基于无造影剂MRI图像的肝癌智能诊断方法研究

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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

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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”

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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。

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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。

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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。

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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。

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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）。

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