使用普通语音语料库中的文件可以通过以下步骤进行:
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NLP(Natural Language Processing),自然语言处理,是一门融合了计算机科学、人工智能以及语言学的交叉学科。 自然语言和编程语言对比 自然语言比编程语言的词汇量丰富 自然语言是非机构化的;编程语言是结构化的。结构化指的是信息具有明确的结构关系,比如编程语言中具有类和成员、数据库中的表和字段等,都可以通过明确的机制来进行读写。 自然语言存在大量的歧义,这些歧义根据语境的不同变现为特定的义项。 自然语言容错性高,编程语言中程序员必须保证拼写、语法绝对规范。 编程语言的变化缓慢温和
原文链接:https://gengo.ai/datasets/25-best-parallel-text-datasets-for-machine-translation-training/
今天,Mozilla发布了迄今为止最大的公开语音数据集Common Voice,内容全部来自志愿者的贡献。它的总时长达到了1368小时,包含18种语言,其中也有汉语。
词典或者词典资源的意思是一个 词或短语 以及一些相关信息的集合。例如:词性和词意定义等相关信息。词典资源附属于文本,通常在文本的帮助下创建和丰富。
原文链接:https://github.com/fighting41love/funNLP
2015年,整个IT技术领域发生了许多深刻而又复杂的变化,InfoQ策划了“解读2015”年终技术盘点系列文章,希望能够给读者清晰地梳理出技术领域在这一年的发展变化,回顾过去,继续前行。 2015年,借助移动互联网技术、机器学习领域深度学习技术的发展,以及大数据语料的积累,自然语言处理(Natural Language Processing,简称NLP)技术发生了突飞猛进的变化。越来越多的科技巨头开始看到了这块潜在的“大蛋糕”中蕴藏的价值,通过招兵买马、合作、并购的方式、拓展自己在自然语言处理研究领域的业务
自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是一门融合了计算机科学、人工智能及语言学的交叉学科,它们的关系如下图所示。这门学科研究的是如何通过机器学习等技术,让计算机学会处理人类语言,乃至实现终极目标–理解人类语言或人工智能。
【新智元导读】我们能够制作出一个统一的深度学习模型,让这个模型解决多个领域的许多不同问题吗?谷歌研究人员提出了一个多模式适用的架构 MultiModel,用单一的一个深度学习模型,学会文本、图像和翻译这些不同领域的 8 种不同任务,朝“一个模型解决所有问题”迈出了重要一步。 我们能够制作出一个能解决多领域不同问题的统一深度学习模型吗? 在深度学习研究领域,多任务适用模型(multi-task model)是一个由来已久的课题。 此前已经有研究表明,多模式适用学习(multi-modal learning)能
阿兰·图灵与1950年提出,测试在测试者和被测试者相互隔开的情况下,通过一些简单的装置向被测试者随意提问。通过一些问题之后,若被测试者的答复有超过30%的部分无法让测试者确认出是人还是机器的回答,则此时这台机器通过测试, 且被认为具有人工智能;
儿童可以通过观察自己的环境并与他人互动来学习多种语言,而无需任何明确的监督或指导。他们在观察相同情况时不会同时听到一个句子及其翻译;
近年来,人工智能快速发展,相关的框架、算法等层出不穷,要检验一个算法的好坏,就需要用有关的数据集进行实验,那么我们要去哪里找相关的数据集呢?下面列举几个人工智能方面的公共数据集,希望对大家有所帮助。
本文主要讲述隐马尔科夫模及其在中文分词中的应用。 基于中文分词语料库,建立中文分词的隐马尔科夫模型,最后用维特比方法进行求解。
