语音识别论文笔记第19页

【论文笔记】基于在线预测和规划的机器人动态跟踪抓取方法

目录摘要关键词0引言1在线预测与运动规划算法设计(1)在线预测(2)运动规划(3)动态跟踪及抓取2动态跟踪算法设计3实验验证3.1动态跟踪抓取实验(1)系统框架(2)动态跟踪抓取实验3.2融合轨迹连续性3.3动态跟踪鲁棒性4结语摘要内容：基于ROS框架，以6自由度ABB机器人为研究对象，设计了一种基于在线预测和规划的机器人动态跟踪抓取方法。问题的提出与解决：通过预先检测目标物的运动状态在线预测其运

Ctrl+Alt+L·2023-11-17 15:15

语音识别芯片的经典应用案例

基于YQ5969的语音识别芯片实现本文设计的语音识别与控制系统，具有体积小、成本低、便于携带等优点。可以作为一个处理语音信号的通用硬件平台。

编程大乐趣·2023-11-17 11:53

语音识别芯片NRK3301在智能茶吧机的应用

传统的饮水机传大多只能提供热水和冷水，而智能茶吧机则是一款集合了热饮水机、煮茶器、泡茶壶等多种功能于一体的多功能生活电器。它不仅具备了传统饮水机的所有功能，还可以根据不同的需求，提供多种水温的饮水方式；还具备了煮茶和泡茶等多种功能。在产品体验上而且更加智能、实用和人性化，为人们的生活带来了极大的便利和舒适。置入了NRK3301芯片的智能茶吧机，让人们在使用过程中感受到产品的智能化程度高、隐私性较好

九芯电子·2023-11-17 11:21

语音识别芯片在产品应用上的难点列举

语音识别技术，作为人工智能领域中的一颗璀璨明珠，已经广泛应用于用户交互、智能家居、语音助手等多个领域。它为我们的生活带来了诸多便利，使得我们可以更加高效地与电子设备进行互动。

九芯电子·2023-11-17 11:20

2023数维杯国际赛数学建模C题思路模型

典型的应用包括机器人导航、语音识别、图像识别、自然语言处理和智能推荐等。在这些应用程序中，由ChatGPT领导的大型语言模型（大型语言模型，llm）在世界范围内得到了普及，并得到了广泛的推广和使用。

C灿灿数模·2023-11-17 09:06

基于Genio 700 (MT8390)芯片的AR智能眼镜方案

AR眼镜集成了AR技术、语音识别、智能控制等多项高科技功能，可以帮助用户实现更加便捷、高效、个性化的工作和生活体验。

智物通讯科技·2023-11-17 07:52

《机器学习入门与实战：从理论到应用的全面指南》

机器学习可以应用于各种领域，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别、机器

colorful_stars·2023-11-17 06:22

高效的深度学习：将深度学习模型变得更小、更快、更好的综述

©PaperWeekly原创·作者|王馨月学校|四川大学本科生研究方向|自然语言处理摘要深度学习彻底改变了计算机视觉、自然语言理解、语音识别、信息检索等领域。

PaperWeekly·2023-11-16 13:04

机器学习笔记（伪标签）/论文笔记 Pseudo-Label: The Simple and Efficient Semi-Supervised Learning Method for Deep Neu

Pseudo-Label:TheSimpleandEfficientSemi-SupervisedLearningMethodforDeepNeuralNetworks20131伪标签未标记的数据由监督学习网络标记。（将具有最大预测概率的类作为伪标签）然后使用标记数据和伪标记数据训练网络。2伪标签的损失函数损失函数分为真实标签部分和伪标签部分伪标签部分的权重使用a(t)来进行调节，如果a(t)特别

UQI-LIUWJ·2023-11-16 12:24

安卓调用onnx模型并计算

通过使用onnx模型，安卓设备可以进行复杂的计算任务，例如图像识别、语音识别等。这为移动应用的功能和性能提升提供了新的可能性。

[奸笑]这个不是斜眼笑[奸笑]·2023-11-16 10:19

HCIA-AI 华为认证AI工程师（持续更新中 45% ）

HCIA-AI华为认证AI工程师1.人工智能概览2.华为EI和HiAI概览3.Python编程基础4.人工智能数学基础5.TensorFlow介绍6.深度学习预备知识7.深度学习概览8.图像识别实验9.语音识别实验

啊酒弟弟·2023-11-16 08:19

卷积神经网络（CNN）和循环神经网络(RNN)有什么区别？

循环神经网络通常用于自然语言处理和语音识别中，可以用来处理时间序列数据。RNN的主要思想是把前面的信息传递到后面，这样网络就可以利用之前的信息做出预测，能够处理序列中每个

