更多听歌识曲相关的科普,欢迎阅读听歌识曲科普文 ☞ 链接1: QQ音乐听歌识曲系列之五 ☞ 链接2:QQ音乐听歌识曲系列之四 ☞ 链接3:QQ音乐听歌识曲系列之三 ☞ 链接4:QQ音乐听歌识曲系列之二...这种算法作为哼唱识别的主流方法被广泛使用。我们也同时在探索一些更新的基于深度学习的哼唱识别方案,期待能进一步提升用户体验。 翻唱识别:翻唱识别可以称之为下一代听歌识曲技术。...经过我们调研,业界最新的歌手识别的指标大大落后于主流说话人声纹识别的表现。...下图是我们的一些歌声声纹识别的应用案例,我们将在落地场景上继续不断探索。 ? ?...乐器音色等声纹识别类,主旋律与MIDI提取、副歌提取、流派识别、BPM识别、节奏节拍识别等MIR研究类;声源分离、音质评估、音质分级、超分辨率音质复原等声学技术类;歌词时间戳技术、歌词识别与歌声ASR、语种识别等歌词与语言识别类
文档检测校正 提供了文档翻拍过程的辅助增强功能,包含两个子功能:文档检测和文档校正。...通用文字识别目前支持的语言有:中文、英文、日语、韩语、俄语、意大利语、西班牙语、葡萄牙语、德语,以及法语(将来会增加更多语种)。 目前支持文档印刷体识别,不支持手写字体识别。...文字识别开发 场景介绍 通用文字识别适用于如下场景: 可以对文档翻拍、街景翻拍等图片进行文字检测和识别,也可以集成于其他应用中,提供文字检测、识别的功能,并根据识别结果提供翻译、搜索等相关服务; 可以处理来自相机...如果visionCallback为有效的回调函数,则该函数为异步调用,函数返回时result中的值无效,实际识别结果由回调函数返回。回调函数的使用方法请参见开发步骤中的具体说明。...同步模式调用成功时,该函数返回结果码0。异步模式调用请求发送成功时,该函数返回结果码700。 开发步骤 1. 在使用通用文字识别SDK时,将实现文字识别的相关的类添加至工程。
其个性化搜索热词推荐同样结合用户的搜索历史、听歌习惯等个性化数据,根据用户偏好歌手、偏好语种、偏好风格均做了热词漏斗,充分发挥热词的作用,如下是搜索热词示意图: ?...比如按照不同纬度划分别可以得到不同的内容,比如语种,情感,风格,专辑,歌星,电台等,相应的也就能得到许多纬度的“内容库”。 基于音乐的特性,那么平台可推荐的内容具备极大的开发空间。...下图,分别是搜索“怒放的生命” “周杰伦” “小语种” “印度歌曲” “伤感”关键词的推荐信息,分别对应“专辑”“歌手”“语种”“歌曲分类”“电台”。 ?...QQ音乐在用户搜索的过程中做了几件事情: 判断用户输入的关键词是歌词,还是歌名,或者是歌曲类型 根据关键词分析,用户的搜索意图,是想找歌,还是想找专辑,或者是找其他的 数据库检索到结果后,再根据意图识别的结论...但从名字上来说,网易和虾米提供的是叫做听歌识曲的功能,只能识别环境中播放的音乐,QQ音乐提供有两种听歌识曲和哼唱识别,也就是说你既可以听音乐来识别歌曲,还可以通过自己的哼唱来识别吗,最重要的是不管你唱得好不好无所谓
文本检测与识别技术发展历程图片文本识别俗称光学字符识别,英文全称是Optical Character Recognition(简称OCR),它是利用光学技术和计算机技术把印刷体或手写体文本进行读取识别,转化成计算机和人都能够识读的格式...总共有11个单位进行了14次印刷体汉字识别的成果鉴定,这些系统对样张识别能达到高指标:可以识别宋体、仿宋体、黑体、楷体,识别的字数最多可达6763个,字号从3号到5号,识别率高达99.5%以上,识别速度在...目前,印刷体汉字识别技术的研究热点已经从单纯的文本识别转移到了表格的自动识别与录入,图文混排和多语种混排的版面分析、版面理解和版面恢复,名片识别,金融票据识别和古籍识别等内容上。
