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Facebook AI 新成果,无需人类转录即可学习语音

Facebook宣布推出 wav2vec Unsupervised (wav2vec-U),一种建立根本不需要转录数据的语音识别系统的方法。并表示,它可以与几年前的最佳监督模型的性能相媲美,这些模型是在近 1000 小时的转录语音上训练出来的。他们已经用斯瓦希里语和鞑靼语等语言对 wav2vec-U 进行了测试;因为缺乏广泛的标记训练数据集,这些语言目前还没有高质量的语音识别模型。 该公司称,wav2vec-U是 Facebook AI 在语音识别、自我监督学习和无监督机器翻译方面多年工作的成果。“这是朝着建立仅仅通过从观察中学习就能解决广泛任务的机器迈出的重要一步。我们认为这项工作将使我们更接近一个为更多人提供语音技术的世界。” 根据Facebook 所述,其新颖的系统可以使技术摆脱对文本到语音输入的依赖。这项耗时的任务涉及人类聆听和转录数小时的音频,这是一个单调的过程,必须对每种语言进行重复。而 Facebook 的"无监督"系统则纯粹从语音音频和未配对的文本中学习,使其更好地了解人类交流的声音。 Facebook 的模型基本上依赖于由"generator"和"discrimina...

CentOS SIG 可帮助社区将 CentOS Stream 功能纳入 RHEL 中

随着 CentOS Stream 成为红帽企业 Linux(RHEL)的上游,一个由红帽利益相关者推动的 CentOS 特别兴趣小组也正在形成。日前,CentOS Stream 功能请求小组已被公开提出,并且经由 CentOS 董事会投票通过。 这个特殊的兴趣小组是为了确保由社区/非红帽成员提出的有趣的功能能够得到评估,并可以进入下一个 RHEL 版本。同时,这个小组也是 CentOS Stream 和红帽内部处理新功能的流程和标准之间的缓冲。 官方解释称,该小组的目的是为那些希望在未来的 RHEL 版本中包含这些功能的贡献者在 CentOS Stream 中提出的功能请求充当闸门,然后提交到 bugzilla。SIG 的总体目标是确保已经提交的功能和技术价值在内部被分流到正确的地方进行进一步审查和开发。SIG 将负责定期审查在 Stream 下提交的 bugzilla,并将这些 bugzillas 的功能请求与正式的 RHEL 功能请求标准进行对比,以确定并在 Red Hat 内部提交合格的请求来实现这一目标。 此前有消息称,初始的SIG 成员将全部由 Red Hat 员工组成;但后...

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