语音识别论文笔记第18页

论文笔记：DCRNN （Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network: Data-Driven Traffic Forecasting）

ICLR20180abstract交通预测是一项具有挑战的任务对道路网络的复杂空间依赖性随道路条件变化的非线性时间动态长期预测的固有困难——>将交通流建模为有向图上的扩散过程——>引入扩散卷积递归神经网络(DCRNN)使用图上的双向随机游走来捕获空间依赖性使用具有计划采样（scheduledsampling）的编码器-解码器架构来捕获时间依赖性1introduction1.1交通预测的挑战性复杂的

UQI-LIUWJ·2023-11-21 17:48

论文笔记1：SummaRuNNer: A RNN based Sequence Model for Extractive Summarization of Documents

引言自动文摘(autotextsummarization)在信息检索(IR)和自然语言处理(NLP)领域有很多应用，自动文摘主要分成extractive，抽取式，从原文中找到一些关键的句子，另一种是abstractive，摘要式，这需要计算机读懂原文内容，并用自己的意思将其表达出来。现在大多数的研究是基于抽取式的自动文摘，传统的抽取式自动文摘可分为三类：基于贪心算法的(greedyapproach

Jayson365·2023-11-21 17:46

计算机视觉与机器学习D1

2、语音识别——语音识别是指识别语音(说出的语言)并将其转换成对应文本的技术；3、机器学习——机器学习（ML)是计算机系统为了有效地执行特定任务，不使用明确

shaooohua·2023-11-21 16:42

GitHub Copilot （AI 编程工具）的实际应用

当前AI快速发展，涉猎到的领域不断扩张，目前·AI技术已经在自然语言处理、图像识别和处理、语音识别和合成、自动驾驶、医疗诊断各个领域都取得了显著的进展，随着技术的进一步发展和研究的深入，AI也发展出了更多节省时间提高效率的工具

System.out.print(Roll to learn!)·2023-11-21 15:06

ChatGPT API 学习

自然语言语音识别(NaturalLanguageSpeechRecognition):基于不同音频的大型数据集训练结果，支持多种国家语言的识别、方言及语调，为用户提供专业的海外内容语音转文

wangqiaowq·2023-11-21 13:33

【机器学习】对比学习（contrastive learning）

对比学习已经在各种应用中得到了应用，如图像识别、自然语言处理和语音识别。对比学习的一种流行方法是孪生网络，它使用一对相同的

TwcatL_tree·2023-11-21 13:17

传统语音识别GMM和HMM理论

语音信号来源：计算机中采用PCM编码按时间序列保存的一连串数据。一般为.wav文件，可以通过各种录音软件录制，录制是包括三个参数：采样率fs，一般8000Hz115200Hz等；bits，即每个采样点用几个二进制保存；通道：单通道，双通道等。预处理：分帧：非平稳信号，分帧后每段看作短时平稳，即可用FFT获得频率分布。帧长的选择：一帧要包含几个周期，如帧长25ms，帧移10ms。加窗：让一帧信号的幅

BarbaraChow·2023-11-21 09:12

语音识别技术有哪些应用

审讯记录语音输入法等多个场景产品文档产品视频实时语音识别接入层支持协议了解更多功能优化您可以通过访问控制对子账户进行相关资源的访问管理了解更多产品体验客户端接入实时语音识别技术指引上线了解更多功能发布语音识别产品已开始支持上海话方言了解更多功能发布语音识别产品已开始支持上海话

编程大乐趣·2023-11-21 09:11

听懂未来：AI语音识别技术的进步与实战

目录一、引言语音识别技术的魅力与挑战语音识别的基本概念技术的进步与应用实际应用的影响二、语音识别技术的历史1.初期探索（1950s-1970s）早期的实验2.隐马尔可夫模型的兴起（1980s）算法创新3

TechLead KrisChang·2023-11-21 09:35

智能电销机器人好做吗？ai机器人有没有用？

电销机器人是基于深度神经学算法和卷积神经网络算法，将网络电话、语音识别、自然语言理解、多轮对话、知识图谱等多个门类集于一身的智能产品。

ai智能@kelaile520·2023-11-21 09:48

人机交互-语音交互方法综述

上图展示了智能语音的界面架构，从中可以看出，语音交互所涉及的技术模块有4个部分，如下图所示：首先，通过应用自动语音识别技术听到用户说的话，然后应用自然语言理解来分析语句的含义，随后用自然语言生成对话结果

yuxy36·2023-11-21 08:26

语音识别技术paddlespeech的安装和使用

PaddleSpeech支持语音识别、语音翻译（英译中）、语音合成、标点恢复等应用示例。安装paddlespeechPaddleSpeech快速安装方式有两种，一种是pi