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嘉宾 | 张晴晴 编辑 | 李忠良 人工智能有两个重要的部分,数据与算法。作为一家人工智能数据服务提供商,爱数智慧在语音数据的采集与处理上有其独到的价值,在今年的 11 月 5 日与 6 日 AICon 全球人工智能与机器学习大会(北京站)2021 上,我们邀请了爱数智慧创始人兼 CEO 张晴晴来分享他们在人工智能方面的前沿研究。在正式分享前,我们采访了张晴晴,以下为采访整理,希望对你有所启发。 InfoQ:是否可以简述一下您在人工智能方面的研究历程? 张晴晴:我是在 2005 年开始接触人
选自Analyticsvidhya 作者:Shivam Bansal 机器之心编译 参与:黄小天、李亚洲、Smith 近日,analyticsvidhya 上出现了一篇题为《30 Questions to test a data scientist on Natural Language Processing [Solution: Skilltest – NLP]》的文章,通过 30 道题的测试,帮助数据科学家了解其对自然语言处理的掌握水平。同时文章还附上了截至目前的分数排行榜,最高得分为 24(超过 25
选自IBM 作者:George Saon 机器之心编译 参与:吴攀、黄小天 去年十月,微软人工智能与研究部门的一个研究者和工程师团队报告他们的语音识别系统实现了和专业速录员相当甚至更低的词错率(WER)——达到了 5.9%,参考机器之心文章《重磅 | 微软语音识别实现历史性突破:语音转录达到专业速录员水平(附论文)》。但 IBM 官方博客今日发文宣称人类的水平实际上应该是 5.1%,而同时该文章还表示 IBM 的系统的词错率已经超越了之前微软报告的最佳水平,达到了 5.5%。IBM 宣称这是一个全新的突破,
对程序员来说,“渣英语”可是限制自己更上一层楼的重要阻碍。不仅阅读最新英文研究与教程困难,去国际顶会与别人开口交流也成了问题。
不知道大家是否还记得年初火爆全网的反黑大剧《狂飙》中,最后几集因为导演删改剧情,演员嘴型和台词完全对不上的事吗?
【导读】Google于2017发布论文《One Model to Learn Them All》(一个模型解决所有),文章一问世立刻引发各方关注。除了标题劲爆之外,谷歌研究人员提出了一个多模式适用的架
https://blog.mozilla.org/blog/2019/02/28/sharing-our-common-voices-mozilla-releases-the-largest-to-date-public-domain-transcribed-voice-dataset/
大家或多或少都听过 ChatGPT 是一个 LLMs,那 LLMs 是什么?LLMs 全称是 Large Language Models,中文是大语言模型。那么什么是语言模型?
在企业人工智能中,有两种主要类型的模型:判别式和生成式。判别式模型用于对数据进行分类或预测,而生成式模型用于创建新数据。尽管生成式 AI 近来占据新闻头条,但企业仍在追求这两种类型的 AI。
【新智元导读】谷歌今天宣布开源大规模语言建模模型库,这项名为“探索RNN极限”的研究今年 2 月发表时就引发激论,如今姗姗来迟的开源更加引人瞩目。研究测试取得了极好的成绩,另外开源的数据库含有大约 1
1 NER简介 NER(Named Entity Recognition,命名实体识别)又称专名识别,是自然语言处理中常见的一项任务,使用的范围非常广。命名实体通常指的是文本中具有特别意义或者指代性非常强的实体,通常包括人名、地名、机构名、时间、专有名词等。NER系统就是从非结构化的文本中抽取出上述实体,并且可以按照业务需求识别出更多类别的实体,比如产品名称、型号、价格等。因此实体这个概念可以很广,只要是业务需要的特殊文本片段都可以称为实体。以下将详细介绍达观数据在文本语义理解过程中是如何构建中文NER系统
我们聊一下自然语言处理(NLP)这一方向,当前的语音识别,机器翻译等人工智能领域备受欢迎和关注,那么计算机到底是怎么处理自然语言的,换句话说:计算机真的像人一样能够理解我们人类独特的语言吗?
