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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138
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  • 117页
  • pdf

企业级架构建模系列-64页

1.企业级架构建模系列之四“如何进行企业级数据模型评价” 2.企业级架构建模系列之三“业务架构设计的案例研究” 3.企业级架构建模系列之二“深入研究业务架构设计过程” 4.企业级架构建模系列之一“如何进行企业级数据建模” 5、.企业级架构建模系列之五“商业银行经营管理中相关‘模型’概念的辨析”

  • 2022-05-04
  • 阅读1916
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  • 60页
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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174
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  • 24页
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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
  • 阅读173
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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
  • 阅读164
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  • 20页
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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150
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  • 33页
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前沿课题:(十二)情绪识别

随着人工智能技术的发展,计算机已经成为人类的亲密伙伴。它可以帮助我们检索知识、规划城市、预测金融走势、保障生产安全,甚至陪我们下棋、打电子游戏。对于如此亲密的“生活伴侣”,我们自然希望计算机能知情识趣,而不是冷冰冰的机器。为了让计算机拥有感情,研究者从图象、文字、语音等各个方面展开了大量研究,到目前为止,至少在感知层次,机器已经能分清好赖话,看懂好赖脸了。本章我们主要从语音角度讨论情感识别的问题,即语音情绪识别(Spoken Emotion Recognition, SER)。

  • 2022-05-04
  • 阅读159
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  • 36页
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前沿课题:(十)说话人识别

“闻其声而知其人”,人们通过听觉系统来感知辨别声音中的话者身份,古已有 之。而对机器而言,这种能力被称为说话人识别 (Speaker Recognition) ,又称声纹识别(Voiceprint Recognition) 。 与前文所述的语音识别不同,说话人识别并不考虑语音信号中的字词大意,它更关注于说话人信息,强调个性;而语音识别则更关注于语音信号中的言语内容,并不考虑说话人是谁,强调共性。通常将语音信号中所蕴含的、能表征说话人个性信息的语音特征称为声纹 (Voiceprint) 。声纹是一种行为特征,由于每个人在讲话时所使用的生理器官 (如舌头、口腔、鼻腔、声带、肺等)在尺寸和形态等方面均有所不同,再考虑到年龄、性格、语言习惯等因素上的差异,可以说每个说话人的声纹都是独一无二的 [1, 2]。说话人识别技术就是根据声纹的个体唯一性,自动识别话者身份的技术,属于生物特征识别技术的一种。

  • 2022-05-04
  • 阅读153
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