没刮胡子·2023-11-21 07:43

深入解析序列模型：全面阐释 RNN、LSTM 与 Seq2Seq 的秘密

简介序列建模是许多领域的一个重要问题，包括自然语言处理(NLP)、语音识别和语音合成、时间序列预测、音乐生成和「生物信息学」。所有这些任务的共同点是它们需要坚持。接下来的事情的预测是基于历史的。

冷冻工厂·2023-11-21 05:42

智能客服搭建(5) - FreeSWITCH + mod_unimrcp + ESL 开发对接

文章目录1.写在前面2.整体思路3.具体实现3.1启动语音识别3.2监听语音识别结果3.3转接到坐席4.遇到的问题5.解决的方案6.后续需研究的问题1.写在前面前面的文章已经做了很多准备工作，接下来的事情

小爱玄策·2023-11-21 04:40

whisper原理

Whisper是OpenAI公司开发的一种语音识别系统，其原理基于深度学习技术。下面是Whisper语音识别的基本原理：1.数据收集：Whisper使用大量的语音数据进行训练。

andeyeluguo·2023-11-21 02:44

使用Python轻松识别音频中文字(Whisper)

事后我们可能需要补充这些细节性内容，而回放视频或是录音费时费力，这时候语音识别可以帮助我们轻松解决这一痛点。目前，常见的语音识别服务以收费的居多，而免费且识别效果较好的也有。

Hello_Haiwan·2023-11-21 02:43

后发习得数据机器学习_机器学习初探小结

人工智能，机器学习，深度学习等这些词汇在近几年非常热，人工智能更是被提到国家战略层面，机器学习作为人工智能的重要组成部分也开始大范围应用，比如人脸识别，智能推荐以及语音识别等等。

weixin_39823200·2023-11-21 00:42

PyTorch深度学习原理与实现

年代）BP神经网络（解决线性不可分问题，20世纪80年代）深度神经网络（海量图片分类，2010年左右）常见深度神经网络：CNN、RNN、LSTM、GRU、GAN、DBN、RBM……深度应用领域计算机视觉语音识别自然语言处理人机博弈深度学习

slience_me·2023-11-20 21:03

2023 年数维杯（C题）国际大学生数学建模挑战赛 |数学建模完整代码+建模过程全解全析

这些模型在机器人导航、语音识别、图像识别、自然语言处理和智能推荐等领域表现出色，为人们提供了丰富、智能和便捷的体验。然而，随着这些技术的普及，也出现了一些潜在问题。

CS数模·2023-11-20 19:33

GCN论文笔记

1.SEMI-SUPERVISEDCLASSIFICATIONWITHGRAPHCONVOLUTIONALNETWORKS(GCN)解决的是图结构上的半监督分类问题，只有一部分结点有标签归一化后的拉普拉斯矩阵,下式中L表示拉普拉斯矩阵，D为度矩阵，A是领接矩阵：元素级别定义正则化的拉普拉斯矩阵，Λ是特征值对角矩阵，U为拉普拉斯矩阵L的特征值矩阵。L=D−AL=D−1/2LD−1/2=D−1/2(D

Bruce-XIAO·2023-11-20 11:23

【论文笔记】SimplE Embedding for Link Prediction in Knowledge Graphs

摘要张量因子分解方法已被证明对此类链路预测问题很有前途。1927年提出的正则多元分解（CP）是最早的张量分解方法之一。CP通常在链路预测方面表现不佳，因为它为每个实体学习两个独立的嵌入向量，而它们实际上是并列的。我们提出了一个简单的CP增强（我们称之为SimplE），允许独立地学习每个实体的两个嵌入。背景一种张量因子分解方法是正则多变量（CP）分解。该方法为每个关系学习一个嵌入向量，为每个实体学习

CodingJazz·2023-11-20 08:16

【论文笔记】Holographic embeddings of knowledge graphs

github代码摘要提出全息嵌入（HOLE）来学习整个知识图的组合向量空间表示。背景现有的能够捕获关系数据中丰富交互的嵌入模型通常在可伸缩性方面受到限制。反之亦然，可以有效计算的模型通常表达能力要低得多。1.本文引入全息嵌入（HOLE），它使用实体嵌入（向量表示）的循环关联来创建二进制关系数据的组合表示。通过使用相关性作为组合运算符，HOLE可以捕获丰富的交互，但同时保持计算效率高、易于训练、可扩

CodingJazz·2023-11-20 08:15

【论文笔记】Relation Embedding with Dihedral Group in Knowledge Graph

摘要提出了一个新的模型称为二面体，以二面体对称群命名。这种新模型学习知识图嵌入，可以自然地捕获关系组合。此外，我们的方法对离散值参数化的关系嵌入进行建模，从而大大减少了解空间。背景关系组合的一个关键特性是，在许多情况下，它可以是非交换的。例如，在的父母和配偶之间交换顺序将导致完全不同的关系（父母与法律中的父母）。我们认为，为了在链接预测任务中学习关系组合，这种非交换属性应该被显式地建模。在本文中，

