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深度学习在语音识别中的声学模型以及语言模型的应用

过去 3 年,深度学习在各个领域取得较大突破,比如计算机视觉领域的物体识别、场景分类,语音分析等,并且其技术推广和应用的速度超过人们预期,比如 Google 的广告系统已经开始使用深度学习盈利,Twitter 也通过深度学习改善App 图片及视频内容服务体验。那具体何为深度学习呢?深度学习是怎么应用在上述的各个领域呢,下面结合自身在语音识别的若干年经验,谈谈深度学习在语音识别中的具体应用。 0. 背景 “深度学习”的概念在上个世纪便被提出,但Hinton、Lecun等人在2006年发表的论文让“深度学习”重新焕发光彩,并使得相关的学术成果在实际应用中表现良好。它的灵感来自对人脑神经的研究,因此也称为深度神经网络“DNN”。这里的“深度”并非指算法有内涵,而是指神经网络层数多,因此也称为多层结构学习

人脸识别技术在智慧城市中九大应用盘点

随着人脸识别技术的快速提升,人脸识别应用领域加速落地,2016年以来,人脸识别在银行、证券、金融社保、交通、教育、电子商务、高考、机场、地铁等场景应用频频刷屏,热度居高不下。目前,人脸识别已经从安全性、可靠性要求较低的行业如安防、社区等上升到金融社保、证券、银行、互联网金融、电子商务等安全可靠性要求较高的行业。在智慧城市发展的热潮下,人脸识别更是成为推进智慧城市建设的有利武器。  其典型的应用主要包括:** 1.养老金领取管理。随着养老金社会化发放工作的全面展开,退休金的冒领问题也日益突出,社保机构很难管理到离退休人员的健康以及生存状况,冒领情况严重,造成全国每年退休金的流失总数高达十亿元。利用人脸识别技术可以有效地进行人员核对,减少养老金的流失。 2.办税认证系统。在基层税务机关,经常出现冒用他人身份证开具免税发票的现象,造成税收流失,也导致免税发票代开终端前整日人满为患,正常纳税人排队等候时间过久。通过人脸识别技术,系统自动将镜头摄取人像同公安部门身份信息中的人像进行比对,实时完成实名认证。不仅有效缓解了窗口办税人员的压力,提升了办税效率,还增强了实名制办税体验,降低了涉税风险。 ...

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