自然语言处理(NaturalLanguage Processing,NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向,旨在研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。用自然语言与计算机进行通信,有着十分重要的实际应用意义,也有着革命性的理论意义。
今日凌晨,Facebook AI研究中心宣布开源语音识别工具包wav2letter!这是一款简单高效的端到端自动语音识别(ASR)系统,wav2letter 实现的是论文 Wav2Letter: an End-to-End ConvNet-based Speech Recognition System 和 Letter-Based Speech Recognition with Gated ConvNets 中提出的架构。 16年11月,Facebook的三位研究者Ronan Collobert, Chri
有什么问题请致邮:wujunchaoIU@outlook.com,我会第一时间为你解答
TTS(Text To Speech)是一个序列到序列的匹配问题。处理TTS的方法一般分为两部分:文本分析和语音合成(speech synthesis)。文本分析可能采用NLP方法。
自然语言处理是什么?谁需要学习自然语言处理?自然语言处理在哪些地方应用?相关问题一直困扰着不少初学者。针对这一情况,作者结合教学经验和工程应用编写此书。《自然语言处理理论与实战》讲述自然语言处理相关学科知识和理论基础,并介绍使用这些知识的应用和工具,以及如何在实际环境中使用它们。由于自然语言处理的特殊性,其是一门多学科交叉的学科,初学者难以把握知识的广度和宽度,对侧重点不能全面掌握。《自然语言处理理论与实战》针对以上情况,经过科学调研分析,选择以理论结合实例的方式将内容呈现出来。其中涉及开发工具、Python语言、线性代数、概率论、统计学、语言学等工程上常用的知识介绍,然后介绍自然语言处理的核心理论和案例解析,最后通过几个综合性的例子完成自然语言处理的学习和深入。《自然语言处理理论与实战》旨在帮助读者快速、高效地学习自然语言处理和人工智能技术。
【新智元导读】如何让神经网络学会完成一项任务后,不忘记已有的知识,再次学会另一项任务?日前,来自 MIT 和谷歌研究人员分别朝着这一目标做出了努力。MIT 的研究创造了一种方法,让算法能将不同形式的概念——声音、图像和文字——联系起来,谷歌的研究则用单一的一个深度学习模型,学会文本、图像和翻译这些不同领域的 8 种不同任务,朝“一个模型解决所有问题”迈出了重要一步。 神经网络学习某件事情,是靠加强神经元之间的连接,也即调整权重来完成。这也意味着,一旦神经网络学会了做某件事情,神经元之间的连接也固定下来,于是
随着全球互联互通日益频繁,几乎人人都渴望着实时翻译这一“逆天”技术能早日变成现实,伴随这一代代科学家们不懈的努力,科幻正一步步照进现实。
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语言模型(LM)是很多自然语言处理(NLP)任务的基础。早期的 NLP 系统主要是基于手动编写的规则构建的,既费时又费力,而且并不能涵盖多种语言学现象。直到 20 世纪 80 年代,人们提出了统计语言模型,从而为由 N 个单词构成的序列 s 分配概率,即:
多语言识别翻译的研究一直都是学术界研究的重点。目前全球有几千种语言,在全球化背景下不同语言人群之间的交流越来越密切,然而学习一门外语的成本是非常大的。前两年的研究主要集中在一对一、一对多的研究,然而当面对这么多的语言时,既需要「考虑模型准确率,还需要考虑语种的识别」。最近,随着人工智能大型自然语言模型的发展,利用统一模型实现多语种识别翻译来实现不同语种之间交流逐渐的变成了可能。
越来越多的研究表明,只要有足够大的语料库,几乎任何人的面部动作都可以与语音片段同步。今年6月,三星(samsung)的应用科学家详细介绍了一种端到端的模型,该模型能够在人的头颅中对眉毛、嘴、睫毛和脸颊进行动画处理。仅仅几周后,Udacity发布了一个系统,该系统可以从音频叙述中自动生成独立演讲视频。