御坂10057·2023-11-16 08:18

【知识增强】A Survey of Knowledge-Enhanced Pre-trained LM 论文笔记

ASurveyofKnowledge-EnhancedPre-trainedLanguageModelsLinmeiHu,ZeyiLiu,ZiwangZhao,LeiHou,LiqiangNie,SeniorMember,IEEEandJuanziLi2023年8月的一篇关于知识增强预训练模型的文献综述论文思维导图思维导图网页上看不清的话，可以存储到本地再看大纲笔记摘要:预训练语言模型(PLMs)

辰阳星宇·2023-11-16 06:37

NovelD: A Simple yet Effective Exploration Criterion论文笔记

NovelD:一种简单而有效的探索准则1、Motivation针对稀疏奖励环境下的智能体探索问题，许多工作中采用各种内在奖励(IntrinsicReward)设计来指导困难探索环境中的探索，例如：ICM：基于前向动力学模型的好奇心驱动探索RND：基于随机网络蒸馏驱动的探索Count-Based：基于伪计数驱动的探索但是本文作者从实验中观察到，如果有多个感兴趣的区域，这些方法有时会很快使智能体被困在

Gabriel17·2023-11-16 06:31

论文笔记——BiFormer

Title:BiFormer:VisionTransformerwithBi-LevelRoutingAttentionPaper:https://arxiv.org/pdf/2303.08810.pdfCode:https://github.com/rayleizhu/BiFormer一、前言众所周知，Transformer相比于CNNs的一大核心优势便是借助自注意力机制的优势捕捉长距离上下文依

Sciws·2023-11-16 06:56

小程序实现语音识别功能

不废话，直接上代码{{tips}}import{onMounted,ref,watch}from"vue";letstart=falseconsttips=ref('按住开始录音')constprops=defineProps({show:{type:Boolean,default:false}})constmanager=ref()constemits=defineEmits(['update:

进阶的巨人001·2023-11-16 04:51

利用 Amazon Transcribe Call Analytics 从客户对话中提取见解

2017年，亚马逊云科技推出了AmazonTranscribe，这是一项自动语音识别(ASR)服务，用于轻松地为任何应用程序添加语音转文本功能。

亚马逊云开发者·2023-11-16 04:50

亚马逊云AI大语言模型应用下的创新Amazon Transcribe的使用

Transcribe简介语音识别技术，也被称为自动语音识别（AutomaticSpeechRecognition，简称ASR），其目标是将人类的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

lqj_本人·2023-11-16 04:18

[论文笔记]DDRNet

AbstractDDRNet由两个深度分支组成，在这两个分支之间执行多次双边融合上下文提取器DeepAggregationPyramidPoolingModule(DAPPM)扩大有效感受域，并基于低分辨率特征映射融合多尺度上下文精度高且轻量IntroductionBisenet提出了一种由空间路径和上下文路径组成的新型双边网络，空间路径利用三个相对较宽的3×3卷积层来捕获空间细节，上下文路径是一

Meliodas`·2023-11-16 03:18

(JMLR-2019)NAS综述鼻祖-神经架构搜索：一项调查

paper题目：NeuralArchitectureSearch:ASurveypaper是博世人工智能中心发表在JMLR2019的工作paper链接：地址Abstract过去几年，深度学习在图像识别、语音识别和机器翻译等各种任务上取得了显着进步

顾道长生'·2023-11-15 23:58

「语音识别的未来已来」——探索Distil-Whisper，轻量级AI的强大力量

在AI技术的浪潮中，一款新型的语音识别模型Distil-Whisper以其独特的魅力和强大的性能脱颖而出。

努力犯错·2023-11-15 20:50

Distil-Whisper：比Whisper快6倍，体积小50%的语音识别模型

内容来源：@xiaohugggDistil-Whisper：比Whisper快6倍，体积小50%的语音识别模型该模型是由HuggingFace团队开发，它在Whisper核心功能的基础上进行了优化和简化

大鹏学开发·2023-11-15 20:17

matlab男女声识别,matlab男女声音识别

.....2015—2摘要本文通过对男性和女性声音语言特征的研究,发现男女声的基音频率存在较大的差异,并利用MATLAB设计并运行了基于基音频率分析的男女声识别系统的算法......基于matlab的语音识别系统

