阿里云总监课第二期PPT下载地址
智能语音交互产品的自研门槛究竟有多高?
三大核心要素——算法、算力和数据又该如何优化?
如何让智能语言交互产品具备自学习能力,改善用户体验?
本节课程将从入门到应用,抽丝剥茧,为开发者们详解智能语音交互技术产品和应用场景。
课程讲师简介:
鄢志杰,阿里云资深算法专家,人机交互首席科学家。毕业于中科大讯飞语音实验室,获博士学位。研究领域主要包括语音识别、语音合成、说话人识别验证、OCR/手写识别、机器学习算法等。在语音及文本识别领域顶级学术期刊及会议发表多篇论文,长期担任语音领域顶级学术会议及期刊的专家评审,并拥有多项美国及PCT专利,目前是IEEEsenior member。
一、IoT时代的语音交互智能
1.人机交互界面的变迁
2.拥抱IoT时代
3.IoT时代无处不在的语音交互
二、语音基础知识串讲
1.什么是语音识别技术
2.语音识别技术的发展历史和现状
3.当前影响语音识别准确率的主要因素
三、Latency Controlled-BLSTM模型在语音识别中的应用
1.语音识别声学模型技术演进
2.时序模型简介
3.Latency Controlled-BLSTM声学模型及其应用
四、Neural Network Language Model在语音识别中的应用
1.语言模型简介
2.基于NN的语言模型
3.NNLM在语音识别中的应用
五、Feedforward Sequential Memory Networks模型以及相关应用
1.语音识别声学模型背景介绍
2.FSMN模型介绍:从FSMN到DFSMN
3.FSMN的推广应用
六、阿里云智能语音服务的开通与配置
1. 目前支持的服务类型介绍
2. 服务的开通与配置介绍
3. 服务相关的功能介绍
七、阿里云智能语音服务的接入与使用
1. 接入前的准备
2. 快速接入智能语音服务
3. Java & iOS Demo演示
八、智能语音自学习平台
1. 复杂落地场景带来的识别率挑战
2. 传统的语音识别优化方案
3. 零基础训练语音模型的自学习平台
九、智能语音自学习平台使用实例
1. 如何根据使用场景选择合适的自学习功能
2. 如何通过阿里云智能语音控制台配置自学习功能
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NLP学习------HanLP使用实验
在之前的实验中得到了不在词向量里的词与分词结果,结果有500多个词不在词向量里,解决方案就是重新分词,或再追加训练这些词到词向量里。但后者相对麻烦且目前样本量不大。我跟据词向量的作者[6]所使用的分词工具来分词,会比不同工具(jieba)的效果要好,因为都是同一模式的分词,分出来的词应该都会存在于大型语料库中。实验证明思路是对的,最后结果是只有60几个词不在词向量里,其中大部分为名词,还有些为因语音翻译问题所造成的出错连词,所有这些词也只出现一次,这部分可以考虑最后删去也不会影响结果。改善未出现词是个关键步骤,因为此后模型会用到词向量,如果未出现词过多,会影响词向量效果。 问题:不过最后HANLP分词影响了实验判断结果,准确率从93%(jieba分词,同模型同参数)下降到90%。 实验:使用HanLP分词1 1,前期准备,(环境ubuntu,python3)安装JAVA-10[3](hanlp是JAVA开发的,即使使用python调用pyhanlp需要借助java),jpype(python中虚拟java环境),hanlp(开源中文处理工具,不只是分词还有各种工具),hanlp的roo...
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