通过await函数来产生数据流。await函数款式如下： def await[F[_],
工具特点：支持多个语音任务，支持多个ASR端到端系统，当前最活跃的语音开源社区，是第三代端到端ASR系统的典型代表。
scalaz-stream是一个泛函数据流配件库（functional stream combinator library），特别适用于函数式编程。scalar-stream是由一个以上各种状
基于联结时序分类(CTC)的声学模型不再需要对训练的音频序列和文本序列进行强制对齐，实际上已经初步具备了端到端的声学模型建模能力。但是CTC模型进行声学建模存在着两个严重的瓶颈，一是缺乏语言模型建模能力，不能整合语言模型进行联合优化，二是不能建模模型输出之间的依赖关系。RNN-Transducer针对CTC的不足，进行了改进，使得模型具有了端到端联合优化、具有语言建模能力、便于实现Online语音识别等突出的优点, 更加适合语音任务，值得引起大家的重视。
2012 年，在深度学习技术的帮助下，语音识别研究有了极大进展，很多产品开始采用这项技术，如谷歌的语音搜索。这也开启了该领域的变革：之后每一年都会出现进一步提高语音识别质量的新架构，如深度神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络、卷积神经网络等等。然而，延迟仍然是重中之重：自动语音助手对请求能够提供快速及时的反应，会让人感觉更有帮助。
从上面多篇的讨论中我们了解到scalaz-stream代表一串连续无穷的数据或者程序。对这个数据流的处理过程就是一个状态机器（state machine）的状态转变过程。这种模式与我们通常遇到
随着智能音箱、语音助手等应用的出现，普通人也可以像科幻场景一样使用语音与机器进行交流。语音关键词检测是实现人机语音交互的重要技术，被广泛地应用于各类智能设备、语音检索系统当中。语音关键词检测可以分成两种，一种是用于设备唤醒、设备控制keyword spotting；一种是应用于语音文档检索的spoken termdetection，二者虽然名字类似，但从功能侧重和技术路线上都有所区别。本次分享介绍语音关键词检测的主要方法与最新进展。
抗肿瘤淋巴细胞浸润减少仍然是肿瘤免疫逃逸的主要原因，并且与肿瘤的低存活率密切相关。在此，中山大学的宋尔卫、苏士成报道了增强肿瘤特异性T细胞在乳腺癌中浸润的通路。研究人员发现，辅助TH1细胞和细胞毒性T淋巴细胞（CTL）中RGS1（regulator of G protein signaling 1）的上调减少了它们向肿瘤的运输和存活，并且与乳腺癌和肺癌患者的存活期缩短有关。
汽车电子控制系统主要由传感器（Sensor）、电子控制单元（Electronic Control Unit，ECU）和执行器（Actuator）组成，对被控对象（Controlled Object）进行控制。如下图所示：
Hello哈，又好久没聊大数据相关的东西了，是不是又忘记了吖？这次聊聊B-树的升级版，B+树。前面的内容小伙伴可以回顾一下。 大数据计数原理1+0=1这你都不会算(一)No.47 <- HashSet 大数据计数原理1+0=1这你都不会算(二)No.50 <- BitMap 大数据计数原理1+0=1这你都不会算(三)No.51 <- BloomFilter 大数据计数原理1+0=1这你都不会算(四)No.52 <- B-Tree 所谓B+树
一个完整的scalaz-stream有以下几个部分组成：Source -> Transducer -> Sink，用直白文字来描述就是：“输入 -> 传换 -> 输出”。我们已经在前面几篇讨论中
这次出手的，又是谷歌 AI 团队。刚刚，他们为旗下的一款手机输入法 Gboard （不要跟谷歌拼音输入法搞混了啊~）上线了新功能：离线语音识别。目前这一新功能，只能在其自家的产品 Pixel 系列手机上使用。
When processing almost any text, we need to find the words. This involves splitting the input character sequence into tokens and normalising each token into words.
