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谷歌开源 AI 可在嘈杂环境中区分声音,准确率达92%

据 VentureBeat 报道,Google 人工智能研究部门在语音识别方面取得了新的进展,能从嘈杂的环境中分辨声音,准确率高达 92%。Google 人工智能研究部门在一篇名为《Fully Super vised Speaker Diarization》的论文中描述了这一新的 AI 系统,称它“能以一种更有效的方式识别声音”。 这套强大的 AI 系统涉及到Speaker diarization 任务,需要标注出“谁”从“什么时候”到“什么时候”在说话,将语音样本分割成独特的、同构片段的过程。还能将新的演讲者发音与它以前从未遇到过的语音片段关联起来。 其核心算法已经开源可用。它实现了一个在线二值化错误率(DER),在NIST SRE 2000 CALLHOME基准上是7.6%,这对于实时应用来说已经足够低了,而谷歌之前使用的方法DER为8.8%。 谷歌研究人员的新方法是通过递归神经网络(RNN)模拟演讲者的嵌入(如词汇和短语的数学表示),递归神经网络是一种机器学习模型,它可以利用内部状态来处理输入序列。每个演讲者都从自己的RNN实例开始,该实例不断更新给定新嵌入的RNN状态,使系统能...

Uber 宣布作为金牌会员加入 Linux 基金会

在2018 Uber 开放峰会上,Uber 宣布以金牌会员的身份加入 Linux 基金会,继续为开源社区做出贡献。 Uber 首席技术官 Thuan Pham 表示,Linux 基金会是一个培育和开发开源项目的地方, 不仅为许多重要的开源项目提供了家园,还为像 Uber 这样的企业创造了良好的开放环境。开源技术是 Uber 许多核心服务的支柱,随着 Uber 的壮大,这些开源解决方案将变得越来越重要。 “事实上,Uber 多年来通过开源在共享软件开发和社区协作方面已经进行了大量投资,包括2017 年向 Linux 基金会旗下的 CNCF 贡献分布式跟踪系统 Jaeger。我们很荣幸加入 Linux 基金会,以促进与开源社区的更多合作。” Linux 基金会执行董事 Jim Zemlin 也表示,“欢迎Uber 的加入,他们的专业知识将有助于我们继续推进云原生技术、深度学习、数据可视化以及其他对当今企业至关重要的技术的开源解决方案。”

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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。

Rocky Linux

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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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