阿里巴巴 2018 年开源的语音识别模型 DFSMN,将全球语音识别准确率纪录提高至 96.04%.DFSMN 模型,是阿里巴巴的高效工业级实现,相对于传统的 LSTM.BLSTM 等声学模型,该模型具备训练速度更快.识别更高效.识别准确率更高和模型大小压缩等效果. 本场 Chat 的主要内容包括: 语音识别流程简介: Kaldi 的部署使用: 如何训练基于中文的 DFSMN 声学模型: 语音特征提取 MFCC 算法源码解读: 语音识别工具对比. https://gitbook.cn/gitch…

导读:DeepRec从2016年起深耕至今,支持了淘宝搜索.推荐.广告等核心业务,沉淀了大量优化的算子.图优化.Runtime优化.编译优化以及高性能分布式训练框架,在稀疏模型的训练方面有着优异性能的表现.并且沉淀了稀疏场景下的动态弹性特征.动态维度弹性特征.多Hash弹性特征等功能,能够不同程度的提高稀疏模型的效果.作为阿里巴巴集团内稀疏场景的统一训练引擎,是AOP团队.XDL团队.PAI团队.AIS团队合作共建的项目.除此之外,DeepRec得到了Intel.NV相关团队的支持,针对稀疏场景…

本文简明讲述GMM-HMM在语音识别上的原理,建模和測试过程.这篇blog仅仅回答三个问题: 1. 什么是Hidden Markov Model? HMM要解决的三个问题: 1) Likelihood 2) Decoding 3) Training 2. GMM是神马?如何用GMM求某一音素(phoneme)的概率? 3. GMM+HMM大法解决语音识别 3.1 识别 3.2 训练 3.2.1 Training the params of GMM 3.2.2 Training the param…

编码规范插件安装使用指南 阿里技术公众号于今年的2月9日首次公布<阿里巴巴Java开发规约>,瞬间引起全民代码规范的热潮,后又发布了PDF的终极版,大家踊跃留言,期待配套的静态扫描工具开放出来. 为了让开发者更加方便.快速将规范推动并实行起来,阿里巴巴基于手册内容,研发了一套自动化的IDE检测插件(IDEA.Eclipse).该插件在扫描代码后,将不符合规约的代码按Blocker/Critical/Major三个等级显示在下方,甚至在IDEA上,我们还基于Inspection机制提供了实时检测…

1.Java内存模型 Java虚拟机规范中试图定义一种java内存模型(java Memory Model,jmm)来屏蔽掉各种操作系统.虚拟机实现厂商和硬件的内存访问差异,以确保Java程序在所有操作系统和平台上能够实现一次编写.到处运行的效果. 1.1.工作内存和主内存 Java内存模型规定了所有的变量都存储在主内存中.每个线程还有自己的工作内存,它保存了被该线程使用到的变量的主内存副本拷贝.线程对这些变量的操作都在自己的工作内存中进行,不能直接操作主内存和其他工作内存中存储的变量或者变量副…

2018年终总结之AI领域开源框架汇总 [稍显活跃的第一季度] 2018.3.04——OpenAI公布 “后见之明经验复现(Hindsight Experience Reply, HER)”的开源算法,这个新的算法保证人工智能可以像人类一样从自己的错误中汲取教训. 2018.3.13——第四范式免费对外开放旗下“第四范式智能客服平台”,这是智能客服市场的首款免费产品. 2018.3.18——Uber开源了神经进化算法开发的交互式可视化工具 VINE,该工具可以轻松实现神经网络群体的各种特定指标以…

2018  AI产业界大盘点 大事件盘点 “ 1.24——Facebook人工智能部门负责人Yann LeCun宣布卸任 Facebook人工智能研究部门(FAIR)的负责人Yann LeCun宣布卸任,之后将担任Facebook首席人工智能科学家,保留对FAIR的研究方向的控制.同时,原工作将由新任负责人Jérôme Pesenti  接替,Facebook应用机器学习小组(AML)和Yann  LeCun将同时向其汇报.而Jérôme Pesenti  将直接向Facebook  CTO汇报…

