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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。
将人工智能融入多媒体 助力视频产业加速——阿里云视频AI全能力解读
结合人工智能视频理解流程和用户的需求场景,我们将视频AI的功能分成四个大部分,视频智能审核、视频内容理解、视频智能编辑、视频版权保护。其中视频审核功能包括视频鉴黄、暴恐涉政识别、广告二维码识别、无意义直播识别等,利用识别能力将网络上没营养和不健康的视频内容进行排查和处理;视频理解功能包括视频分类、标签,人物识别、语音识别,同时也包括对视频中的文字进行识别(OCR);视频编辑层面可以实现视频首图、视频摘要、视频highlight的生成,同时支持新闻拆条;关于视频版权,支持视频相似性、同源视频检索和音视频指纹等功能。
揭秘阿里人工智能实验室首款智能音箱——天猫精灵X1
7月5日下午,阿里人工智能实验室在北京正式发布了旗下首款智能设备——天猫精灵X1,据介绍,这款产品采用了阿里人工智能实验室自主研发的中文语义理解引擎,内置第一代中文人机交流系统AliGenie,并且依托阿里云的机器学习技术实现智能家居控制、语音购物、手机充值、音乐播放等功能。
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。
【83行代码获奖代码】高中生@青藤木子 耗费一周给妈妈编写了一款语音识别APP
代码源于生活,高于生活,谢谢你告诉我们技术除了改变世界,还能温暖小家庭,温暖一位母亲。
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。
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。
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。
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