为了制定一个专业、全面的效果评测的方案，小编学习了相关知识，对方案制定有了初步思路。...希望对测试小伙伴有所帮助~~(●—●) 二、ASR流程、系统结构、评测指标及评测模型 1、语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR） 语音识别，也被称自动语音识别，所要解决的问题是让机器能够...“听懂”人类的语音，将语音中包含的文字信息“提取”出来，相当于给机器安装上“耳朵”，使其具备“能听”的功能。...4、语音识别(ASR)评测指标 语音识别(ASR)评测指标：WER（字错误率）和SER（句错误率） (1)....；调研用户top N的数据内容类型；收集⾼频的badcase； 4、ASR评测方案执行——过程设计 小编所在项目的ASR评测需要基于语音SDK进行，具体执行方案还在修订，遇到的问题和解决方案，小编在实践总结后再总结分享
目录： 1、动手实战人工智能 Hands-on Al 2、huggingface NLP、强化学习、语音课 3、Awesome Jupyter 4、计算机科学热门论文 5、LLM必读论文:检索增强生成技术综述...，作者用 Jupyter Notebook编写了这个教程，参考了《机器学习方法》，《深度学习入门》，西瓜书，花花书等，剖析和推导每一个基础算法的原理，将数学过程写出来了，同时基于 Python 代码对公式进行实现...动手实战人工智能 Hands-on AI 2、huggingface的NLP、深度强化学习、语音课 地址：https://huggingface.co/learn HuggingFace开放了NLP、深度强化学习...、基于transformer的语音框架三门课，看了每一课的结构，比较偏实践，蛮不错的。...ChatGPT API的安卓端语音助手 地址：https://github.com/Skythinker616/gpt-assistant-android 这个项目是免费的、基于ChatGPT API的安卓端语音助手
机器之心编辑 作者：AI柠檬博主 语音识别目前已经广泛应用于各种领域，那么你会想做一个自己的语音识别系统吗？...所以对于那些对语音识别感兴趣的读者而言，这是一个学习如何搭建 ASR 系统的极好资料。...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）。...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。...，作者希望它可以一步步发展为极高准确率的 ASR 系统。
有一定的数学基础 1.8 环境参数 Spark : 2.3.0 JDK : 1.8 IDE : IDEA 2 机器学习概述 2.1 机器学习概念 [维基定义] 2.2 机器学习发展史 [1240]...[1240] 2.3 机器学习(ML) & 人工智能(AI) [1240] 2.4 机器学习的一般功能 ◆分类 识别图像中人脸的性别是男还是女 ◆聚类 发掘喜欢类型的女朋友 ◆回归 预测一下股市价格 分类与回归的区别...人才缺口巨大 3 机器学习核心思想 3.1 机器学习的方法 统计机器学习(本教程的主要内容) BP神经网络 深度学习 3.2 机器学习的种类 ◆监督学习 ◆无监督学习 (也有介于两者的半监督学习) ◆...-片树叶:模型认为只要是绿色的就是树叶 [1240] 4 机器学习的框架与选型 4.1 机器学习常用编程语言 ◆Python ◆C++ ◆Scala 4.2 机器学习常用框架 ◆ 统计学习 Spark(...ml/mllib) scikit-learn Mahout 4.3 使用Spark的好处 ◆ 技术栈统一 便于整合Spark四个模块 ◆ 机器学习模型的训练是迭代过程,基于内存的计算效率更高 ◆ 天然的分布式
摘要 基于机器学习的分类算法对比实验 本论文旨在对常见的分类算法进行综合比较和评估，并探索它们在机器学习分类领域的应用。...XGBoost是一种高效可扩展的机器学习算法，基于梯度提升框架，通过集成多个弱学习器（通常是决策树）逐步优化损失函数，提升整体模型性能[5]。...在分类、回归、排序和推荐系统等许多机器学习任务中，XGBoost取得了显著成果。其卓越性能和广泛应用使其成为科研和实践领域中重要的算法之一。...Gradient Boosting是一种基于迭代的机器学习方法，通过逐步增加子模型来最小化损失函数。其模型表示如下： 损失函数是在增加一个子模型时，用于衡量模型预测与实际观测之间差异的一种函数。...2.6 深度学习 深度学习是一种基于人工神经网络的概念，旨在通过模拟人脑的神经网络结构和工作方式来解决复杂的模式识别和决策问题[8]，通过建立多层神经元之间的信息传递从而学习样本特征。
