就萌生了个训练方言识别是哪里人的想法，当然，相比方言意思识别简单超多的还是。这里还是佩服国家队的中国电信，开源了30种方言的大语言模型。于是，我也决定利用开放的数据集训练个分类模型玩玩。...不小心发现了一个开箱即用的，于是，折腾起来：yeyupiaoling/AudioClassification-Pytorch 代码准备 就严格按照作者的python版本等进行的，没有例外，开源软件的版本兼容是令人一言难尽的...我是win11，不过git这种操作用的是WSL2进行的。...数据下载 经过选择，最终是用了这个KeSpeech，不过后面发现，我直接用的这个repo也是有个方言数据集3dspeaker_data可用的。不过下载一个已经用去几百G的空间，不想再下第二个啦！...测试和训练集的截取划分 我的数据准备过程比较傻瓜，直接用最基本的AI辅助编码写了两个脚本实现的，简单的说就是读取两个文本文件内容，建立两个字典，然后匹配，抽取前1200条数据，生成训练集，再抽取200多用于测试集
今天，我惊奇地发现，wikipedia竟然有方言版本。...wikipedia是一个严肃的网站，而方言版接近于戏谑和恶搞，根本没有实用价值。希望能够废除这种做法。 举例来说，文言版的新闻页面是这样写的： # 津巴布韋大疫已四月，亡者四百餘。...在所有方言中，我只能看懂吴语版。但是，它更恶心，请看德国著名诗人里尔克的条目。 里尔克 （1875年养勒奥匈帝国个布拉格）是二十世纪顶顶有名个德语诗人之一。...这完全是苏州俚语，非常的粗俗，简直不堪入目。 也许很快，上海话版本就会出现。而且，一个版本还不够，因为市区的上海话，同川沙和南汇的上海话不一样，可能要三四个版本才够。...[相关链接] * wikipedia的265种语言版本一览表 * 申请开设新语言版本的官方指南 （完）
全方位展示+深度解读关于智能营销，那些你不知道的事…… 2017年人工智能领域一大关键词——“语音” 2017年，“语音”成为人工智能领域的一大关键词，也将会是下一代人机交互的主要方式。...对于广告而言，语音交互广告拥有着超越传统广告形式的巨大潜力。 众所周知科大讯飞的智能语音技术处于全球领先的水平，以讯飞输入法为例，今年语音识别的准确率提高到了98%，并支持22种方言。...基于科大讯飞领先的语音合成、语音识别、语义理解技术，语音互动广告、明星合成广告、视频互动广告和H5互动广告都开始被广泛应用。...受众在展示的广告界面说出语音指令，经后台识别处理，与广告主设置的营销信息相匹配后进行反馈，让广告能听会说会思考。...流量甄别平均响应时间为5ms，在已知无效流量集上综合识别准确率达98%。
如何使用Pytorch实现手写数字识别？如何进行手写数字对模型进行检验？...使用Pytorch实现手写数字识别 1.进行数据预处理对于MNIST数据集，可以通过torchvision中的datasets进行下载。...而全连接神经网络的输入要是一个行向量，所以我们要把28×28的矩阵转换成28×28=764的行向量，作为神经网络的输入 3.优化器的选择，参数设置 使用优化器和损失函数。...net.load_state_dict(torch.load('model_best.pth')) test(test_loader,net,loss_fn) 6．读入自己的写入数字，进行识别...手写数字识别首先需要初始化全局变量，构建数据集。然后构建模型，构建迭代器与损失函数，进行训练测试。最后可以将训练的模型进行保存，通过读取自己写的数字进行识别验证，完成一个简单的深度学习。
高级功能 1 Introduction 简介对实现类人智能的论述非常精彩 State-of-the-art AI approaches still struggle with some scenarios...物体概念及概念的相关属性。...婴儿最初视觉学习是完全无监督的。
本文作者：IMWeb 莫卓颖 原文出处：IMWeb社区 未经同意，禁止转载 相信很多前端同学对于二维码识别、图像对比等这类高大上的图像识别技术望而生畏，觉得此类识别技术只能通过更加底仓的高级语言才能实现...（诸如c等），本文试图从前端的角度出发介绍如何通过canvas来进行简单的图像识别。...context.putImageData(第三步处理过得像素信息,0,0); 二维码识别思路 1、设计一个自动等分切割图片的canvas 程序（利用canvas导出原图的二进制数组，然后等分数组后出单个图片的序列库...） 2、简单做个爬虫程序，利用步骤1完成的程序到需要识别的网站下载该网站的二维码序列图库 3、手工翻译二维码序列图库对应的真实含义，并建立图片到真实含义的map表。...4、设计自动图片识别程序，导入需要识别的原二维码后，按照1的步骤进行等分，分别拿等分后的图片依次对比步骤2获取的图库，对比出对比度最接近的图片，然后通过步骤三翻译出来的map 表获取对应图片的真实含义