臣臣1234·2023-11-15 19:49

基础课1——智能客服的定义

1.介绍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·2023-11-15 14:34

论文笔记——Camouflaged Object Detection

文章目录1简介2网络结构2.1SearchModule(SM)2.2IdentificationModule(IM)2020年CVPR的一篇文章，文章名为“伪装物体检测”。代码地址1简介伪装物体：“无缝”嵌入周围环境的物体。分为两类自然伪装物体：一般是动物，如昆虫，头足类动物；人工伪装物体：缺陷，游戏艺术隐藏信息。伪装物体检测与其他任务的区别和联系：我们可以从上面这幅图看出，通用物体指的是图像中所

随机ID·2023-11-15 14:39

智安网络|探索语音识别技术：优势与挑战的全面解析

语音识别技术是人工智能领域的重要应用之一，它通过将语音信号转化为文本，实现了人机交互的一种新形式。随着科技的不断发展，语音识别技术在各个行业中得到了广泛的应用，但同时也存在着一些优势和劣势。

智安网络·2023-11-15 06:00

短视频短剧小程序系统的创新发展与趋势展望

省钱兄科技·2023-11-15 06:16

多模态情感分析研究综述论文笔记

这里写目录标题论文标题引言论文学术结构1、总体介绍2、介绍叙述式多模态情感分析3、介绍交互式多模态情感分析4、多模态情感分析存在的交互建模科学问题5、结束语阅读论文初体验思维导图论文标题《多模态情感分析研究综述》引言多模态情感分析现已成为自然语言处理领域的核心研究课题之一，分为两类子课题：1、叙述式多模态情感分析2、交互式多模态情感分析论文学术结构1、总体介绍从情感分析这个大方面出发，结合现代社会

Daniel_Muei·2023-11-15 04:27

AI机器人小奥，学习不再填鸭

它是一款集全球领先的人工智能、语音识别、语义理解、情感陪伴为一体的高科技教育产品，旨在帮助孩子提高学习兴趣、拓宽知识面，以科技创新助力学习成绩提高。

quickembed·2023-11-15 04:18

Meta开源支持1000多种语言的文本转语音与语音识别大语言模型

Meta发布了涵盖1406种语言的预训练wav2vec2.0模型、针对1107种语言的单一多语言自动语音识别模型、针对相同数量语言的语音合成模型以及针对4017种语言

人工智能研究所·2023-11-15 00:33

使用百度语音识别技术实现文字转语音的Java应用

探讨如何使用百度语音识别技术将文字转换为语音的Java应用。百度语音识别技术是一种强大的语音识别服务，可以将输入的文字转换为自然流畅的语音输出。

mYlEaVeiSmVp·2023-11-14 16:30

深度学习算法部署方介绍（笔记）（文章是抄别人的）

这种方式适用于模型参数不需要改变的情况，例如图像分类、语音识别等场景。常见的离线部署方式有TensorFlowLite、ONNX、TensorRT等。2、在线部署

饿了就干饭·2023-11-14 10:54

深度学习---算法岗面试题

●除了GMM-HMM，你了解深度学习在语音识别中的应用吗？

勇敢牛牛@·2023-11-14 04:44

模式识别属于计算机什么方面的应用,人工智能在模式识别方面的应用

关键词：人工智能模式识别语音识别数字识别中图分类号：TP14文献标识码：A文章编号

weixin_28837357·2023-11-14 01:25

直播间自动评论神器的运行分享，与开发需要到的技术分析

因此，机器人需要具备语音识别

qianli654·2023-11-13 18:56

抖音自动发评论之论人工智能AI的应用和发展趋势

人工智能的应用范围十分广泛，包括语音识别、自然语言处理、计算机视觉、智能驾驶、智能家居、医疗诊断、金融风控等领域。人工智能技术已经深入到现代科技中的各个领域，对人们的生活产生了深刻的影响。

qianli654·2023-11-13 18:25

顶顶通语音识别使用说明

介绍顶顶通语音识别软件(asrproxy)是一个对接了多种语音识别接口的语音识别系统。可私有化部署(支持中文英文和方言等，支持一句话识别、实时流识别、多声道录音文件识别。

顶顶通-FreeSWITCH二次开发接口·2023-11-13 17:02

MobileSAM论文笔记

摘要自Meta研究团队发布SAM（SegmentAnythingModel）项目依赖，因其令人惊艳的零样本迁移特性和与其他视觉应用兼容的高通用性，引起了极大的关注。由于大多数类似的应用都需要运行在资源限制的边缘设备，如手机，因此，本文的目标是通过使用轻量化的encoder替换原始计算量大的encoder使其称为移动友好型模型。一个简单的思路是按照SAM原文训练一个新的轻量化的SAM，但是效果不理想

hello_dear_you·2023-11-13 14:14

论文笔记--Baichuan 2: Open Large-scale Language Models

论文笔记--Baichuan2:OpenLarge-scaleLanguageModels1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1预训练3.1.1预训练数据3.1.2模型架构3.2对齐3.2.1SFT3.2.2RewardModel

