- 交付一款语音识别产品，完整的交付团队中有哪些各角色，以及各角色的职责。 交付一款语音识别产品，完整的交付团队中有哪些各角色，以及各角色的职责。
- 本文深入探讨语音识别处理环节。 本阶段的重点特性为语音识别、VAD、热词、文本的时间偏移、讲话人的识别等。 本文深入探讨语音识别处理环节。 本阶段的重点特性为语音识别、VAD、热词、文本的时间偏移、讲话人的识别等。
- 使用机器学习方法来训练模型，使用训练得到的模型来预测语音数据，进而得到识别的结果文本，这是实现语音识别产品的一般思路。 本文着重介绍通用语音识别产品对于数据的诉求。 使用机器学习方法来训练模型，使用训练得到的模型来预测语音数据，进而得到识别的结果文本，这是实现语音识别产品的一般思路。 本文着重介绍通用语音识别产品对于数据的诉求。
- 在本环节要处理的重要特性有分词、断句、标点符号、大小写、数字等的格式归一等。 在本环节要处理的重要特性有分词、断句、标点符号、大小写、数字等的格式归一等。
- ElShaer M E A, Wisdom S, Mishra T. Transfer Learning From Sound Representations For Anger Detection in Speech[J]. arXiv preprint arXiv:1902.02120, 2019. 一、思路1、SoundNet模型在视频数据中先预训练，视频任务可能是场景识别，可参考这篇... ElShaer M E A, Wisdom S, Mishra T. Transfer Learning From Sound Representations For Anger Detection in Speech[J]. arXiv preprint arXiv:1902.02120, 2019. 一、思路1、SoundNet模型在视频数据中先预训练，视频任务可能是场景识别，可参考这篇...
- 传统的语音情绪识别模型是利用句子级（utterance-level）语音特征和相关情绪标签进行训练和预测。在该论文中，作者假设语音信号是由多个隐式因子决定的，例如情绪状态、年龄、性别以及说话的内容。为此，作者提出对抗自动编码机（Adversarial Autoencoder, AAE）来对隐式因子进行推测并对输入特征进行再表示。其中，对输入特征的再表示是作为一个辅助任务，来帮助语音的情绪识别。 传统的语音情绪识别模型是利用句子级（utterance-level）语音特征和相关情绪标签进行训练和预测。在该论文中，作者假设语音信号是由多个隐式因子决定的，例如情绪状态、年龄、性别以及说话的内容。为此，作者提出对抗自动编码机（Adversarial Autoencoder, AAE）来对隐式因子进行推测并对输入特征进行再表示。其中，对输入特征的再表示是作为一个辅助任务，来帮助语音的情绪识别。
- 华为云语音交互服务-语音识别-长语音识别于2019年10月24日00:00（北京时间）停售通知 华为云语音交互服务-语音识别-长语音识别于2019年10月24日00:00（北京时间）停售通知
- 本文讨论语音识别产品的架构设计。 本文讨论语音识别产品的架构设计。
- 华为云语音交互服务-定制语音识别-录音文件识别于2019年8月9日00:00（北京时间）转商通知 华为云语音交互服务-定制语音识别-录音文件识别于2019年8月9日00:00（北京时间）转商通知
- 漫天的粉笔屑，单薄的书本，似乎课堂生活回忆起来总是那么的单调。但是，伴随着互联网的发展，在我们的生活翻天覆地的同时，课堂教育方式也发生了改变。智能教学一体机等新兴科技手段，通过互联网在线课堂的方式，使教学跨越地域和空间，这无疑是教育领域一次真正意义上的大变革。毫无疑问，教育+互联网能快速、广泛地实现教育的公平，让孩子们同在蓝天下享受同等优质的教育资源。哪怕是最偏远的山区，只要有... 漫天的粉笔屑，单薄的书本，似乎课堂生活回忆起来总是那么的单调。但是，伴随着互联网的发展，在我们的生活翻天覆地的同时，课堂教育方式也发生了改变。智能教学一体机等新兴科技手段，通过互联网在线课堂的方式，使教学跨越地域和空间，这无疑是教育领域一次真正意义上的大变革。毫无疑问，教育+互联网能快速、广泛地实现教育的公平，让孩子们同在蓝天下享受同等优质的教育资源。哪怕是最偏远的山区，只要有...
- 华为云语音交互服务-语音识别于2019年3月5日00:00（北京时间）转商通知 华为云语音交互服务-语音识别于2019年3月5日00:00（北京时间）转商通知
- 移动端的API能力验证方案与PC端不一样！不一样！！不一样！！！ 即使需要使用的API都存在，也不一定能用，这一点和PC端是有很大区别的，国内的手机系统虽然都是基于Android,但几乎都会经过各大厂商的定制，功能与原版Android系统并不是完全一致的，在考察技术方案的时候一定要确认用demo把功能跑起来才可以，别问我怎么知道的。 移动端的API能力验证方案与PC端不一样！不一样！！不一样！！！ 即使需要使用的API都存在，也不一定能用，这一点和PC端是有很大区别的，国内的手机系统虽然都是基于Android,但几乎都会经过各大厂商的定制，功能与原版Android系统并不是完全一致的，在考察技术方案的时候一定要确认用demo把功能跑起来才可以，别问我怎么知道的。
- 项目中需要利用百度语音接口在Web端实现语音识别功能，采用了这样的技术方案，但实现时遇到了很多问题，发现网上大部分文章都只是在详解官方提供的example示例，对实际开发没有提供什么有价值的建议，而recorder.js是无法直接适配百度AI的语音接口的，故本篇将开发中各个细节点记录与此，欢迎指点交流。 项目中需要利用百度语音接口在Web端实现语音识别功能，采用了这样的技术方案，但实现时遇到了很多问题，发现网上大部分文章都只是在详解官方提供的example示例，对实际开发没有提供什么有价值的建议，而recorder.js是无法直接适配百度AI的语音接口的，故本篇将开发中各个细节点记录与此，欢迎指点交流。
- 本节书摘来自华章计算机《深入理解AutoML和AutoDL：构建自动化机器学习与深度学习平台》一书中第1章，第1.4.3节，作者是王健宗 瞿晓阳 。 本节书摘来自华章计算机《深入理解AutoML和AutoDL：构建自动化机器学习与深度学习平台》一书中第1章，第1.4.3节，作者是王健宗 瞿晓阳 。
- 过拟合及其对策阅读目录1 损失函数2 学习3 过拟合与欠拟合4 方差与偏差5 如何避免过拟合5.1 正则化5.2 剪枝5.3 数据增广5.4 dropout5.5 Early Stopping5.6 集成学习6 参考文献本文介绍了欠拟合、过拟合相关概念，分析造成它们的原因，总结了防止过拟合的一般策略。回到顶部1 损失函数损失函数（loss function）：是用来度量模型预测值f(x)与样... 过拟合及其对策阅读目录1 损失函数2 学习3 过拟合与欠拟合4 方差与偏差5 如何避免过拟合5.1 正则化5.2 剪枝5.3 数据增广5.4 dropout5.5 Early Stopping5.6 集成学习6 参考文献本文介绍了欠拟合、过拟合相关概念，分析造成它们的原因，总结了防止过拟合的一般策略。回到顶部1 损失函数损失函数（loss function）：是用来度量模型预测值f(x)与样...
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