EasyPR是一个中文的开源车牌识别系统，其目标是成为一个简单、灵活、准确的车牌识别引擎。
在微表情识别系统的研究中，对微表情的准确理解是至关重要的。本章将深入探讨微表情的定义、与常规表情的区别以及微表情的分类，为读者提供深入了解微表情的基础知识。
ASRT 是一套基于深度学习实现的语音识别系统，全称为 Auto Speech Recognition Tool，由 AI 柠檬博主开发并在 GitHub 上开源（GPL 3.0 协议）。本项目声学模型通过采用卷积神经网络（CNN）和连接性时序分类（CTC）方法，使用大量中文语音数据集进行训练，将声音转录为中文拼音，并通过语言模型，将拼音序列转换为中文文本。基于该模型，作者在 Windows 平台上实现了一个基于 ASRT 的语音识别应用软件它同样也在 GitHub 上开源了。
一个开源的中文车牌识别系统， Git地址为：https://github.com/liuruoze/EasyPR。 我给它取的名字为EasyPR，也就是Easy to do Plate Recognition的意思。我开发这套系统的主要原因是因为我希望能够锻炼我在这方面的能力，包括C++技术、计算机图形学、机器学习等。我把这个项目开源的主要目的是：1.它基于开源的代码诞生，理应回归开源；2.我希望有人能够一起协助强化这套系统，包括代码、训练数据等，能够让这套系统的准确性更高，鲁棒性更强等等。 相比于
语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition (ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。
预先设置好两种语言，比如中文日文。然后你说中文，谷歌助手就用中文答你，她说日语，谷歌助手就用日语回她。
近年来，人工智能和人类生活越来越息息相关，人们一直憧憬身边可以出现一个真正的贾维斯，希望有一天计算机真的可以像人一样能听会说，能理解会思考。而实现这一目标的重要前提是计算机能够准确无误的听懂人类的话语，也就是说高度准确的语音识别系统是必不可少的。 作为国内智能语音与人工智能产业的领导者，科大讯飞公司一直引领中文语音识别技术不断进步。去年12月21日，在北京国家会议中心召开的以“AI复始，万物更新”为主题的年度发布会上，科大讯飞提出了以前馈型序列记忆网络(FSMN, Feed-forward Sequenti
车牌识别，是人工智能以及 OCR 领域的重要应用场景。通过拍摄的包含车牌的照片，实现识别出车牌文字的功能，能够大大提高车辆识别效率，在交通违规检测、罪案侦查中能提供有力支持，而 EasyPR，能够快速准确地识别中文车牌。 ◆ 简介 EasyPR，是 liuruoze 在 Gitee 上开源的中文车牌识别系统，仓库位于 https://gitee.com/liuruoze/EasyPR，目前版本为 1.6。 EasyPR 的目标是成为一个简单、高效、准确的非限制场景 (unconstrained situa
有小伙伴后台和小白说，能不能推荐几个适合入门的开源视觉项目，因为根据实际项目和代码学起来相对来说比较快。小白收集了一些比较简单的开源的项目，会陆陆续续的分享给大家，文末有源码地址。
AI 科技评论按：随着苹果机器学习日记（Apple ML Journal）的开放，苹果分享出的设计自己产品、运用机器学习解决问题的故事也越来越多。近日苹果在上面就放出了一篇关于识别手写中文的文章，介绍
在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。
模型下载地址：https://huggingface.co/ggerganov/whisper.cpp large-v1模型比较大，但是会更准确一些。我这边就用large系列模型好了，虽然显卡不咋地，但是跑这个还是够用了,根据限制自行选择模型，占用内存越大越准确。
【新智元导读】 据《南华早报》报道，中国正在构建世界上最大人脸识别系统，系统目标是使面部和身份证件照匹配的准确率达 90%。该系统核心数据集涵盖了每个中国公民的肖像信息，约 13 TB 大，能在 3 秒内识别 13 亿人口中的任何一人。 中国正在构建世界最大人脸识别系统，3秒内识别13亿人口中的任何一人 据《南华早报》报道，中国正在构建世界上最大人脸识别系统，可在3秒内识别13亿人口中的任何一人。该系统的目标是使面部和身份证件照匹配的准确率达 90%。 公安部于 2015 年推出了这项计划，目前正与上海的一