Flexbox(弹性盒模型)布局完全指南 Github:sueRimn 来源:A guide to Flexbox 这个指南讲诉了flexbox的所有内容,重点介绍了父元素(flex容器)和子元素(flex元素)的所有不同可能属性.它还包括历史记录.演示.模式和浏览器支持图表. 背景 Flexbox布局(弹性盒模型)模块的目的在于提供一种更有效的方法在容器中的项之间布局.对齐和分配空间,即使它们的大小未知或是动态的(因此使用“flex一词). flex布局背后的主要思想是让容器能够更改其项(it…

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:侯艺馨 前言 总结目前语音识别的发展现状,dnn.rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向.2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(Feed Forward Deep Neural Network)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率,引领了DNN-HMM混合系统的风潮.长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory)…

作者:十岁的小男孩 QQ:929994365 无用 本文仅用于学习研究,非商业用途,欢迎大家指出错误一起学习,文章内容翻译自 MACE 官方手册,记录本人阅读与开发过程,力求不失原意,但推荐阅读原文. 本文是mace学习的第二步,如何撰写Yaml文件,将pb模型部署到该文件中进行编译.若环境尚未搭建完毕的同学请看第一篇环境搭建,编译出的库在安卓中如何使用请浏览第三步即mace工程化. MACE(1)-----环境搭建:https://www.cnblogs.com/missidiot/p/948…

本文转自:http://www.jiqizhixin.com/article/2321 机器学习很有趣Part6:怎样使用深度学习进行语音识别 2017-02-19 13:20:47    机器学习    00 0 还记得machine learning is fun吗?本文是该系列文章的第六部分,博主通俗细致地讲解了神经网络语音识别的整个过程, 是篇非常不错的入门级文章. 语音识别正闯入我们的生活.它内置于我们的手机.游戏机和智能手表.它甚至正在让我们的家庭变得自动化.只需要 50 美元,你就…

前言 语音识别是特别酷的功能,ISD9160的核心卖点就是这个语音识别,使用了Cybron VR 算法. 很好奇这颗10块钱以内的IC是如何实现人家百来块钱的方案.且听如下分析. 本文作者twowinter,转载请注明:http://blog.csdn.net/iotisan/ 功能分析 语音识别例程中做了21条语音识别模型,只要识别到对应的语音,就从串口输出对应模型的命令ID. 具体21条命令如下: 全开模式 0 显示为1 外出模式 1 显示为2 房间开启 2 ... 房间关闭 3 单灯变色…

前言 总结目前语音识别的发展现状,dnn.rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向.2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(Feed Forward Deep Neural Network)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率,引领了DNN-HMM混合系统的风潮.长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory)可以说是目前语音识别应用最广泛的一种结构,这种网络能够对语音的长时相关性…

语音识别简介 语音识别(speech recognition)技术,也被称为自动语音识别(英语:Automatic Speech Recognition, ASR).计算机语音识别(英语:Computer Speech Recognition)或是语音转文本识别(英语:Speech To Text, STT),其目标是以计算机自动将人类的语音内容转换为相应的文字. 按照不同纬度如下分类: 按词汇量(vocabulary)大小分类: 小词汇量:几十个词: 中等词汇量:几百个到上千个词 大词汇量:几…

从 WaveNet 到 Tacotron,再到 RNN-T 谷歌再获语音识别新进展:利用序列转导来实现多人语音识别和说话人分类 雷锋网 AI 科技评论按:从 WaveNet 到 Tacotron,再到 RNN-T,谷歌一直站在语音人工智能技术的最前沿.近日,他们又将多人语音识别和说话人分类问题融合在了同一个网络模型中,在模型性能上取得了重大的突破. 对于自动理解人类音频的任务来说,识别「谁说了什么」(或称「说话人分类」)是一个关键的步骤.例如,在一段医生和患者的对话中,医生问:「你按时服用心脏病…

