深度|AI教父Hinton与AI教母李飞飞首次公开对谈:我们必须通过,让...
差不多在我们赢得ImageNet比赛的同时,George和Abdo的语音识别声学模型也被应用了。虽然有很多工作让它成为一个好的产品,比如降低延迟等问题,但最终它被用在了安卓系统中。有那么一个时刻,安卓的语音识别突然变得和Siri一样好,而这就是神经网络的功劳。我认为,这对大公司高层来说是另一个重要因素:他们看到了这项技...
诺贝尔物理学奖,为什么颁给人工智能?人工智能与物理学有何联系
连接智能的应用范围非常广泛,除了人脸识别,还包括语音识别、自动驾驶等多个领域。何道敬认为,大模型的发展使得复杂的计算和数据处理变得更加精准和高效;大数据的积累为我们提供了丰富的资源,使得我们能够从中挖掘出更多有价值的信息;而大算力的提升则为这些技术提供了强大的支持,使得以前难以想象的应用场景如今得以实现...
中国大模型发展指数(第1期)
东方财富妙想金融大模型凭借其自研技术、金融数据挖掘、专业词表、高效训练算法、算力集群、金融场景应用、数据积淀和专业生态,已成为金融科技领域的领先者,服务于百万专业投资者和金融机构。百融云创结合行业专知,引入检索增强生成技术(RAG),融合多模态,为金融行业提供了精准、高效和个性化的服务,成为AI产业应用的典范。
2024诺贝尔化学奖接力青睐AI,蛋白质结构预测新工具获一半奖项
机器学习是人工智能的分支,主要基于数据进行算法开发和研究,通过学习已有数据而推广到新数据,从而可在无明确指令情况下执行任务,进一步发展出更高级的深度学习(deeplearning,DL),可在尽量减少人工干预的前提下实现对非结构化数据(如文本或图像)的学习,在视觉加工、语言处理和语音识别等领域得到了广泛应用。深度学习...
声音的密码:深度解析语音识别的原理是什么
综合起来看,语音识别的原理让我们可以深度解析声音的密码。通过特征提取和模式匹配,计算机能够高效而准确地转化声音为文本。而在实际应用中,智能质检则通过语音识别技术的支持,进一步提升了语音数据的分析和挖掘能力,为企业带来了更多商业价值。声音,如同密码,逐渐在数字时代中揭开了它神秘的面纱,为我们打开了通向智能化未...
基于深度学习的音频信号处理与分析技术
一、深度学习在音频信号处理中的应用音频分类与识别:深度学习可以用于音频分类和识别任务(www.e993.com)2024年10月17日。通过构建深度神经网络模型,可以将音频信号映射到相应的类别标签,实现音频分类与识别。这对于语音识别、情感分析等任务具有重要意义。音频增强与降噪:深度学习可以用于音频信号的增强与降噪。通过训练深度神经网络模型,可以从带有...
2024-2028年中国生物识别技术产业深度调研及投资前景预测报告
1.2.2 生物识别技术应用领域1.3 生物识别技术主要种类1.3.1 指纹识别技术1.3.2 语音识别技术1.3.3 人脸识别技术1.3.4 静脉识别技术1.3.5 虹膜识别技术第二章 2022-2024年国际生物识别技术行业发展分析2.1 国外生物识别技术产业发展综况2.1.1 行业发展历程2.1.2 各国发展布局...
《2024年中国端侧大模型行业研究》钛祺智库报告分享
端侧大模型应用依赖于AI大模型的技术基础,随着AI大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域的发展和成熟,端侧大模型应用也得到推动;各行业对端侧设备上运行的大型AI模型的需求不断增加,促使端侧大模型应用成熟度与AI大模型保持一致;同时,技术转移和跨界应用使得一些在特定行业中成熟的AI大模型技术可以被...
Robotaxi(无人驾驶出租车)产业详解_腾讯新闻
传感器技术是无人驾驶技术的基础,通过各种传感器收集车辆周围环境的信息,使车辆能够感知和理解周围的世界。主要传感器包括LIDAR、摄像头和雷达。1、激光雷达(LIDAR)工作原理:LIDAR(LightDetectionandRanging)通过发射激光束并接收反射回来的激光信号,测量物体的距离、形状和速度。通过扫描环境,LIDAR可以生成高精度的三...
阿里音频生成大模型开源!50种语言快速理解+5种语言语音生成
多语言语音识别性能研究团队在开放源数据集上比较了SenseVoice和Whisper的多语言识别性能和推理效率,包括AISHELL-1、AISHELL-2、Wenetspeech、Librispeech和CommonVoice。推理效率评估是在A800机器上进行的。SenseVoice-Small采用非自回归端到端架构,由此带来的推理延迟极低——相比之下,它比Whisper-Small快7倍,比Whisp...