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    举世瞩目的「深度神经网络」如何应用于移动端?

    随着深度学习算法在图像领域中的成功运用,学术界的目光重新回到神经网络上;而随着 AlphaGo 在围棋领域制造的大新闻,全科技界的目光都聚焦在“深度学习”、“神经网络”这些关键词上。与大众的印象不完全一致的是,神经网络算法并不算是十分高深晦涩的算法;相对于机器学习中某一些数学味很强的算法来说,神经网络算法甚至可以算得上是“简单粗暴”。只是,在神经网络的训练过程中,以及算法的实际运用中,存在着许多困难,和一些经验,这些经验是比较有技巧性的。 有道云笔记不久前更新的文档扫描功能中使用了神经网络算法。本文试图以文

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    智能语音扩展数字化服务

    广义上来讲智能语音技术有各种各样的定义,以上是常见的一些热门的场景。语音识别,刚才罗老师也分享了部分内容。语音合成是文字变成语音,这部分我们后面会详细展开。再往后看,声纹识别,在智能车里面有很多的功能需要人的发音媒介来控制命令的时候声纹就很重要。开一个车门,车上有一个小孩,突然哭闹,下一个不合适的指令,你区别不出来这个人,对语音控制来说不合适的。或者有一些不当的操作,可以通过声纹来做,通过声音来做对人的识别和认证的过程。声纹识别其实在未来的应用场景比较热门,实际应用当中遇到大的挑战点是什么?很多其他的生物识别靠人脸或指纹这类比较稳定的特征,可是声纹不稳定,人高兴的时候,第一天晚上唱了卡拉OK,第二天声音哑了,怎么能够在变化比较明显的生物特征上做识别是一个很大的挑战。

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    倪捷:智能语音扩展数字化服务

    广义上来讲智能语音技术有各种各样的定义,以上是常见的一些热门的场景。语音识别,刚才罗老师也分享了部分内容。语音合成是文字变成语音,这部分我们后面会详细展开。再往后看,声纹识别,在智能车里面有很多的功能需要人的发音媒介来控制命令的时候声纹就很重要。开一个车门,车上有一个小孩,突然哭闹,下一个不合适的指令,你区别不出来这个人,对语音控制来说不合适的。或者有一些不当的操作,可以通过声纹来做,通过声音来做对人的识别和认证的过程。声纹识别其实在未来的应用场景比较热门,实际应用当中遇到大的挑战点是什么?很多其他的生物识别靠人脸或指纹这类比较稳定的特征,可是声纹不稳定,人高兴的时候,第一天晚上唱了卡拉OK,第二天声音哑了,怎么能够在变化比较明显的生物特征上做识别是一个很大的挑战。

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    搜狗推出唇语识别技术,识别率90%超越去年的DeepMind团队

    在刚刚过去的第四届乌镇互联网大会上,搜狗展台凭借着机器翻译、搜狗明医、搜狗大律师、智能问答、唇语识别等人工智能技术、产品受到参会者的关注,其中最吸引眼球莫过于唇语识别了。 所谓唇语识别是通过机器视觉,不用听声音,仅靠识别说话人的唇部动作,就能解读说话者所说的内容。 📷 了解人类起源与未来,搜索:来自外星人的讯息 搜狗语音交互中心技术总监陈伟 与语音识别不同,唇语识别是一项基于机器视觉与自然语言处理于一体的技术,因此难度也比语音识别大的多。 搜狗语音交互中心技术总监陈伟向我们介绍了唇语识别背后的技术逻辑。唇语

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    领券