通义语音AI技术问题之预训练模型的推理与微调如何解决

简介: 通义语音AI技术问题之预训练模型的推理与微调如何解决

问题一:FunASR如何支持预训练模型的推理与微调?


FunASR如何支持预训练模型的推理与微调?


参考回答:

FunASR提供了便捷的脚本和教程,支持预训练好的模型的推理与微调。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/656839



问题二:FunASR的离线文件转写软件包支持哪些语言?


FunASR的离线文件转写软件包支持哪些语言?


参考回答:

FunASR的离线文件转写软件包目前支持中文、英文。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/656840



问题三:FunASR的离线文件转写软件包支持哪些音视频文件格式?


FunASR的离线文件转写软件包支持哪些音视频文件格式?


参考回答:

FunASR的离线文件转写软件包支持多种音视频文件格式,包括音频(flac, mp3, ogg, opus, m4a, wav, pcm等)和视频(mp4、mov、avi、mkv、wmv、flv等)格式。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/656841



问题四:FunASR的离线文件转写软件包支持哪些功能?


FunASR的离线文件转写软件包支持哪些功能?


参考回答:

FunASR的离线文件转写软件包支持时间戳输出(字级别、句子级别)、加载Ngram语言模型、采用TLG结构构建统一解码网络、Contextual-Paraformer热词与wfst热词增强等功能。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/656842


问题五:FunASR的wfst热词增强是如何工作的?


FunASR的wfst热词增强是如何工作的?


参考回答:

FunASR的wfst热词增强采用AC自动机结构进行热词网络构图,解决热词前缀重叠场景下难以有效激励的问题;采用对主解码网络弧上ilabel音素/字符序列信息进行热词发现及匹配,在热词整词出词时进一步施加对应的补偿或惩罚,进而提高热词综合效果。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/656843

相关文章
|
28天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 并行计算
"震撼!CLIP模型:OpenAI的跨模态奇迹,让图像与文字共舞,解锁AI理解新纪元!"
【10月更文挑战第14天】CLIP是由OpenAI在2021年推出的一种图像和文本联合表示学习模型,通过对比学习方法预训练,能有效理解图像与文本的关系。该模型由图像编码器和文本编码器组成,分别处理图像和文本数据,通过共享向量空间实现信息融合。CLIP利用大规模图像-文本对数据集进行训练,能够实现zero-shot图像分类、文本-图像检索等多种任务,展现出强大的跨模态理解能力。
77 2
|
12天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 机器人
何恺明新作出炉!异构预训练Transformer颠覆本体视觉学习范式,AI性能暴涨超20%
【10月更文挑战第29天】在机器人学习领域,训练通用模型面临数据异构性的挑战。近期研究“Scaling Proprioceptive-Visual Learning with Heterogeneous Pre-trained Transformers”提出异构预训练Transformer(HPT),通过大规模预训练学习跨不同本体和任务的共享表示,显著提升了性能。实验结果显示,HPT在未见过的任务上表现优异,性能提升超过20%。
33 6
|
20天前
|
人工智能 运维 Serverless
Serverless GPU:助力 AI 推理加速
近年来,AI 技术发展迅猛,企业纷纷寻求将 AI 能力转化为商业价值,然而,在部署 AI 模型推理服务时,却遭遇成本高昂、弹性不足及运维复杂等挑战。本文将探讨云原生 Serverless GPU 如何从根本上解决这些问题,以实现 AI 技术的高效落地。
|
20天前
|
人工智能
AI科学家太多,谁靠谱一试便知!普林斯顿新基准CORE-Bench:最强模型仅有21%准确率
【10月更文挑战第21天】普林斯顿大学研究人员提出了CORE-Bench,一个基于计算可重复性的AI代理基准,涵盖计算机科学、社会科学和医学领域的270个任务。该基准旨在评估AI代理在科学研究中的准确性,具有多样性、难度级别和现实相关性等特点,有助于推动AI代理的发展并提高计算可重复性。
39 4
|
29天前
|
人工智能 自然语言处理
从迷茫到精通:揭秘模型微调如何助你轻松驾驭AI新热点,解锁预训练模型的无限潜能!
【10月更文挑战第13天】本文通过简单的问题解答形式,结合示例代码,详细介绍了模型微调的全流程。从选择预训练模型、准备新任务数据集、设置微调参数,到进行微调训练和评估调优,帮助读者全面理解模型微调的技术细节和应用场景。
67 6
|
13天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 弹性计算
阿里云AI服务器价格表_GPU服务器租赁费用_AI人工智能高性能计算推理
阿里云AI服务器提供多种配置选项,包括CPU+GPU、CPU+FPGA等组合,支持高性能计算需求。本文汇总了阿里云GPU服务器的价格信息,涵盖NVIDIA A10、V100、T4、P4、P100等多款GPU卡,适用于人工智能、机器学习和深度学习等场景。详细价格表和实例规格见文内图表。
|
29天前
|
人工智能 NoSQL 机器人
MongoDB Atlas与YoMio.AI近乎完美适配:推理更快速、查询更灵活、场景更丰富
随着MongoDB的新发布和革新,YoMio.AI的“闪电式发展”值得期待。
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
当前AI大模型在软件开发中的创新应用与挑战
2024年,AI大模型在软件开发领域的应用正重塑传统流程,从自动化编码、智能协作到代码审查和测试,显著提升了开发效率和代码质量。然而,技术挑战、伦理安全及模型可解释性等问题仍需解决。未来,AI将继续推动软件开发向更高效、智能化方向发展。
|
8天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI在医疗领域的应用及其挑战
【10月更文挑战第34天】本文将探讨人工智能(AI)在医疗领域的应用及其面临的挑战。我们将从AI技术的基本概念入手,然后详细介绍其在医疗领域的各种应用,如疾病诊断、药物研发、患者护理等。最后,我们将讨论AI在医疗领域面临的主要挑战,包括数据隐私、算法偏见、法规合规等问题。
27 1