这次来训练一个基于CNN的语音识别模型.训练完成后,我们将尝试将此模型用于Hotword detection. 人类是怎样听懂一句话的呢?以汉语为例,当听到"wo shi"的录音时,我们会想,有哪两个字是读作"wo shi"的,有人想到的是"我是",也有人觉得是"我市".我们可以通过"wo shi"的频率的特征,匹配到一些结果,我们这次要训练的模型,也是基于频率特征的CNN模型.单纯的基于频率特征的识别有很…

语音识别 语音识别该何去何从? 1969年,J.R. PIERCE:"语音识别就像把水变成汽油.从大海中淘金.治疗癌症.人类登陆月球" 当然,这是50年前的想法,那么语音识别该如何做呢? 一个典型的语音识别系统如下,输入一段语音到模型,模型输出一段文本 Speech:表示一个长度为T,维度为d的向量序列 Text:一个token序列,长度为N,V个不同的token,通常T>N 接下来看看输入可以有哪些可能,输出有哪些可能,首先看下输出部分 输出Token 音位(phoneme,发…

上节回顾深度学习与人类语言处理-语音识别(part2),这节课我们接着看seq2seq模型怎么做语音识别 上节课我们知道LAS做语音识别需要看完一个完整的序列才能输出,把我们希望语音识别模型可以在听到声音的时候就进行输出,一个直观的想法就是用单向的RNN,我们来看看CTC是怎么做的 CTC 根据上面说的,在线语音识别,模型在听到声音的时候就需要输出,我们看下使用RNN的基本架构 input: 长度为T的声学特征 Encoder:单向RNN ouput:长度为T的token,每一个输出位置对应词典…

基于OpenSeq2Seq的NLP与语音识别混合精度训练 Mixed Precision Training for NLP and Speech Recognition with OpenSeq2Seq 迄今为止,神经网络的成功建立在更大的数据集.更好的理论模型和缩短的训练时间上.特别是顺序模型,可以从中受益更多.为此,我们创建了OpenSeq2Seq--一个开源的.基于TensorFlow的工具包.OpenSeq2Seq支持一系列现成的模型,其特点是多GPU和混合精度训练,与其他开源框架相比,…

16.(2022)Chip-BCKG-基于临床指南的中国乳腺癌知识图谱的构建与应用 论文标题: Construction and Application of Chinese Breast Cancer Knowledge Graph Based on Clinical Guidelines 论文会议: Chip 16.(2022)Chip-BCKG-基于临床指南的中国乳腺癌知识图谱的构建与应用 摘要 1.引言 2.相关工作 2.1 知识提取 2.2 医学KG 3.乳腺癌知识图谱构建 3.1 本…

示例代码托管在:http://www.github.com/dashnowords/blogs 博客园地址:<大史住在大前端>原创博文目录 目录 一. 上手TensorFlow.js 二. 使用TensorFlow.js构建卷积神经网络 卷积神经网络 搭建LeNet-5模型 三. 基于迁移学习的语音指令识别 推荐课程 TensorFlow是Google推出的开源机器学习框架,并针对浏览器.移动端.IOT设备及大型生产环境均提供了相应的扩展解决方案,TensorFlow.js就是JavaScri…

第一章 对象模型 Ember.js 入门指南——类的定义.初始化.继承 Ember.js 入门指南——类的扩展(reopen) Ember.js 入门指南——计算属性(compute properties) Ember.js 入门指南——观察者(observer) Ember.js 入门指南——绑定(bingding) Ember.js 入门指南——枚举(enumerables) Ember.js 入门指南之七第一章对象模型小结 第二章 模板 Ember.js 入门指南——handlebars基…

Atitit 马尔可夫过程(Markov process) hmm隐马尔科夫. 马尔可夫链,的原理attilax总结 1. 马尔可夫过程1 1.1. 马尔科夫的应用 生成一篇"看起来像文章的随机文本".1 2. 隐马尔科夫过程1 3. 隐马模型基本要素及基本三问题2 4. 维特比算法2 5. 应用 HMM一开始是在信息论中应用的,后来才被应用到自然语言处理还有其他图像识别等各个2 6. 扩展数学之美系列十九 -- 马尔可夫链的扩展 贝叶斯网络 (Bayesian Networks)2…

