主播 | 囧囧 选题 | 徐普 ▼点击可听 本周关键词 AI行业薪酬｜Seq2SQL Voice Kit｜吴恩达中文版课程 《人工智能行业薪酬曝光，是时候转行了》 人工智能可谓是目前最热门的行业，从走在前沿的科技公司，到努力创新的传统行业，几乎都想把握这个新“风口”。而人工智能的核心就是人才，热门的行业通常意味着工作机会和薪酬待遇都跟着增加，那么对于热门中的热门，人工智能领域薪酬水平和人才供需情况到底如何呢？ - 人工智能在互联网岗位薪酬排名中位列第三 数据显示，管理岗在各岗位中薪酬最高，平均达到 23k
随着人工智能技术越来越多的应用到我们的工作和日常生活中，人们对与计算机交互提出了更高的要求。人们显然已不满足于只是简单的人机对话，而是畅想可以达到人与人交流那样的酣畅淋漓，就像科幻片像人们所展现的那样。
素来被认为是“人脸识别独角兽”——或者更宽泛一点说，“计算机视觉独角兽”的依图科技，公布了他们中文语音识别技术的最新突破，以及令人瞩目的产业布局。
这家以“图”起家的AI公司，现在宣布修个“语音”双学位，而且出场便是学霸的方式——随手甩出一张摸底考第一名成绩单。
【新智元导读】本文介绍的是WaveNet——一个原始音频波形深度模型。我们展示了，Wavenet能够生成模仿人类的语音，听起来要比现有最好的文本到语音转化系统更自然，将与人类表现的差距缩减了50%以上。 在我们的展示中，相同的网络能被用于合成其他的音频信号，比如，音乐。在这里，我们提供了一些样本——自动生成的钢琴曲。 会说话的机器 让人能与机器对话是人机交互长期以来的一个梦想。近年来，随着深度神经网络的应用（比如，谷歌的语音搜索），计算机理解自然语音的能力取得了革命性的进展。但是，用计算机生成语音仍然大量地
原文链接：https://github.com/fighting41love/funNLP
知识库问答技术主要基于知识库来帮助人们快速、准确地获取所需信息。目前，关于中文知识库问答系统的研究成果较少且以信息抽取的问答方法为主，这类方法往往通过结合大量复杂的特征与模型实现，尽管回答准确度高，但难以落地于实际场景。
导读：读书，伴随技术人的一生。技术人通过读书增长见闻、精进技术，提升人生境界。4月23日，恰逢世界读书日，腾讯技术工程官方号特别邀请腾讯AI实验室主任、杰出科学家张潼博士，腾讯AI实验室副主任，杰出科
在这个信息飞速发展的时代，数据呈爆炸式增长。而互联网信息的多元性、异构性、结构松散等特点，给人们有效获取信息和知识带来了挑战。
智能音箱在ASR（语音识别）以及NLP自然语义处理常用框架 – 兔尔摩斯的文章 – 知乎
今天，Mozilla发布了迄今为止最大的公开语音数据集Common Voice，内容全部来自志愿者的贡献。它的总时长达到了1368小时，包含18种语言，其中也有汉语。
在2018年下半年的某一天，偶然观看了《中国诗词大会》节目的飞花令环节。当时作为语音行业一员对此十分感兴趣，想着能不能用程序实现一个，思考技术方案的时候发现最大难度就是数据，遂求助 码农交友社区(
大家或多或少都听过 ChatGPT 是一个 LLMs，那 LLMs 是什么？LLMs 全称是 Large Language Models，中文是大语言模型。那么什么是语言模型？
区块链与人工智能，可谓是绝代双骄，成了近年来最火热的两个概念。 在过去的一年时间里，区块链这一划时代的技术夺目地进入公众视野，被认为是当前最有可能带来颠覆性改变的技术，并受到嗅觉敏锐的风投和资本的热烈
其实很多的时候都是英文标注的，但是我相信国内的AI领域的博主多了之后就会出现纯中文的备注方案。
这几天一直在学习呼叫中心项目视频教程，跟着学习了下这个项目的一些关键知识点，现在回顾梳理一下重点：