（5）基于统计的方法通过对大量目标样本和非目标样本进行训练学习得到一组模型参数，基于模型构建分类器或者滤波器来检测目标。采用大量样本训练分类器，最后基于统计信息进行分类。...基于机器学习的疲劳识别，为第5种方案，属于统计方法。...《基于近红外图像的疲劳驾驶检测研究与系统实现_张恒》详细为我们介绍了Adaboost算法的步骤，其实质就是使用几个特征训练多个分类器，然后将这些分类器进行结合，而结合的过程也是机器学习的过程，每一次在分类过程中都把分错的样本加大权重...《基于面部特征的全天候疲劳驾驶检测及预警系统的研究_罗声平》一文，使用改进ASM算法（Active shape model结合了Adaboost），其是基于PDM点分布模型的统计学习算法，实现待定位模板产生了一定程度形变时的目标定位...以上这些文献中均为使用了机器学习训练分类器的方法得到哈欠、闭眼特征，从而判定疲劳。
Vivado 2022.1已正式发布，今天我们就来看看其中的一个新特性。...基于机器学习的资源评估 对于Vivado IP Catalog中的IP，在2022.1之前的版本中我们只有在综合之后才能看到其资源利用率。从资源评估的角度而言，信息是滞后的。...Vivado 2022.1引入了基于机器学习的资源评估方法，在IP定制结束即可看到其资源使用情况。使用此功能需要首先勾选如下图所示选项。...使用此方法，我们可以快速获取IP的资源利用率，而不必等到对IP进行OOC综合之后才能知道具体资源使用情况，这对于设计初期的资源评估很有意义。...此外，此功能对于基于IPI（IP Integrator）的Block Design也是开放的。因此，对于BD中的IP也可以借助此功能快速获取资源利用率。
介绍 ---- 在机器学习中，经验学习准则一般基于经验函数，如误差、泛化误差、误差边界、风险、损失、准确率、召回率等；而信息学习理论准则通常是基于熵的函数，如信息熵、信息散度、交叉熵、互信息等。...那么，对于一个机器学习问题，我们应该选择哪种学习准则作为目标？我们是否可以将基于熵的函数作为理解机器学习机制的统一理论呢？...，而他们也是机器学习更加智能的关键，如果学习目标是错误的，即使再好的学习方法也无法达到目标；而不知道如何调整机器学习组件，也就无法提升机器智能的层次。...本人认为，机器学习的本质是从数据中提取和学习有用信息的过程，而信息论为信息的处理提供了坚实的理论框架，基于信息论的机器学习理论将会在今后机器学习的发展中扮演重要的角色，或许会成为机器学习统一理论的基石。...只有互信息作为一种相似性的度量，拥有对称的属性。 然后是介绍其他基于熵的度量方式以及不同散度的定义。
作者：Tianxin Dong，KubeVela 团队 在机器学习浪潮迸发的当下，AI 工程师除了需要训练、调试自己的模型之外，还需要将模型进行部署上线，从而验证模型的效果（当然，有的时候，这部分工作由...这对于需要消耗大量计算资源的机器学习场景来说，是十分有效的。 但是 AI 工程师要想使用云原生的能力通常比较困难。随着时间的推移，云原生的概念已经越来越复杂。...想要在云原生之上部署一个简单的模型服务，可能对于 AI 工程师来说，需要额外学习数种概念：比如 Deployment、Service、Ingress 等。...KubeVela AI 插件 KubeVela AI 插件分为模型训练和模型服务两个插件，模型训练插件基于 KubeFlow 的 training-operator，能够支持如 TensorFlow、PyTorch...而模型服务插件基于 Seldon Core，可以便捷地使用模型启动模型服务，同时也支持流量分发，A/B 测试等高级功能。
如何基于Spark做机器学习（Spark-Shell其实也算的上即席查询了） 基于Spark做新词发现（依托Spark的强大计算能力） 基于Spark做智能问答（Spark上的算法支持） 其中这些内容在我之前写的一篇描述工作经历的文章...如何基于spark做机器学习 Spark发展到1.5版本，算是全平台了，实时批计算，批处理，算法库，SQL，hadoop能做的，基本他都能做，而且做的比Hadoop好。...以前的统计/机器学习依赖于数据抽样，抽样从统计的角度来看，如果足够随机，其实可以很精准的反应全集的结果，但事实上往往很难做好随机，所以通常做出来也会很不准。...比较神奇的是，之前有个在问答活跃的人也特别喜欢贴博客链接作为回答，我们对比了机器人和他的结果，发现机器人和他贴的差不多。...机器学习平台的构建，可以参考我这篇文章(http：//www.jianshu.com/p/d59c3e037cb7) 里面有我对平台方面一些看法。