SOCC 是一个用于分析在线新闻评论的语料库,该语料库里包含了大量的新闻及相关的新闻评论。库中搜集的文章都是评论文章,不是纯的新闻资讯,它比当前任何可用的新闻评论语料库都大,并且保留了评论回答的结构和其他的元数据。除了原始的预料库,SOCC 还提供了四种标注形式:有建设性的、恶意的、否定的和评估的语料。 原始数据 该库包含 10339 条评论文章,加拿大日报英文版 303665 条评论主题的 663173 条评论,时间跨度从 2012 年的 1 月到 2016 年的 12 月。我们将语料库分成三个子语料
N-Gram 是一种基于统计语言模型的算法。它的基本思想是将文本里面的内容按照字节进行大小为 N 的滑动窗口操作,形成了长度是 N 的字节片段序列。
【新智元导读】微软语音识别系统取得最新突破:微软的语音对话研究小组在Switchboard语音识别任务中,将错误率从去年的 5.9% 再一次降低到 5.1%,达到目前最先进水平。 去年,微软的语音与对话研究小组宣布在Switchboard 对话语音识别任务上达到人类水平,实现里程碑式的突破。 微软技术Fellow黄学东在微软官方博客上称,这意味着,他们创造了一种技术,可以在对话中识别词语,且与人类专业的速记员水平相当。 黄学东在博客上说:“在我们的转录系统达到5.9%的错误率之后,其他研究人员进行了自己的研
来源:环球科学ScientificAmerican 作者:陈宗周 本文长度为5200字,建议阅读5分钟 本文回顾机器翻译发展史,并分析这个曾一度陷入低潮的领域,是如何实现飞跃,并可能在不久的将来打破不同民族间的语言壁垒的。 2017年3月的全国“两会”上,李克强总理来到安徽代表团。讯飞公司董事长刘庆峰拿起桌子上一部手机模样的小设备,说出总理以前对讯飞的勉励——让世界聆听我们的声音,机器马上翻译成流利的英文。他又说“这个哈密瓜很甜”,机器立刻又翻译成流利的维吾尔语。这部叫晓译多语种翻译机的小机器,是讯飞公
在刚刚过去的“双11”消费狂欢节中,巨大的交易订单数再创新高,集中式爆发的咨询需求背后,一个全新的潜力市场正在浮出水面。阿里机器人客服“小蜜”、京东“无人客服”、苏宁“苏小语”、网易“七鱼”等智能客服,成为了这场电商大战幕后的重要角色。显然,AI的战火已燃烧到每一个客服坐席之中。
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计算句子概率值的工具就是语言模型,但是随着句子长度的逐渐增大,语言模型会遇到下面两个问题:
【新智元导读】计算语言学顶会 ACL 2017 刚刚公布了最佳论文和终身成就奖。本年度最佳长论文被授予了霍普金斯大学使用概率方法研究语言类型学的文章。最佳短论文则是法国和日本研究人员探讨韵律和语域对词语切分影响的工作。最佳资源论文得主是康奈尔大学和 Facebook 合作的用于视觉推理的自然语言语料库。南加州大学交互式诗词生成系统获得了最佳演示论文奖。新智元以前曾经报道过的 OpenNMT 获得了最佳演示论文提名。 会议同时公布了“终身成就奖”——哈佛大学的 Barbara J. Grosz 教授,她在自然
作者 | 刘媛媛 来源 | 数据实战派 文本生成是 NLP 中最重要且颇具挑战性的任务之一。近年来,预训练语言模型 (Pretrained Language Models ,下文简称 “PLM”) 的范式,极大地推动了该领域的发展。例如,我们曾介绍过 AI 在古诗生成上的突破《清华团队最新成果:可致特朗普能咏比特币,AI 写古诗 “更上一层楼”》。 最近,一项由中国人民大学团队完成的预印本论文 Pretrained Language Models for Text Generation: A Survey,
---- 新智元报道 编辑:编辑部 【新智元导读】近日,谷歌正式发布了支持100多个语种的20亿参数通用语音模型——USM,正式对标OpenAI的开源Whisper。 上周,OpenAI发布的ChatGPT API和Whisper API,刚刚引动了一场开发者的狂欢。 3月6日,谷歌就推出了一款对标的模型——USM。不仅可以支持100多种语言,而且参数量也达到了20个亿。 当然了,模型依然没有对外开放,「这很谷歌」! 简单来说,USM模型在涵盖1200万小时语音、280亿个句子和300种不同语言
自然语言处理(NLP)(用于处理机器阅读理解的AI子领域)无法解决语音识别领域的所有问题,这是因为语法上的细微差别会极大地影响句子的含义。
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