- 深度學(xué)習(xí)在說話人識(shí)別中的應(yīng)用研究 內(nèi)容精選 換一換
-
云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 時(shí)間:2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能(深度學(xué)習(xí))算法,結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí),更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自:百科更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡(jiǎn)單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同,此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型,即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征,不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征,上一層的輸出來自:百科
- 深度學(xué)習(xí)在說話人識(shí)別中的應(yīng)用研究 相關(guān)內(nèi)容
-
征形成更抽象的高層代表屬性類別或特征,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模擬大腦的機(jī)制來解釋說明數(shù)據(jù),如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)的典型模型:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度信任網(wǎng)絡(luò)模型、堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)模型。 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用:計(jì)算機(jī)視覺、 語音識(shí)別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)間:2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識(shí),其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員來自:百科
- 深度學(xué)習(xí)在說話人識(shí)別中的應(yīng)用研究 更多內(nèi)容
-
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時(shí)間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開發(fā),融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向,向您展示AI與IoT融合的場(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來自:百科云知識(shí) CDN 技術(shù)在直播中的運(yùn)用 CDN技術(shù)在直播中的運(yùn)用 時(shí)間:2022-05-26 10:14:20 【CDN活動(dòng)專區(qū)】 CDN的常用架構(gòu) CDN架構(gòu)設(shè)計(jì)比較復(fù)雜。不同的CDN廠商,也在對(duì)其架構(gòu)進(jìn)行不斷的優(yōu)化,所以架構(gòu)不能統(tǒng)一而論。這里只是對(duì)一些基本的架構(gòu)進(jìn)行簡(jiǎn)單的介紹。 CDN來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 文字識(shí)別中智能邊緣平臺(tái)應(yīng)用的優(yōu)勢(shì) 文字識(shí)別中智能邊緣平臺(tái)應(yīng)用的優(yōu)勢(shì) 時(shí)間:2020-08-20 09:33:49 商用文字識(shí)別( OCR )場(chǎng)景下,如單據(jù)、發(fā)票和回執(zhí)的文字識(shí)別,對(duì)數(shù)據(jù)安全性和應(yīng)用的性能要求非常高。 公有云提供強(qiáng)大的運(yùn)算能力能滿足應(yīng)用性能要求,IE來自:百科交通物流解決方案 以《交通強(qiáng)國建設(shè)綱要》為指引,依托華為云的云-邊-端優(yōu)勢(shì),面向交通物流行業(yè)中的城市交通、高速、物流、航空、港口等領(lǐng)域,構(gòu)建“出行一張臉、運(yùn)行一張圖”的全程互聯(lián)大交通體系,協(xié)同各種交通方式,提升運(yùn)營服務(wù)效率,最終實(shí)現(xiàn)“人悅于行、物優(yōu)其流” 服務(wù)咨詢 [ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品,快速開啟云上之旅免費(fèi)來自:百科API、交流學(xué)習(xí)和實(shí)戰(zhàn)的平臺(tái)。 【賽事背景】 華為云已經(jīng)成為全球主要云服務(wù)供應(yīng)商,在華為云上開放了2400+ API,包括計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)、應(yīng)用服務(wù)、軟件開發(fā)服務(wù)、視頻、數(shù)據(jù)庫、EI智能等74+產(chǎn)品,如何利用這些豐富強(qiáng)大的API快速開發(fā)自己的應(yīng)用和服務(wù),成為大家關(guān)注的熱點(diǎn)。 本次AI 人臉識(shí)別 賽,為華為云來自:百科您只需上傳正面照片,在5秒內(nèi)就能生成自己的專屬風(fēng)格化數(shù)字人形象,低門檻數(shù)字人制作,捏臉制作,所見即所得。 數(shù)字人直播服務(wù) MetaStudio 虛擬直播讓用戶無需專業(yè)的動(dòng)作和昂貴不便的面部捕捉設(shè)備,只需普通的攝像頭就能實(shí)現(xiàn)對(duì)人體動(dòng)作和表情的高精度捕捉。 視頻制作服務(wù) MetaStudi來自:專題
- 深度學(xué)習(xí)在物理層信號(hào)處理中的應(yīng)用研究
- 深度學(xué)習(xí)在地震測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)處理中的應(yīng)用研究
- 深度學(xué)習(xí)在語音識(shí)別中的應(yīng)用
- 深度學(xué)習(xí)在語音識(shí)別中的應(yīng)用
- 深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別中的應(yīng)用
- 深度學(xué)習(xí)技術(shù)在測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)分類與識(shí)別中的應(yīng)用
- 【語音識(shí)別】基于matlab說話人識(shí)別系統(tǒng)【含Matlab源碼 1704期】
- 深度學(xué)習(xí)在語音識(shí)別方面的應(yīng)用
- 【語音識(shí)別】基于matlab高斯混合模型(GMM)說話人識(shí)別【含Matlab源碼 574期】
- Java在物聯(lián)網(wǎng)(IoT)中的應(yīng)用研究