分类战车SVM （第一话：开题话） 大家好，今天开始给大家介绍机器学习世界的一种新武器——支持向量机，代号为SVM。 （1）支持向量机的出身：新贵家族“模式识别” 数说君曾经介绍过logistic回归模型（在微信公众号“数说工作室”中回复“logit1”和“logit2”查看），实际上它是一个“线性分类器”，比如，我们用客户的收入、年龄去判断该客户流失/不流失的概率： P（Y=流失）=收入+年龄 这是一个很简单的分类模型，它试图根据某人的收入和年龄来区分他“流失/不流失”的可能性。 其实，它的原理也不是那么
近日，在第六届国际权威声学场景和事件检测及分类竞赛 (Detection and Classification of Acoustic Scenes and Events, DCASE2020) 中，腾讯多媒体实验室天籁音频研究团队首次参加了声学场景识别 (Acoustic Scene Classification,Task 1) 任务竞赛，并从47支来自全球顶尖学术界和工业界的声学研究队伍中脱颖而出，取得双项指标国内第一、国际第二的成绩。 此次参赛是腾讯多媒体实验室领衔美国佐治亚理工大学信号与
前言 文字识别是计算机视觉研究领域的分支之一，归属于模式识别和人工智能，是计算机科学的重要组成部分 本文将以上图为主要线索，简要阐述在文字识别领域中的各个组成部分。 一 ，文字识别简介 计算机文字识别，俗称光学字符识别，英文全称是Optical Character Recognition(简称OCR)，它是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来，并转换成一种计算机能够接受、人又可以理解的格式。OCR技术是实现文字高速录入的一项关键技术。 在OCR技术中，印刷体文字识别是开展最早，技术
AI 科技评论按：这篇文章来自苹果机器学习日记（Apple Machine Learning Journal）。与其他科技巨头人工智能实验室博客的论文解读、技术成果分享不同，苹果的机器学习日记虽然也是介绍他们对机器学习相关技术的心得体会，但侧重点在于技术产品的实现过程、技术资源用户体验之间的取舍，更像是「产品经理的 AI app 研发日记」。过往内容可以参见 如何设计能在Apple Watch上实时运行的中文手写识别系统，苹果揭秘「Hey Siri」的开发细节，为了让iPhone实时运行人脸检测算法，苹果原来做了这么多努力。
这听起来就有点难度了。有一个叫 In Codice Ratio 的项目正在尝试把梵蒂冈秘密档案转录为可供查询的电子版。
感谢Liuruoze的EasyPR开源车牌识别系统。 EasyPR是一个中文的开源车牌识别系统，其目标是成为一个简单、灵活、准确的车牌识别引擎。 相比于其他的车牌识别系统，EasyPR有如下特点： 它基于openCV这个开源库，这意味着所有它的代码都可以轻易的获取。 它能够识别中文，例如车牌为苏EUK722的图片，它可以准确地输出std:string类型的"苏EUK722"的结果。 它的识别率较高。目前情况下，字符识别已经可以达到90%以上的精度。 跨平台 目前除了windows平台以外，还有以下其他平
分类战车SVM （第一话：开题话） ---- 开题诗： KKT条件， 像绵延起伏的万水千山 隔断了我的视线， 却隔不断我对远方的期盼 少年傲然，曾经，要追寻生命的最优参 我倚核函数之剑迭代循环， 穿过水榭，越过山峦， 到达SMO算法的彼端 人生暮然，原来，你才是我生命的最优参。 ---- 回复“SVM”查看本《分类战车SVM》系列的内容： 第一话：开题话 第二话：线性分类 第三话：最大间隔分类器 第四话：拉格朗日对偶问题（原来这么简单！） 第五话：核函数（哦，这太神奇了！） 第六话：SMO算法（像Smo
