语音专题第四讲，语音识别之解码器技术简介

语音专题第四讲，语音识别之解码器技术简介｜大牛讲堂

2017-07-31 757

雷锋网按：本文作者潘复平，地平线机器人语音识别算法工程师。博士毕业于中国科学院声学研究所，曾任声学所副研究员、百度语音技术部资深工程师等职位。在中科院工作期间曾领导完成多个"863"、教育部和中科院的科研项目。在百度工作期间把解码器的搜索空间大小压缩到了原来的十分之一，解码速度提高了约30%，并在置信度、VAD等方面大幅提高了系统性能。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。

语音识别技术，也被称为自动语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR），其目标是将人类语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。

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银行业务光凭“刷脸”真的靠谱吗 | 硬创公开课

雷锋网(公众号：雷锋网)按：本文内容来自云从科技创始人、中国科学院百人计划周曦博士在硬创公开课的分享。在未改变原意的基础上进行了编辑整理。明明可以靠脸吃饭”这句话不再只是一个网络段子，随着人脸识别技术的普及，不光可以靠“刷脸”支付吃喝玩乐的花费，现在连银行办业务都可以“刷脸”了。最近两年，国内各家中小银行和四大行地方分行已经陆续将人脸识别技术用于日常业务，前几日，四大行中的农行更是首先在全国范围应用人脸识别技术。但是，银行业务光凭“刷脸”真的靠谱吗？本期公开课特意邀请到云从科技创始人、图像识别领域权威周曦博士为大家答疑解惑。目前云从科技是人脸识别技术在银行业的第一大供应商，包括农行总行、建行、中国银行多地分行及数十个中小银行均采用云从科技产品。周曦，云从科技创始人，中国科学院百人计划，上海交通大学博士生导师，现任中国科学院重庆绿色

2017-08-01

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联合编译：Blake、高斐雷锋网注：何凯明博士，2007年清华大学毕业之后开始在微软亚洲研究院（MSRA）实习，2011年香港中文大学博士毕业后正式加入MSRA，目前在Facebook AI Research (FAIR)实验室担任研究科学家。曾以第一作者身份拿过两次CVPR最佳论文奖（2009和2016）——其中2016年CVPR最佳论文为图像识别中的深度残差学习（Deep Residual Learning for Image Recognition），本文为何凯明博士在ICML2016上的tutorial演讲以及相关PPT整理。相比学术论文，他在演讲PPT中深入浅出地描述了深度残差学习框架，大幅降低了训练更深层次神经网络的难度，也使准确率得到显著提升。深度残差网络——让深度学习变得超级深 ICML 2016 tutorial 何

2017-08-01

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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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