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脱离现实场景去空谈“识别准确率”都是耍流氓

“对真正做技术的人来说,一项技术最有意思的不是它什么时候能work,而是它什么时候不work。最近我们经常从媒体上看到‘语音识别准确率97%、98%、甚至99%’这样误导性的标题党,但要知道这样夸张的准确率只可能在非常受限的场景下获得。不信就请走进一个正进行着热烈讨论的会议室,掏出手机放桌上,打开语音输入法做个会议记录吧。这样日常真实场景下的语音识别准确率,别说97%,断断续续勉强看懂就不错了。在众多真正有意义的场景下,语音识别的准确率远没有标题上宣传的那么高,脱离现实场景去谈准确率统统都是耍流氓。我认为语音行业的“圈内人”应该更严肃的去思考,我们这个行业的工作在学术研究上到底在哪些方面取得了实质性的进展,在工业应用上到底在哪些方面实实在在的帮助到大众,在商业模式上到底在哪些方面有所创新。“如果问到业界目前热衷于讨论的“识别准确

快切屏,老板来了!记一次有趣的深度学习实践

本文由北邮@爱可可-爱生活老师推荐,阿里云云栖社区组织翻译。以下为译文: 介绍 在你的工作时间,有没有上网浏览一些与你工作无关的网站呢? 每当这种时候,如果我发现老板不知何时已经站在我背后时,我会感到非常尴尬。当然,我可以迅速地切换屏幕,但这种行为实在是太可疑了,更何况有时我都不会注意到他已经在那了。所以,为了解决这个问题,我创建了一个使用Keras的系统,它能自动识别我的老板是否正在接近我的座位并及时切换我电脑的屏幕。 具体来说,Keras运用于神经网络来学习我老板的脸部,同时网络摄像头用于识别他是否正在接近我的作为,并切换屏幕。 任务 这个系统的任务就是当我的老板接近我时,自动切换屏幕。 运用场景如下: 老板的座位到我的座位大约6到7米。 他在离开座位后4,5秒内可以到达我的座位。 因此,在此这段时间内需要完成屏幕的切换。 策略 这里有多种策略可以选择,而我选择的策略是跟随。首先,让计算机深入学习老板的面部。 然后,在我的桌子上设置一个网络摄像头,当网络摄像头捕捉到他的脸部时切换屏幕。 这是一个完美的策略。 让我们称之为奇妙的老板探测(Boss Sensor)系统。 系统架构 Bo...

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