相信很多前端同学对于二维码识别、图像对比等这类高大上的图像识别技术望而生畏，觉得此类识别技术只能通过更加底仓的高级语言才能实现（诸如c等），本文试图从前端的角度出发介绍如何通过canvas来进行简单的图像识别...，一个是通过html5 canvas的 getImageData 方法获取图片的像素信息，可以很方便的通过方法导入到把网络图片或者本地的图片导入至canvas中并获取图片的像素信息，可以修改像素信息后通过另外一个重要的方法...context.putImageData(第三步处理过得像素信息,0,0); 二维码识别思路 1、设计一个自动等分切割图片的canvas 程序（利用canvas导出原图的二进制数组，然后等分数组后出单个图片的序列库...） 2、简单做个爬虫程序，利用步骤1完成的程序到需要识别的网站下载该网站的二维码序列图库 3、手工翻译二维码序列图库对应的真实含义，并建立图片到真实含义的map表。...4、设计自动图片识别程序，导入需要识别的原二维码后，按照1的步骤进行等分，分别拿等分后的图片依次对比步骤2获取的图库，对比出对比度最接近的图片，然后通过步骤三翻译出来的map 表获取对应图片的真实含义
作者：莫卓颖 相信很多前端同学对于二维码识别、图像对比等这类高大上的图像识别技术望而生畏，觉得此类识别技术只能通过更加底仓的高级语言才能实现（诸如c等），本文试图从前端的角度出发介绍如何通过canvas...来进行简单的图像识别。...context.putImageData(第三步处理过得像素信息,0,0); 二维码识别思路 1、设计一个自动等分切割图片的canvas程序（利用canvas导出原图的二进制数组，然后等分数组后出单个图片的序列库...） 2、简单做个爬虫程序，利用步骤1完成的程序到需要识别的网站下载该网站的二维码序列图库 3、手工翻译二维码序列图库对应的真实含义，并建立图片到真实含义的map表。...4、设计自动图片识别程序，导入需要识别的原二维码后，按照1的步骤进行等分，分别拿等分后的图片依次对比步骤2获取的图库，对比出对比度最接近的图片，然后通过步骤三翻译出来的map 表获取对应图片的真实含义
如今人工智能大热，不管什么行业都会联想到人工智能，当年的PC时代，到现在的移动时代，主要还是靠文字搜索，显然，文字搜索的效率和局限性相比语音差了很多。...所以，在人工智能时代来临之际，语音识别技术将成为先驱。 语音识别技术，也被称为自动语音识别，其目标是将人类语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。...语音识别的目的就是让机器赋予人的听觉特性，听懂人说什么，并做出相应的动作。 现在越来越多的APP搜索支持语音，而且准确率也越来越高。...从互联网诞生之日起，搜索框便成为人们进入互联网的重要入口，但语音识别一经出现，搜索框的地位受到动摇，在未来或将逐步被取代。...不知道未来我那一口不标准的普通话能否精确翻译呢？ 另外，哪里的方言最考验语音识别技术呢？
图像识别是人工智能的一个重要方面，下面通过一个简单列子进行练习： 随着圣诞的到来，大家纷纷@官方微信给自己的头像加上一顶圣诞帽。当然这种事情用很多P图软件都可以做到。...但是作为一个学习图像处理的技术人，还是觉得我们有必要写一个程序来做这件事情。而且这完全可以作为一个练手的小项目，工作量不大，而且很有意思。 我们用下面这张图作为我们的测试图片。...用dlib的正脸检测器进行人脸检测，用dlib提供的模型提取人脸的五个关键点。代码如下： #!....circle(img,(point.x,point.y),3,color=(0,255,0)) # cv2.imshow("image",img) # cv2.waitKey() # 选取左右眼眼角的点...mask mask = cv2.resize(a,(resized_hat_w,resized_hat_h)) mask_inv = cv2.bitwise_not(mask) # 帽子相对与人脸框上线的偏移量