车牌识别系统作为智能交通系统的一个重要组成部分，在交通监控中占有很重要的地位。车牌识别系统可分为图像预处理、车牌定位、字符识别3个部分，其中车牌定位作为获得车辆牌照图像的重要步骤，是后续的字符识别部分能否正确识别车牌字符的关键环节。车牌定位系统实现对车辆牌照进行定位的功能,即从包含整个车辆的图像中找到车牌区域的位置，并对该车牌区域进行定位显示，将定位信息提供给字符识别部分。 本系统除了实现了车牌识别还实现了人脸识别、车辆信息和用户信息的管理。对于陌生人的管理，整体架构是SpringBoot + OpenCV。
对任意一个领域的学习，如果有人可以指导你完成从基本概念、实践方法到系统认知的构建，你的职业发展将事半功倍。 声纹识别领域，现在就有这样一门课程刚刚上线。 什么是声纹识别？ 声纹识别（Speaker Recognition）是一门位于音频信号处理、生物信息学以及 AI 等领域交汇点的交叉学科。声纹识别技术既是声纹技术中最为核心的一项，也是生物特征识别技术的一种，该技术利用算法和神经网络模型，让机器从人们的语音信号中识别出说话人的身份信息。而随着 2014 年以来深度学习（DL）技术的发展，声纹识别技术进入全
摘要: 看看开源中国社区 12 月份有哪些值得关注的新增项目：有将手机变成个人监控系统的 Haven，有中文语音对话机器人项目 dingdang-robot，有深度学习的人脸识别系统 DFace，还有中文处理工具包等等。 📷 1.将手机变成个人监控系统 https://www.oschina.net/p/haven 现已迈入互联网时代，这个时代最明显的特征就是：人人都有一部智能手机，衣食住行都离不开它。不仅如此，我们的个人隐私，或者重要的资料，还有银行卡等各种信息都存储在这部设备上。 一旦手机丢失或者资料泄
语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词汇量。现代语音识别系统已经取得了很大进步，可以识别多个讲话者，并且拥有识别多种语言的庞大词汇表。 语音识别的首要部分当然是语音。通过麦克风，语音便从物理声音被转换为电信号，然后通过模数转换器转换为数据。一旦被数字化，就可适用若干种模型，将音频转录为文本。 大多数现代语音识别系统都依赖于隐马尔可夫模型（HMM）。其工作原理为：语音信号在非常短的时间尺度上（比如 10 毫秒）可被近似为静止过程，即一个其统计特性不随时间变化的过程。 许多现代语音识别系统会在 HMM 识别之前使用神经网络，通过特征变换和降维的技术来简化语音信号。也可以使用语音活动检测器（VAD）将音频信号减少到可能仅包含语音的部分。 幸运的是，对于 Python 使用者而言，一些语音识别服务可通过 API 在线使用，且其中大部分也提供了 Python SDK。
当我们测试语音识别相关的系统，衡量性能是非常重要的，一般语音识别准确性最常用的度量标准是字错误率，比如录音笔中的转写功能或者输入法语音输入等等，其实就是语音识别提供的服务，因此也需要测试相关的指标。
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 阿里达摩院，又搞事儿了。 这两天，它们发布了一个全新的语音识别模型： Paraformer。 开发人员直言不讳：这是我们“杀手锏”级的作品。 ——不仅识别准确率“屠榜”几大权威数据集，一路SOTA，推理效率上相比传统模型，也最高可提升10倍。 值得一提的是，Paraformer刚宣布就已经开源了。 语音输入法、智能客服、车载导航、会议纪要等场景，它都可以hold住。 怎么做到的？ Paraformer：从自回归到非自回归 我们知道语音一直是人机交互重
作为人工智能领域的一个重要方向，语音识别近年来在深度学习（Deep Learning）的推动下取得了重大的突破，为人机语音交互应用的开发奠定了技术基础。语音识别技术演进及实现方法、效果，既是语音识别从业者需要系统掌握的知识，也是智能化应用开发者应当了解的内容。日前，微软研究院首席研究员、《解析深度学习-语音识别实践》第一作者俞栋接受CSDN专访，深入解析了基于深度学习的语音识别的最新技术方向，和微软团队的实践心得，并对微软开源的深度学习工具CNTK的迭代思路做了介绍。 俞栋介绍了deep CNN、LFMMI
