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NLP入门之语音模型原理

这一篇文章其实是参考了很多篇文章之后写出的一篇对于语言模型的一篇科普文,目的是希望大家可以对于语言模型有着更好地理解,从而在接下来的NLP学习中可以更顺利的学习. 1:传统的语音识别方法: 这里我们讲解一下是如何将声音变成文字,如果有兴趣的同学,我们可以深入的研究. 首先我们知道声音其实是一种波,常见的MP3等都是压缩的格式,必须要转化成非压缩的纯波形的文件来处理,下面以WAV的波形文件来示例: 在进行语音识别之前,有的需要把首尾段的静音进行切除,进行强制对齐,以此来降低对于后续步骤的干扰,整个静音的切除技术一般称为VAD,需要用到对于信号处理的一些技术. 如果要对于声音进行分析,就需要对于声音进行分帧,也就是把声音切成一小块一小块,每一小块称为一帧,分帧并不是简单地切开,而是使用的移动窗函数来实现的,并且帧和帧之间一般是有交叠的 就像上图这样 分帧之后,语音就变成了很多个小段,但是波形在时域上是没有什么描述能力的,因此就必须要将波形进行变换,常见的一种变换方法就是提取MFCC特征,然后根据人耳的生理特性,把每一帧波变成一个多维度向量,这个向量里是包含了这块语音的内容信息,这个过程叫做...

云计算的人工智能虽然发展缓慢,但得到更多的关注

随着IT专业人士尝试应用人工智能,许多人将在公有云执行此操作。但是,组织从不断增长的人工智能服务列表中选择,从AWS、Azure和其他厂商中挑选,并不是一件容易的事。 虽然人工智能不再只是在科幻电影中看到,但是该技术对许多企业IT团队来说仍然是陌生的。然而,一个采纳趋势是明确的:公有云将是大多数企业人工智能工作负载的目的地。 调研机构Forrester Research公司首席分析师Rob Koplowitz说:“这并不是说人工智能不会发生在人们的数据中心的企业中,但这是一个主要在云端发生的工作量。” 一些组织将选择在内部部署的数据中心保留人工智能应用程序,特别是那些包含敏感客户数据的应用程序,因为它们对其他工作负载具有严格的安全性或遵从性要求。但是,一般来说,公有云人工智能服务将成为主流模式,Aragon Research公司首席分析师Adrian Bowles对此表示认同。 Bowles表示,云计算是特别适合人工智能的最大原因之一就是实验。因为大多数组织仍在探索机器学习,预测分析或自然语言处理等技术的潜在用途,所以他们希望有一个让他们进行实验的环境,而不需要重大的金融投资或风险。 ...

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Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言,它只是一个框架和一组服务,用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是,Eclipse 附带了一个标准的插件集,包括Java开发工具(Java Development Kit,JDK)。

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