语音识别也和图像处理一样，有传统的语音识别算法和基于DeepLearning的语音识别算法。当然，现在的主流都是采用Deep Learning去做的。 那么，在传统语音识别领域，一般用什么方法呢？用得最多的就是3个算法，HMM（Hidden Markov Model） ；GMM（Gaussian Mixture Model）；CTC（Connectionist Temporal Classification）
HART(Highway Addressable Remote Transducer)，可寻址远程传感器高速通道的开放通信协议，是美国ROSEMOUNT公司于1985年推出的一种用于现场智能仪表和控制室设备之间的通信协议。
朋友们，新年好，断更这么久，我又回来啦，今天我又可以胡诌有关Magic Leap这个东东了。
全国产传感器的概念，全国产传感器的分类，全国产传感器的基本特性，传感器的标定和传感器技术现状。
他们不想被传统做法困住，开发了新方法：利用语音识别，把语言学线索和声学线索搭配食用，帮助区分。
有限状态机（英语：finite-state machine，缩写：FSM）又称有限状态自动机，简称状态机，是表示有限个状态以及在这些状态之间的转移和动作等行为的数学模型。
作为智能语音交互相关的从业者，今天以天池学习赛：《零基础入门语音识别：食物声音识别》为例，带大家梳理一些自动语音识别技术（ASR）关的知识，同时给出线上可运行的完整代码实践，供大家练习。
利用谐振元件把被测参量转换为频率信号的传感器，又称频率式传感器。当被测参量发生变化时，振动元件的固有振动频率随之改变，通过相应的测量电路，就可得到与被测参量成一定关系的电信号。70年代以来谐振式传感器在电子技术、测试技术、计算技术和半导体集成电路技术的基础上迅速发展起来。其优点是体积小、重量轻、结构紧凑、分辨率高、精度高以及便于数据传输、处理和存储等。按谐振元件的不同，谐振式传感器可分为振弦式、振筒式、振梁式、振膜式和压电谐振式等（见振弦式传感器、振筒式传感器、振梁式传感器、振膜式传感器、石英晶体谐振式传感器）。谐振式传感器主要用于测量压力，也用于测量转矩、密度、加速度和温度等。
scalaz-stream库的主要设计目标是实现函数式的I/O编程（functional I/O）。这样用户就能使用功能单一的基础I/O函数组合成为功能完整的I/O程序。还有一个目标就是保证资源
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压力传感器是指将接收到的气体、液体等压力信号转变成标准的电流信号（4~20mADC），以供给指示报警仪、记录仪、调节器等二次仪表进行测量、指示和过程调节的元器件。它主要是由测压元件传感器、测量电路和过程连接件等组成的（进气压力传感器）。
很多通信系统发展到某种程度都会有小型化的趋势。一方面小型化可以让系统更加轻便和有效，另一方面，日益发展的IC制造技术可以用更低的成本生产出大批量的小型产品。
机器之心 & ArXiv Weekly Radiostation 参与：杜伟、楚航、罗若天 本周的重要论文包括腾讯 PCG 应用研究中心提出的利用生成人脸先验 GFP 的人脸复原模型 GFP-GAN；希伯来大学、特拉维夫大学、Adobe 等机构的研究者提出了一种名为「StyleCLIP」的模型；复旦大学自然语言处理实验室发布模型鲁棒性评测平台 TextFlint等。 目录： Towards Real-World Blind Face Restoration with Generative Facial Pr
机器之心专栏 作者：王泉、张帆 在今年的 Made By Google 大会上，谷歌公布了 Recorder 应用的自动说话人标注功能。该功能将实时地为语音识别的文本加上匿名的说话人标签（例如 “说话人 1” 或“说话人 2”）。这项功能将极大地提升录音文本的可读性与实用性。 谷歌于 2019 年为其 Pixel 手机推出了安卓系统下的录音软件 Recorder，对标 iOS 下的语音备忘录，并支持音频文件的录制、管理和编辑等。在此之后，谷歌陆续为 Recorder 加入了大量基于机器学习的功能，包括语音识
以前只知道有个HART协议，说是由罗斯蒙特公司搞的，叫做什么可寻址远程传感器高速通道(Highway Addressable Remote Transducer)，缩写为HART，提出的时间在文献中查到的有1980年的说法，但较多的说法是1985年。
场景描述：Elasticsearch及相关产品，介绍基于ELK + Kafka 的日志分析系统，Elasticsearch优化经验，阿里云 Elasticsearch服务以及Elasticsearch 运维实践。
如果你英文不错以及可以翻墙访问的话，建议您不妨直接去谷歌官网看文档：https://developer.android.com/reference/android/hardware/Sensor.html。
Elasticsearch（ ES ）是一款功能强大的开源分布式实时搜索引擎，在日志分析（主要应用场景）、企业级搜索、时序分析等领域有广泛应用，几乎是各大公司搜索分析引擎的开源首选方案。
网址：https://github.com/zzw922cn/awesome-speech-recognition-speech-synthesis-papers
上中学的时候写作文，最喜欢的季节我都是写冬天。虽然是因为写冬天的人比较少，那时确实也是对其他季节没有什么特殊的偏好，反而一到冬天，自己皮肤会变得特别白。但是冬天啊，看到的只有四季常青盆栽：瓜栗(就是发财树，好吧，算我矫情，反正我不喜欢这个名字)，绿萝，永远看不到它开花的巴西铁，富贵竹，散尾葵……过年的时候家里的杜鹃就开花了，零星的几朵小花儿更突显了这个季节的凄凉。红掌，蝴蝶兰总是美美的在那里，开不败却看不到生机。插到水里的勿忘我，洋桔梗，看到他们也只会联想到过几天他们会枯萎的命运。春天来了，先是迎春花，
AI 科技评论按：在近二十年来，尤其是引入深度学习以后，语音识别取得了一系列重大突破，并一步步走向市场并搭载到消费级产品中。然而在用户体验上，「迟钝」可以算得上这些产品最大的槽点之一，这也意味着语音识别的延迟问题已经成为了该领域研究亟待解决的难点。日前，谷歌推出了基于循环神经网络变换器（RNN-T）的全神经元设备端语音识别器，能够很好地解决目前语音识别所存在的延迟难题。谷歌也将这项成果发布在了官方博客上，AI 科技评论进行编译如下。
这篇论文提出了一种经过优化的加权式有限状态变换器（WFST/ weighted finite-state transducer）解码器，能够使用图像处理单元（GPU）实现对音频数据的在线流处理和离线批处理。这种解码器能高效利用内存、输入/输出带宽，并为最大化并行使用了一种全新的维特比（Viterbi）实现。内存节省让该解码器能比之前处理更大的图，同时还能支持更多数量的连续流。对 lattice 段进行 GPU 预处理能让中间 lattice 结果在流推理期间返回给请求者。
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