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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回答:人脸识别系统是计算机科学的最新应用，它利用计算机技术和生物统计技术，在各种背景下识别出人脸，更进一步可以实施跟踪，它基于人的脸部特征，属于生物识别技术。人脸识别的过程可以分成人脸检测，人脸跟踪和人脸比对三个过程。人脸检测是在动态背景或者复杂背景下将人的面部找到，并从背景中分离出来。找到人脸，有数种方法可以实施。1.设计人脸的标准模板，然后系统将采集到的图像和标准人脸模板进行对比，从匹配程度上判断是...
BicycleWarrior
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近日谷歌团队发布了一篇关于在线语音识别的序列到序列模型论文，雷锋网了解到，该模型可以实现在线实时的语音识别功能，并且对来自不同扬声器的声音具有识别能力。论文摘要生成式模型一直是语音识别的主要方法。然...
...成物体的局部，然后再形成物体。这种层级结构也存在于语音数据以及文本数据中，如电话中的声音，因素，音节，文档中的单词和句子。当输入数据在前一层中的位置有变化的时候，池化操作让这些特征表示对这些变化具有鲁...
...来学习数据表征（ representations）。这些方法显著推动了语音识别、视觉识别、目标检测以及许多其他领域（比如，药物发现以及基因组学）的技术发展。利用反向传播算法（backpropagation algorithm）来显示机器将会如何根据前一层...
人工智能的应用中，语音识别在今年来取得显著进步，不管是英文、中文或者其他语种，机器的语音识别准确率在不断上升。其中，语音听写技术的发展更为迅速，目前已广泛在语音输入、语音搜索、语音助手等产品中得到应...
...eplearning4j等，这些深度学习框架被应用于 计算机视觉 、 语音识别、 自然语言处理 与 生物信息学 等领域，并获取了极好的效果。下面让我们一起来认识目前深度学习中最常使用的八大开源框架：一.TensorFlowTensorFlow是一款开源...
...也是其中的重要影响因素。图像分类技术能够基于不同的语音场景分类，对语音事件进行检测和识别，并且返回文本进行文本过滤。 基于以上的功能，网易云易盾还做了定制化的模型，根据业务需要，将图像处理分为预处理、...
...-4o 表现远超以往模型。模型能力在引入 GPT-4o 之前，通过语音模式与 ChatGPT 对话的平均延迟时间分别为 2.8 秒（GPT-3.5 版）和 5.4 秒（GPT-4 版）。之前的语音模式通过三个模型串联实现，首先将音频转为文本，然后由 GPT-3.5 或 GPT-4...
...在Github上发布了一系列的可以支持图像、手写字、视频、语音识别、自然语言处理、物体检测的机器学习框架，但并没有一种框架可以完美地解决你所有的需求。那么该如何选择最适合你的开源框架呢？希望下面带有描述的图表...
...自然语言理解是人工智能的核心难题之一，也是目前智能语音交互和人机对话的核心难题。之前写过一篇文章自然语言理解，介绍了当时NLU的系统方案，感兴趣的可以再翻一番，里面介绍过的一些内容不再赘述。本文详细讨论了...
...。总的来说相比较人工智能其它领域（比如计算机视觉、语音识别），自然语言的理解难度更大一些，所以现在已经有很多的独角兽这种级别的语音识别公司，比如科大讯飞、Face++等等，但是在自然语言处理方面还需要更多的努...
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...
Binguner
付永刚
ernest
