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干货|语音识别框架最新进展——深度全序列卷积神经网络登场

导读:目前最好的语音识别系统采用双向长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory),但是,这一系统存在训练复杂度高、解码时延高的问题,尤其在工业界的实时识别系统中很难应用。科大讯飞在今年提出了一种全新的语音识别框架——深度全序列卷积神经网络(DFCNN,Deep Fully Convolutional NeuralNetwork),更适合工业应用。本文是对科大讯飞使用DFCNN应用于语音转写技术的详细解读,其外还包含了语音转写中口语化和篇章级语言模型处理、噪声和远场识别和文本处理实时纠错以及文字后处理等技术的分析。 人工智能的应用中,语音识别在今年来取得显著进步,不管是英文、中文或者其他语种,机器的语音识别准确率在不断上升。其中,语音听写技术的发展最为迅速,目前已广泛在语音输入、语音搜索、语音助手等产品中得到

漆远:小数据学习和模型压缩存挑战,场景成为 AI 技术发展关键

“蚂蚁金服是一家技术驱动的公司,我们做的事情,是使 AI 技术成为普惠金融的支点。”蚂蚁金服副总裁、首席科学家漆远博士,在有中国“AI 春节”之称的新智元2017开源·生态AI技术峰会上表示。 大约一个月前,在北大“人工智能前沿”系列课程的讲堂上,作为特邀演讲人的漆远已经将 AI 技术和普惠金融的概念结合到了一起。在新智元 AI 技术峰会上,漆远再次强调:“蚂蚁金服核心的关键点在于普惠的金融服务,而实现普惠金融服务依靠的技术就是人工智能和大数据。” 场景!场景!场景! 从技术到落地,AI 的场景化应用成为本次新智元技术峰会上的一个关键词。漆远指出,在杭州,蚂蚁金服和城市政府直接对接了超过100项市政服务,比如司机闯红灯,可以通过支付宝进行直接赔付。“再举几个例子,支付宝可以在杭州城区购买地铁票;当芝麻信用超过一定分数时,人们可以免

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