具体来说,它会通过一系列处理,比如缩放、灰度化、去噪等操作,来提高文字识别的准确率。然后,它会使用深度学习模型来检测图片中的文字区域,并将其转换成电脑可以识别的边界框。...最后,它会使用另一个深度学习模型来识别边界框中的文字,并将其转换成电脑可以识别的文字。这样,就可以实现将图片中的文字转换成电脑可以识别的文字的功能了。...易于使用:PaddleOCR提供了丰富的预训练模型和模型优化技术,可以快速部署和使用OCR功能,同时也提供了简单易用的API接口和开发文档,方便用户进行二次开发和定制化。...然后,我们分别读取了包含多语种文字和手写体文字的图片,并使用不同的PaddleOCR模型进行识别。最后,我们将识别结果可视化并显示在屏幕上。...文档数字化: 将纸质文档、书籍或手写笔记等转换为可编辑的电子文档,便于存档和检索。 自然场景文字识别: 在照片、视频或实时摄像头图像中识别并提取文字,如车牌识别、街景文字识别等。
MTVQA涵盖了阿拉伯语、韩语、日语、泰语、越南语、俄语、法语、德语和意大利语等9种语言,收集整理了自然场景和文档场景下的多语种富文本图片,如菜单、路标、地图、账单、PPT、论文、图表等。...在MTVQA基准的测试结果显示,无论是开源模型还是最先进的闭源模型如GPT-4o (Acc. 27.8%),准确率不到30%,开源的文档类专家大模型表现也不尽如人意。...MTVQA的构建过程 a)数据收集 测试集包括1220张泛文档类的图片和876张自然场景的图片,数据来源可分为三部分: 网络收集的图片,如PPT、paper、logo等。...标注规则: 问题必须和图片中的文字内容有关 每张图片包括3个可以直接问答的问题和2个需要进行一定推理的问题 答案尽可能和图片中的文字保持一致 答案尽可能简短,不重复问题的内容 图二 MTVQA 数据标注流程...d.不同语种的理解能力差距明显。拉丁类的语种如意大利语、德语、法语的表现远好于非拉丁类语种如日语、韩语、俄语。这应该是由于拉丁类语种在视觉和语义上都和英文更相似。
例如,试卷、发票的图像特点不尽相同,“智能高清滤镜”能够迅速判定文档种类并进行处理方法决策,在办公文档电子化、教育资料处理、商务资料留存等涉及文档处理的场景中具有广阔的应用前景。...例如,试卷、发票的图像特征不尽相同,“智能高清滤镜”能够迅速判定文档种类并进行处理方法决策,在办公文档电子化、教育资料处理、商务资料留存等涉及文档处理的场景中具有广阔的应用前景。...全球化进程的深化,让多语种识别成为一项高频需求,也为文字识别领域带来了巨大的挑战。多语种识别的困难点主要来源于不同语种之间的独特字符集、书写规则和语法结构间的差异,以及复杂的文本形态和排版方式的影响。...为了克服这些挑战,扫描全能王在AI-Scan引擎的支持下,采用了一种结合深度学习和自然语言处理的全新方法,能够有效地处理不同语种的字符关联和顺序问题。...在服务全球亿级别用户的过程中,扫描全能王对大量的多语种文本进行预训练,能够对全球41个语种的文档进行识别,满足了全球超过100个国家和地区用户的办公、生活需求。
