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初探语音识别ASR算法

摘要:语音转写文字ASR技术的基本概念与数学原理简介。 本文分享自华为云社区《新手语音入门(三): 语音识别ASR算法初探 | 编码与解码 | 声学模型与语音模型 | 贝叶斯公式 | 音素》,作者:黄辣鸡 。 语音识别技术的发展已有数十年发展历史,大体来看可以分成传统的识别的方法和基于深度学习网络的端到端的方法。 无论哪种方法,都会遵循“输入-编码-解码-输出”的过程。 图1 语音识别过程 编码过程: 语音识别的输入是声音,属于计算机无法直接处理的信号,所以需要编码过程将其转变为数字信息,并提取其中的特征进行处理。编码时一般会将声音信号按照很短的时间间隔,切成小段,成为帧。对于每一帧,可以通过某种规则(例如MFCC特征)提取信号中的特征,将其变成一个多维向量。向量中的每个维度都是这帧信号的一个特征。 图2 语音识别编码过程 解码过程: 解码过程则是将编码得到的向量变成文字的过程,需要经过两个模型的处理,一个模型是声学模型,一个模型是语言模型。声学模型通过处理编码得到的向量,将相邻的帧组合起来变成音素,如中文拼音中的声母和韵母,再组合起来变成单个单词或汉字。语言模型用来调整声学模型所得到...

沈冰阳:强化学习在推荐冷启动优化中的实践探索!

分享嘉宾:沈冰阳 58集团 算法高级工程师 编辑整理:吴祺尧加州大学圣地亚哥分校 出品平台:DataFunTalk 导读:58招聘是国内最大的蓝领招聘平台,是58集团的四大核心业务之一,每天有着上千万的职位在平台上发布,同时也有百万量级的求职者在平台上进行简历投递,达成海量连接并促进大量的成功就业。招聘业务是一个典型的双边匹配任务。我们会向B端客户(招聘者)连接C端的用户(求职者)。与业界其他推荐系统相比,58职位推荐面临着更明显的冷启动问题以及蓝领用户兴趣发散的问题。本次分享想跟大家讨论我们针对以上问题使用强化学习的模型设计与应用实践。 今天的介绍会围绕下面五点展开: 58招聘业务概述 强化学习概述 推荐中的强化学习算法 强化学习在招聘冷启动的实践 总结和展望 01 58招聘业务概述 首先和大家分享下58的招聘业务场景。 首先求职者对系统给其推荐的职位进行点击,然后对感兴趣的职位进行简历投递、发起微聊、拨打电话等操作,相当于求职者单边的意向表达。然后招聘者对于求职者发起的单边连接进行回复,比如简历反馈、微聊回复、接通电话等。在进行沟通后,双方最终达成面试和入职。推荐算法工程师其实是在...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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