超千条语料,深度测评蔚小理的语音交互效果
语音交互的识别成功率指的是系统在所有接收到的语音输入中,正确识别并理解的比例,表示系统正确识别并理解用户语音指令的准确程度。车载语音系统的识别成功率至关重要,因为用户需要快速、准确的系统响应来确保安全性和便捷性。识别成功率的计算方法是:在R次语音识别任务中,如果识别成功的次数是SR,识别错误的次数是FR,...
端到端自动驾驶的秘密(三)5 家可能支持/潜在支持端到端架构的芯片...
硬件与软件协同优化:芯片设计需要考虑与自动驾驶软件算法的协同优化,以实现更高效的部署,例如通过硬件加速器针对性地优化特定算法的运算过程。引入先进工艺:采用更先进的制造工艺可以提升芯片的性能和能效,从而更好地支持端到端模型的运算需求。灵活性和可扩展性:芯片设计应具备灵活性和可扩展性,以适应算法和数据流处...
除却AI不是云 智算为云服务增量送助攻
以智能语音识别为例,天翼云利用深度学习算法和自然语言处理技术,实现了对语音信号的高精度识别和转换。这一功能大大降低了用户处理语音数据的难度,提高了工作效率。在具体应用场景中,企业可以通过天翼云的智能语音识别服务,自动将会议录音转化为文字记录,方便后续查阅和分析。在图像识别方面,天翼云同样展现出了强大的...
任天堂最惊艳的神级创意,未来还有哪些可能性?
语音识别NDS的麦克风还实现了类似「语音识别」的功能。上面我们提到,受限于性能和技术,想在NDS实现「语音转文字」识别能力非常困难。但这可难不倒聪明的开发者们。如果游戏的要求只是「识别并匹配音频」,那么实际上要做的应该是「对比两段音频的相似度」,系统并不需要真正理解音频的内容。于是在《任天狗》中,...
教育+AI?微软Azure语音服务TTS、自动语音识别(ASR)来帮忙
数学领域的自动语音识别(ASR)尤为困难。例如,当提到“复数”时,系统需要分辨出这里是指“复合的复”还是“正负的负”。这种歧义,加上数学公式本身就复杂,以及用户在说话时的吞音和口音等因素,使得精准识别变得更加困难。此外,数学表达式中常常混杂中英文,进一步增加了识别的难度。
Achronix推出基于FPGA的加速自动语音识别解决方案
加利福尼亚州圣克拉拉,2023年11月——高性能FPGA芯片和嵌入式FPGA(eFPGAIP)领域的领先企业Achronix半导体公司日前自豪地宣布:正式推出Achronix与Myrtle.ai合作的最新创新——基于Speedster7tFPGA的自动语音识别(ASR)加速方案(www.e993.com)2024年9月29日。这一变革性的解决方案,实现了高精度和快速响应,可将超过1000个并发的实时语音流转换为...
至顶智库 | 从苹果秋季发布会到苹果AI发展史
神经网络是机器学习的一个分支领域,涉及到训练软件以识别数据中的模式和关系,类似于人脑的工作原理。他有一些比较著名的研究,如涉及神经网络如何与手机处理器配合工作,以及如何使用并行计算来训练神经网络。其中,并行计算是将较大的问题分解为较小的任务,以方便多个处理器能够同时进行计算的过程。
智能座舱最理想的交互模式应该是什么样的?
通过在车端进行边缘AI计算,可以将视频、语音等个人生物信息去除,转化为语义信息,再上传到云端,可以有效保护车内个人数据隐私。03自动驾驶时代,交互智能必须跟驾驶智能相匹配在可以预见的未来,人机共驾都会是长期存在的状态,座舱内的人机交互是人了解自动驾驶能力的第一界面。
IT业今年已裁员13.7万人,AI人才却不够抢;英特尔回应被高通收购...
SCoRe框架的核心在于利用多轮在线强化学习技术,使语言模型在面对错误时能够自我检测并进行修正。这一过程完全依赖于模型自我生成的数据,无需外部的指导或监督,从而使得模型在测试时能够更加独立和可靠地完成任务。SCoRe代表了语言模型领域的一项重大进步,使其能够自我纠错和完善回答。通过精心设计的提示和强化学习框架,SCoR...
智能座舱算法基础之语音识别篇
近年来人工智能技术快速发展,比较引人注目的包括智能语音技术、计算机视觉技术和自动语音识别技术等。其中,自动语音识别(ASR),简称语音识别,是重要的组成部分。其主要目标是把语音信号转变为相应的文字,从而让机器具有听觉功能,能够直接接收人的口语命令,实现人机自然的交互。