语音识别芯片的工作原理和分类
1、特定人语音识别芯片特定人语音识别芯片是针对指定人的语音识别,其他人的话不识别,须先把使用者的语音参考样本存入当成比对的资料库,即特定人语音识别在使用前必须要进行语音训练,一般按照机器提示训练2遍语音词条即可使用。2、非特定人语音识别芯片非特定人语音识别是不用针对指定的人的识别技术,不分年龄、性别,...
XR教育中的手势识别技术实现
根据手势的特征和用途,手势识别技术可以分为静态手势识别和动态手势识别两类。1静态手势识别是指通过对手势的静态图像进行分析和识别,例如手势的形状、位置和方向等。动态手势识别则是指对手势的动态变化进行分析和识别,例如手势的运动轨迹、速度和加速度等。2.常见手势识别技术目前,常见的手势识别技术包括基于...
服务发展大局 提高科技含量 实施分类处置
随着智慧监管手段不断更新,RPA机器人(10.310,-0.21,-2.00%)软件不间断扫描网络直播媒体状态,实现对直播媒体的实时监测,消除监测监管盲区、死角;依靠OCR智能语音识别技术,实现了直播语音流逐字实时转换成文字,将音频内容自动识别并转写为对应的文字内容,提高监测监管精准度。实施分类处置强化信用监管山东省建立健全跨部...
智造讲堂:标识与解析技术
目前人脸识别算法主要分为两类:特征法和基于深度学习的人脸识别算法。(1)特征法:通常被认为是机器视觉领域内第一种有效的人脸识别算法,其核心算法是主成分分析算法,该方法首先将人脸图像集合中的图片灰度化,然后将灰度化后的图片调整到统一尺寸并完成光照归一化。该算法的优势在于可解释性强,计算速度快,但容易受到...
图解机器学习:演化史、方法、应用场景与发展趋势
到上世纪末至今,连接学派掀起热潮,神经科学和概率论的方法得到了广泛应用。神经网络可以更精准地识别图像、语音,做好机器翻译乃至情感分析(sentimentanalysis)等任务。同时,由于神经网络需要大量的计算,基础架构也从上世纪80年代的服务器便为大规模数据中心或者云。这部分内容相信大家都非常熟悉了。
一文详解自动驾驶机器视觉基本任务:分类、定位、检测、语义分割和...
短路连接可以有效缓解反向传播时由于深度过深导致的梯度消失现象,这使得网络加深之后性能不会变差(www.e993.com)2024年7月10日。短路连接是深度学习又一重要思想,除计算机视觉外,短路连接也被用到了机器翻译、语音识别/合成领域。此外,具有短路连接的ResNet可以看作是许多不同深度而共享参数的网络的集成,网络数目随层数指数增加。ResNet的关键点是:...
清华、小米、华为、 vivo、理想等多机构联合综述,首提个人LLM智能...
任务执行功能的一项基本需求是智能体有能力准确理解用户下达的任务。通常来说,任务可能来自用户口头或书面下达的指令,智能体可以从中解读出用户的意图。随着语音识别技术的成熟,现在已经能非常方便地将语音信息转换成文本。在将用户命令转换成文本后,个人LLM智能体应该能自动进行规划和采取行动。尽管规划对传统DNN来...
万字综述多模态和多模态大模型
关于这种基于文本的图像搜索,大体上有两种方法:为每张图片添加描述或标签,可以是手动添加,也可以是自动识别(比如在文本生成中提到的自动图像描述技术)。然后根据输入的文本,找出与之匹配的图片。训练图像和文本的联合向量空间。给定一个文本查询,生成该查询的向量,并找到向量最接近该向量的所有图像。第二种方法...
人工智能中的机器学习核心领域、流程与分支(基础入门篇)
AI是让计算机模拟人类智能的技术,它包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域,通过使用大量的数据和算法,AI可以让计算机学会像人类一样思考、学习和解决问题。机器学习作为人工智能领域的核心,是使计算机拥有智能的基石,本文对机器学习的核心领域、术语和深度学习与强化学习作简单介绍,不涉及复杂的...
干货:机器学习最全知识点汇总(万字长文)
机器学习中常见的生成模型有贝叶斯分类器,高斯混合模型,隐马尔可夫模型,受限玻尔兹曼机,生成对抗网络等。典型的判别模型有决策树,kNN算法,人工神经网络,支持向量机,logistic回归,AdaBoost算法等。4.交叉验证交叉验证(crossvalidation)是一种统计准确率的技术。k折交叉验证将样本随机、均匀的分成k份,轮流用其中的k-...