MiniMax闫俊杰对话黄明明:AGI是中国不能输掉的比赛,只有一条最难...
这是深度学习出来后,大模型出来前的阶段。比如人脸识别,语音识别,很多美颜拍照等类似的东西。从2020年开始美国有这样的公司,我们2021年年底开始做。现在我们处在第二个阶段。从2020年开始美国有这样的公司,我们2021年年底开始做。AI已经可以变成独立的产品形态存在。核心变量就是AI可以变成通用,通用是不需要定制,就...
...闫俊杰对话黄明明:AGI 是中国不能输掉的比赛,只有一条最难但...
这是深度学习出来后,大模型出来前的阶段。比如人脸识别,语音识别,很多美颜拍照等类似的东西。从2020年开始美国有这样的公司,我们2021年年底开始做。现在我们处在第二个阶段。从2020年开始美国有这样的公司,我们2021年年底开始做。AI已经可以变成独立的产品形态存在。核心变量就是AI可以变成通用,通用...
“科技界的珍珠港事件”后,中国AI曾面临路线选择之难
智能接口是为了建立和谐的人机交互环境,使人与计算机之间的交互能够像人与人之间的交流一样自然、方便。“863-306”主题中智能接口涵盖的研究方向包括汉字识别、语音识别、机器翻译、文本识别、计算机视觉等,凡是和计算机输入输出有关的研究都包含在内,而这也正是人工智能的重点应用方向。新一届专家组中负责智能接口...
华为“天才少年”4万字演讲:现在的AI技术要么无趣,要么无用|钛...
例如语音部分就是先做语音识别,把语音转换成文字输入给大模型,然后再把大模型的输出送给语音合成模型生成音频。不要小看这种听起来很土的方案,在语音领域,目前这种方案还是最靠谱的,现有的多模态大模型在识别和合成人类说话语音方面都不太行。GoogleGemini的语音对话响应延迟只有0.5秒,这是一个真人都很难达到的...
月之暗面杨植麟复盘大模型创业这一年:向延绵而未知的雪山前进
杨植麟:它(当时)是用来给语音识别做排序的模型。(笑)当你识别完一段语音,有很多结果,拿语言模型看到底哪个概率更大,输出最有可能的结果,应用非常有限。但你发现它是根本问题,因为你在对这个世界概率建模。虽然语言局限,它是世界的投映;但理论上你把tokenspace(所有可能的标记组成的空间)做得更大,就可以构建一...
科大讯飞国际大赛再夺冠 完成“史上最难”语音识别任务
CHiME-6被称为“史上最难的语音识别任务”,比赛使用的语音素材涉及多个不同的生活场景——包括多人在厨房边做饭边聊天、在起居室边用餐边聊天、在客厅聊天,聊天的声音中包括远场、混响、噪音、语音叠加等各种复杂因素,技术难度极大(www.e993.com)2024年10月5日。讯飞参赛团队通过技术攻关,不仅在强手如林的大赛上夺冠,而且将该任务上的语音...
科普|来看沃丰科技AI最前沿的ASR技术(文末附真实应用案例)
3、语音标注及声学模型训练:打通松果问题话术、知识库等行业历史数据,通过原心引擎,输出识别结果,基于深度学习NLU模型,融合ASR输出最优结果,在对话详情中嵌入语音标注,支持录音转写问题标注,不断优化原心引擎,使得三线城市带口音的普通话转写正确率达到95%以上。同时,基于业务需求标准化,语音机器人系统内置的变量类型...
口音成语音识别发展最大公敌,新解决方案正在开发中
比如,不同地区的口音,让这项技术拥有了很强的“地域歧视性”。通常情况下,口音对人类来说不是什么大问题,有时还会让人感觉到一种异国风情的魅力,但是对机器而言,这是一条难以跨越的鸿沟,可能是其发展过程中面临的最大挑战。研究显示口音是语音识别技术的挑战之一...
AI年度总结与展望:超大规模预训练模型爆发,自动驾驶迎商业化前夜
同时,目前训练大模型仍需消耗大量资源,如何依靠深度学习框架的力量节省计算资源,甚至在更小规模上完成任务,将是一个值得探索的技术方向。03智能语音这一年:技术突破不断,工业落地加速语??领域的大规模预训练模型层出不穷字节跳动AILAB语??技术总监??泽君表示,2021年度,智能语音技术的演进呈现出三个层面的趋...
如何亿点点降低语音识别跨领域、跨语种迁移难度?
众所周知,基于深度学习的端到端ASR(自动语音识别)已经可以通过大规模的训练数据和强大的模型得到很好的性能。但是,训练和测试数据之间可能会因录音设备、环境的不同有着相似却不匹配的分布,导致ASR模型测试时的识别精度下降。而这种领域或分布不匹配的情况非常多样且常见,以至于很难对每个领域的语音数据进行大量收集...