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为提升在线语音识别效率,他创造了两种升级版算法模型

近日,阿里算法专家坤承携《使用改进版本的LATENCY-CONTROLLED BLSTM 算法模型提升在线语音识别效率》(IMPROVING LATENCY-CONTROLLED BLSTM ACOUSTIC MODELS FOR ONLINE SPEECH RECOGNITION)参与ICASSP2017大会。论文作者坤承与参会者交流论文研究的出发点在于,为了能够取得更好的语音识别准确率,在声学模型建模中使用了Latency-controlled BLSTM 模型。 详见95188:BLSTM-DNN hybrid语音识别声学模型的第一个工业应用https://yq.aliyun.com/articles/2308?spm=5176.100240.searchblog.7.zWq29M 与标准的BLSTM使用整句语音进行训练和解码不

现实需求巨大,技术尚未成熟,学界与业界思维大碰撞

作为人工智能皇冠上的明珠,自然语言理解不断吸引着学术界与产业界的目光。然而,在这个极具挑战性领域,若干理论问题和技术难题尚未得到根本解决,而现实生活和社会中又面临着巨大的应用需求。如何通过学术界和产业界的共同努力,让其在实际应用中发挥更大的作用,在研究与应用的相互反馈中共同进步呢? 为此,在即将于 7 月 22 - 23 日举行的中国人工智能大会(CCAI 2017)上,中国科学院自动化研究所研究员宗成庆博士牵头组织了一场以“语言智能与应用”为主题的专题论坛,邀请了中国科学技术大学计算机学院副院长、CCF 会士陈恩红教授,阿里云智能语音交互技术总监初敏博士,香港中文大学工程学院副院长黄锦辉教授,北京云知声信息技术有限公司创始人、董事长、CTO 梁家恩博士,奇点机智联合创始人、ACL Fellow 林德康博士,哈尔滨工业大学博士生导师

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Spring

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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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