回答:语音助手可以分为几个步骤，语音的输入，语音分析，语音输出，输入和输出是需要依赖硬件设备的，而语音分析这里需要使用NLP技术，自然语言处理是人工智能的一个分支，Java,C,Python都可以实现的，现在人工智能方面比较火的是Python。
doodlewind
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回答:当然有啦，我一般都是用黑狐文字提取神器 小程序，使用简单，只要把你的英文音频导入进去，然后就可以看到系统语音识别后，转成成文字的形式，最后如果想要进行中英互译也可以哦，点击立即转化，语音准确率非常高，可以达到98%以上，几乎都不用二次修改，香！除了语音转文字，它还能够视频转文字呢！支持的格式非常多，比如wav、mp3、m4a、flv、mp4、wma、3gp、amr、aac、ogg-opus、fla...
yy736044583
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...间的关系，科大讯飞继去年12月21日提出前馈型序列记忆网络(FSMN, Feed-forward Sequential Memory Network)作为声学建模框架后，今年再次推出全新的语音识别框架，即深度全序列卷积神经网络（DFCNN，Deep Fully Convolutional NeuralNetwork）。目前...
...人类表现的差距缩减了50%以上。在我们的展示中，相同的网络能被用于合成其他的音频信号，比如，音乐。在这里，我们提供了一些样本——自动生成的钢琴曲。会说话的机器让人能与机器对话是人机交互长期以来的一个梦想。...
...上能迁移学习，掌握多种模式的共同特征。有一系列神经网络机器学习方法不只是「有深度的」。在这段时间，针对先进的语音技术和人工智能的神经网络变得日益流行，有趣的是当前的许多技术最初是针对图像或视频处理开发...
...？简单地说就是建立、模拟人脑进行分析学习的人工神经网络。比如一个广为流传的例子就是，谷歌用1.6万块电脑处理器构建了全球较大的电子模拟神经网络，并通过向其展示自YouTube上随机选取的1000万段视频。在无外界指令的...
...，增强观众的观看体验。7. 实时信息查询：系统能够通过网络实时查询并提供信息，例如快递状态，确保用户获得最新数据。模型介绍Streamer-Sales 模型架构模型用 xtuner 在 InternLM2的基础上指令微调而来，部署集成了LMDeploy加速推...
...解码并播放，这种方式的特点就是简单粗暴，不需要关心网络情况，后果是有可能出现丢包，特别是网络情况发生变化时，会出现听不到声音，画面卡顿等情况，所以整体用户体验会比较差。随着技术的发展进步，考虑到网络情...
2006年Geoffery Hinton提出了深度学习（多层神经网络），并在2012年的ImageNet竞赛中有非凡的表现，以15.3%的Top-5错误率夺魁，比利用传统方 法的第二名低了10.9% 。一时之间，深度学习备受追捧。Google、Facebook、百度等等公司纷纷开...
...的格式如下：http://host:port http表示要通过HTTP协议来定位网络资源；host表示合法的Internet主机域名或者IP地址；port指定一个端口号，为空则使用缺省端口80；abs_path指定请求资源的URI；如果URL中没有给出abs_path，那么当它作为请求...
...关键的组成部分，在机器翻译中也是如此。近年来，神经网络模型被认为在性能上要优于经典的 n-gram 语言模型。经典的语言模型会面临数据稀疏的难题，使得模型很难表征大型的文本，以及长距离的依存性。神经网络语言模型...
...和最磁性的声音2.支持离线在线融合模式SDK可以根据当前网络状况及指令的类型，自动判断使用本地引擎还是云端引擎进行语音合成3.合成效果流畅自然语音合成技术业界领先，合成效果接近真人发声，流畅自然，且极具表现力...
...为规模正在推动深度学习的进步。从传统算法到小型神经网络、中型神经网络最后演化为现在的大型神经网络。第二：端到端学习的崛起从下图中的上半部分可以看出，传统端到端学习是把实体数据表达成数字数据，输出数字值...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
894974231
张率功
李世赞
ernest
