人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用
通常,由解码器生成的当前时间步的输出元素,会作为其下一个时间步的输入传递到解码器中,以继续生成序列的下一个元素。编码器-解码器架构的主要应用包括机器翻译、文本摘要、对话生成和语音识别等。它的核心思想是将不定长的输入序列映射到固定长度的上下文向量,再从上下文向量生成不定长的输出序列,这使得它适...
融合RL与LLM思想,探寻世界模型以迈向AGI/ASI的第一性原理反思和...
然后根据学习历史作为上下文,通过自回归预测行为来训练CausalTransformer,其灵感来源于某些研究人员发现Transformer可以通过模仿学习从离线RL数据中学习单任务策略,这一灵感为提取通用的多任务策略提出了一个很有前景的范式:首先收集大量不同的环境互动数据集,然后通过序列建模从数据中提取一个策略。
专访腾讯AI Lab西雅图实验室负责人俞栋:语音识别领域的现状与进展
俞栋:以前的语音识别系统基于高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)和隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel),合在一起,叫GMM-HMM模型。在90年代初期,伯克利大学的研究人员就开始用多层感知机加上隐马尔可夫模型进行语音识别,由于模型由一个传统的生成模型HMM和一个比较时髦的判别式模型神经网络组成,他们称...
人工智能专业现状与未来趋势
5.选择方向:人工智能是一个庞大的领域,包括计算机视觉、自然语言处理、语音识别等多个子领域。了解这些领域的应用和技术,选择自己感兴趣的方向进行深入学习。6.动手实践:多做项目实践,可以加入开源项目或参加编程竞赛,锻炼自己的编程和解决问题的能力。7.学术研究与论文阅读:关注人工智能领域的学术研究动态,阅读相...
人工智能产品应用现状及发展思考
语音唤醒:很多电影,主角一声吼,各种机器小弟来相见,这就是用到了语音唤醒。语音唤醒有两种基本方式,一种就是通过语音识别,然后匹配唤醒词。第二种,利用声学模型(音调、频率等),匹配唤醒库里发音词的发音特征,从而唤醒。语音分离:之前在讲语音识别时是不是提到,在嘈杂的环境下识别率会降低。这里就有语音分离的...
课程精华总结|远场语音识别前沿技术与应用
当前语音识别的技术发展究竟到了什么阶段?如何解决各种场景下语音识别的问题?语音识别的应用前景又在何方?技术现状及难点语音识别技术的研究工作最早可以追溯到上世纪50年代AT&T贝尔实验室的Audrey系统,它是第一个可以识别10个英文数字的语音识别系统(www.e993.com)2024年10月18日。如今,随着计算机能力的提高,语音识别逐渐成熟,深度神经网络模型的出现...
地平线联合创始人黄畅: 2017年是语音识别广泛应用的关键年
这其实也反映了另外一个问题。表面上看车载语音和家居语音都是语音应用,但实际上因为场景不同,可以接受的功耗和成本不一样,这导致你所采用的技术方法的差距非常大。所以在研究方面我们要把信号处理、语音识别和语义理解三个环节都做。但在其他的维度上,比如在具体应用场景中,我们要有所收敛。因为毕竟我们不可能像...
AI论文激增,出现引用10万+的ResNet是好是坏?这研究有结论了
使用NVIDIARiva快速构建企业级ASR语音识别助手NVIDIARiva是一个使用GPU加速,能用于快速部署高性能会话式AI服务的SDK,可用于快速开发语音AI的应用程序。Riva的设计旨在帮助开发者轻松、快速地访问会话AI功能,开箱即用,通过一些简单的命令和API操作就可以快速构建高级别的语音识别服务。该服务可以...
百度ICML论文:端对端中英文语音识别
如同Hannunetal.,2014aandGraves&Jaitly,2014b在他们的论文所提及一样。这种端到端的训练方法简化了训练过程,因为它省去了人工引导/校准/集群/HMM机械装置,而这些用于建立先进的自动语音识别(ASR)模式。在这样的系统中,建立端对端的深度学习,我们可以使用一系列的深度学习技巧:捕捉大的训练集,训练...
新研究起底人类和机器注意力机制的区别|一周AI最火论文
在给定一个较小的目标说话人语音样本的情况下,该方法可以自动从多位说话人的混合语音中提取和转录目标说话人的语音。研究人员通过在模型中增加一个辅助输出支路来观察鲁棒性,该支路也可用于干扰说话者的辅助ASR。这项工作对许多实际应用具有吸引力,包括操作员自动识别、信息回放、呼叫控制、游戏AI、医疗和法律系统文档...