Isawany·2023-11-13 11:15

本地部署_语音识别工具_Whisper

1简介Whisper是OpenAI的语音识别系统（几乎是最先进），它是免费的开源模型，可供本地部署。

xieyan0811·2023-11-12 22:23

2023最新AI创作系统/ChatGPT商业运营版网站程序源码+支持GPT4+支持ai绘画(MJ)+实时语音识别输入+免费更新版本

白云如幻·2023-11-12 21:05

BEVFormer论文笔记（详细版）

论文论文链接：《BEVFormer:LearningBird’s-Eye-ViewRepresentationfromMulti-CameraImagesviaSpatiotemporalTransformers》代码链接：https://github.com/zhiqi-li/BEVFormer阅读顺序：我之前在哔哩哔哩上跟着李沐一起读论文，按照他的方法：先看题目（比如这篇文章，它的重点就是Sp

西米611·2023-11-12 13:36

NL2SQL领域：RAT-SQL论文笔记

RAT-SQL:Relation-AwareSchemaEncodingandLinkingforText-to-SQLParsers以关系感知的方法对数据库模式编码和链接的text-to-SQL模型1.问题聚焦：SchemaEncoding：对表结构（表名、列名、列类型、主键、外键等等）进行编码SchemaLinking：把Question中表述的内容与具体的表名和列名对齐2.主要创新点：包含“

mochine·2023-11-12 10:49

official.nlp.transformer调研

要真的研究具体某一方向时，比如文本分析，语音识别、机器翻译，才需要熟练地调用别人已经写好的模型库，加载别人训练好的参数。确实知识追踪

卢容和·2023-11-12 04:54

论文笔记：SimiDTR: Deep Trajectory Recovery with Enhanced Trajectory Similarity

DASFFA20231intro1.1背景由于设备和环境的限制（设备故障，信号缺失），许多轨迹以低采样率记录，或者存在缺失的位置，称为不完整轨迹恢复不完整轨迹的缺失空间-时间点并降低它们的不确定性是非常重要的一般来说，关于轨迹恢复的先前研究可以分为两个方向第一个方向：模拟用户在不同位置之间的转换模式，以预测用户的缺失位置本质上是一个分类任务，恢复的轨迹通常由位置或POI组成第二个方向：基于记录的不

UQI-LIUWJ·2023-11-12 01:46

论文笔记：AttnMove: History Enhanced Trajectory Recovery via AttentionalNetwork

AAAI20211intro1.1背景将用户稀疏的轨迹数据恢复至细粒度的轨迹数据是十分重要的恢复稀疏轨迹数据至细粒度轨迹数据是非常困难的已观察到的用户位置数据十分稀疏，使得未观察到的用户位置存在较多的不确定性真实数据中存在大量噪声，如何有效的挖掘周期性规律存在一定困难经常在历史轨迹中被访问的地点并不一定会是目标时间窗缺失的地点，如何利用用户历史上的位置数据是另一个挑战1.2论文思路提出了一个基于注

UQI-LIUWJ·2023-11-12 01:14

语音识别与自然语言处理（NLP）：技术前沿与未来趋势

语音识别与自然语言处理（NLP）：技术前沿与未来趋势随着科技的快速发展，语音识别与自然语言处理（NLP）技术逐渐成为人工智能领域的研究热点。

a谷雨c·2023-11-12 00:35

机器学习基础概念

机器学习的应用非常广泛，包括图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统、

浩茫·2023-11-11 22:51

【论文笔记】Denoising Diffusion Probabilistic Models

PreKnowledge1.条件概率的一般形式P(A,B)=P(B∣A)P(A)P(A,B)=P(B|A)P(A)P(A,B)=P(B∣A)P(A)P(A,B,C)=P(C∣B,A)P(B,A)=P(C∣B,A)P(B∣A)P(A)P(A,B,C)=P(C|B,A)P(B,A)=P(C|B,A)P(B|A)P(A)P(A,B,C)=P(C∣B,A)P(B,A)=P(C∣B,A)P(B∣A)P(A)

xhyu61·2023-11-11 17:02

语音识别sdk for ios android,iOS百度语音识别SDK 让你的APP不在单调

语音识别有很多种，今天给大家带来的是，百度语音识别。

茜茜丁·2023-11-11 16:53

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