Snowboy 是一款高度可定制的唤醒词检测引擎,可以用于实时嵌入式系统,并且始终监听(即使离线).当前,它可以运行在 Raspberry Pi.(Ubuntu)Linux 和 Mac OS X 系统上. 一些热门的唤醒词包括,Amazon Echo 上的“Alexa”,Android 设备上的“OK Google” 和 iPhone 上的“Hey Siri”.这些唤醒词用于,发起一个完整的语音交互界面.除了此,唤醒词还可以用于其他用途,比如执行简单的命令和控制动作. 在一个棘手的解决方案中,它

离线语音Snowboy热词唤醒 语音识别现在有非常广泛的应用场景,如手机的语音助手,智能音响(小爱,叮咚,天猫精灵...)等. 语音识别一般包含三个阶段:热词唤醒,语音录入,识别和逻辑控制阶段. 热词唤醒就是唤醒设备,让设备解析你接下来说的话.通常设备一直在录入周围的声音,但是设备此时不会有任何反应.当通过像「Hi,Siri」这样的唤醒词被唤醒以后,设备就开始处理接下来的声音了.热词唤醒是语音识别的开始. Snowboy 是比较流行的热词唤醒框架,目前已经被百度收购.Snowboy 对中文支持友

转自:https://blog.csdn.net/fendouaini/article/details/79905328 1.回顾DNN训练词向量 上次说到了通过DNN模型训练词获得词向量,这次来讲解下如何用word2vec训练词获取词向量. 回顾下之前所说的DNN训练词向量的模型: DNN模型中我们使用CBOW或者Skip-gram模式结合随机梯度下降,这样每次都只是取训练样本中几个词训练,每完成一次训练就反向传播更新一下神经网络中W和W’. 我们发现其中DNN模型仍存在两个缺点: 首先,每次

场景:进入程序后处于语音唤醒状态,当说到某个关键词的时候打开某个子界面(如:语音识别界面) 技术要点: 1. // 设置唤醒一直保持,直到调用stopListening,传入0则完成一次唤醒后,会话立即结束(默认0) mIvw.setParameter(SpeechConstant.KEEP_ALIVE, "1"); 2.添加资源文件appid.jet    很奇怪为什么这里demo里面不需要语法文件 关键代码: /*********************************语音

目录 NLP中的预训练 语境表示 语境表示相关研究 存在的问题 BERT的解决方案 任务一:Masked LM 任务二:预测下一句 BERT 输入表示 模型结构--Transformer编码器 Transformer vs. LSTM 模型细节 在不同任务上进行微调 GLUE SQuAD 1.1 SQuAD 2.0 SWAG 分析 预训练的影响 方向与训练时间的影响 模型规模的影响 遮罩策略的影响 多语言BERT(机器翻译) 生成训练数据(机器阅读理解) 常见问题 结论 翻译自Jacob Dev

唤醒功能,顾名思义,通过语音,唤醒服务,做我们想做的事情. 效果图(开启应用后说讯飞语音或者讯飞语点唤醒) 源码下载 地址:http://download.csdn.net/detail/q4878802/9023213 步骤 1. 创建应用,开通服务 地址:http://blog.csdn.net/q4878802/article/details/47762169 2. 下载SDK 我们要使用的是讯飞的付费功能,选择唤醒服务,点击下载以后,会提示没有购买.点击“购买服务”  点击购买一会看到付

1.对词用独热编码进行表示的缺点 向量的维度会随着句子中词的类型的增大而增大,最后可能会造成维度灾难2.任意两个词之间都是孤立的,仅仅将词符号化,不包含任何语义信息,根本无法表示出在语义层面上词与词之间的相关信息,而这一点是致命的. 2.用向量代表词的好处 3.词嵌入的由来 在上文中提过,one-hot 表示法具有维度过大的缺点,那么现在将 vector 做一些改进: 1.将 vector 每一个元素由整形改为浮点型,变为整个实数范围的表示: 2.将原来稀疏的巨大维度压缩嵌入到一个更小维度的空间

目录 一.Doc2vec原理 二.代码实现 三.总结   一.Doc2vec原理 前文总结了Word2vec训练词向量的细节,讲解了一个词是如何通过word2vec模型训练出唯一的向量来表示的.那接着可能就会想到,有没有什么办法能够将一个句子甚至一篇短文也用一个向量来表示呢?答案是肯定有的,构建一个句子向量有很多种方法,今天我们接着word2vec来介绍下Doc2vc,看下Doc2vec是怎么训练一个句子向量的. 许多机器学习算法需要的输入是一个固定长度的向量,当涉及到短文时,最常用的固定长度的

机器学习策略-多任务学习 Learninig from multiple tasks 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.7 迁移学习 Transfer Learninig 神经网络可以从一个任务中习得知识,并将这些知识应用到另一个独立的任务中.例如:你已经训练好一个能够识别猫的系统,你利用这些知识或者这些知识的部分去完成更好的 阅读X射线扫描图. 这就是所谓的-- 迁移学习 how-to 假设你已经训练好一个图像识别神经网络,首先用一个神经网络,在(x,y)对上训练,其

作为一名Android开发工程师,身边总有些同行很焦虑,看着人工智能越来越火,总是担心Android要不行了,所以,我们需要转行么?Android还能走多久?其实,无论是对于Android还是iOS开发者而言,我们更应该做的是稳固提升自己的技术,活到老学到老,时刻与不断发展的框架.标准和范式保持同步.同时,还要能活学活用,在工作中使用最合适的工具,以提高工作效率.随着机器学习在越来越多的应用程序中寻得了一席之地,越来越多的程序员加入AI领域,那么,入行AI领域需要哪些技能呢? 人工智能到底有多火

1. 误差分析(Error analysis) 误差分析的目的是找到不同误差源的比重,从而指引我们接下来往哪个方向努力改进.NG建议手工统计随机100个错误的误差源,比如对于猫分类器,错误的照片可能是1)狗:2)大型猫科动物:3)图像模糊.那么可以建立下面的表格: 在统计过程中发现新的误差源,则添一列(比如这里的Instagram).本例的结果是100张错误图像中,Blurry占61%,Great Cats占43%,所以这两个是最主要的误差源,那么可以把团队分两拨,一拨人主攻一个方向.而Dog.