CodingJazz·2023-11-20 08:15

【论文笔记】EMBEDDING ENTITIES AND RELATIONS FOR LEARN-ING AND INFERENCE IN KNOWLEDGE BASES

摘要提出了一个准确率更高的双线性公式，一个利用学习到的关系嵌入来挖掘逻辑规则的方法。背景在可扩展到大型知识库的关系学习方法上有张量因子分解和基于神经嵌入的模型两种流行的方法。它们学习使用实体与关系的低维来表示编码关系。本文重点研究了基于能量目标的神经嵌入模型。最近的嵌入模型TransE比RESCAL等张量因子分解方法预测性能更好。本文贡献：(1)提出了一个通用的多关系学习框架，该框架统一了过去开发

CodingJazz·2023-11-20 08:45

Deep Learning for Image and Point Cloud Fusion in Autonomous Driving: A Review（自动驾驶图像点云融合深度学习综述）论文笔记

原文链接：https://arxiv.org/pdf/2004.05224.pdfII.深度学习的简要回顾B.点云深度学习本文将点云深度学习方法分为5类，即基于体素、基于2D视图、基于点、基于图以及基于索引/树的方法。（2）基于索引/树的方法引入树状数据结构（如kd树、八叉树），自适应地划分分辨率，减小计算量。通过建立不平衡的树，可以根据点云密度划分区域。这样，点密度低的区域可以有低分辨率。根据树

byzy·2023-11-20 07:35

维文、藏文等特殊语种翻译

最近在研究语音识别，主要是维语、藏语等小众语言的识别，调用JTHS的SDK后，识别结果是维文或者藏文，看不懂啊，必须要翻译成汉语才行，于是又调用JTHS官方提供的WebAPI，但是成功率太低，反馈给技术人员

AnuoF·2023-11-20 07:08

深度学习中的注意力模型（2017版）

摘自张俊林https://zhuanlan.zhihu.com/p/37601161注意力模型最近几年在深度学习各个领域被广泛使用，无论是图像处理、语音识别还是自然语言处理的各种不同类型的任务中，都很容易遇到注意力模型的身影

csiao_Bing·2023-11-20 04:43

MVSNet论文笔记

知识推荐号·2023-11-20 03:40

AI大模型的制作：RAG和向量数据库，分别是什么？

AI大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等任务上取得了

杨荧·2023-11-19 23:55

网络空间安全论文笔记3——缺陷

Asystematicliteraturereviewonsoftwaredetectpredictionusingartificialintelligence:Datasets,DataValidationMethods,Approaches,andTools软件缺陷预测的系统文献综述：从数据集、数据验证方法、缺陷检测和预测方法、工具以及对未来研究人员的建议几个角度展开缺陷预测方法框架发现缺陷的

TARO_ZERO·2023-11-19 21:53

【时间序列综述】Transformer in Time Series：A Survey 论文笔记

文章全名：TransformersinTimeSeries:ASurvey文章链接：[论文地址]([2202.07125v2]TransformersinTimeSeries:ASurvey(arxiv.org))来源：IJCAI2023完成单位：阿里巴巴达摩院、上海交通大学摘要Transformer在自然语言处理和计算机视觉领域都取得了诸多成果，Transformer的捕获长距离依赖和交互的能力

Henry_Zhao10·2023-11-19 19:03

【RL+Transformer综述】A Survey on Transformers in Reinforcement Learning论文笔记

文章题目：ASurveyonTransformersinReinforcementLearning论文地址：论文地址来源：arxiv完成单位：清华大学、北京大学、BAAI、腾讯IntroductionTransformer结构能够建模长期的依赖关系，并且具有良好的伸缩性（可处理不同长度的序列数据）最初将Transformer运用到强化学习，是通过将自注意力应用到表征学习，来提取实体间的关系，从而更

Henry_Zhao10·2023-11-19 19:56

《向量数据库指南》——亚马逊云科技向量数据库揭秘：点亮数据未来！

因此，向量数据库在人脸识别、图像搜索、视频分析、语音识别、推荐系统等领域有着广泛的应用。它能够实现高效的数据检

LCHub低代码社区·2023-11-19 15:09

人工智能在现代科技中的应用和未来发展趋势

以下是一些常见的示例：语音识别和自然语言处理：人工智能可以帮助机器理解人类语言和语音，并进行相应的处理和回应。这种技术被广泛应用于语音助手，语音识别系统，智能客服等领域。