智能语音技术已经在生活中随处可见，常见的智能应用助手、语音播报、近年来火热的虚拟数字人，这些都有着智能语音技术的身影。智能语音是由语音识别，语音合成，自然语言处理等诸多技术组成的综合型技术，对开发者要求高，一直是企业应用的难点。
选自GitHub 机器之心编译 参与：panda 深度神经网络模型对计算资源的需求问题一直是相关研究和应用的关注焦点之一。研究者们一直在努力试图将神经网络模型部署到移动设备上，有硬件方法也有软件方法，比如《前沿 | 借助神经网络芯片，将大型人工智能系统塞入移动设备》和《业界 | 谷歌开源高效的移动端视觉识别模型：MobileNet》。在去年的 AAAI 人工智能大会上，香港中文大学的研究者则提出了一种通过压缩模型来实现这一目标的方法 MobileID。近日，研究者开源了这项研究的代码。机器之心对该项目及原论
一分钟AI 英伟达自动驾驶汽车AI超算Xavier新消息 已经开始线上生产 腾讯领投人工智能项目ObEN宣布将与Qtum量子链共建区块链实验室 CB Insights发布AI创业公司100榜单 ，7家中国公司上榜（旷视科技、出门问问、今日头条、英语流利说、优必选、商汤科技以及寒武纪），两家二次登榜（出门问问和优必选） 北京首次高考英语听力机考启用人脸识别系统，加强考生身份核验 旧金山动物收容所安保机器人驱赶流浪汉已被解雇，该收容所被人们破坏了两次 PitchBook：2017年，美国人工智能和机器学习行
吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
导读：目前最好的语音识别系统采用双向长短时记忆网络（LSTM，LongShort Term Memory），但是，这一系统存在训练复杂度高、解码时延高的问题，尤其在工业界的实时识别系统中很难应用。科大讯飞在今年提出了一种全新的语音识别框架——深度全序列卷积神经网络（DFCNN，Deep Fully Convolutional NeuralNetwork），更适合工业应用。本文是对科大讯飞使用DFCNN应用于语音转写技术的详细解读，其外还包含了语音转写中口语化和篇章级语言模型处理、噪声和远场识别和文本处理实时
人类在识别和分辨事物时，往往是在先验知识和以往对此类事物的多个具体实例观察基础上产生的整体性质和特征的认识。
【新智元导读】目前最好的语音识别系统采用双向长短时记忆网络（LSTM，LongShort Term Memory），但是，这一系统存在训练复杂度高、解码时延高的问题，尤其在工业界的实时识别系统中很难应用。科大讯飞在今年提出了一种全新的语音识别框架——深度全序列卷积神经网络（DFCNN，Deep Fully Convolutional NeuralNetwork），更适合工业应用。本文是对科大讯飞使用DFCNN应用于语音转写技术的详细解读，其外还包含了语音转写中口语化和篇章级语言模型处理、噪声和远场识别和文本
随着社会中经济的快速发展人们的日常生活水平也是越来越高的，随着收入的增加很多繁重的工作也渐渐招不到人，所以现在很多企业以及公司都可以引进智能系统，人工智能技术起源的时间是非常早的，从上个世纪初就被科学家名为三大科学技术之一，人工智能技术是涵盖了很多领域，现在很多公司都用上了比较基础的智能识别系统，那么智能识别系统包含了哪些方面？智能识别系统现在技术已经成熟了吗？
在自然语言处理中，分词，词性标注，命名实体识别和句法情感分析是非常关键的分支，因为最近需要对此有一些应用，便去了解了一下特定领域目前使用的方法以及一些困难，特此进行总结。
机器之心报道 编辑：小舟、陈萍 又一位知名人工智能研究者宣布从业界离职，回归学术界。 近日，Facebook 人工智能研究院（FAIR）研究科学家谢赛宁在推特上宣布自己即将离开 FAIR，加入纽约大学担任助理教授。 他表示自己在 FAIR 度过了极好的 4 年，将在明年 1 月正式加入纽约大学，并期待与广泛的科学和创意社区一起探索人工智能，建立新的跨学科合作。李磊、高若涵、杨笛一等多位知名研究者纷纷表示祝贺。 图灵奖得主 Yann LeCun 也在推特上写道：「再次欢迎赛宁」。LeCun 不仅是 FAI