机器学习策略 ML strategy 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.4 满足和优化指标 Stisficing and optimizing metrics 有时候把你要考虑的所有事情组合成单实数评估指标,有时候并不容易,这时候使用满足和优化指标很重要. 假设以下是一个猫分类器,在我们已经考虑准确度的情况下,我们还要考虑运行时间(即区分一张猫图片所用的时间) 我们的做法是在满足运行时间的条件下,最大限度的提高准确度.例如我们这里选取运行时间必须满足小于100ms的条件

一.基础模型 假设要翻译下面这句话: "简将要在9月访问中国" 正确的翻译结果应该是: "Jane is visiting China in September" 在这个例子中输入数据是10个中文汉字,输出为6个英文单词,\(T_x\)和\(T_y\)数量不一致,这就需要用到序列到序列的RNN模型. ​ 类似的例子还有看图说话: 只需要将encoder部分用一个CNN模型替换就可以了,比如AlexNet,就可以得到"一只(可爱的)猫躺在楼梯上"

AI产品经理成长路 https://www.jianshu.com/p/4b98314ad3c0 以下都是自己平时知识的一些总结,只是一些个人的愚见,下面出现的公司.书籍.视频.网站都是自己看过体验过的,不是给他们打广告,不是广告!不是广告!不是广告!不同意见的评论区留下意见即可 一.     AI的兴起与互联网 1.互联网的红利消失 1) PC端和移动端使用人数固定 目前来看,PC端和移动端的每年出货量都在一个值上下,移动端大概在每年4亿台,PC端更少而且每年还在下降. 2) 大流量入口被巨头

Alexa.Siri.小度……各种语音助手令人眼花缭乱,但这些设备多是针对能力健全的用户,忽略了听.说能力存在障碍的人群.本文作者敏锐地发现了这一 bug,并训练亚马逊语音助手 Alex 学会识别美式手语.项目发布之后受到社交媒体的热捧.本博文将介绍项目的底层技术以及如何使用 TensorFlow.js 构建该系统. 数月前的某个夜晚,我躺在床上时,一个念头闪过我的脑海——「如果语音是计算接口的未来,那么那些听不见或看不见的人该怎么办?」我不知道究竟是什么触发了这个想法.我自己能听.能说,周围也

本文来自腾讯云技术沙龙,本次沙龙主题为AI平台及智能语音应用解析 近年来,人工智能技术快速发展,与其他行业的结合也成为业界不断探索的方向.在人工智能基础和工具方面,AI平台已成为降低人工智能门槛的关键因素:而在人工智能应用方面,作为最成熟的应用方向之一,智能语音已在智能家居.智能车载等领域有了迅猛发展.以腾讯为代表的巨头企业,凭借强大的技术积累和在社交聊天.游戏娱乐等垂直领域定制化服务的丰富经验,在AI平台和智能语音两方面都推出了丰富的解决方案. 依照现状,AI平台如何降低人工智能门槛,帮助企业

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

第二周:机器学习策略(2)(ML Strategy(2)) 误差分析(Carrying out error analysis) 你好,欢迎回来,如果你希望让学习算法能够胜任人类能做的任务,但你的学习算法还没有达到人类的表现,那么人工检查一下你的算法犯的错误也许可以让你了解接下来应该做什么.这个过程称为错误分析,我们从一个例子开始讲吧. 假设你正在调试猫分类器,然后你取得了 90% 准确率,相当于 10% 错误,,在你的开发集上做到这样,这离你希望的目标还有很远.也许你的队员看了一下算法分类出错的

第一周:机器学习策略(1)(ML Strategy(1)) 为什么是ML策略?(Why ML Strategy) 大家好,欢迎收听本课,如何构建你的机器学习项目也就是说机器学习的策略.我希望通过这门课程你们能够学到如何更快速高效地优化你的机器学习系统.那么,什么是机器学习策略呢? 我们从一个启发性的例子开始讲,假设你正在调试你的猫分类器,经过一段时间的调整,你的系统达到了 90% 准确率,但对你的应用程序来说还不够好. 你可能有很多想法去改善你的系统,比如,你可能想我们去收集更多的训练数据吧.或

先前的文章<三个小白是如何在三个月内搭一个基于kaldi的嵌入式在线语音识别系统的>说我们花了不到三个月的时间搭了一个基于kaldi的嵌入式语音识别系统,不过它是基于传统的GMM-HMM的,是给我们练手用的,通过搭这个系统我们累积了一定的语音识别领域的经验,接下来我们就要考虑做什么形态的产品了.语音识别可以分大词汇量连续语音识别(Large Vocabulary Continuous Speech Recognition, LVCSR)和关键词识别(Keyword Spotting, KWS)