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智能语音交互平台决战在即,创业者们的机会在哪儿?
第三种是行业市场。这里包含了教育、医疗、金融等市场,这个领域需要和行业深度结合,巨头很难做,其实是创业公司的机会。
为了让机器听懂“长篇大论”,阿里工程师构建了新模型
本研究我们提出了一种改进的前馈序列记忆神经网络结构,称之为深层前馈序列记忆神经网络(DFSMN)。
语音识别服务分离计算内核
云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 背景最近研究的同事对识别内核做了一些优化,将原先集成在casrserver的内核计算逻辑单独抽离出来做成了服务并且测试后性能有提升,需要casrserver服务配合做一些改造,我之前也有过类似的想法,这次正好识别工程团队没有人力支持,加上我之前维护过casrserver, 于是就去协助casrserver改造了。
深思考人工智能 CEO 杨志明:多模态语义理解,是机器能否实现智能的关键 | 2019 WISE 超级进化者大会
未来随着5G、物联网以及产业互联网的发展,要深植边缘计算和中央智能,成为万物互联里面的语义理解的大脑。未来的设备不光能听到、看到,而且能理解你、听懂你、看懂你,更好地为你服务。
声临其境!体验阿里云开源音频基座大模型——FunAudioLLM
阿里通义实验室开源了全新的音频基座大模型FunAudioLLM,包含SenseVoice与CosyVoice两大核心模型。SenseVoice专精于多语言语音识别、情感辨识与声音事件检测,支持50余种语言,中文及粤语识别准确率提升50%以上。CosyVoice则擅长语音合成,只需3-10秒原始音频即可克隆音色,并支持跨语言合成。FunAudioLLM的应用场景广泛,包括语音到语音翻译、情感语音对话、互动播客及有声读物等。CosyVoice的在线体验显示,其生成的语音自然流畅,支持定制化及高级情绪控制,超越竞品ChatTTS。SenseVoice在情感识别及长音频处理方面表现出色。
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