public void rejectedExecution(Runnable r) { r.run(); } } 再次提交 merge request,终于被合并了,别的团队都开始使用我的工具类了...「小识」:感觉不太行,那让用户把线程传给我吧 「杰哥」:哈哈,可以,你还可以用工厂模式优化一下,用户传入线程工厂类,工具类用工厂类创建线程 「小识」:不愧是杰哥,这样一来代码更清爽了!...但是大多数时间「corePoolSize」个线程就足够用了,因此可以定义一个超时时间,当一个线程在「keepAliveTime」时间内没有执行任务,就把它给关掉 异步工具类执行流程图 经过大家的不断改进之后,构造函数中的参数也越来越多了...,杰哥让我写个文档吧,把这个异步工具类的构造函数和执行流程总结一下,不然新来的小伙伴看到这个工具类一脸懵可不行!...这个工具类的构造函数目前有如下7个参数 public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize
近年来,随着深度学习技术的兴起,语种识别在工业界和学术界都得到广泛的关注。几年前,x-vector 是语种(或方言)识别的主流方法。...方法介绍 快手 MMU 和清华自研的动态多尺度卷积的新型网络结构框图如图 1 所示,为了简化,批归一化层 BatchNormalization (BN) 和 ReLU 激活函数已省略。...表 3: 东方语种 2020 比赛赛道二语种 / 方言识别任务上的消融实验 实验结果表明,与使用 Softmax 损失函数的模型相比,使用 AAM-Softmax 的模型可以获得更优异的性能。...与基线系统 D-TDNN 的方法相比,动态卷积核的操作是非常有助于进行语种 / 方言识别的。...将全局和局部多尺度动态卷积核的结果与局部多尺度动态卷积核结果进行比较,可以看出全局多尺度池化对于提高语种 / 方言识别的性能是大有帮助的。
生活中,当你沉醉于一首动听的音乐却苦于不知道歌曲名称时,AI可以帮你听歌识曲;当你看英文视频却发现听不懂时,AI可以给你提供字幕翻译;当你想拍出好的照片却看不懂相机的一堆参数时,AI计算摄影可以自动帮你把场景色彩还原的更准确...AI文档图像处理与识别,让办公学习更加高效为了帮助用户更清晰的记录好文档,同时更快捷的提取文档内容,vivo基于AI文档图像处理与识别技术,打造了包括文档扫描、证件扫描、文字提取、表格识别、口算批改、去手写等一些列解决方案...其中文档图像处理引擎可以对文档主体进行精准的自动裁剪和矫正,同时通过超清修复算法对文档的阴影、折痕、摩尔纹等进行自动去除,一键将纸质文档还原成高清文档图片。...来自vivo AI语音中心的陈彬彬说:“vivo通过端到端建模、AI降噪以及场景化语言模型等方式,克服了口音、噪音和专业领域等导致的识别错误,极大提升了语音识别的准确性。”...另外,vivo手机内置的系统级应用翻译机支持二十多个主流语种的流畅互译,同时vivo还推出了Jovi输入法快捷翻译、识屏翻译、拍照翻译等多项功能,帮助用户克服语言沟通的障碍。
语音识别的目标是将人类的语音内容转换为相应的文字。...说话人的口音、多语种混合识别(Code-switching,如中英混合等)等问题仍对识别性能影响较大。 (2). 语音方式:目前人机对话场景下,讲话相对会收着说,吐字相对清晰,识别精度会有保证。...上述四项中,前三项与声学模型相关,第四项与语言模型有关。 2、语⾳识别评测影响因素 (1). 声音来源(人声 录音声 广播声 耳机 麦克风 单/双通道/立体声) (2)....语种分类(普通话 方言 英语 小语种 混合语言) (3). 语音内容/领域(日常话语 非日常话语)【不同行业 不同场景】 (4)....组内根据方案设计文档进行讨论、补充;与相关项目组成员组会沟通,确保所有内容的认知达成一致,且对评测方案认可通过; (4). 完成专项评测方案,并撰写评测报告; (5).
