- 传统的语音情绪识别模型是利用句子级(utterance-level)语音特征和相关情绪标签进行训练和预测。在该论文中,作者假设语音信号是由多个隐式因子决定的,例如情绪状态、年龄、性别以及说话的内容。为此,作者提出对抗自动编码机(Adversarial Autoencoder, AAE)来对隐式因子进行推测并对输入特征进行再表示。其中,对输入特征的再表示是作为一个辅助任务,来帮助语音的情绪识别。 传统的语音情绪识别模型是利用句子级(utterance-level)语音特征和相关情绪标签进行训练和预测。在该论文中,作者假设语音信号是由多个隐式因子决定的,例如情绪状态、年龄、性别以及说话的内容。为此,作者提出对抗自动编码机(Adversarial Autoencoder, AAE)来对隐式因子进行推测并对输入特征进行再表示。其中,对输入特征的再表示是作为一个辅助任务,来帮助语音的情绪识别。
- 华为云语音交互服务-语音识别-长语音识别于2019年10月24日00:00(北京时间)停售通知 华为云语音交互服务-语音识别-长语音识别于2019年10月24日00:00(北京时间)停售通知
- 本文讨论语音识别产品的架构设计。 本文讨论语音识别产品的架构设计。
- 华为云语音交互服务-定制语音识别-录音文件识别于2019年8月9日00:00(北京时间)转商通知 华为云语音交互服务-定制语音识别-录音文件识别于2019年8月9日00:00(北京时间)转商通知
- 漫天的粉笔屑,单薄的书本,似乎课堂生活回忆起来总是那么的单调。但是,伴随着互联网的发展,在我们的生活翻天覆地的同时,课堂教育方式也发生了改变。智能教学一体机等新兴科技手段,通过互联网在线课堂的方式,使教学跨越地域和空间,这无疑是教育领域一次真正意义上的大变革。毫无疑问,教育+互联网能快速、广泛地实现教育的公平,让孩子们同在蓝天下享受同等优质的教育资源。哪怕是最偏远的山区,只要有... 漫天的粉笔屑,单薄的书本,似乎课堂生活回忆起来总是那么的单调。但是,伴随着互联网的发展,在我们的生活翻天覆地的同时,课堂教育方式也发生了改变。智能教学一体机等新兴科技手段,通过互联网在线课堂的方式,使教学跨越地域和空间,这无疑是教育领域一次真正意义上的大变革。毫无疑问,教育+互联网能快速、广泛地实现教育的公平,让孩子们同在蓝天下享受同等优质的教育资源。哪怕是最偏远的山区,只要有...
- 华为云语音交互服务-语音识别于2019年3月5日00:00(北京时间)转商通知 华为云语音交互服务-语音识别于2019年3月5日00:00(北京时间)转商通知
- 移动端的API能力验证方案与PC端不一样!不一样!!不一样!!! 即使需要使用的API都存在,也不一定能用,这一点和PC端是有很大区别的,国内的手机系统虽然都是基于Android,但几乎都会经过各大厂商的定制,功能与原版Android系统并不是完全一致的,在考察技术方案的时候一定要确认用demo把功能跑起来才可以,别问我怎么知道的。 移动端的API能力验证方案与PC端不一样!不一样!!不一样!!! 即使需要使用的API都存在,也不一定能用,这一点和PC端是有很大区别的,国内的手机系统虽然都是基于Android,但几乎都会经过各大厂商的定制,功能与原版Android系统并不是完全一致的,在考察技术方案的时候一定要确认用demo把功能跑起来才可以,别问我怎么知道的。
- 项目中需要利用百度语音接口在Web端实现语音识别功能,采用了这样的技术方案,但实现时遇到了很多问题,发现网上大部分文章都只是在详解官方提供的example示例,对实际开发没有提供什么有价值的建议,而recorder.js是无法直接适配百度AI的语音接口的,故本篇将开发中各个细节点记录与此,欢迎指点交流。 项目中需要利用百度语音接口在Web端实现语音识别功能,采用了这样的技术方案,但实现时遇到了很多问题,发现网上大部分文章都只是在详解官方提供的example示例,对实际开发没有提供什么有价值的建议,而recorder.js是无法直接适配百度AI的语音接口的,故本篇将开发中各个细节点记录与此,欢迎指点交流。
- 本节书摘来自华章计算机《深入理解AutoML和AutoDL:构建自动化机器学习与深度学习平台》一书中第1章,第1.4.3节,作者是王健宗 瞿晓阳 。 本节书摘来自华章计算机《深入理解AutoML和AutoDL:构建自动化机器学习与深度学习平台》一书中第1章,第1.4.3节,作者是王健宗 瞿晓阳 。
- 过拟合及其对策阅读目录1 损失函数2 学习3 过拟合与欠拟合4 方差与偏差5 如何避免过拟合5.1 正则化5.2 剪枝5.3 数据增广5.4 dropout5.5 Early Stopping5.6 集成学习6 参考文献本文介绍了欠拟合、过拟合相关概念,分析造成它们的原因,总结了防止过拟合的一般策略。回到顶部1 损失函数损失函数(loss function):是用来度量模型预测值f(x)与样... 过拟合及其对策阅读目录1 损失函数2 学习3 过拟合与欠拟合4 方差与偏差5 如何避免过拟合5.1 正则化5.2 剪枝5.3 数据增广5.4 dropout5.5 Early Stopping5.6 集成学习6 参考文献本文介绍了欠拟合、过拟合相关概念,分析造成它们的原因,总结了防止过拟合的一般策略。回到顶部1 损失函数损失函数(loss function):是用来度量模型预测值f(x)与样...
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华为开发者空间玩转DeepSeek
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马欣 山东商业职业技术学院云计算专业讲师,山东大学、山东建筑大学等多所本科学校学生校外指导老师
同学们,想知道如何利用华为开发者空间部署自己的DeepSeek模型吗?想了解如何用DeepSeek在云主机上探索好玩的应用吗?想探讨如何利用DeepSeek在自己的专有云主机上辅助编程吗?让我们来一场云和AI的盛宴。
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