多语家庭正变得越来越普遍，有一些研究发现多语人口已经超过单语人口，而且这个数字还将继续增长。随着多语用户数量的不断增加，开发能够同时支持多种语言的产品比以往任何时候都更加重要。
语音识别，也称为自动语言识别（Automatic Language Identification, ALI），是自然语言处理（NLP）领域的一个重要研究方向。它旨在让计算机能够自动地识别出给定文本所属的语言种类。这一技术对于跨语言交流、多语言信息处理、机器翻译等方面具有广泛的应用价值。
声纹识别技术是声纹技术中最为核心的一项，和指纹识别、人脸识别一样，声纹识别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，让机器能够从音频信号中识别出不同人说话的声音。 在10月19日的分享中，谷歌声纹识别与语言识别团队负责人王泉老师着重介绍了声纹识别技术以及相关的音频基础知识，并详细阐述深度学习时代最前沿的声纹识别模型，包括各种推理逻辑和损失函数的设计思路，以及数据处理方面的相关话题。 但是许多人误以为声纹技术等价于声纹识别，却不知道声纹技术还有着许多十分重要且有趣的其他应用。所以在「从算法到应
博文视点程序员读书节活动进行中，持续关注每日推送更多精彩活动享不停。 ◆ 广义上讲，所有可以区分每个人不同声音的特征，都可以称为「声纹」。由于这些特征的存在，声纹和指纹一样，衍生出各种实用的技术。 声纹技术中最为核心的一项便是声纹识别技术。和指纹识别、人脸识别一样，声纹识别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，让机器能够从音频信号中识别出不同人说话的声音。除了声纹识别之外，声纹技术也被广泛用于声纹分割聚类, 以及构建更为强大的语音识别、语音合成以及人声分离系统。 为了帮助大家更好的了解声
11. 注册账号并创建应用 在https://cloud.ocrsdk.com/Account/Welcome中注册一个账号。 创建应用成功之后，会将应用的密码发送到你的邮箱 12. 获取应用密码 在
在上一篇文章中，我们介绍了使用NaturalLanguage框架来进行自然语言的拆解，可以将一段文本按照单词，句子或段落的模式进行拆解。并且，在进行拆解时，其可以自动的识别所使用的语言。
机动组声纹技术系列分享第2期 声纹识别技术是声纹技术中最为核心的一项，和指纹识别、人脸识别一样，声纹识别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，让机器能够从音频信号中识别出不同人说话的声音。 在10月19日的分享中，谷歌声纹识别与语言识别团队负责人王泉老师着重介绍了声纹识别技术以及相关的音频基础知识，并详细阐述深度学习时代最前沿的声纹识别模型，包括各种推理逻辑和损失函数的设计思路，以及数据处理方面的相关话题。第一讲回顾：入门声纹技术（一）：音频基础与声纹识别。 但是许多人误以为声纹技术等价
Embedded, Large Vocabulary Continuous Speech Recognition with NLU
、你需要android手机应用开发基础 2、科大讯飞语音识别SDK android版 3、科大讯飞语音识别开发API文档 4、android手机 关于科大讯飞SDK及API文档，请到科大语音官网下载：http://open.voicecloud.cn/ 当然SDK和API有多个版本可选，按照你的需要下载，其次，下载需要填写资料申请注册，申请通过或可获得Appid 二、语音识别流程 1、创建识别控件 函数原型 Public RecognizerDialog(Context context,String
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。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。 语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别技术车联网也得到了充分的引用，例如在翼卡车联网中，只需按一键通客服人员口述即可设置目的地直接导航，安全、便捷。
大数据文摘作品 编译：糖竹子、吴双、钱天培 自然语言处理（NLP）是一种艺术与科学的结合，旨在从文本数据中提取信息。在它的帮助下，我们从文本中提炼出适用于计算机算法的信息。从自动翻译、文本分类到情绪分析，自然语言处理成为所有数据科学家的必备技能之一。 在这篇文章中，你将学习到最常见的10个NLP任务，以及相关资源和代码。 为什么要写这篇文章？ 对于处理NLP问题，我也研究了一段时日。这期间我需要翻阅大量资料，通过研究报告，博客和同类NLP问题的赛事内容学习该领域的最新发展成果，并应对NLP处理时遇到的各类状
