离线语音识别和控制的工作原理及应用
最常用的匹配算法是动态时间规整(DTW),它能有效地解决语音信号的时间扭曲问题。二、离线语音识别使用的技术离线语音识别主要使用深度学习、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等技术。这些技术能够在本地设备上实现高效运算,使得离线语音识别成为可能。1.深度学习深度学习在语音识别领域具有广泛的应用。其中,循环...
...算法、自然语言处理 (NLP) 算法、语音识别算法、AI 画质增强...
公司回答表示,您好,公司研发中心下设智慧研究院,已积累了计算机视觉(CV)算法、自然语言处理(NLP)算法、语音识别算法、AI画质增强算法、手势识别算法、边缘计算等差异化的AI应用技术。边缘计算的的算力上,公司目前的产品中分别配置了6T、4.5T、2T等带NPU算力的芯片,提供姿态识别,图像画质增强,音频处理,空间处理...
...云边协同计算、音视频处理、语音识别、图像识别、AI算法、行业...
公司回答表示,您好,华自超算专注于大数据汇聚、云边协同计算、音视频处理、语音识别、图像识别、AI算法、行业大模型等核心技术,以垂直智能底座(算力设备、算力网络、算法平台)为中心,赋能多行业应用场景,以提供高性价比、低能耗、极具竞争力的智能硬件产品(如边缘服务器、行业高密算力服务器等),重点解决安全应急与精准...
机器学习十大算法:从原理到实践
深度学习是一种神经网络算法,它通过构建具有多个隐藏层的神经网络来学习数据的复杂特征表示。深度学习通过逐层传递的方式将原始数据转化为抽象的高层特征表示,然后使用这些特征进行分类或回归。深度学习在语音识别、图像识别和自然语言处理等领域有广泛应用。九、集成学习集成学习是一种通过构建多个模型并将它们的预测结果...
唤醒客户体验新风尚:深入了解语音识别原理的重要性
语音识别是一种通过计算机对语音信号进行处理和分析,将其转换为文字或命令的技术。它通过模式匹配和机器学习等算法,识别和理解语音中的单词和语义,从而实现人机交互。深入了解这一原理可以帮助我们更好地理解智能语音助手如何工作,以及它们在客户服务和销售过程中的应用。
智能座舱算法基础之语音识别篇
语音识别的最终目的是在由各种可能的单词序列构成的搜索空间中,寻找最优的单词序列(www.e993.com)2024年7月10日。这在本质上属于搜索算法货解码算法的范畴,即解码器要完成的任务。1)搜索空间语音识别寻找最优的单词序列,所有可能的单词序列候选构成了解码过程中的搜索空间。解码的搜索空间有多种构成方式,可以分为动态编译解码空间和静态编译解码...
ChatGPT在对话生成等自然语言处理领域的算法原理探究|北京大学副...
概率模型:N-gram统计语言模型的基本概念、构造方法;数据平滑的常用算法;N-gram模型的应用及评价知识表示:词袋模型;朴素贝叶斯方法实现文本分类;语义相似度计算;信息检索与TF-IDF;词嵌入的原理机器学习:隐马尔可夫模型与语音识别项目答辩与点评:学生项目汇报与答辩、导师点评与指导...
机器学习中的动态时间规整(DTW)算法
本文将深入探讨DTW算法的原理、应用及其在机器学习中的改进方向。一、DTW算法原理动态时间规整算法最初在语音识别领域被提出和使用,其核心思想是通过弹性地拉伸或压缩时间序列来找到两个序列之间的最佳匹配。不同于传统的欧几里得距离或曼哈顿距离,DTW允许非线性的时间对齐,使得即便是在时间轴上有所偏移的序列也能够被...
...算法、自然语言处理 (NLP) 算法、语音识别算法、AI 画质增强...
公司回答表示,您好,公司研发中心下设智慧研究院,公司也已积累了计算机视觉(CV)算法、自然语言处理(NLP)算法、语音识别算法、AI画质增强算法、手势识别算法、边缘计算等差异化的AI应用技术。目前公司带AI具有边缘计算能力的体感运动游戏AI盒子,带AI具有边缘计算能力的智能OTT盒子,带AI澎湃算力及具有人形识别、...
8000字详解“降维算法”,从理论实现到案例说明
原理:PCA通过正交变换将数据投影到新的坐标系上,使得新坐标系的前几个主成分能够解释大部分的方差。应用:PCA常用于数据可视化、特征提取和噪声过滤。线性判别分析(LDA)原理:LDA旨在找到投影方向,使得不同类别的样本尽可能分开,而同类的样本尽可能聚集。