Spark学习之基于MLlib的机器学习 1. 机器学习算法尝试根据训练数据（training data）使得表示算法行为的数学目标最大化，并以此来进行预测或作出决定。 2....MLlib完成文本分类任务步骤： (1)首先用字符串RDD来表示你的消息 (2)运行MLlib中的一个特征提取（feature extraction）算法来把文本数据转换为数值特征（适合机器学习算法处理...Word2Vec是一个基于神经网络的文本特征算法，可以用来将数据传给许多下游算法。 统计 分类和归类 分类与回归是监督学习的两种形式。...监督学习是指算法尝试使用有标签的训练数据根据对象的特征预测结果。 在分类中，预测出的变量是离散的。 在回归中，预测出的变量是连续的。...MLlib中包含许多分类与回归算法：如简单的线性算法以及决策树和森林算法。 聚类 聚类算法是一种无监督学习任务，用于将对象分到具有高度相似性的聚类中。
最近忙里偷闲，想把博士期间的基于深度学习的语音增强的代码整理下。想当初需要在C++，perl和matlab之间来回切换，同时需要准备pfile这个上世纪产物，十分头疼。...我的最终目的是想实现一个通用的鲁棒的语音增强工具，同时研究如何让语音增强这个前端可以真正服务于语音识别的后端模型。...简单说下，什么是语音增强？语音增强，就是将带噪语音中的噪声去掉，这是一个古老的问题，却至今难以解决。...我提出的基于DNN的回归方法（参见参考文献4）： 参考文献： 1、我的早期语音增强代码：https://github.com/yongxuUSTC/DNN-for-speech-enhancement...2、我的早期语音增强最佳模型和解码工具：https://github.com/yongxuUSTC/DNN-Speech-enhancement-demo-tool 3、最新GitHub项目地址（基于
基于树莓派的语音识别和语音合成 摘要 语音识别技术即Automatic Speech Recognition（简称ASR），是指将人说话的语音信号转换为可被计算机程序所识别的信息，从而识别说话人的语音指令及文字内容的技术...本文采用百度云语音识别API接口，在树莓派上实现低于60s音频的语音识别，也可以用于合成文本长度小于1024字节的音频。...在一些棘手的解决方案中，它可以运行完整的自动语音识别（ASR，Automatic Speech Recognition）来执行热词检测。...，我仍需继续在Linux方向深入学习。...致谢： 感谢百度智能云提供的云计算支持 参考文献： https://ai.baidu.com/docs#/ASR-Online-Python-SDK/f55e8c00 https://www.cnblogs.com
机器之心专栏 作者：刘斌 深度学习在 2006 年崭露头角后，近几年取得了快速发展，在学术界和工业界均呈现出指数级增长的趋势；伴随着这项技术的不断成熟，深度学习在智能语音领域率先发力，取得一系列成功的应用...在上一期我们重点介绍了深度学习在统计参数语音合成中的应用，本期将和大家分享基于波形拼接的语音合成系统，围绕 Siri 近期推出的语音合成系统展开介绍，它是一种混合语音合成系统，选音方法类似于传统的波形拼接方法...基于盲分离的非负矩阵分解方法也得到了一定关注，但是这类方法计算复杂度相对较高；近年来，基于深度学习的语音增强方法得到了越来越多的关注，接下来重点介绍几种典型的基于深度学习的语音增强方法。 1....基于对抗网络的语音增强 在深度学习生成模型方面的最新突破是生成对抗网络，GAN 在计算机视觉领域生成逼真图像上取得巨大成功，可以生成像素级、复杂分布的图像。GAN 还没有广泛应用于语音生成问题。...本文为机器之心专栏，转载请联系本公众号获得授权。
在这篇文章中，你会发现一个简单的技巧，让你应用在刚开始的机器学习上。 这个技巧将会引人深思，激励你更深入的钻研，还会增强你最喜欢的算法或工具，加速你的机器学习的旅程。...[机器学习的Hello World，Faris Algosaibi的照片，保留部分权利] 熟悉机器学习算法 你需要用各种不同的算法建立信心。...你不要想着找到最好的算法，没有最好的机器学习算法，如果对所有问题使用同一种算法或一类算法，则会严重的限制你可以实现的结果。...很简单的流程： 选择一个工具。如果你不是程序员，我推荐Weka，因为它提供了一个图形用户界面。如果你是一个程序员，我建议使用基于 Python 语言的 scikit-learn 或者 R。...这种好奇心可以激励你更深入的了解，追求知道更多相关知识。 当你在学习机器学习的过程中遇到它们，熟悉工具和算法是你发现新东西想进行尝试并付诸行动的基础，这也可以促进你的学习。
