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语音识别pipeline建设

语音识别技术经过三十几年的发展,识别率的提升使语言识别技术越来越贴近我们的生活。各大公司都在语音识别的产品和技术上大有投入。语音输入法成为IOS,Andriod,YunOS手机输入法是必不可少的按钮,智能助手如Siri,Google Now,Cortana,YunOS语音助手都把speech和NLP结合在一起作为智能助手的形式提供给大家。家庭娱乐如xbox,apple tv, 天猫魔盒语音的输入让人机交互更容易。 和其他机器学习一样,语音识别是一个science和engineer美妙结合的任务。Science推动语音识别基本技术的升级,engineer扩充语音识别的场景和语言。本节主要讨论在机器学习的engineering方面我们做了什么。 从语音识别内部的技术角度,大家已经逐渐的建立了以下的一些共识: 1.真实场景的数据是王道。机器学习需要教科书,真实数据是最好的教科书。 2.统计模型是state-of-the-art。 3.先HMM训练再DNN模型是标准模式。 所以语音识别最标准的玩法就是下面这个循环: 咱们先人工建立初始的数据库来build第一个模型。当然有市场的地方就有生意...

Spark工程开发前台技术实现与后台函数调用

Spark是一个通用的大规模数据快速处理引擎。可以简单理解为Spark就是一个大数据分布式处理框架。基于内存计算的Spark的计算速度要比Hadoop的MapReduce快上50倍以上,基于磁盘的计算速度也快于10倍以上。Spark运行在Hadoop第二代的yarn集群管理之上,可以轻松读取Hadoop的任何数据。能够读取HBase、HDFS等Hadoop的数据源。 从Spark 1.0版本起,Spark开始支持Spark SQL,它最主要的用途之一就是能够直接从Spark平台上面获取数据。并且Spark SQL提供比较流行的Parquet列式存储格式以及从Hive表中直接读取数据的支持。之后,Spark SQL还增加了对JSON等其他格式的支持。到了Spark 1.3 版本Spark还可以使用SQL的方式进行DataFrames的操作。我们通过JDBC的方式通过前台业务逻辑执行相关sql的增删改查,通过远程连接linux对文件进行导入处理,使项目能够初步支持Spark平台,现如今已支持Spark1.6版本。那么从应用的前台与后台两个部分来简介基于Spark的项目开发实践。 前台: ...

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