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    ACL 2022 | 中科院计算所、字节等提出:语音翻译新方法 STEMM——跨模态混合训练缓解模态鸿沟

    作者丨房庆凯 1 前言 在这个信息全球化的时代,人们能够通过互联网轻松接触到来自世界各地的信息,了解异国他乡的风土人情。然而,语言不通常常成为我们网上冲浪过程中的最大阻碍。幸运的是,近年来迅猛发展的机器翻译技术已经能够在很大程度上帮助人们打破语言屏障,理解各种语言背后的信息。但随着互联网时代信息的呈现方式愈加丰富多样,例如声音、视频、直播等,简单的文本翻译已经不再能够满足人们的日常需求。 在这样的背景下,语音翻译技术应运而生。语音翻译,即将一种语言下的语音翻译为另外一种语言下的语音或文字,在当下有着广泛

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    学界 | 谷歌团队提出应用于噪声语音识别的在线序列到序列模型

    近日谷歌团队发布了一篇关于语音识别的在线序列到序列模型,该模型可以实现在线实时的语音识别功能,并且对来自不同扬声器的声音具有识别功能。 以下内容是 AI 科技评论根据论文内容进行的部分编译。 论文摘要:生成模型一直是语音识别的主要方法。然而,这些模型的成功依赖于难以被非职业者使用的复杂方法。最近,深入学习方面的最新创新已经产生了一种替代的识别模型,称为序列到序列模型。这种模型几乎可以匹配最先进的生成模型的准确性。该模型在机器翻译,语音识别,图像标题生成等方面取得了相当大的经验成果。尽管这些模型易于训练,因为

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    CCF-腾讯犀牛鸟基金项目课题介绍(二)——语音技术&自然语言处理技术

    CCF-腾讯犀牛鸟基金由腾讯与中国计算机学会联合发起,旨在通过搭建产学合作平台,连接产业实践问题与学术科研问题,支持海内外优秀青年学者开展与产业结合的前沿科研工作。 2018年CCF-腾讯犀牛鸟基金共涵盖机器学习、计算机视觉及模式识别、语音技术、自然语言处理、大数据技术、区块链等6个重点技术领域,涉及31项研究命题。 上一期,我们介绍了机器学习、计算机视觉与模式识别两个申报主题,这期我们将介绍语音技术专题和自然语言处理技术专题。欢迎青年学者关注了解,希望大家可以从中找到适合自己的申报命题。 三、语音技

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    CCF-腾讯犀牛鸟基金项目课题介绍(二)——语音技术&自然语言处理技术

    CCF-腾讯犀牛鸟基金由腾讯与中国计算机学会联合发起,旨在通过搭建产学合作平台,连接产业实践问题与学术科研问题,支持海内外优秀青年学者开展与产业结合的前沿科研工作。 2018年CCF-腾讯犀牛鸟基金共涵盖机器学习、计算机视觉及模式识别、语音技术、自然语言处理、大数据技术、区块链等6个重点技术领域,涉及31项研究命题。 上一期,我们介绍了机器学习、计算机视觉与模式识别两个申报主题,这期我们将介绍语音技术专题和自然语言处理技术专题。欢迎青年学者关注了解,希望大家可以从中找到适合自己的申报命题。 三、语音技术专

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