当数据成为生产资料,论文总结如何用水印技术保护AI训练数据版权
UBW有三大目标,包括:1)有效性;2)隐蔽性;3)离散度。具体来说,有效性要求带水印的DNN会误判数据污染图像;隐蔽性要求数据集用户无法识别水印;离散度则确保数据污染图像的预测具有可离散性。2.2.2UBW-P实现预测可离散的最直接策略就是将数据污染图像的预测作为统一的概率向量。具体来说,作者建议在...
当数据成为“生产资料”,三篇论文总结如何用水印技术保护AI训练...
具体来说,有效性要求带水印的DNN会误判数据污染图像;隐蔽性要求数据集用户无法识别水印;离散度则确保数据污染图像的预测具有可离散性。2.2.2UBW-P实现预测可离散的最直接策略就是将数据污染图像的预测作为统一的概率向量。具体来说,作者建议在制作数据污染数据集时随机"洗牌(shuffle)"数据污染训练样本的标签...
5.5%语音识别词错率究竟如何炼成?IBM发布相关研究论文
5.5%语音识别词错率究竟如何炼成?IBM发布相关研究论文选自arXiv机器之心编译参与:晏奇、吴攀语音识别是人工智能领域所研究的核心问题之一,研究者一直以来都在竞相努力以期能首先达到比肩人类的里程碑。去年十月,微软人工智能与研究部门的一个研究者和工程师团队报告他们的语音识别系统实现了和专业速录员相当甚至更低...
香港理工最新GAN综述论文;小鹏汽车判别式多模态语音识别
研究者在LRS3-TED和LRW数据集上进行了实验,结果表明两阶段模型(音频增强多模态语音识别模型,AE-MSR)始终以显著优势实现SOTA性能,从而验证了AE-MSR的必要性和有效性。音频增强多模态语音识别网络(AE-MSR)概览。本研究中具有双重视觉意识(AE-MSR)的多模态语音识别网络架构图,其中AE-MSR网络包含两...
谷歌再获语音识别新进展:利用序列转导来实现多人语音识别和说话人...
在真实场景下,说话人分类系统与声学语音识别(ASR)系统会并行化运行,这两个系统的输出将会被结合,从而为识别出的单词分配标签。传统的说话人分类系统在声学域中进行推断,然后将说话人标签覆盖在由独立的ASR系统生成的单词上。这种方法存在很多不足,阻碍了该领域的发展:...
论文解读:对端到端语音识别网络的两种全新探索
端到端的模型旨在一步直接实现语音的输入与解码识别,从而不需要繁杂的对齐工作与发音词典制作工作,具有了可以节省大量的前期准备时间的优势,真正的做到数据拿来就可用(www.e993.com)2024年10月17日。端到端的模型的另一个优点是,更换识别语言体系时可以利用相同的框架结构直接训练。例如同样的网络结构可以训练包含26个字符的英文模型,也可以训练包...
网易易盾 AI Lab 论文入选 ICASSP 2023!黑科技让语音识别越“听...
面对如此激烈的竞争,网易智企易盾AILab团队凭借一篇语音识别方向的论文《ImprovingCTC-basedASRModelswithGatedInterplayerCollaboration(基于CTC的模型改进,实现更强的模型结构)》脱颖而出,成功拿到了前往希腊罗德岛线下参会的门票。“GIC”,助力语音识别更进一步...
梅开二度!网易易盾两篇论文再度入选语音学术顶会INTERSPEECH 2023
1.人工配置语种实现对特定语种的语音识别能力,如特定国家或地区的内容平台;2.未知语种信息时支持对任意语种语音的自动识别,如多语种内容平台。结合实际业务需求和上述提出的方法,易盾AI团队设计了基于LR-MoE的多语种语音识别架构,通过模型内置、灵活可配的帧级语种分类器,支持多语言多需求的智能语音...
ChatGPT那么火,能帮我写中医药科研论文吗?
ChatGPT被训练了大量的文本数据,包括网页、书籍、新闻等,这使它能够对许多不同类型的话题进行回答和生成文本。它可以被用于聊天机器人、自动文本生成、语音识别和自然语言处理等应用。ChatGPT的训练过程非常复杂,需要大量的计算资源和数据。在训练过程中,模型会不断地学习语言的各种规则和模式,并且能够根据上下文进行语...
云知声原创技术再获肯定:多篇论文被国际语音顶会 INTERSPEECH...
大词汇量连续语音识别研究团队提出了一种新颖的带深度声学结构和Self-and-Mixed注意力解码器结构(Self-and-MixedAttentionDecoderwithDeepAcousticStructureforTransformer-basedLVCSR),其利用具有深度声学结构的Self-and-Mixed注意力解码器,以改善基于Transformer的大词汇量连续语音识别的声学表示。...