作者 | 黄楠 编辑 | 陈彩娴 9月21日，OpenAI 发布了一个名为「Whisper 」的神经网络，声称其在英语语音识别方面已接近人类水平的鲁棒性和准确性。 「Whisper 」式一个自动语音识别（ASR）系统，研究团队通过使用从网络上收集的68万个小时多语音和多任务监督数据，来对其进行训练。 训练过程中研究团队发现，使用如此庞大且多样化的数据集可以提高对口音、背景噪音和技术语言的鲁棒性。 此前有不同研究表明，虽然无监督预训练可以显著提高音频编码器的质量，但由于缺乏同等高质量的预训练解码器，以及特定于
多语言识别翻译的研究一直都是学术界研究的重点。目前全球有几千种语言，在全球化背景下不同语言人群之间的交流越来越密切，然而学习一门外语的成本是非常大的。前两年的研究主要集中在一对一、一对多的研究，然而当面对这么多的语言时，既需要「考虑模型准确率，还需要考虑语种的识别」。最近，随着人工智能大型自然语言模型的发展，利用统一模型实现多语种识别翻译来实现不同语种之间交流逐渐的变成了可能。
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简而言之，就是识别文字是那一种语言的软件。只要把待识别文字输入软件，就能得到相关的信息。
就会跟上面所说的那样，被迫成为一个全栈，这是比较尴尬的。 若你想比较准确的针对某个方向学习，那就继续往下看吧。
那么将 Whisper 与 Stable Diffusion 结合，可以直接完成语音生成图像的任务。用户可以语音输入一个短句，Whisper 会自动将语音转化为文本，接着，Stable Diffusion 会根据文本生成图像。
语言交流是人类互动一种自然的方式，随着语音技术的发展，我们可以与设备以及未来的虚拟世界进行互动，由此虚拟体验将于我们的现实世界融为一体。
图片中的文字无法识别怎么版？Text Scanner Mac版是一款强大好用的OCR文字识别工具，基于AI领先的深度学习算法，利用光学字符识别技术，将图片上的文字内容，直接转换为可编辑文本！
本文介绍了神经网络和深度学习的基础知识，以及如何在实际项目中应用。作者通过个人经历，介绍了神经网络和深度学习的发展，以及其在图像识别、语言识别、自然语言处理、基于结构化数据的决策等方面的应用。文章还介绍了Andrew Ng开设的“深度学习工程师”的微专业，以帮助读者进一步了解和掌握神经网络和深度学习的进展。
事实上，研究表明视觉线索在语言学习中起着关键的作用。相比之下，人工智能语言识别系统主要是建立在音频上。而且需要大量数据来训练，通常需要数万小时的记录。
哪里下载Mac电脑图片提取文字Text Scanner for Mac 完美兼容版安装包啊，Text Scanner for Mac是一款强大的文本识别工具，由iFotosoft公司开发。这个应用程序使用户能够在Mac上轻松地将纸质文件转换为文本文件，无论何时何地，都可以快速准确地识别和提取文本内容。
国庆假期的最后一天，是时候收收心，在家好好地歇歇，顺便学习学习，以饱满的精神迎接接下来的学习和工作。对于很多人来说，学好一门语言是很有必要的。但是“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”，空有理论知识，缺少
（点击上方公众号，可快速关注） 来源：伯乐在线 - 刘立华 LingPipe是运用计算机语言学处理文本信息的工具包，可用于如下任务： 在新闻中查找人名、组织或位置。 自动分类Twitter搜索结果。
在英文中ABC这个三个单词很有意思，是英文26个字母的开头三个，连到一起读写，表示基础知识的意思。宇宙大行农业银行恰好也是三个缩写（AGRICULTURAL BANK OF CHINA）。 但是你要是跑香港去，问ABC是什么，又可能会另外一种解释，比如说American-Born Chinese ，缩写是ABC，原本是指在美國出生的华人后裔，有时却含有和“香蕉人”类似含义。 百度在16年财报中，给ABC搞了一个新概念。提出了一个ABC（Ai Bigdata Cloud）三位一体战略，终于把边缘化多年的云计算
还有一个原因，周末了，我发现大部分人周五晚上开始到周一上午都不看技术相关的内容，今天本来不打算发，但是被催更，那就发点不用过多思考的实践类的吧。如果精力充沛或是单身，最好周末还是保持学习状态，毕竟技术是无止境的，真的需要积累。
