大牛讲堂｜语音专题第三讲，声学模型-低调大师

大牛讲堂｜语音专题第三讲，声学模型

2017-07-31 743

雷锋网(公众号：雷锋网)按：本文作者牛建伟，地平线语音算法工程师。硕士毕业于西北工业大学，曾任百度语音技术部资深工程师。主要工作方向是语音识别中声学模型的算法开发和优化，负责深度学习技术在声学模型上的应用和产品优化。参与了百度最早的深度学习系统研发，负责优化语音搜索、语音输入法等产品；后负责百度嵌入式语音开发，其负责的离线语音识别性能超越竞品。现任地平线机器人语音识别算法工程师，深度参与地平线“安徒生”智能家居平台的研发。

声学模型

语音技术在近年来开始改变我们的生活和工作方式。对于某些嵌入式设备来说，语音成为了人机交互的主要方式。出现这种趋势的原因，首先是计算能力的不断提升，通用GPU等高计算能力设备的发展，使得训练更复杂、更强大的声学模型（Acoustic Model, AM）变得可能，高性能的嵌入式处理器的出现，使语音识别的终端

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机器学习和数据挖掘的联系与区别

从数据分析的角度来看，数据挖掘与机器学习有很多相似之处，但不同之处也十分明显，例如，数据挖掘并没有机器学习探索人的学习机制这一科学发现任务，数据挖掘中的数据分析是针对海量数据进行的，等等。从某种意义上说，机器学习的科学成分更重一些，而数据挖掘的技术成分更重一些。本文选自《大数据架构详解：从数据获取到深度学习》机器学习(Machine Learning，ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。其专门研究计算机是怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，使之不断改善自身的性能。数据挖掘是从海量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘中用到了大量的机器学习界提供的数据分析技术和数据库界提供的数据管理技术。学习能力是智能行为的一个非常重要的特征，不具有学习能力的系统很难称之为一个真正的智能系统，而机器学习则希望(计算机)系统能够利用经验来改善自身的性能，因此该领域一直是人工智能的核心研究领域之一。在计算机系统中，“经验”通常是以数据的形式存在的，因此，机器学习不仅涉及...

2017-08-01

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雷锋网(公众号：雷锋网)「新智造」按：雷锋网正在启动“新智造成长榜2017”评选活动，我们将对人工智能与机器人行业进行大规模报道、梳理和调研，并联合数十家著名投资机构根据这些创新公司的技术实力、商业能力和成长性进行深度评选，最终从多个领域分别选出一些极具潜力成长性的创新公司。本文为雷锋网「新智造」对报名成长榜的企业“云之梦科技”的报道，讲述其如何从人体3D建模和测量入手，发力虚拟试衣，并积极探索技术在虚拟换发型、直播背景实时替换、智能安防落地的故事。如果你想参与我们的评选，可点击「报名」链接，或通过邮箱xinzhizao@leiphone.com联系我们！ 2011年，思科发布了一个视频，一个女生站在一面镜子前，直接隔空挥手、点击就能试穿不同系列、款式、颜色的衣服，“试穿”出满意的衣服后，直接付款就能买下。深圳云之梦科技创始人董波深

2017-08-01

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Spring

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。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。