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语音识别(ASR)基础介绍第二篇——万金油特征MFCC

上一章提到了整个发声与拾音及存储的原理。但是在了解ASR的过程中,发现基本上遇到的资料都避不开MFCC特征。 整个ASR的处理流程大致可以分为下图: 左侧是经典的处理流程,右侧是近期流行的流程。发生的变化是,将语言模型以下的部分变成端到端的了。 我们将语言模型以下的部分统一看成是声学模型就好。 而MFCC主要用在左侧的处理流程中,即“特征处理”的输出结果。 虽然可以看成,端到端的声学模型出来后,我们已经不需要MFCC了,直接输入音频即可。 不过这并不意味着MFCC就没用了。 在“根据发音确认发音人身份”等许多领域,MFCC还是个很短平快切粗暴有效的特征。 由于MFCC的重要性,和asr相关专业的人士交流时,最好是能提前具备此共识。 MFCC 细节介绍: MFCC给人的感觉像是孟德尔遗传定律。在人们还并不确定人耳是如何解析声音的时候,假设了这是一个傅里叶变换后的频域处理过程。然后,最近的医学研究成果表明,人耳也确实大致是这么工作的,对应的器官名字叫耳蜗,或蜗牛。 MFCC虽然名字就4个字母,但其实是集成了很多很多的思考和假设在里面。 了解过之后,你就不会再后悔大学数学的卷积操作毛用都没有...

谷歌 Dropout 专利生效,AI 圈内人表示坐不住了!

雷锋网 AI 科技评论按:今天,谷歌的 Dropout 专利生效这一消息突然在圈内传开,而生效日期就在 6 月 25 日,有效期 15 年。三年前,谷歌就给 Dropout 申请了专利,但因为此举引发了业界众多异议,最最后无疾而终。只是令人没想到时隔三年,这一专利申请竟然生效了。雷锋网 AI 科技评论将这一事件整理报道如下。 何为 Dropout? 但凡是接触过机器学习的人士,一定知道 Dropout。它是在进行深度学习、训练神经网络时,普遍会用到的方法,也是调参的一种手段,可以有效防止过拟合。由 Hinton 在 2012 年的论文《Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors》中提出。 而在随后 Alex 和 Hinton 的论文《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》中,则用 Dropout 算法来防止过拟合。论文中的 AlexNet 网络模型瞬间引爆神经网络应用热潮,并赢得了 2012 ...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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