# 智能语音交互 #
1
关注
2660内容
机器学习和深度学习之间的区别
机器学习和深度学习在实际应用中各有优势和局限性。机器学习适用于一些数据量较小、问题相对简单、对模型解释性要求较高的场景；而深度学习则在处理大规模、复杂的数据和任务时表现出色，但需要更多的计算资源和数据，并且模型的解释性较差。在实际应用中，需要根据具体的问题和需求，结合两者的优势，选择合适的方法来解决问题。
计算机前沿技术-人工智能算法-大语言模型-最新论文阅读-2024-09-14（下）
计算机前沿技术-人工智能算法-大语言模型-最新论文阅读-2024-09-14（下）
简介阿里云大模型的基本概况和产品矩阵
阿里云在大模型领域深入研究，推出了通义千问、通义万相、通义听悟等产品，涵盖自然语言处理、图像生成、语音识别等多个方面，同时提供行业专属模型和MaaS平台，致力于为企业和个人用户提供高效、智能的服务。
前端开发实战：利用Web Speech API之speechSynthesis实现文字转语音功能
前端开发实战：利用Web Speech API之speechSynthesis实现文字转语音功能
大模型的多样性：从语言处理到多模态智能
本文介绍了大模型在多个领域的应用，包括自然语言处理（如Transformer、GPT、BERT、T5）、计算机视觉（如CNN、ViT、GAN）、多模态智能（如CLIP、DALL-E）、语音识别与合成（如Wav2Vec、Tacotron）以及强化学习（如AlphaGo、PPO）。这些模型展现了卓越的性能，推动了人工智能技术的发展。
我写个HarmonyOS Next版本的微信聊天03-完结篇
我写个HarmonyOS Next版本的微信聊天03-完结篇
三文带你轻松上手鸿蒙的AI语音01-实时语音识别
三文带你轻松上手鸿蒙的AI语音01-实时语音识别
三文带你轻松上手鸿蒙的AI语音02-声音文件转文本
三文带你轻松上手鸿蒙的AI语音02-声音文件转文本
如何利用商品详情数据挖掘消费者的潜在需求？
通过分析商品基本信息、研究商品描述内容、解读商品图片信息及剖析用户评价与反馈，商家可以深入挖掘消费者的潜在需求。具体包括分析产品名称关键词、规格属性、功能描述、优势宣传、图片展示角度、场景化图片、正面与负面评价，以及关注商品销售数据的变化趋势和关联销售情况，从而精准把握消费者需求，优化产品和服务。
超越传统模型：探讨门控循环单元（GRU）在语音识别领域的最新进展与挑战
【10月更文挑战第7天】随着人工智能技术的不断进步，语音识别已经从一个相对小众的研究领域发展成为日常生活中的常见技术。无论是智能手机上的语音助手，还是智能家居设备，甚至是自动字幕生成系统，都离不开高质量的语音识别技术的支持。在众多用于语音识别的技术中，基于深度学习的方法尤其是递归神经网络（RNNs）及其变体如长短期记忆网络（LSTMs）和门控循环单元（GRUs）已经成为了研究和应用的热点。
免费试用