有个姓许的朋友在微信公众号上这样评论: 但是楼主对yunos的了解程度有多少,建议去了解下再评价别人,免费给你普及下:http://www.ithome.com/html/digi/109484.htm,附上文章最后一段(最后说一句,机友们如果要真想支持国产系统,你可以不喜欢或者不用YunOS 3.0,但是请千万别把它说成是山寨安卓并抹黑它.) 我一般喜欢公开讨论技术,不喜欢偷偷摸摸留言,技术的东西可以就事论事,不需要针对人.当然楼上的评论是节选,我已去掉了很多不堪入目的语言(这种骂爹骂娘的语言…

今天看到有关python的文章,感觉很好奇,学了python很久了,但是还没有真正的用过,只是写一些小程序 看了这篇文章以后真的感觉自己所了解都是皮毛,在此与大家分享: 原文链接:http://www.stephendiehl.com/posts/postmodern.html 如果现代Python有一个标志性特性,那么简单说来便是Python对自身定义的越来越模糊.在过去的几年的许多项目都极大拓展了Python,并重建了“Python”本身的意义. 与此同时新技术的涌现侵占了Python的份额…

Focus, Follow, and Forward Stanford CS224d 课程笔记 Lecture1 Stanford CS224d 课程笔记 Lecture1 Stanford大学在2015年开设了一门Deep Learning for Natural Language Processing的课程,广受好评.并在2016年春季再次开课.我将开始这门课程的学习,并做好每节课的课程笔记放在博客上.争取做到每周一更吧.本文是第一篇. NLP简介 NLP,全名Natural Languag…

语音识别 TensorFlow 1.x中提供了一个语音识别的例子speech_commands,用于识别常用的命令词汇,实现对设备的语音控制.speech_commands是一个很成熟的语音识别原型,有很高的正确率,除了提供python的完整源码,还提供了c/c++的示例程序,方便你移植到嵌入设备及移动设备中去. 官方提供了关于这个示例的语音识别教程.不过实际就是一个使用说明,没有对代码和原理做过多解释. 这个程序相对前面的例子复杂了很多,整体结构.代码.算法都可以当做范本,我觉得我已经没有资格…

目录 1.基本介绍 2.算法原理(理论原理) 2.1 主要术语 2.2 算法由来和改进过程 2.3 DTW算法流程 3.算法DTW和算法HMM的比较 1.基本介绍 DTW:Dynamic Time Warping,即动态时间归整.DTW算法基于DP动态规划思想,解决了发音长短不一的模板匹配问题,常用于语音识别(孤立词识别). HMM算法在训练阶段需要提供大量的语音数据,通过反复急速那才能得到模型参数:而DTW算法的训练中几乎不需要额外的计算.因此DTW算法得到了广泛使用. 2.算法原理(理论原理…

飞跃式发展的后现代Python世界 如果现代Python有一个标志性特性,那么简单说来便是Python对自身定义的越来越模糊.在过去的几年的许多项目都极大拓展了Python,并重建了“Python”本身的意义. 与此同时新技术的涌现侵占了Python的份额,并带来了新的优势: Go - ( Goroutines, Types, Interfaces ) Rust - ( Traits, Speed, Types ) Julia - ( Speed, Types, Multiple Dispatc…

以下是HMM,当emission probability变为高斯时,只需改变其中相关部分即可,也就是下图最后一行. 如下可见,在优化过程中套路没有太大的影响,但变为高斯后表达变得更精确了呢. 当然,这里只是变成了一个高斯,既然我们发现emisson的优化是独立的,那么咱就再升级一下变为gmm可否? From: http://www.inf.ed.ac.uk/teaching/courses/asr/2012-13/asr03-hmmgmm-4up.pdf 沿着这个思路,就进化为了一种常见的语音识…