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标签 > 语音识别
语音识别是一门交叉学科。近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。 语音识别听写机在一些领域的应用被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一。
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收音机也已经数字化了，对于欧洲来说，DAB在200 MHz左右的频段，但我们仍然拥有一个相当繁荣的FM频段，即使各国政府对将FM电台改为数字电台发出了噪音。
人机界面设计包括以下几个方面： 用户需求分析：首先需要分析用户的需求和使用场景，确定人机界面的功能和特性。 信息架构设计：根据用户需...
大概的流程就是，先把你的语音录制成文件，然后发送给服务器，服务器识别后得到数据，最后返回给你，全程不涉及语音识别，但是却完成了语音识别功能。
所有的经典算法，例如多项式逼近、小波逼近，都饱受维度灾难之害。很明显，机器学习的成功告诉我们，在高维问题中，深度神经网络的表现比经典算法好很多。
对于信息的一切处理(比如计算)都受到热力学基本定律的约束。这些工作使人们逐渐意识到，信息不是一个单纯的数学概念，而是与物质和能量一样基本的物理概念。
NRK3301语音识别芯片是广州市九芯电子有限公司推出的一款32位高性能、低成本语音识 别IC,其具有具有识别精准、远场降噪等优势，现已广泛用于智能家电...
训练自动语音识别（ ASR ）模型的损失函数并不是一成不变的。旧的损失函数规则不一定是最优的。考虑一下 connectionist temporal c...
自动语音识别（ ASR ）研究通常侧重于高资源语言，如英语，它由数十万小时的语音支持。最近的文献重新关注更复杂的语言，如日语。与其他亚洲语言一样，日语有...
成功部署自动语音识别（ ASR ）应用程序可能是令人沮丧的体验。例如，考虑到存在许多不同的方言和发音， ASR 系统很难在保持低延迟的同时正确识别单词。
在过去十年中，人工智能支持的语音识别系统逐渐成为我们日常生活的一部分，从语音搜索到联络中心、汽车、医院和餐馆的虚拟助手。这些语音识别的发展得益于深度学习的进步。
前缀树是算法正确性的保证，而状态转移可以大幅优化时间。同时，状态转移需要层次遍历整棵前缀树，这意味转移状态的构建不能随前缀树形态更改而自动更改，而必须全...
这一代人工智能浪潮也许到终点还是没有推理能力，没有可解释能力。而下一波人工智能浪潮的兴起，就是实现具有推理、具有可解释性、具有认知的人工智能。
在本篇文章中，我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习，并且上手相关的实践。这篇文档也算是EasyPR开...
什么是交互式人工智能（AI）？Speedster7t架构如何实现更高的计算效率
交互式人工智能（CAI）使用机器学习（ML）的子集深度学习（DL），通过机器实现语音识别、自然语言处理和文本到语音的自动化。CAI流程通常用三个关键的功...
Syntiant TinyML板搭建Edge Impulse模型实现语音识别效果
本次项目用 Syntiant TinyML 开发板自带的麦克风，通过 Edge Impulse 搭建机器学习模型，使板卡上的 LED 灯根据中文语音指令...
SLAM系统分为建图、定位和导航三部分，建图算法使用Google Cartographer 2D建图，这是Google在2016年开源的一套商业建图算法...
智能开关在中高档家居、别墅等领域领先兴起，让这一部分人优先享受到现代科技带来的智能感受，必然带动用户的全面升级换代。
智能语音控制的电饭煲，可以直接用语音操控，无需联网，无需下载APP您就可以通过语音与电饭煲进行互动。
随着更多扫地功能跟清洁需求的增加，用户在使用扫地机的过程中，就避免不了出现各种小问题；一般在出现清洁时候的问题，扫地机内部CPU基本都能够检测出异常原因...
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