编译 | 禾木木 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 人们通过聆听和观察说话者的嘴唇动作来感知言语。 那么，AI 也可以吗？ 事实上，研究表明视觉线索在语言学习中起着关键的作用。相比之下，人工智能语言识别系统主要是建立在音频上。而且需要大量数据来训练，通常需要数万小时的记录。 为了研究视觉效果，尤其是嘴部动作的镜头，是否可以提高语音识别系统的性能。Meta 的研究人员开发了 Audio-Visual Hidden Unit BERT (AV-HuBERT)，这是一个通过观看学习和听人们说
最近打车，车里一位哥们在侃侃而谈：现在的互联网+，除了打车，其他都是扯淡，没啥用。 我相信现实生活中，这样忽视人工智能时代已悄然来临的人不是少数，而且还很多。 毕竟，从事数据行业的人连2%都不到，更别说真正理解数据的人了。 你也许会说，人工智能是那么高深的技术，我又不做相关的技术，了解那么多干什么。 其实，今天我们谈的不是什么复杂的人工智能高深技术，请注意文章前面的标题：时代。 是的，我们谈的是一个新时代下的个人选择问题。说的更本质一些，其实是在说，这样一个新时代（人工智能时代），人类的思维发生了怎样的改变？进而，我们思考这种思维改变会给个人未来的成长带来怎样巨大的改变和机会。 进一步，你最后会明白这几个问题的答案： 1）为什么中学老师在许多年之后总是感叹： 最终，真正有出息的，都是当年成绩一般般的... ... 2）从1984年洛杉矶奥运会开始，到尽头，国人关注奥运会已经32年了。当年的金牌得主们，除了李宁和郎平，剩下的谁记得呢？ 3）为何以前起作用的死磕思维，在人工智能时代，不是最好的人生策略选择。而理解和解答所有的这些问题的前提是，你要真正明白什么才是人工智能时代的核心？ 好了，废话不多说，我们先来看看在没有人工智能之前，人类的思维模式是怎样的？ 1.单维度死磕思维 在这之前，计算机并不擅长于解决人类智能的问题，也就是我们现在所说的人工智能。 怎样才算人工智能呢？ 真正科学定义这个概念的是电子计算机的奠基人 阿兰·图灵（Alan Turing）。
OCR 方向的工程师，一定需要知道这个 OCR 开源项目：PaddleOCR。短短几个月，累计 Star 数量已超过 7.2K，频频登上 Github Trending 日榜月榜，称它为 OCR 方向目前最火的 repo 绝对不为过。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。那么人工智能，现在的那些技术是很前沿的呢？ 人工智能 1，自然语言生成：利用计算机数据生成文本。目前应用于客户服务、报告生成以及总结商业智能洞察力。 2，语音识别：将人类语音转录和转换成对计算机应用软件来说有用的格式。目前应用于交互式语音应答系统和移动应用领域。 3，虚拟代理：弗雷斯特公司声称，“虚拟代理可谓是媒体界目前竞相
谷歌在Gboard中改进了手写识别功能，使用更快的AI系统，错误比其原来的机器学习模型少20％到40％。
最近拼车，车里一位哥们在侃侃而谈：现在的互联网+，除了打车，其他都是扯淡，没啥用。
经常有人问我：老大让我完成xxx，我不会，他也不会，但是很着急。这个任务怎么实现啊？这个任务需要什么技术啊？这种情况我遇到有100+次了，而且很多时候问得问题跟具体需要简直是驴唇不对马嘴。所以今天整理了常见的近30种NLP任务非常适合练手的Project，我觉得有俩作用：研究+练手，加深理解，做到更专业；收藏起来，以备不时之需，不敢保证涵盖工业界所有NLP业务场景，但是涵盖95+%以上是完全没问题的。
这几天又陆陆续续的读了关于一些关于NLP上语言模型的书籍,简单总结了下自己的新的认识:
再过几个小时，2017就结束了。回首整个2017，人工智能是今年耀眼的热点。今天我们谈谈人工智能。 人工智能英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智
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。
最近ChatGpt大火，基础体验之后感觉人工智能语言处理这块发展真的是迅猛，同时最近做了一些web项目，需要进行一定的自动化测试，就在思考有没有可能AI和测试结合产生一些便利的测试方式。与测试的同事交流发现国内有一款叫做龙测AI-TestOps云平台的测试工具已经完成了一次融合，赶紧上手体验了一把，与大家一起分享一下感受。