migrate 是一个用 Go 语言编写的数据库迁移工具，可作为命令行工具或库导入使用。它从不同来源读取迁移，并按正确顺序应用到数据库中。 该项目的主要功能和优势包括：
信息抽取(IE)是从非结构化、半结构化的可读文档或其他电子表示来源中自动提取结构化信息的任务。信息抽取技术为文本挖掘、智能检索、智能对话、知识图谱、推荐系统等应用提供了基本的技术支持。 近日，英伟达x量子位发起的NLP公开课上，英伟达开发者社区经理李奕澎老师分享了【使用NeMo快速完成NLP中的信息抽取任务】，介绍了NLP、信息抽取、命名实体识别等相关理论知识，并通过代码演示讲解了如何使用NeMo快速完成NLP中的命名实体识别任务。 以下为分享内容整理，文末附直播回放、课程PPT&代码。 ---- 大家晚上
NLP（Natural Language Processing），自然语言处理，是一门融合了计算机科学、人工智能以及语言学的交叉学科。 自然语言和编程语言对比 自然语言比编程语言的词汇量丰富 自然语言是非机构化的；编程语言是结构化的。结构化指的是信息具有明确的结构关系，比如编程语言中具有类和成员、数据库中的表和字段等，都可以通过明确的机制来进行读写。 自然语言存在大量的歧义，这些歧义根据语境的不同变现为特定的义项。 自然语言容错性高，编程语言中程序员必须保证拼写、语法绝对规范。 编程语言的变化缓慢温和
清华大学副校长、清华大学 AI 研究院管委会主任尤政院士和清华大学 AI 研究院院长张钹院士出席成立仪式，共同为中心揭牌。
这篇文章介绍了WaveNet，一种原始音频波形的深度生成模型。我们展示了WaveNets能够生成模仿任何人类语音的语音，并且听起来比现有的最佳文本语音系统更自然，与人类表现的差距缩小了50％以上。
使用python如何调用chatgpt的api接口，下面就给出一个简单的示例，供大家参考，有问题记得后台留言交流。
技术的创新在不断地“刷新”着传媒的体态，如何尽可能地做到对技术的日新月异“运筹帷幄”，让技术为“我们”所用，这个探讨，我们一直在进行中。在人工智能与传感技术正席卷几乎所有行业的当下，传媒业已然迎来挑战。机器人写作、无人机新闻打开“天眼”、传媒“算法”革命、微软“小冰”客服…… 在自然语言处理领域，文本情感分析将是攻克机器人理解文字语言情感的一项重要技术。借此新华网“感知未来——首届‘智能+’传媒超脑论坛”召开之际，新华网融媒体未来研究院特邀哈尔滨工业大学教授、社会计算与信息检索研究中心主任刘挺，与我们一起探
国内自然语言处理期刊 现代语言学(汉斯出版社) 汉斯出版社（Hans Publishers, www.hanspub.org) 聚焦于国际开源 (Open Access) 中文期刊的出版发行, 覆盖以下领域: 数学物理、生命科学、化学材料、地球环境、医药卫生、工程技术、信息通讯、人文社科、经济管理等。秉承着传播文化，促进交流的理念，本社将积极探索中文学术期刊国际化道路，并积极推进中国学术思想走向世界。目前，汉斯出版社的所有期刊均被知网（CNKI Scholar）等数据库收录。其中，23本被美国《化学文摘C
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。
本文介绍了语音识别技术中的端到端模型、基于CTC的序列模型、基于序列学习的注意力机制模型、基于3D卷积神经网络的语音识别系统等。其中，端到端模型可以直接从原始音频数据中学习到针对语音识别的抽象表示，具有较好的可扩展性和鲁棒性；而基于CTC的序列模型则通过连接主义学习的方法，将CTC定义的序列映射问题转化为神经网络中的参数优化问题，进一步提高了语音识别的准确率；基于序列学习的注意力机制模型则借鉴了语言学中的注意力机制，通过对输入序列进行加权处理，进一步提高了模型的识别准确率；基于3D卷积神经网络的语音识别系统则利用3D卷积核对输入序列进行卷积处理，提取出序列中的特征信息，进一步提高了模型的识别准确率。