△ 自拍成像样张 由于用户人脸的3D模型已被精准识别,于是在拍照或视频的时候,结构光技术可以做到毫米级别的精度分析,来分辨人物与背景,实现自然精准的虚化。...比如智慧识屏,需要识别屏幕中的文字信息的时候,可以通过拇指大面积按压实现智慧识屏,不管是网页、图片、文本只要是在屏幕上显示的文字都可以通过智慧识屏摘取出来,轻松翻译、搜索和复制。 ?...还有OCR识别、物体识别,以及AR体验,除了拍照,相机还可以实现对条码类、实体类、文字类的扫描识别,能提供多语种翻译、内容提取、图像优化、场景服务、信息查询等多方位万物识别。
PaddleOCR 官方电子书:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.7/doc/doc_ch/ocr_book.md 下载安装 文档...PP-OCRv3 支持中、英文检测和识别,方向分类器,支持多语种识别 PP-OCRv2 支持中英文的检测和识别,方向分类器,多语言暂未更新 PP-OCR 支持中、英文检测和识别,方向分类器,支持多语种识别...ocr = PaddleOCR(**kwargs) 常用参数解析 更多命令行参数请阅读官方文档:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release...缩写 语种 缩写 语种 缩写 中文 ch 法文 fr 日文 japan 英文 en 德文 german 韩文 korean 繁体中文 chinese_cht 意大利文 it 俄罗斯文...2、根据文本框的xy轴值,我们可以取中间值进行点击,个别需要偏离中心轴位置的元素进行通用封装(参考airtest的点击偏移) 3、从结果返回值中我们可以看到,拿出的文字是一块一块的,所以在识别的时候,我们可以根据需要
从论文检索到论文写作全流程可用 读英文文档,翻译PDF是刚需。 此前,学术好帮手谷歌翻译就有PDF文档翻译功能。 不过,谷歌的文档翻译总有那么点小毛病。...PDF文档翻译本身是一个比较复杂的问题,涉及多个处理环节,包括PDF文档解析、Word文档渲染、翻译策略、翻译结果回填等等。...文字识别方面,有道自研的OCR算法集成了业内领先的文字检测和识别模型,能达到更高的文字召回率,同时能覆盖几十种主要语种。 版面识别方面,采用“分而治之”的策略。...在OCR技术方面,2017年,网易有道就上线了卷积神经网络 + 循环神经网络的OCR引擎,到现在已经能支持100多语种的识别,还具备语种自动判别和混合识别的能力。...最后的最后,如果你还有什么别的宝藏科研神器,评论区大力种草走起呀~ — 完 — 点这里关注我,记得标星哦~ 一键三连「分享」、「点赞」和「在看」 科技前沿进展日日相见~
【课程目标】 了解文字识别的子产品 了解文字识别的特性 了解文字识别的应用场景 二、讲义 腾讯云提供文字识别OCR服务,可将图片上的文字内容,智能识别为可编辑的文本,具有准确性高、稳定性强、适用性高、简单易用...腾讯云OCR主要分为五大类别: 1、通用文字识别:提供印刷体、手写体等多场景、多语种的图文检测和识别服务。 2、卡证文字识别:提供身份证、银行卡、营业执照等各类卡片证件的识别服务。...4、汽车相关识别:提供行驶证、车牌、车辆VIN等机动车相关的识别服务 5、行业文档识别:提供保险、教育、金融、医疗等各类行业文档和表单表格的识别服务。
主要研究兴趣为模式识别与机器学习,特别是文档分析与识别。...· 项目介绍 复杂背景文档图片中的关键词检索方法研究 项目面对复杂文档情况,包括前景复杂(比如手写、多语种)和背景复杂(比如自然场景、网络图片),进行文字识别研究。...为了进一步提升其分类器的性能,从优化最小类內距离同时最大类间距离的准则出发,结合核函数技术,学习神经网络分类器,具体原理如图1所示。 ?...图2:生成对抗分类器示意图 最后,针对多语种文档的识别,进行语种判别的研究。提出一种结合识别置信度,同时融合显著性策略的方法,提升语种判别的性能。...提出一种结合识别置信度的语种判别方法,同时结合序列模型的注意力机制提升语种判别性能。 · 项目负责人介绍 ?
