INTERSPEECH 2017系列 | 语音识别技术之声学模型

2017-12-01 723

编者：今年的INTERSPEECH于8月20日至24日在瑞典的斯德哥尔摩顺利召开，众多的高校研究机构和著名的公司纷纷在本次会议上介绍了各自最新的技术、系统和相关产品，而阿里巴巴集团作为钻石赞助商也派出了强大的阵容前往现场。从10月25日开始，阿里iDST语音团队和云栖社区将共同打造一系列语音技术分享会，旨在为大家分享INTERSPEECH2017会议上语音技术各个方面的进展。本期分享的主题是远场语音识别技术（完整视频传送门），以下是本次分享的主要内容：

1.语音识别技术简介

1.1 什么是语音识别

语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）所要解决的问题是让计算机能够"听懂"人类的语音，将语音转化成文本。语音识别是实现智能的人机交互的前沿阵地，是完全机器翻译，自然语言理解等的前提条件。语音

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循环神经网络(RNN)模型与前向反向传播算法

在前面我们讲到了DNN，以及DNN的特例CNN的模型和前向反向传播算法，这些算法都是前向反馈的，模型的输出和模型本身没有关联关系。今天我们就讨论另一类输出和模型间有反馈的神经网络：循环神经网络(Recurrent Neural Networks ，以下简称RNN)，它广泛的用于自然语言处理中的语音识别，手写书别以及机器翻译等领域。 1. RNN概述在前面讲到的DNN和CNN中，训练样本的输入和输出是比较的确定的。但是有一类问题DNN和CNN不好解决，就是训练样本输入是连续的序列,且序列的长短不一，比如基于时间的序列：一段段连续的语音，一段段连续的手写文字。这些序列比较长，且长度不一，比较难直接的拆分成一个个独立的样本来通过DNN/CNN进行训练。而对于这类问题，RNN则比较的擅长。那么RNN是怎么做到的呢？RNN假设我们的样本是基于序列的。比如是从序列索引1到序列索引ττ的。对于这其中的任意序列索引号tt,它对应的输入是对应的样本序列中的x(t)x(t)。而模型在序列索引号tt位置的隐藏状态h(t)h(t)，则由x(t)x(t)和在t−1t−1位置的隐藏状态h(t−1)h(t−1)...

2017-11-30

515

主要是回答网友提问，同时回顾主要知识。 #include"stdafx.h" #include<opencv2/core/utility.hpp> #include"opencv2/imgproc.hpp" #include"opencv2/videoio.hpp" #include"opencv2/highgui.hpp" #include"GOCVHelper.h" usingnamespacecv; usingnamespacestd; usingnamespaceGO; RNGrng12345(12345); intmain() { MatmatSrc=imread("e:/sandbox/shapes_and_colors.jpg",0); GaussianBlur(matSrc,matSrc,Size(5,5),0); vector<vector<Point>>contours; vector<Vec4i>hierarchy; //阈值 threshold(matSrc,matSrc,60,255,THRESH_BINA...

2017-12-03

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近一个月的开发和优化，本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩，本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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。

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1.语音识别技术简介

1.1 什么是语音识别

循环神经网络(RNN)模型与前向反向传播算法

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