m0_59833710·2023-11-19 12:56

百度AI快车道——企业深度学习实战营启动，计划支持千家企业转型

此后，深度学习在计算机视觉、语音识别、

飞桨PaddlePaddle·2023-11-19 11:43

【6年人工智能开发】简述卷积神经网络（CNN）

这几年深度学习快速发展，在图像识别、语音识别、物体识别等各种场景上取得了巨大的成功，例如AlphaGo击败世界围棋冠军，iPhoneX内置了人脸

爱码小士·2023-11-19 11:45

【论文笔记】OCR

github.com/murtazahassan/Learn-OpenCV-in-3-hourshttps://www.cnblogs.com/skyfsm/p/8029668.html《转载OCR技术系列》https://www.cnblogs.com/wujianming-110117/p/12600905.html《字符识别OCR原理及应用实现》01基于传统算法的OCR技术传统的OCR技术通

zoroooooo·2023-11-19 08:43

AI机器学习 | 基于librosa库和使用scikit-learn库中的分类器进行语音识别

专栏集锦，大佬们可以收藏以备不时之需SpringCloud实战专栏：https://blog.csdn.net/superdangbo/category_9270827.htmlPython实战专栏：https://blog.csdn.net/superdangbo/category_9271194.htmlLogback详解专栏：https://blog.csdn.net/superdangbo

Web3&Basketball·2023-11-19 08:30

论文笔记之DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction

DeepFM:AFactorization-MachinebasedNeuralNetworkforCTRPrediction目标：CTR预估文中指出以前的CTR预估模型仅考虑low-order的特征交互或者仅考虑high-order的特征交互，或者需要手工设计特征。文中提出了DeepFM来同时学习low-order和high-order的特征交互，并且不需要手工设计特征。DeepFMDeepFM

小弦弦喵喵喵·2023-11-19 07:13

[工业自动化-23]：西门子S7-15xxx编程 - 软件编程 - 西门子PLC人机界面交互HMI功能概述、硬件环境准备、软件环境准备

人机界面可以采用不同的形式和技术，例如图形用户界面（GUI）、触摸屏、键盘、鼠标、语音识别、手势控制等。它提供给用户一个可

文火冰糖的硅基工坊·2023-11-19 06:46

OpenAI大动作：Whisper large-v3重塑语音识别技术

努力犯错·2023-11-19 06:49

SENET论文笔记注意力机制

SENet论文笔记注意力机制Squeeze-and-ExcitationNetworks2019Abstract传统卷积都是在特征层级上通过提高空间编码质量提高表示能力SENet注重通道关系，自适应地调整通道方向特征图权重

B1CK·2023-11-19 06:10

深度学习（五）softmax 回归之：分类算法介绍，如何加载 Fashion-MINIST 数据集

回归是对连续的预测（比如我预测根据过去开奖列表下次双色球号），分类是预测离散的类别（手写语音识别，图片识别）。现在我们已经对回归的处理有一定的理解了，如何过渡到分类呢？

灰海宽松·2023-11-19 06:33

集合贴——智能客服是什么

智能客服是一种采用人工智能技术的客户服务方式，它通过语音识别、自然语言处理、语义理解等技术，实现了与客户的自动交互。

AI 智能服务·2023-11-19 05:20

OpenAI的Whisper蒸馏：蒸馏后的Distil-Whisper速度提升6倍

1Distil-Whisper诞生Whisper是OpenAI研发并开源的一个自动语音识别（ASR，AutomaticSpeechRecognition）模型，他们通过从网络上收集了68万小时的多语言（

智慧医疗探索者·2023-11-19 05:46

chatgpt赋能python：Python实现人机交互

它可以通过多种方式实现，如语音识别、手势识别、触摸屏、键盘鼠标输入等。在当今信息化的时代，人机交互技术越来越成为人类信息获取和交流的重要手段。

liangzijiaa·2023-11-19 03:50

Cascade-MVSNet论文笔记

Cascade-MVSNet论文笔记摘要1立体匹配（StereoMatching）2多视图立体视觉（Multi-ViewStereo）3立体视觉和立体视觉的高分辨率输出4代价体表达方式（CostvolumeFormulation

知识推荐号·2023-11-18 22:34

开源大语言模型完整列表

这些模型通常拥有数十亿到数万亿个参数，能够处理各种自然语言处理任务，如自然语言生成、文本分类、文本摘要、机器翻译、语音识别等。开源中文LLMChat

ejinxian·2023-11-18 22:02

基于tensorflow2.0的深度学习三

此外，CNN还不局限于视觉感知：它们在许多情况下也是成功的，如语音识别和自然语言处理。不过，我们现在将专注于视觉应用。为什么不简单地使用常规的全连接深层神经网络进行图像识别任务呢？

点西西·2023-11-18 20:14

ChatGPT 从零到一打造私人智能英语学习助手

在这些应用中，语音识别、自然语言处理以及机器翻译等技术都得到了广泛的应用。其中，聊天机器人成为了最受欢迎的人工智能应用之一，它们能够与用户进行实时交互并回答各种问题。#必看！

你想要的我都有008·2023-11-17 15:43

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