** 1.如何基于Spark做机器学习（Spark-Shell其实也算的上即席查询了）** ** 2.基于Spark做新词发现（依托Spark的强大计算能力）** ** 3.基于Spark做智能问答...如何基于spark做机器学习 Spark发展到1.5版本，算是全平台了，实时批计算，批处理，算法库，SQL，hadoop能做的，基本他都能做，而且做的比Hadoop好。...以前的统计/机器学习依赖于数据抽样，抽样从统计的角度来看，如果足够随机，其实可以很精准的反应全集的结果，但事实上往往很难做好随机，所以通常做出来也会很不准。...比较神奇的是，之前有个在问答活跃的人也特别喜欢贴博客链接作为回答，我们对比了机器人和他的结果，发现机器人和他贴的差不多。...机器学习平台的构建，可以参考我这篇文章从内容/用户画像到如何做算法研发 里面有我对平台方面一些看法。 课程Q&A Q： 如何从0开始系统学习spark，最后转行？
Scikit-learn Pipeline可以简化机器学习代码，让我们的代码看起来更加条理。 ?...构建pipeline的流程如下例子： from sklearn.compose import ColumnTransformer from sklearn.pipeline import Pipeline...['int64', 'float64']] # 缺失值填补 numerical_transformer = SimpleImputer(strategy='constant') # 对分类变量的处理...建立机器学习模型； 4). 将其合到一起组成pipeline; 5). 预测 以上学习自：https://www.kaggle.com/alexisbcook/pipelines
二、 基于机器学习的欺诈检测手段 对于已知的网络欺诈行为，基于钓鱼站点域名、发送欺诈信息的账号与手机号等信息，可以通过黑名单来进行简单有效的监管和防御。...三、 基于机器学习的反欺诈攻防案例 机器学习技术虽然在反欺诈解决方案中发挥着重要作用，但另一方面，机器学习技术也可以被不法分子用来进行欺诈。...由于现有的计算机视觉与机器学习技术很难对制造精良的假卡进行检测（见3.1节），因此研究者采用了基于设备信息的方式对假卡进行检测。...从技术维度上看，一方面，欺诈检测本身是一个二分类问题，而机器学习在处理分类问题上有优异的表现；另一方面，对语音、文本的处理离不开NLP技术。机器学习技术的应用在欺诈检测任务中发挥了重要作用。...最后，机器学习不光能在反欺诈中起到重要作用，也有可能成为不法分子进行欺诈的工具，并有能力对现有防御方案造成巨大威胁。因此，反欺诈研究工作不光需要关注机器学习解决方案，也应该关注基于机器学习的欺诈手段。
---- 声明：本文示例来自于GitHub用户vkasojhaa的项目，一切权利归其所有，此处仅是自己学习分享。...---- 实现了基于机器学习的乳腺癌的恶性和良性预测，比较了不同机器学习算法之间的性能。主要目的是评估在每种算法的准确性和效率方面对数据进行分类的正确性。...基于机器学习的乳腺癌预测 代码示例 #导入依赖库 #!...模型分类 #用于模型分类和访问性能的通用函数。...classification_model(model,traindf,predictor_var,outcome_var) Accuracy : 94.472% Cross-Validation Score : 87.937% #几种机器学习模型的性能比较
机器学习是什么？我认为其实就是统计学的另一种花里胡哨/故弄玄虚的说法！...tensorflow.js是一个机器学习的框架： Develop ML with JavaScript, Use flexible and intuitive APIs to build and train...library or the high-level layers API https://js.tensorflow.org/ 我们结合tensorflow.js与百度echarts做一个最小二乘法的经典案例...}); await tf.nextFrame();// } } //机器学习 async function learnCoefficients() {// const trueCoefficients...(1)]]; var factData = [[-1,factFun(-1)],[1,factFun(1)]]; var option = { title: {text: '通过机器学习进行数据的线性回归
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