大家好，我是TJ 一个励志推荐10000款开源项目与工具的程序员 大家好，我是TJ！今天给大家推荐一个比Redis性能更强的数据：KeyDB KeyDB是Redis的高性能分支，侧重于多线程、内存效率和高吞吐量。除了性能改进外，KeyDB还提供主动复制、闪存和子密钥过期等功能。KeyDB具有MVCC架构，允许您在不阻塞数据库和降低性能的情况下执行密钥和扫描等查询。 KeyDB与Redis协议、模块和脚本保持完全兼容。这包括对脚本和事务的原子性保证。因为KeyDB与Redis开发保持同步，所以KeyDB是R
「AI 影响因子」是雷锋网学术频道 AI 科技评论旗下数据库项目，旨在呈现国内企业研究院学术&开发实力，为高校学生及从业者提供在会议/期刊论文、数据集比赛及开发项目三大领域的横向对比参考。此外，雷锋网 AI 科技评论也整合了诸如与高校实验室合作、学术会议赞助等企业活动，尝试为读者们提供一个全面的数据平台。
2011年Siri以iPhone4S内置应用的身份面世，开启了语音助手大众化的时代。最初Siri与中文用户无缘，直到2012年WWDC（苹果全球开发者大会）Siri才支持中文版。除了多语言支持不足之外，Siri被诟病的还有功能鸡肋，大部分用户使用它的功能是诸如“帮我打电话给谁”这类指令，对于千奇百怪的问题，Siri无力应答。这是因为它没有自己的知识索引库，这是给到用户更全面的答案的基础。Google和百度等搜索引擎拥有自己的知识库，推出了自己的语音助手Google Now和百度语音助手，在回答用户关于知识的
1 产品介绍 YIYA是一个语音助手，根据用户输入语音内容，进行对应的操作或返回对应的结果，比如询问天气，返回所在地的天气结果。目前使用在微桌面及TOS手表中。 1 语音识别测试介绍 1.1 人工测试 语音测试，先要识别准确， 在这条路上，测试尝试了各种各样的方法； 1. 建立一套可行完善的评测方法，输出各种评测报告，从客户端语音输入开始，到出现识别结果整个过程有很多节点可以进行专项测试； Ø VAD（语音端点检测）监测灵敏度评测: 可以从录音识别准确性、不同机器的灵敏度上来验证VAD是否达到预期； Ø
新的一周，又有什么新的 AI 应用呢？在 AI 专场，这次是文本生语音和双语对话模型，前者能解决你的语音问题，后者则是清华开源的模型，能让你搞个自己的类 ChatGPT 对话助手。此外，还有升级版的 MiniGPT-4 搞定基于图片的文字工作，像是诗歌生成、图片描述等等。
AI 科技评论按：语音到文字的转换是语音研究领域的重要课题。自引入神经网络的方法以来，语音识别正确率有了长足的进展，也为苹果 Siri、亚马逊 Echo、科大讯飞语音输入法等等实际产品提供了生长的土壤。面对算法识别总还是比人类要差一些的现状，微软刚刚发布一篇博文公布了自己的最新成果，达到人类水平已经不是梦想。AI 科技评论编译如下。 2016年，微软语音和对话研究团队对外公布了一则里程碑性的消息，他们在 Switchboard 数据库的对话语音识别任务中达到了人类的一致性水平，这意味着他们的系统识别对话中文
2011年，日本多个机构发起的一项机器人项目，以东京大学入学考试难度为目标，以检验人工智能可在多大程度上模拟人类思考以及解决问题的能力。在去年和今年的考试中，机器人“Torobo-kun”分别获得了511分和525分，总分为950分。照着当前的成绩，Torobo-kun有80%的可能被512所私立大学和23所国立大学和公立大学录取，可惜的是，离东京大学至少获得 80% 分数的要求还差得很远。 根据对比，在两次考试中，Torobo-kun在数学和物理方面有了明显的进步，而英语和国语的成绩还是一团糟。在镁客君看
