patterPyTorch中的语音到文本框架，初始支持DeepSpeech2架构（及其变体）。特征基于文件的语料库定义配置，模型体系结构和可重复性的培训配置DeepSpeech模型具有高度可配置性各种RNN类型（RNN，LSTM，GRU）和大小（层/隐藏单元）各种激活功能（Clipped ReLU，Swish）具有Lookahead（用于流式传输）或双向RNN的仅向前R...

从场景上，语音识别可以分为流式语音识别和非流式语音识别。非流式语音识别（离线识别）是指模型在用户说完一句话或一段话之后再进行识别，而流式语音识别则是指模型在用户还在说话的时候便同步进行语音识别。流式语音识别因为其延时低的特点，在工业界中有着广泛的应用，例如听写转录等。Transformer流式语音识别挑战目前，Transformer 模型虽然在离线场景下可以进行准确的语音识别，但在流式语音识别中却

http://ex.chinadaily.com.cn/exchange/partners/77/rss/channel/cn/columns/4m6872/stories/WS5ce3b1ada310e7f8b157dea3.html2019-05-21 15:55:525月15日，全球领先的人工智能平台公司商汤科技SenseTime在京举办“大爱[AI]无疆”2019商汤人工智能...

https://www.pingwest.com/a/187915?tt_from=toutiao商汤科技要做有存在感的 AI。在 AI 作为一种高新技术、一种流行概念被各种各样良莠不齐的产品“蹭热度”的同时，大多数人其实对所谓的“人工智能”并无实感。目前，人工智能还很贵、很复杂、很难触及，它更像是隐藏在幕后的生产力，悄悄影响着一部分人的生活，却远远未渗透生活的方方面面。AI...

http://www.woshipm.com/ai/2620327.html语音交互是AI最重要的领域之一，也是目前落地产品比较成熟的领域，比如说智能客服、智能音箱、聊天机器人等，都已经有成熟的产品了。语音交互主要由哪些部分组成？各自主要处理什么任务？目前都遇到什么困难？本文将跟大家一起探讨下。01 语音交互的组成我们以一个智能音箱的例子来开始今天的讨论：假设我...

https://www.toutiao.com/a6687387597922107916/在我之前的一篇《收藏 | 供应链管理最佳实践之S&OP》文章中，为大家介绍了关于S&OP的基本知识。有些读者反映看得不过瘾，最好有些案例。我找到了一个关于数字化工具如何帮助S&OP流程实施的案例，与大家进行分享，欢迎各位读者点评。一S&OP实施中的...

https://blog.csdn.net/tMb8Z9Vdm66wH68VX1/article/details/78172956来源：AI科技评论本文长度为4170字，建议阅读6分钟本文为你解读机器计算机视觉的进展与前景。9 月 26 日，机器人领域的顶级学术会议 IROS 2017 进入第二日。上午，著名华人计算机视觉专家、斯坦福副教授李飞飞，在温哥华会议中心面向全体与...

https://www.toutiao.com/a6714050151935115779/机器学习中的注释（Annotation）是标记数据的过程，可以是文本，视频，图像或音频等形式。在计算机视觉任务中，图像注释有助于计算机更好的理解图像，计算机尝试在带注释的数据中学习出适用于新数据识别的相似的规则。有着以下几种不同类型的标注方式，具体使用那种标注方式还需要根据您的具体任务目标而定。...

https://www.toutiao.com/a6709772730272580107/卷积神经网络 – CNN 已经很强大的，为什么还需要RNN？本文会用通俗易懂的方式来解释 RNN 的独特价值——处理序列数据。同时还会说明 RNN 的一些缺陷和它的变种算法。最后给大家介绍一下 RNN 的实际应用价值和使用场景。为什么需要 RNN ？独特价值是什么？卷积神经网络 ...

http://www.woshipm.com/ai/2529645.html本文笔者将与大家讲述：强化学习的基本原理、两个基本类型，以及基于这两个类型下的相关算法。一般地，我们认为，机器学习领域最基本的三个方向就是“监督学习”“无监督学习”和“强化学习”，而深度学习、半监督学习、元学习都是由它们在某些方面迭代衍生出来的优化后的模型。经过前两篇的笔记，我们已经对监督学习和无监督学...