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正泰线缆队伍成长中!

模型在模型方面,追一此次参赛采用了经典的端对端阅读理解系统,整体框架参考微软的模型结构r-net,示意图如下:文本向量化表达

文本的向量化表达一直是深度学习系统效果的重中之重,本次参赛追一代表队使

英文elmo是基于字符级别的编码,对中文并不适用。针对中文文本追一团队实

除elmo外,模型还加入了描述问题类型的onehot特征,即按提问方

人工智能正文发私信给ai科技评论发送0

论文解读:对端到端语音识别网络的两种全新探索本文作者:ai科技评论2018-11-0810:420条评论-->导语:一种是基于原有的cnn-rnn-ctc网络

雷锋网(公众号:雷锋网)ai科技评论按:语音识别技术历史悠久,早在上世纪50年代,贝尔研究所就研究出了可以识别十个英文数字的

在现在主流的利用深度学习的语音识别模型中仍在存在多种派系,一种是利用深度学习模型取代原来的gmm部分,即dnn-hmm类的模

第一种模型需要先实现hmm结构与语音的对齐,然后才能进一步地训练深度神经网络。除此之外,在训练这一类的模型时,训练样本的标注

端到端的模型旨在一步直接实现语音的输入与解码识别,从而不需要繁杂的对齐工

端到端的模型的另一个优点是,更换识别语言体系时可以利用相同的框架结构

此外,最重要的一点是,端到端的模型在预测时的速度更快,对于一个10秒左右的音频文件,端到端的模型在一2秒左右的时间便可给出预测结果。

现在的语音识别问题有如下几个难点:

对自然语言的识别和理解;

语音信息量大。语音模式不仅对不同的说话人不同,对同一说话人也是不同的,一个说话人在随意说话和认真说话时的语音信息是不同的;

语音的模糊性。说话者在讲话时,不同的词可能听起来是相似的;

单个字母或词、字的语音特性受上下文的影响,以致改变了重音、音调、音量和发

端到端的模型由于不引入传统的音素或词的概念,直接训练音频到文本的模型

云从科技基于端到端的语音识别网络进行了两种方法的探索,一种是基于原有的c

作者基于百度之前提出的deepspeech2的模型框架结构,提出了三个改

第一是把循环神经网络中的长短时记忆层(lstm)变成了双向的残差长短时记

概要sigkdd是acm在数据挖掘领域的顶级学术会议,今年的kdd20

导语:作为自然语言处理领域的顶级会议之一,emnlp2018今日在比利时

keynote是大会重头戏,今年有三场keynote,主讲人为joh

johanbos是来自荷兰格罗宁根大学的计算机语义学教授,他

juliahirschberg是哥伦比亚大学计算机科学系主任,她本次的演

gideonmann是彭博有限合伙企业()的数据科学部门主管,他的演讲题目为《understan

今年的大会主席是来自美国犹他大学的ellenriloff,她因为在bootstrappin

亮点2:熟悉的中国面孔

ai科技评论发现今年有两场tutorial出现国人身影,分别是10月31日早上由新加坡

概要acl是计算机语言学领域的顶级学术会议,acl2018于7月15日-

概要cvpr全称为“ieeeconferenceoncomputer

概要icra全称为“ieeeinternationalconferenc

概要iclr是深度学习的新兴顶级会议,2018年4月30日至5月3日将

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概要第32届aaai大会(aaai2018)日前在美国新奥尔良拉开帷幕,

概要机器学习领域顶级会议、第31届nips大会于美国长滩顺利召开。人工

概要iccv被誉为计算机视觉领域三大顶级会议之一。人工智能从20篇icc

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ai影响因子9月结果出炉,商汤科技成为最大赢家本文作者:汪思颖2018-0

「ai影响因子」是雷锋网学术频道ai科技评论旗下数据库项目,旨在呈现国内企业研究院学术&开发实力,为高校学生及从业者提供在会议/期刊论文、数据集比赛及开发项目三大

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