- 自从开始公众号写作，作息问题就成了一件让人很头大的事情，相对平时学习时间的基础上，每天需要再多抽出来至少两个小时进行公众号写作，这些时间只能从睡眠中挤出来。别人研究怎么碎片化学习，我现在每天盘算的是怎么碎片化打盹。不知道该怎么解决作息的问题，好苦恼….如果把Python比喻成游戏中的一个英雄，你觉得它是谁？对于Dota老玩家来说，我会想到钢琴手卡尔！感觉Python和卡尔一样，除了生孩子什么... 自从开始公众号写作，作息问题就成了一件让人很头大的事情，相对平时学习时间的基础上，每天需要再多抽出来至少两个小时进行公众号写作，这些时间只能从睡眠中挤出来。别人研究怎么碎片化学习，我现在每天盘算的是怎么碎片化打盹。不知道该怎么解决作息的问题，好苦恼….如果把Python比喻成游戏中的一个英雄，你觉得它是谁？对于Dota老玩家来说，我会想到钢琴手卡尔！感觉Python和卡尔一样，除了生孩子什么...
- FSMN及其变体模型一、概述在很长一段时间内，语音识别领域最常用的模型是GMM-HMM。但近年来随着深度学习的发展，出现了越来越多基于神经网络的语音识别模型。在各种神经网络类型中，RNN因其能捕捉序列数据的前后依赖信息而在声学模型中被广泛采用。用得最多的RNN模型包括LSTM、GRU等。但RNN在每一个时刻的计算都需要上一个时刻的输出作为输入，因此只能串行计算，速度很慢。除此之外，相比于FN... FSMN及其变体模型一、概述在很长一段时间内，语音识别领域最常用的模型是GMM-HMM。但近年来随着深度学习的发展，出现了越来越多基于神经网络的语音识别模型。在各种神经网络类型中，RNN因其能捕捉序列数据的前后依赖信息而在声学模型中被广泛采用。用得最多的RNN模型包括LSTM、GRU等。但RNN在每一个时刻的计算都需要上一个时刻的输出作为输入，因此只能串行计算，速度很慢。除此之外，相比于FN...
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- 平滑技术用于解决N-gram语言模型训练过程中存在的数据稀疏或零概率问题，是提高语言模型性能的核心技术。本文介绍了几种常用的平滑算法，并对SRILM的平滑参数及ARPA格式的语言模型进行了解析。 平滑技术用于解决N-gram语言模型训练过程中存在的数据稀疏或零概率问题，是提高语言模型性能的核心技术。本文介绍了几种常用的平滑算法，并对SRILM的平滑参数及ARPA格式的语言模型进行了解析。
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- Yoon S, Byun S, Dey S, et al. Speech Emotion Recognition Using Multi-hop Attention Mechanism[C]//ICASSP 2019-2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). ... Yoon S, Byun S, Dey S, et al. Speech Emotion Recognition Using Multi-hop Attention Mechanism[C]//ICASSP 2019-2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). ...
- 无论是作为一位科学家在自然语言处理领域的研究工作上，还是作为一位教育者在培育人才方面，刘群教授都可以说是结出了累累硕果，对于后辈研究者，能从他身上借鉴的经验自然很多，其中非常重要的一点便是从研究问题出发、热于拥抱新技术的科研品质，而这一点更是刘群教授一直坚持的一套研究方法论。 无论是作为一位科学家在自然语言处理领域的研究工作上，还是作为一位教育者在培育人才方面，刘群教授都可以说是结出了累累硕果，对于后辈研究者，能从他身上借鉴的经验自然很多，其中非常重要的一点便是从研究问题出发、热于拥抱新技术的科研品质，而这一点更是刘群教授一直坚持的一套研究方法论。
- 交付一款语音识别产品，完整的交付团队中有哪些各角色，以及各角色的职责。 交付一款语音识别产品，完整的交付团队中有哪些各角色，以及各角色的职责。
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