好东西来了！2017云栖大会400+份重磅资料下载
上个月，在杭州举行的云栖大会，吸引了全球67个国家和地区近6万人现场参会，1500万人在线观看。有140多场技术主题论坛，共计800多个主题分享，涵盖人工智能、金融科技、量子计算、生命科学、IoT、政务、多媒体、VR等20多个前沿科技领域。
阿里巴巴开源语音识别声学建模技术
本文我们介绍阿里巴巴的语音识别声学建模新技术: 前馈序列记忆神经网络（DFSMN）。目前基于DFSMN的语音识别系统已经在法庭庭审识别、智能客服、视频审核和实时字幕转写、声纹验证、物联网等多个场景成功应用。
深度学习在语音识别中的声学模型以及语言模型的应用
目前深度学习在图像和语音识别等领域应用越来越广泛，比如图像处理类应用、视频归纳、智能客服，以及延伸的服务机器人领域、车载助手等，本文着重介绍深度学习在语音识别中声学模型与语言模型中的应用，如FSMN，LSTM，RNN等网络结构的设计，比传统的结构在效果上有巨大的提升
从声学模型算法角度总结 2016 年语音识别的重大进步
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在过去的一年中，语音识别再次取得非常大的突破。IBM、微软等多家机构相继推出了自己的 Deep CNN 模型，提升了语音识别的准确率；Residual/Highway 网络的提出使我们可以把神经网络训练的更加深。
DFSMN在阿里巴巴的应用以及如何采用开源代码训练DFSMN模型
DFSMN模型是语音识别中一种先进的声学模型，语音识别中的声学模型是语音识别技术中的核心所在。具体来说，声学模型是根据输入语音进行发音可能性的识别，结合语言模型、解码器，就构成了完整的语音识别系统。本次开源的DFSMN模型，是阿里巴巴的高效工业级实现，相对于传统的LSTM、BLSTM等声学模型，该模型具备训练速度更快、识别更高效、识别准确率更高和模型大小压缩等效果。
脱离现实场景去空谈“识别准确率”都是耍流氓
探究双11晚会上阿里云ET所变的魔术，涉及到数学、语音、图像等技术，数学支撑了扑克牌编码和“猜牌”的原理，语音支撑了主持人与ET的交流、图像支撑了对观众状态的跟踪和识别。来自阿里云智能语音技术专家与我们一起聊聊语音交互，听听他是如何看待智能语音技术，以及对语音识别领域的产业观察。