分享丨CAAI名誉理事长李德毅院士:认知的形式化|数学|科学|宇宙|...
知识驱动的推理模式(OODA)、联想驱动的创造模式(OOCA)以及假说驱动的发现模式(OOHA),用这4个相对独立的认知模式来完成认知的形式化,OOA和OOCA两个模式是由下而上思维,从物理空间转向认知空间;OODA和OOHA两个模式是由上而下思维,从认知空间转向物理空间。
播客APP ——小宇宙产品分析报告
首先,播客作为一种热媒介,播客主播所带来的陪伴感,内容带来的慰藉和治愈,都是用户收听播客的情感驱动力。其次,身处信息过载的时代,信息焦虑变得越来越常见,碎片化的信息是片面的、不完整的,人们渐渐丧失了摄入大段且完整有效的信息的耐心和能力,同时却对高质量内容和高价值的表达有很大需求,播客展示出另一种获取内...
语音识别 AI 挑战赛上线:用深度学习三种结构,对 50 种环境声音...
目前在语音识别方向,deepcnn算是其中较为热门的方向,这和CNN的三个重要的思想架构,包括:局部区域感知、权重共享、空间或时间上的采样有着极强的关联。CNN模型我们知道在通常情况下,语音识别都是基于时频分析后的语音谱完成的,而其中语音时频谱则具有较强的结构特点。而卷积神经网络恰好提供了在时间和空间...
Meta蛋白质宇宙全景图!150亿参数语言模型,预测6亿+蛋白质结构
事实上,借助于这种新的结构预测能力,Meta在短短两周内用一个由大约2000个GPU组成的集群上,预测出了图谱中超过6亿个宏基因组蛋白质的序列。Meta发布的宏基因组图谱名为ESMAtlas,几乎涵盖了整个宏基因组序列公共数据库MGnify90的预测。Meta表示,ESMAtlas是迄今为止最大的高分辨率预测结构数据库,比现有蛋白质结...
10小时训练数据打造多语种语音识别新高度
multi-band(多带宽)识别模型;端到端(e2e)系统的改进,e2e系统和hybrid-HMM系统融合;多种前,后端处理手段提高数据的可靠性和多样性;一.受限系统由于受限系统只提供10小时训练数据,我们采取的主要方案还是语音领域使用较多的HybridHMM架构。采用CNN-TDNN-F-A作为声学模型的主干网络,在此之上进行lattice无关的最...
智能门禁中有语音识别和RFID技术会变得怎样
1.总体结构设计图1为系统总体的硬件结构框图(www.e993.com)2024年9月7日。系统以凌阳SPCE061A单片机为核心器件、结合射频识别(RFID)技术和语音识别技术实现系统双重安全性,并采用了LCD12864显示用户刷卡信息。门禁系统还通过串口与上位机进行通信。用户先刷卡,单片机将获取的卡号与自身RAM中的卡号进行比较,如果卡号相同,则进行语音识别。若用户的...
玩人工智能的你必须知道的语音识别技术原理
1、语音识别的基本原理语音识别系统本质上是一种模式识别系统,包括特征提取、模式匹配、参考模式库等三个基本单元,它的基本结构如下图所示:未知语音经过话筒变换成电信号后加在识别系统的输入端,首先经过预处理,再根据人的语音特点建立语音模型,对输入的语音信号进行分析,并抽取所需的特征,在此基础上建立语音识别所...
语音识别技术在电子病历中应用的难点及对策
增加容错机制对容易读错的一些词汇,增加容错功能,当医生读音错误时,仍能自动识别正确的词,如,脑梗塞(se),医生经常读成脑梗塞(shai)。后处理结果归整根据医学书写和单位的特殊性,对已输入的文字结果进行自动修改,一是标点符号预测,医生在语音输入时,不用说出标点符号,系统可自动预测标点符号。二是自动大小写,包括...
深度研报:人工智能机器人开启第四次科技革命
第二次AI浪潮出现在1980-1990年代,语音识别(ASR)是最具代表性的几项突破性进展之一。在当时,语音识别主要分成两大流派:专家系统和概率系统。专家系统严重依赖人类的语言学知识,可拓展性和可适应性都很差,难以解决“不特定语者、大词汇、连续性语音识别”这三大难题。而概率系统则基于大型的语音数据语料库,使用统计...
【知识图谱】产品视角下的知识图谱构建流程与技术理解
在知识图谱中,有RDF(ResourceDescriptionFrame资源描述框架)和Owl语言(OntologyWebLanguage网络本体语言)来对本体进行描述,让计算机理解图谱中的信息。会有专门的结构化查询语言对图谱进行查询,比如针对RDF的查询语言SPARQL或者针对图结构的查询语言Cypher(开源图数据库Neo4j中实现的图查询语言)。