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类脑计算模型在智能医疗中的研究与应用

类脑计算模型在智能医疗中的研究与应用情况

  • 2022-05-05
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耦合BIM的长距离输水渠道无人机巡检与险情智能图像识别研究

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  • 2022-05-05
  • 阅读188
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基于无造影剂MRI图像的肝癌智能诊断方法研究

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  • 2022-05-05
  • 阅读132
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基于鱼眼图像的智能车环境感知方法研究

基于鱼眼图像的智能车环境感知方法研究成果

  • 2022-05-05
  • 阅读117
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语音识别基础:(五)训练与解码

本章介绍了声学模型 GMM-HMM 和 DNN-HMM 的训练与解码过程,而深度学习在语音识别中发挥作用最大的地方即是声学建模,也是研究重点,所以本章也重点介绍了基于 Kaldi 的深度神经网络配置方法。

  • 2022-05-04
  • 阅读151
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语音识别基础:(三)完整的语音识别实验

对语音识别有了大体印象,或许技术流程的细节、原理仍不是太清晰,此时大可以花些时间先行将每个知识点逐一弄明白,等到面面俱到了,这才出山,并期望有了一整套理论加持便能快速地实现一个语音识别系统。这样的线性思维适合一些考试,只要把教材的知识点摸得烂熟,一鼓作气,考个高分就很容易了。只是要真正地掌握一门技术,终究是绝知此事要躬行。我们修我们自己的房子,不断扩张自己的知识领地,所以需要尽快有个知识框架,无论粗糙、精致,首先保证骨架的完整性,然后不断添砖加瓦,一层一层地铺设,每一次都有新面貌、新视野。这一章从一个完整的语音识别实验开始,先对语音识别的基本步骤做到心中有数,随后才是局部的深化和装点。

  • 2022-05-04
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前沿课题:(十三)语音合成

语音合成是由文字生成声音的过程,通俗地说,就是让机器按人的指令发出声音。早在1769年,匈牙利发明家Wolfgang von Kempelen就设计了一台会说话的机器。这台机器用机械装置模拟人的发音机理,通过风箱驱动簧片产生声音。1845年奥地利发明家Joseph Faber发明了Euphonia,通过键盘可以发出声音,如图13.1所示。这些早期发声机器用机械装置模拟人的发音过程,清晰度较低,只能发一些简单音素和单词。

  • 2022-05-04
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前沿课题:(十一)语种识别

全世界共有近7000种语言 [1],再加上众多的地方方言和口音,人类语言是个复杂的大家庭。语言学家和语音学家花费了很大力气对这些语言进行分门别类,并研究不同语言之间的差异和关联。人工智能研究者更关注如何对一句话中所用的语言做出自动判断,即语种识别任务(Spoken Language Recognition) [2]。语种识别有很多应用场景,一个典型的例子是在客服中心系统中,我们希望机器能自动判断出客户所用的语言,以便接通懂这门语言的人工服务员,或调用相应语言的语音识别引擎进行处理。另一个场景是在语音翻译系统中,语种识别可帮助我们选择合适的语音识别引擎和机器翻译引擎,避免人工选择的麻烦。其它场景包括虚拟会议、音频资料检索、智能对话系统等。

  • 2022-05-04
  • 阅读127
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