本文介绍了人工智能的发展和应用，以及其在中国的迅猛发展。重点包括：1. 人工智能被认为是产业互联网换道超车的历史性机遇；2. 中国人工智能从“互联网+”走向“人工智能+”时代；3. 人工智能在自动驾驶、城市大脑、医疗影像、语音识别等领域取得突破；4. 搜狗输入法等工具帮助用户更好地获取和表达信息；5. 预计2018年全球人工智能市场规模超千亿美元。
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
最近开始学习机器学习，今天先分享一下机器学习概念和常用场景。 1、什么是机器学习？ 机器学习(Machine Learning, ML) 专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习主要是指从数据中学习到模式，或者说，ML可以从一系列观察和响应反馈中推断出模式和不平凡的关系。 机器学习应用非常广泛，比如，亚马逊用ML来推荐适当的书（或者其他产品）给用户。这在机器学习里面属于推荐系统。推荐系统学习用户的行为然后预测用户可能会对某个产品
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学
最近打车，车里一位哥们在侃侃而谈：现在的互联网+，除了打车，其他都是扯淡，没啥用。
Whisper 是openai开源的一个通用的语音识别模型，同时支持把各种语言的音频翻译为成英文（音频->文本）。
小编相信，现在的很多人都对人工智能比较感兴趣，觉得它很厉害，很高大上，实际上呢，也的确是这样，然而，由于大家都不一定在这个圈子，所以可能只有或多或少的了解，为了照顾到大部分老铁们，咱们今天来聊聊人工智能那些事儿。先来点开胃菜：
这几天又陆陆续续的读了关于一些关于NLP上语言模型的书籍,简单总结了下自己的新的认识: 一:语言模型的性能评价: 1:语言模型的评价目标: 语言模型的计算的概率分布能够与真实的理想模型的概率分布可以相接近(这一点其实是比较困难的,但是这是我们一直追求的目标) 2:困难: 无法知道语言模型的理想模型的真实分布 3:常用的几个指标; 交叉熵,困惑度(这又涉及到了关于熵的相关计算,这将和离散数学和图论上学习到的知识应用到实际生产生活中) 4:自然语言统计方法的一般步骤: 1:收集大量的语料(这是基础操作,也是工
机器之心报道 编辑：张倩 《统计学习导论》很经典，但用的是 R 语言，没关系，这里有份 Python 版习题实现。 斯坦福经典教材《The Element of Statistical Learning》（简称 ESL）被称为频率学派的统计学习「圣经」，由三位统计学大师——Trevor Hastie、Robert Tibshirani、Jerome Friedman 共同完成。这本书介绍了神经网络、支持向量机、分类树和 boosting、图模型、随机森林、集成方法、Lasso 最小角度回归和路径算法、非负矩
音素是语言识别领域的最小单元，文本到音素的转换是TTS任务（文本转语音）中重要的步骤之一，最近用了下python包（phonemizer），实践了下，觉得还挺有用的，因此记录一下过程。
RisingWave 是一款云原生的流式数据库（Streaming Database），团队希望打造一款快速、可扩展、可靠的为处理实时流式数据的数据库。然而，该数据库仍然有学习曲线高、难以运维的劣势。
文字 OCR 识别大家日常应该都会用到，最新的微信也是增加了这个功能，只是功能还比较弱。
在图像文本识别、语言识别的应用中，所面临的一个问题是神经网络输出与ground truth的长度不一致，这样一来，loss就会很难计算，举个例子来讲，如果网络的输出是”-sst-aa-tt-e’', 而其ground truth为“state”，那么像之前经常用的损失函数如cross entropy便都不能使用了，因为这些损失函数都是在网络输出与ground truth的长度一致情况下使用的。除了长度不一致的情况之外，还有一个比较难的点在于有多种情况的输出都对应着ground truth，根据解码规则(相邻的重复字符合并，去掉blank), path1: “-ss-t-a-t-e-” 和path2: "–stt-a-tt-e"都可以解码成“state”，与ground truth对应, 也就是many-to-one。为了解决以上问题，CTC loss就产生啦~ 2 CTC loss原理
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