伴随着图像处理技术的飞速发展，推动了图像识别技术的产生和发展，并逐渐成为人工智能领域中重要的组成部分，并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断等等领域中，发挥重要作用。...图像识别技术概述 图像识别技术的含义 图像识别是人工智能的一个重要领域，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。...图像识别技术的过程 由于图像识别技术的产生是基于人工智能的基础上，所以计算机图像识别的过程与人脑识别图像的过程大体一致，归纳起来，该过程主要包括4个步骤： 1是获取信息，主要是指将声音和光等信息通过传感器向电信号转换...物体的识别主要指的是对三维世界的客体及环境的感知和认识，属于高级的计算机视觉范畴。它是以数字图像处理与识别为基础的结合人工智能、系统学等学科的研究方向，其研究成果被广泛应用在各种工业及探测机器人上。...小编相信，通过本次的科普，很多同学都对图像识别有了更深的理解，希望可以拓宽同学们的思路，利用人工智能的图像识别技术解决更多问题，造福社会，造福世界！
2.卷积模型搭建：采用keras搭建模型，卷积层、池化层、Dropout层、全连接层、输出层 3.模型训练把数据集在建立的模型上进行训练，并把最好的模型保存到h5文件中，便于直接对模型进行测试。...测试前代码： from keras.applications.resnet50 import ResNet50 #//导入AI软件平台keras 里的AI模型 ResNet50 from keras.preprocessing...np #//载入模型 model = ResNet50(weights='imagenet') #//使model指向ResNet50模型 img_path = '鸟.jpg' #//等待识别的图像...(可用车，水果等)，注：需把图片放该代码的同目录下 img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) #//载入图像 #//-图像的预处理...，第二个是字体大小 font = ImageFont.truetype('msyh.ttc', 30, encoding='utf-8') # 第一个参数是文字的起始坐标，第二个需要输出的文字，第三个是字体颜色
PIL：（Python Imaging Library）是Python平台上的图像处理标准库，功能非常强大。 pytesseract：图像识别库。...错误提示的很明显： No such file or directory ：”tesseract” 这是因为我们没有安装tesseract-ocr引擎 二、tesseract-ocr引擎 光学字符识别...国外OCR发展较早，像一些大公司，如IBM、微软、HP等，即使没有推出单独的OCR产品，但是他们的研发团队早已掌握核心技术，将OCR功能植入了自身的软件系统。...Tesseract的OCR引擎最先由HP实验室于1985年开始研发，至1995年时已经成为OCR业内最准确的三款识别引擎之一。然而，HP不久便决定放弃OCR业务，Tesseract也从此尘封。...0：定向脚本监测（OSD） 1： 使用OSD自动分页 2 ：自动分页，但是不使用OSD或OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别） 3 ：
前言 python在人工智能方面可以毫不客气的说，比其他的所有语言都要有优势，因为python的背后有一个非常强大的资源库来支撑着python运作。...opencv库 opencv是最经典的python视觉库，它里面包含了很多种视觉的识别类型供开发者们使用。...opencv库的下载 我们可以在我们的pycharm里面输入以下代码进行下载，但这里我们下载的是阉割版的。...只需要记住安装在哪里，当我们使用的时候直接调取我们的安装目录就可以！） 当安装完成之后，我们就可以看到安装路径下的这些文件： 里面包含眼睛识别，面部识别等一些强大的识别算法！...： recogizer.read('tupian/tupian.yml') 定义名称数组： names=[] 识别全局变量定义： warningtime = 0 识别视频中人脸模块： def face_detect_demo
-- 数据库密码--> test 如果出现如下错误，则可能是Hibernate SQL方言 (hibernate.dialect...: java.sql.SQLException: [Microsoft][SQLServer 2000 Driver for JDBC][SQLServer]'last_insert_id' 不是可以识别的...RDBMS 方言 DB2 org.hibernate.dialect.DB2Dialect DB2 AS/400 org.hibernate.dialect.DB2400Dialect DB2 OS390