智能语音技术已经在生活中随处可见，常见的智能应用助手、语音播报、近年来火热的虚拟数字人，这些都有着智能语音技术的身影。智能语音是由语音识别，语音合成，自然语言处理等诸多技术组成的综合型技术，对开发者要求高，一直是企业应用的难点。 飞桨语音模型库 PaddleSpeech ，为开发者提供了语音识别、语音合成、声纹识别、声音分类等多种语音处理能力，代码全部开源，各类服务一键部署，并附带保姆级教学文档，让开发者轻松搞定产业级应用！ PaddleSpeech 自开源以来，就受到了开发者们的广泛关注，关注度持续上涨。
语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，(ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。
对于想进入语音识别领域的学习者来说，了解语音识别系统的一些基本概念，会有助于更快的进入这个行业的交流平台，本文对语音识别系统的一些常见概念做了整理，希望能对刚开始接触语音学习的人有所帮助。
根据日经中文网报道，优衣库的母公司日本迅销集团将启动基于人工智能(AI)的生产改革，通过AI分析天气和流行趋势等大量数据，预测所需的商品数量。这有利于避免生产多余产品，尽快配送消费者需要的商品。该公司将从传统型的自有品牌专业零售商，转向运用信息的新经营形态。（via 雷锋网）
数据猿导读 3月29日，亚洲大数据可视分析峰会在重庆两江新区正式落幕。在此次会上，海云数据正式发布了应用于大数据可视化分析领域的唇语技术，该技术将进一步解决公安行业指挥决策、快速破案的需求，助力平安城
工地安全着装识别系统依据很多工作服图片信息数据训练识别模型，对现场视频监控画面实时分析，工地安全着装识别系统利用视频监控机器学习算法判断工地作业人员着装、工作服颜色识别；工地安全着装识别系统识别到违规信息后系统马上把违规图片、违规视频等信息发送给后台监管综合服务平台，后台管理人员可以能够第一时间获取违规图像，及时处理违规行为。
机器之心报道 机器之心编辑部 DALL·E 中新增的 Outpainting 功能，扩展出的画面只有你想不到。 1665 年，荷兰画家约翰内斯 · 维米尔创作完成了一幅著名油画《戴珍珠耳环的少女》。画中少女的气质超凡出众，宁静中淡恬从容、欲言又止的神态栩栩如生。 你有没有想过，将这幅名画漆黑的背景换成其他场景，效果会怎样？就像下面展示的，背景换成居家摆设，画中女孩看起来多少有了点生活气息。 其实这是 OpenAI 发布的文本 - 图像生成模型 DALL·E 中新增的一个功能：Outpainting，该功
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 对于艺术家和插图画家来说，这类绘图工具虽然省时省力，但如何保持自己的创作风格是一个大问题。 前段时间，来自慕尼黑大学和 Runway 的研究者，与Eleuther AI、LAION 等团队合作，共同开发了一种文本转图像模型 Stable Diffusion。这项研究入选CVPR 2022 Oral。 Stable Diffusion 可以在消费级 GPU 上的 10 GB VRAM 下运行，并在几秒钟内生成 512x512 像素的图像，无需预处理和后处理。 Stabl
机器之心报道 机器之心编辑部 你的 iPhone 14 到货了吗？有人已经把 Core ML 的性能测试出来了。 每年苹果发布新版 iPhone 之后，图片编辑软件 PhotoRoom 的公司团队都会测试一下新 iPhone 的 Core ML 性能。现在，前几天发布的 iPhone 14 的基准测试结果出炉了。 PhotoRoom 团队的这项系列测试旨在探究苹果公司最新硬件的计算能力，以及计算能力的提升对设备上的机器学习系统意味着什么。 Core ML 是苹果集成多个 API 构建的机器学习框架，允许
上周一篇发布于arXiv的CVPR 2019 Oral论文引起了广泛的关注，来自香港中文大学与加州大学伯克利分校的研究学者重新思考了真实世界的视觉识别类别分布的本质，提出了一种全新的视觉识别新范式：开放世界下的大规模长尾识别，并提出了应对此问题的算法，取得了很不错的效果，并开源了代码。本文是论文原作者对该工作的介绍，欢迎大家Follow。
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