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能帮你更好理解分析深度卷积神经网络,今天要解读的是一款新型可视化工具——CNNVis,看完就能用!
深度卷积神经网络(CNNs)在许多模式识别任务中取得了很大的性能突破, 然而高质量深度模型的发展依赖于大量的尝试,这是由于没有很好的理解深度模型是怎么工作的,在本文中,提出了一个可视化分析系统CNNVis,帮助机器学习专家更好的理解、分析、设计深度卷积神经网络。
GPU训练的快速大规模分布式扩展-GPU多机多卡Machine Learning Middleware
我们设计了GPU多机多卡middleware,使得单机版机器学习程序可以通过插入middleware较快的实现基于ASGD或MA的多机多卡训练,此前各自基于open source工具所做的独有修改都可以得以充分保留。
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
盘它!10篇+阿里云技术经典案例,看完必收藏(下)
很多小伙伴反馈,说好的技术经典案例解读(下)去哪了,盼星星盼月亮,终于小编催各位技术大大把文章交上来了,小编也不知道这些文章有多牛,小编也不敢问,各位看官点了就知道,点击标题即可直接阅读。
语音识别真的比肩人类了?听听阿里iDST初敏怎么说
语音识别真的比肩人类了吗?各种算法之间该如何选择?如何提升语音交互的用户体验?带着这些问题,云栖社区采访了阿里云iDST智能交互总监初敏,听听她是怎么说的。
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来自: 物联网
基于AliOS Things玩转智能语音
随着AI技术的进步,智能语音开始将人机交互从手+眼睛的传统模式中解放出来。带给人们更便捷、更风趣、更有人情味的体验,让被操作对象变得不再只是一个死板的工具,而更像是一个有生命的助理。“帮我打开空调”,“明天上班需要带伞吗”,“快递到哪了”…在万物互联的时代,你的所有需求只需要一句话便能实现。
基于阿里云API打造“Kim智能语音助理”
阿里云API应用创新大赛作品系列之-Kim智能语音音箱是如何基于阿里云API来实现开源的。
google sdk speech-to-text(谷歌语音转文本、谷歌语音转字幕)
).google sdk speech-to-text ).谷歌语音转文本 ).谷歌语音转字幕 ).谷歌从麦克风实时转字幕 ## 官网文档 - https://cloud.google.com/speech-to-text/docs/quickstart-client-libraries#...
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