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灵云语音唤醒

灵云语音唤醒 严格来讲,灵云没有语音唤醒功能,但是通过命令词的方式可以实现 实现方式 用命令词的方式实现唤醒,用唤醒词做命令词,做好标识,然后循环开启命令词识别,当识别到唤醒的命令词的时候,视为被唤醒了。 我个人认为这种方式实现唤醒意义不大,所以没有做demo,原因如下: 录音都有前置端点时间1和后置端点时间2,这样一来,即使我们准确的说出唤醒词,也要在说完唤醒词以后,保证在后端点时间内不再有声音录入,才能提高被唤醒的几率。 唤醒不是即时的,即使我们准确的说出唤醒词,并保持不再有声音录入,也要至少等待后端点时间过去,录音结束以后,才会识别(被唤醒)。 这种方式的唤醒其实就是在进行语音识别,如果一直开启唤醒,消耗性能,耗电。 在前置端点时间内没有有效的声音录入,表示此次录音无效,结束录音. ↩ 录音结束以后,在后置端点时间内没有再录入有效声音,表示录音完成,结束录音。 ↩

风报:让机器看懂企业情报

在8月13日的云栖TechDay创投专场上,玻森数据CTO闵可锐为我们带来了一场别开生面的讲座,他主要介绍了人工智能在实际产品中的运用以及其背后隐藏的技术——自然语言的处理。 以下是现场分享观点整理。 本次分享分为两部分,第一部分简单介绍风报在企业的情报分析上能够达到的效果;第二部分和各位分享下开发风报时技术层面的挑战和一些算法上的具体实现,包括新闻语音相关性的计算,关系抽取计算等。 风报在企业分析中的定位是一个SAAS平台的企业服务,在该平台上我们沉淀了大约3000万家国内注册的企业,围绕这3000万家企业的每一个企业形成一个“画像”,该“画像”能够刻画出这家企业的相关风险和情报信息。该“画像”能够让你尽可能短的时间以内对这个企业有一个非常完整的理解。投影上的这块就是我们在做风报中大体的一个结构呈现,涉及到大量的外部公开以及合作的相

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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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