12 月 11 日，擅长计算机视觉技术解决方案的依图科技在北京公开展示了语音识别领域的最新技术成果，并表示将在近期开放依图语音识别 API 接口以及部分测试数据集。同时，依图科技还宣布，将基于其语音识别技术与微软 Azure、华为推出联合方案平台。
手机用户的普遍如何快速的应答与高质量的沟通是智能客服的关键问题。 采用合理的分层结构流程与先进的中间组件（例如，语音识别、语音合成、智能对话、知识图谱等技术组建），建立客服热线自动语音应答系统。缓解人工忙线，客户问题简单，如法充分利用资源的情况。 借用AI相关的技术，建立稳定、有效的智能语音应答系统的研究目标。
这款 Gemini 1.5 Pro 驱动的免费应用，会给你的科研带来什么样的帮助？
python是一门高级编程语言，简单易学，特别容易上手实战，能收获满满成就感。只要学会基础知识，你就可以在各个领域大展拳脚，主要就是因为python的朋友圈（生态）热闹。
为帮助开发者快速学习云计算一线知识，掌握腾讯云最新产品动态，「腾讯云大学大咖分享」每周邀请技术大咖进行分享。内容涵盖腾讯云云开发、腾讯云数据库、云直播、无服务器云函数 SCF 、人脸识别、文字识别、自然语言处理、智能语言处理、物联网、知识图谱等数十个前沿技术领域，为每一个云计算从业者提供接触前沿趋势，学习热门技术架构的优质学习资源。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 设计构思与创意 本作品以微信小程序为“个人”平台，用户可在微信小程序中录入必要的人脸等个人信息，并且能够以微信小程序为窗口查询自己的垃圾分类详情。为保证微信小程序的丰富性和人性化，用户可在小程序中通过拍照、语音、搜索等查询日常生活中常遇的生活垃圾，积累自己垃圾分类知识。在垃圾桶端，系统在用户授权情况下通过拍摄用户人脸信息匹配用户个人数据库，并记录其垃圾分类信息。此外，垃圾桶在本作品中充当“引导者”角色，用以引导用户将垃圾投掷到正确的垃圾桶中。在管理端，相关部门一方
近期，麻省理工CSAIL（人工智能实验室），最近就发布了这样一个让人难以置信的研究。只需要听6秒的声音片段，AI就能推断出说话者的容貌。 详细解释之前，咱们一起试试先。 听听下面这段录音，一共有六段。你能想象出来，说话的人长什么样么？
区分说话主要是通过音高（基频）和音色（频谱包络-频谱最大幅度的连接线） 音高：http://ibillxia.github.io/blog/2013/05/16/audio-signal-processing-time-domain-pitch-python-realization/ 音色：http://ibillxia.github.io/blog/2013/05/18/audio-signal-processing-time-domain-timbre-python-realization/ 此工具箱通过提取语音的三个特征，然后对其进行修改，从而改变语音的音色等特征，从而转换语音特性 比如：通过调高基频，可以偏女性化，通过改变基频未固定值，可以类似机器人等等 f0 : ndarray F0 contour. 基频等高线 sp : ndarray Spectral envelope. 频谱包络 ap : ndarray Aperiodicity. 非周期性
吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
关于“人肉”的技术，大致可以分为三步来做。当然了我这个只是提供思路（学习用的），若用于犯罪
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