:拉近所有生成文档和原文距离,并且希望第二阶段的Loss能让所有候选文档按照第一阶段打的分进行排序; D是原文档,s_hat是标签,h是打分函数,具体操作就是拿标签和生成文档的[cls]计算相似度,si...···sj都是生成文档,按得分依次降低排序,所以sj分数一定小于si,按照上面的loss最小化的话,i到j的排序也必须是从大大小,希望模型在没有参考文档的情况下为候选文档进行排序。...负例是不同类别的数据。...for Many-to-many Multilingual Neural Machine Translation 同样一句话翻译成不同语言虽然表示不同,但是在人的意识里面实际的语义应该是相似的——用多语种来构建正负例...补充前置知识: SimCSE:本质上来说就是(自己,自己)作为正例、(自己,别人)作为负例来训练对比学习模型;(同一句话过两次encoder,经历过两次不同的随机dropout的输出作为正例) 损失函数
衡量一个OCR系统性能好坏的主要指标有:拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性,产品的稳定性,易用性及可行性等。...项目组考虑到这点,特地为众多好学的程序猿小伙伴准备了丰富详尽的教程文档。...在5个方面重点优化: 检测模型采用CML协同互学习知识蒸馏策略 CopyPaste数据增广策略 识别模型采用LCNet轻量级骨干网络 UDML 改进知识蒸馏策略 Enhanced CTC loss损失函数改进...对于上述更新内容有兴趣想深度钻研的小伙伴,这里还有一份长达8页的文档,可供研究学习(下载地址同项目地址一并关注公众号回复关键字后提供) 从下面项目的更新记录我们也可以看到,就在前几天,项目组还就新技术的发布做了直播...想加入体验OCR效果的小伙伴,别的不多说了,赶紧来关注获取项目地址及技术文档吧! 点击下方卡片,关注公众号“TJ君” 回复“OCR”,获取仓库地址
其中弱监督文本分类提出MotifClass的新框架提高了弱监督文本分类的能力;自动文本分类主要对低资源小语种实现文本自动分类;论证充分性评估根据前提条件对结论的充分性进行评估。...目前,大多数现有的方法主要是利用文档中的文本信息,然而,在许多领域文档中都伴随着各种类型的元数据(例如,研究论文的作者、地点和年份),这些元数据及其组合对于文本分类同样具有很大的作用。...为了实现这个想法,首先通过联合表示学习过程(Section 3.1)发现每个类别的类别指示性主题实例;然后,基于选定的主题实例和学习的主题感知嵌入检索并生成伪标记的训练文档(Section 3.2);最后...,使用伪标记文档,我们训练文本分类器(Section 3.3)。...所以这里给大家分享了这一篇文章,可以了解一下看看当我们遇到小语种的时候应该怎么做。 该篇文章开发一种与领域或数据集无关的自动化解决方案,以提高质量并解决僧伽罗语文本分类的当前研究空白。
早在20世纪50年代,IBM就开始利用OCR技术实现各类文档的数字化,早期的OCR设备庞大而复杂,只能处理干净背景下的某种印刷字体。...单字识别的输出不免有误识,需要利用卡片号码校验规则、日期有效范围等先验知识对结果进行后处理,争取将正确的结果最终呈现给用户。 证件识别V2.0 V1.0版上线之后,反响不错,基本解决了产品的刚需。...其次,单字识别的误识率较高,尤其是在光线不理想或是清晰度不高的情况下识别结果较差。针对这些问题,我们引入了深度学习方法,推出了证件识别V2.0。...在V3.0中,我们引入了一个提高类别区分度的损失函数:center loss。...其原理大致如下:之前的分类损失函数,如softmax loss,只关注了待识别的图像应该属于哪个类别,但是并没有关心一个同样重要的问题:同类别的样本特征是否足够聚集?
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云