- 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...
- 本文希望通过简单的中文三句话，将整个过程：构建语言模型（G.fst），发音词典模型（L.fst），以及合并的模型（LG.fst和CLG.FST），生成HMM模型（H.fst），最终合并、确定、最小化得到HCLG.fst，并将其中的WFST模型进行可视化。 本文希望通过简单的中文三句话，将整个过程：构建语言模型（G.fst），发音词典模型（L.fst），以及合并的模型（LG.fst和CLG.FST），生成HMM模型（H.fst），最终合并、确定、最小化得到HCLG.fst，并将其中的WFST模型进行可视化。
- 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。
- 本文章主体基于PilgrimHui的论文笔记：《语音情感识别（三）手工特征+CRNN》，在原来基础上，补充了数据处理部分以及论文方法的一些细节，欢迎语音情感分析领域的同学一起讨论。 本文章主体基于PilgrimHui的论文笔记：《语音情感识别（三）手工特征+CRNN》，在原来基础上，补充了数据处理部分以及论文方法的一些细节，欢迎语音情感分析领域的同学一起讨论。
- 本文章主体基于PilgrimHui的《论文笔记：语音情感识别（二）声谱图+CRNN》，在原来基础上，补充了数据处理部分以及论文方法的一些细节，欢迎语音情感分析领域的同学一起讨论。 本文章主体基于PilgrimHui的《论文笔记：语音情感识别（二）声谱图+CRNN》，在原来基础上，补充了数据处理部分以及论文方法的一些细节，欢迎语音情感分析领域的同学一起讨论。
- 本文章主体基于PilgrimHui的论文笔记：《语音情感识别（三）手工特征+CRNN》，在原来基础上，补充了数据处理部分以及论文方法的一些细节，欢迎语音情感分析领域的同学一起讨论。 本文章主体基于PilgrimHui的论文笔记：《语音情感识别（三）手工特征+CRNN》，在原来基础上，补充了数据处理部分以及论文方法的一些细节，欢迎语音情感分析领域的同学一起讨论。
- 本文章主体基于PilgrimHui的《论文笔记：语音情感识别（二）声谱图+CRNN》，在原来基础上，补充了数据处理部分以及论文方法的一些细节，欢迎语音情感分析领域的同学一起讨论。 本文章主体基于PilgrimHui的《论文笔记：语音情感识别（二）声谱图+CRNN》，在原来基础上，补充了数据处理部分以及论文方法的一些细节，欢迎语音情感分析领域的同学一起讨论。
- 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。
- 本文深入探讨语音识别处理环节。 本阶段的重点特性为语音识别、VAD、热词、文本的时间偏移、讲话人的识别等。 本文深入探讨语音识别处理环节。 本阶段的重点特性为语音识别、VAD、热词、文本的时间偏移、讲话人的识别等。
- 使用机器学习方法来训练模型，使用训练得到的模型来预测语音数据，进而得到识别的结果文本，这是实现语音识别产品的一般思路。 本文着重介绍通用语音识别产品对于数据的诉求。 使用机器学习方法来训练模型，使用训练得到的模型来预测语音数据，进而得到识别的结果文本，这是实现语音识别产品的一般思路。 本文着重介绍通用语音识别产品对于数据的诉求。
- 在本环节要处理的重要特性有分词、断句、标点符号、大小写、数字等的格式归一等。 在本环节要处理的重要特性有分词、断句、标点符号、大小写、数字等的格式归一等。
- ElShaer M E A, Wisdom S, Mishra T. Transfer Learning From Sound Representations For Anger Detection in Speech[J]. arXiv preprint arXiv:1902.02120, 2019. 一、思路1、SoundNet模型在视频数据中先预训练，视频任务可能是场景识别，可参考这篇... ElShaer M E A, Wisdom S, Mishra T. Transfer Learning From Sound Representations For Anger Detection in Speech[J]. arXiv preprint arXiv:1902.02120, 2019. 一、思路1、SoundNet模型在视频数据中先预训练，视频任务可能是场景识别，可参考这篇...
上滑加载中
推荐直播
-
物联网资深专家带你轻松构建AIoT智能场景应用2024/11/21 周四 16:30-18:00
管老师 华为云IoT DTSE技术布道师
如何轻松构建AIoT智能场景应用？本期直播将聚焦华为云设备接入平台，结合AI、鸿蒙（OpenHarmony）、大数据等技术，实现物联网端云协同创新场景，教您如何打造更有实用性及创新性的AIoT行业标杆应用。
回顾中 -
Ascend C算子编程之旅：基础入门篇2024/11/22 周五 16:00-17:30
莫老师 昇腾CANN专家
介绍Ascend C算子基本概念、异构计算架构CANN和Ascend C基本概述，以及Ascend C快速入门，夯实Ascend C算子编程基础
即将直播 -
深入解析：华为全栈AI解决方案与云智能开放能力2024/11/22 周五 18:20-20:20
Alex 华为云学堂技术讲师
本期直播我们将重点为大家介绍华为全栈全场景AI解决方案以和华为云企业智能AI开放能力。旨在帮助开发者深入理解华为AI解决方案，并能够更加熟练地运用这些技术。通过洞悉华为解决方案，了解人工智能完整生态链条的构造。
去报名
热门标签