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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
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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
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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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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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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
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数据采集MDC标准产品介绍

生产数据及设备状态信息采集分析管理系统 主要用于采集数控机床和其他生产设备的工作和运行状态数据,实现对设备的监视与控制,并对采集的数据进行分析处理,也可为MES和ERP等其他软件提供数据支持。MDC系统是机床数据采集系统和机床数据分析处理系统的集成,是具有数据采集,机床监控,数据分析处理,报表输出等功能的车间应用管理和决策支援系统。

  • 2022-06-02
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简睿捷MDC解决方案

数控机床数据采集方案介绍

  • 2022-06-02
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Linux 操作必备 150 个命令

linux 命令是对 Linux 系统进行管理的命令。对于 Linux 系统来说,无论是中央处理器、内存、磁盘驱动器、键盘、鼠标,还是用户等都是文件, Linux 系统管理的命令是它正常运行的核心,与之前的 DOS 命令类似。

  • 2022-07-01
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