Echo的路径让人们意识到，智能音箱凭借天然的语音交互优势，已成为最贴近消费者生活的人工智能“入口”。但关于这一轮发生在智能音箱身上的热潮，或许人们都“想错了”。...这也成为国内大多数类似产品在设计时沿用的思路。阿里巴巴、京东等公司推出的智能音箱都强调了其背后内容生态的丰富和强势。...但功能越多其实就会越造成用户的负担，这不得不让人重温乔布斯对于产品设计Less is More的思路：为什么我们认为简单就是好，因为对于一个有形的产品来说，我们喜欢那种控制它们的感觉；深刻把握产品的精髓...首先，是如何让语音识别技术熟悉不同的语言、口音和方言，这一点在中国市场体现得尤为明显。为了收集中国各地的方言数据，百度在今年推出了方言对话项目。...公司向用户承诺，如果他们为该项目做出贡献，今后便可使用自己的方言与百度展开互动。短短两周内，百度就录制了超过1000小时的方言数据。 其次，语音识别技术如何在嘈杂的环境中识别语音指令。
实际上，这件事已经有人做了：近日，中国电信人工智能研究院（TeleAI）发布了业内首个支持 30 种方言自由混说的「星辰超多方言语音识别大模型」，可同时识别理解粤语、上海话、四川话、温州话等各地方言，是国内支持最多方言的语音识别大模型...比如在以下这个会议场景中，面对多种方言的输入，星辰超多方言语音识别大模型的识别准确率达到业界领先。...在中国电信 CTO、人工智能研究院院长李学龙带领下，TeleAI 自主研发了星辰语音识别大模型。...尤其在大模型的建设方面，更容易发挥规模的优势。另一方面，中国电信有庞大的客户群体，以及丰富的 2C、2H、2B 的信息服务业务，能够更快地推动人工智能大模型在各个领域的落地，形成新的经济增长点。...沿着近年来人工智能的技术发展趋势，我们可以看到，在实现通用人工智能的过程中，语音是关键的一部分，而语音识别是其中非常重要的一环。
比赛简介 主办方提供了商品名称和用户query数据供选手进行模型训练，希望选手能够设计出一套高效、精准的商品意图识别模型，以帮助提升电商搜索的效果，改善顾客的购买体验。...，下面介绍下我们队伍的比赛思路。...数据划分 由于本赛题的样本的标签分布不均衡，我们采用多折分层采样的方式进行划分训练集，然后输入到模型进行训练，直接采用sklearn的StratifiedKFold from sklearn.model_selection...import StratifiedKFold 模型设计 由于Bert等预训练模型变体效果要好于传统NLP建模方法，我们一开始实验是从预训练模型开始建模的，对比了几个模型变体之间的效果，其中本次比赛给出的...，然后基于它的分数再去分配其他两个单模的分数 比赛结论 本次比赛数据因为长度比较短以及粒度为实体名词级别的，ernie效果比较好，确实是意外之喜。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...1.准备数据 手写数字识别的特征集是一组数值为0-9,大小为 28 * 28 矩阵的图片, 标签为与之对应的数字: 数据下载链接: 手写数字识别数据集 2.将数据格式化为 npz 文件 """ 将图片和标签整理为...个像素值作为特征向量, 这种训练方式很暴力, 后期如果有其他更精巧的训练方式再来补充, 大家可以先把这种训练当成深度学习中的hello world """ 手写数字识别(以交叉熵为激活函数的深度学习)...绘制训练结果 # 建立编号为1, 大小为 14 * 8 的画图窗口 figure fig = plt.figure(1, figsize=(14, 8)) # 指定放置子图的网格的几何形状, 为 5 行...(即标签矩阵中的最大值得索引) idx = D[index] # 获取预测结果矩阵中指定的预测标签矩阵中的数字, 即置信度 prob = P[index, idx] # 书写 label, 在 x 轴方向上
，是如何做到的，Java又是如何识别语音的？...与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。...、人工智能等等。...想骗过语音识别系统要有高质量的录音机，那不是很容易买到的。一般的录音机不能记录声音的完整频谱，录音系统的质量损失也必须是非常低的。对于大多数的语音识别系统，模仿的声音都不会成功。...用语音识别来辨认身份是非常复杂的，所以语音识别系统会结合个人身份号码识别或芯片卡。 语音识别系统得益于廉价的硬件设备，大多数的计算机都有声卡和麦克风，也很容易使用。但语音识别还是有一些缺点的。
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