INTERSPEECH 2022论文解读｜针对多方会议场景下说话人相关语音识别的对比研究
INTERSPEECH是由国际语音通讯协会 (International Speech Communication Association, ISCA) 创办的语音信号处理领域顶级旗舰国际会议。历届INTERSPEECH会议都备受全球各地语音语言领域人士的广泛关注。
本文主要对比研究三种SA-ASR的方法，通过对说话人日志、语音分离和语音识别模块的耦合，在M2MeT竞赛上发布的真实会议场景语料库AliMeeting上进行了相关实验，有效地降低了说话人相关字错误率(SD-CER)。论文已被INTERSPEECH 2022接收。
Python动物图像分割API简单调用实例演示，阿里达摩院视觉智能开放平台使用步骤
图像分割的目标是将图像中的像素分成不同的组或区域，使具有相似特征的像素属于同一组，从而实现目标对象的提取。常见的图像分割方法之一是语义分割（Semantic Segmentation）。
语义分割通过深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），学习图像的特征表示，并生成像素级的分割结果。通常，语义分割使用全卷积网络（FCN）或其改进版本作为网络结构。编码器用于提取图像的特征表示，而解码器通过上采样操作将特征图还原到原始图像的尺寸，并生成分割结果。
