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...
机器学习算法实现,最小和最干净的例子
使用LLaMA或Mistral进行大规模文本生成混合专家(MoE)语言模型与Mixtral8x7B使用LoRA进行参数高效微调。使用StableDiffusion生成图像。使用OpenAI的Whisper进行语音识别。使用BERT进行双向语言理解在图结构数据上使用GCN进行半监督学习
电子行业深度报告:人形机器人元年或将开启,AI下游硬件应用迭起
MobileALOHA系统在团队论文中被定义为“一种用于收集双臂运动数据的低成本全身远程操作系统”,本意是开发机器人双臂运动控制的廉价研究平台,但其恰好解决了家务机器人研发的两大难题:1)机器人的运动控制能力:主要是机械手臂的运动控制。MobileALOHA团队利用“静态数据集+模仿学习”联合训练的方法丰富机器人...
从实验室到现实,AI+手语识别,路向何方?|GAIR live
最近,雷峰网(公众号:雷峰网)组织的“AI+手语识别:技术革新与应用前景”线上圆桌论坛,汇聚了田英利、倪兰、苏剑波、方昱春四位教授,他们凭借对听障社群和AI技术的深刻理解,进行了一场内容丰富的对话。两个小时的时间里,他们谈到手语与计算机视觉技术、语言学技术的结合,还讨论了伦理、隐私保护和实际应用等关键议题,...
纵览机器学习前生今世,万字整理谷歌首席科学家 Jeff Dean 一小时...
现在我们来深入探讨语言处理领域。在图像识别和语音识别取得显著进步的同时,我认为语言领域是人们见证计算机能力发生最大变革的领域之一。2007:自然语言处理中的N-gram模型早在神经网络广泛应用之前,我就对语言模型抱有极大兴趣。我曾与谷歌翻译团队合作,他们构建了一个用于研究竞赛的高质量系统,虽然只能处理少量句子...
中国AI,在世界什么水平?
中国在人工智能领域,特别是在自然语言处理(NLP)和语音识别技术方面,已经取得了显著的进展(www.e993.com)2024年7月27日。中文自然语言处理领域取得的一个重要突破是在预训练模型方面。BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)等模型在中文语境中的成功应用,大大提高了文本理解和语义分析的性能。中文分词是NLP中的一个重要任务...
应用、算法、芯片,“三位一体”浅析语音识别
人工智能产业链由基础层、技术层与应用层构成。同样,智能语音识别亦由这三层组成,本文从语音识别的商业化应用出发,并探讨驱动语音识别发展的算法及硬件计算能力,三位一体浅析语音识别现状、发展趋势及仍然面临的难点。一、应用智能语音技术是人工智能应用最成熟的技术之一,并拥有交互的自然性,因而,其具有巨大的市场空...
Kriston AI Lab与新加坡国立大学联合发布论文 语音识别实现突破
近日,快商通KristonAILab和新加坡国立大学联合发表的论文《ModelingCode-SwitchLanguagesUsingBilingualParallelCorpus(使用平行语料为中英文语码转换建模)》被第58届计算语言学年会ACL2020录用,论文介绍了一种通过机器学习算法建立语言模型的方法,主要用于解决中英混合文本数据缺失问题,是语音识别领域对多语种切换...
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...
网易易盾 AI Lab 论文入选 ICASSP 2023!黑科技让语音识别越“听...
1.CTC算法设置了条件独立性假设,即CTC假设每个时间步的输出之间是独立的。这对语音识别任务来说并不合理,假如说“jirou”这个发音,在不同的上下文中预测的文字内容应该不一样的。如果上文是“我喜欢吃”,接下来“鸡”的概率应该更高,同理如果上文是“他手臂有”,接下来“肌”的概率应该更高。如果通过...