探索智能纪元:大模型的起源、现状与未来
语音识别领域大模型也在语音识别领域发挥着重要作用。通过深度学习技术,模型能够将语音转换为文本,支持语音助手、实时语音转写、自动字幕生成等应用,手机上的语音助手就是典型例子。这些模型通过对大量语音样本的学习,能够应对不同口音、语调和噪声的干扰。另外,大模型可以用于教育、医疗、农业、金融等不同行业。例如在...
AD:全球首个可大规模使用的语音识别智能化认知筛查工具诞生,浙大...
2022年,浙江大学公共卫生学院徐欣团队带着与阿里巴巴达摩院联合研发的世界首创的基于语音识别的智能化认知筛查工具(Digitalcognitivescreener,DCS),首次走进了大众的视野。DCS以传统认知测试为模板,使用机器人对话的方式收集参与者的语音数据,采用语音识别、自然语言处理等AI技术对参与者的表现进行分析,最终通过构建算法模...
智能座舱算法基础之语音识别篇
HMM的理论基础在1970年前后由Baum等人建立,随后由CMU的Baker和IBM的Jelinek等人应用到语音识别中,L.R.Rabiner和S.Young等人进一步推动了HMM的应用和发展。HMM有算法成熟、效率高、易于训练等优点,自20世纪80年代开始,被广泛应用于语音识别、手写字识别和天气预报等多个领域,目前仍然是语音识别中的主流技术。2)基于DN...
人机交互与现代战争|智能化|大模型|人工智能|语音识别_网易订阅
(1)虚拟现实和增强现实技术:这些技术可以为士兵提供沉浸式的训练环境,模拟各种战斗场景和任务,帮助他们提高技能和决策能力。(2)语音识别和自然语言处理:通过语音识别和自然语言处理技术,士兵可以通过语音指令与武器系统、通信设备等进行交互,提高操作效率和减少操作错误。(3)智能穿戴设备:智能穿戴设备可以实时监测士兵的...
P/NP问题50年:AI探索不可能的可能
可解释的人工智能很多机器学习算法似乎已经都运行得很好,但是我们却不理解为什么。如果你去观察为了语音识别而训练的神经网络,你通常会难以理解它为何做出这样的选择。我们为什么要关心这个问题呢?以下是一些原因:1.置信:我们如何知道神经网络运行正确?除了检查输入和输出,我们不会做其他任何的分析。不同的应用场景会有...
他让人工智能有了“长短期记忆”
他不是第一个赋予神经网络“记忆”的人,但他发明的长短期记忆网络(LSTM),使得神经网络有了较长而切实有用的记忆,LSTM早就被Google、苹果、Amazon、Facebook……,用于实现语音识别和翻译等等功能,如今,LSTM已经成为最具商业化的AI成就之一……“长短期记忆”-LSTM之父...
藏文信息处理“班智达”系列应用软件发布
5月25日,中国唯一的藏语信息处理领域的国家重点实验室“班智达”系列应用产品发布会在青海西宁举行,该实验室研发的班智达翻译、班智达词典、班智达识别、班智达图译、班智达文献、班智达藏医6款应用软件集中发布。图为发布会现场。中新社记者孙睿摄青海师范大学省部共建藏语智能信息处理及应用国家重点实验室,是中国...
AI的开山鼻祖们
符号主义者理解的AI是源于数理逻辑,基于逻辑表达式。因此可以用数学和物理学中的逻辑符号来表达思维的形成,通过大量逻辑规则,来产生像人一样的推理和决策。符号主义强调思维过程的逻辑性,侧重于推理和解决问题的思路,企图用数学公式来描述人工智能。它在计算机代数、自然语言处理、语音识别等领域中得到广泛应用。
全球第一个聊天机器人是怎样诞生的?
这一时期的智能聊天机器人基于“深度学习模型”(deeplearningmodels)的自然语言处理范式,采用语音识别与信息检索技术,能够为用户提供个性化和便捷性的服务,初步实现了人机的双向交流。然而依旧与真实人类对话交流存在差距,不知道如何回答时,聊天机器人还可能会搜索网页上的相关信息,给出链接让用户自行寻找。
当藏文遇上人工智能,这些便捷应用场景不远了!
随着信息化和智能化时代的到来,藏语言语音识别的重要作用日益凸显。首先,藏语言语音识别是西藏智能化发展过程中不可或缺的关键技术。其次,藏语言语音识别也可以加强西藏与其他地区的交流和沟通,在促进民族交流方面具有突出的重要地位和意义。记者了解到,该项目团队在前期工作基础上,构建了1500小时的藏语语音语料库,研发...