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数据集大全:25个深度学习的开放数据集
还在发愁找不到数据集训练你的模型?快来收藏一下史上最全的深度学习数据集汇总吧,有它在,一切都ok~
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。
如何搭建直播平台?低延时连麦+人工智能让互动升级
通过集成阿里云直播SDK,用户可以轻松实现移动端、PC端的直播流推送。直播服务器接收到直播流,对流进行处理(转封装、转码等),并通过CDN进行分发。支持10万+路流输出,1000万+观众同时在线。本文将详细展开。
想学习高大上的深度学习技术么?快来看看这本书
本文简单介绍了 Goodfellow 所著的《深度学习》的主要内容,非常透彻地分析了该书的优缺点以及适用群体。想学习深度学习么?快来看看吧。
语音唤醒技术:small-footprint keyword spotting
目前市场上推出了各式各样的音箱、机器人、车载等语音交互产品,语音识别是交互的入口,而语音唤醒成为了踏进这一入口的第一步,如何高效、准确地对用户指令给出反应成为这一技术的最重要目标。iDST资深语音算法工程师陈梦喆将介绍语音唤醒技术的基础知识,基本技术架构以及国内外最新研究成果。
从开源时代到万物互联,开发者如何弄潮?
阿里巴巴有句话叫做“一群有情有义的人做一件有意义的事情”,今天把这句话拓展一下,阿里云延展出去的像你们这样的MVP,我们是一群有情有义的人做一堆有意义的事情。
从声学模型算法角度总结 2016 年语音识别的重大进步
免费开通大数据服务:https://www.aliyun.com/product/odps  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。
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