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快速入门：识别语音并将其转换为文本
参考文档 | 包（下载） | GitHub 上的其他示例 在本快速入门中，你将创建并运行应用程序以实时识别语音并将其转录为文本。 若要改为异步听录音频文件，请参阅什么是批量听录。 如果不确定哪种语音转文本解决方案适合自己，请参阅什么是语音转文本？ 先决条件 Azure 订阅。 可以免费创建一个帐户。 -
【深度学习每日小知识】Training Data 训练数据
训练数据是机器学习的基本组成部分，在模型的开发和性能中起着至关重要的作用。它是指用于训练机器学习算法的标记或注释数据集。以下是与训练数据相关的一些关键方面和注意事项。 Quantity 数量 训练数据的数量很重要，因为它会影响模型的泛化能力。通常，拥有更大的训练数据集可以为模型提供更具代表性和多 -
基于生成式模型的图像生成技术
基于生成式模型的图像生成技术:实现步骤与流程 ============================实现基于生成式模型的图像生成技术========== 1. 引言 1.1. 背景介绍 随着深度学习的快速发展,生成式模型作为一种重要的数据增强技术,在图像生成领域也得到了广泛应用。生成式模型可 -
深度学习的三大生成模型：VAE、GAN、GAN
导语：本章将为读者介绍基于深度学习的生成模型。前面几章主要介绍了机器学习中的判别式模型，这种模型的形式主要是根据原始图像推测图像具备的一些性质，例如根据数字图像推测数字的名称，根据自然场景图像推测物体的边界；而生成模型恰恰相反，通常给出的输入是图像具备的性质，而输出是性质对应的图像。这种生成模型相当 -
生成模型 VS 判别模型 （含义、区别、对应经典算法）
从概率分布的角度考虑，对于一堆样本数据，每个均有特征Xi对应分类标记yi。 生成模型：学习得到联合概率分布P(x,y)，即特征x和标记y共同出现的概率，然后求条件概率分布。能够学习到数据生成的机制。 判别模型：学习得到条件概率分布P(y|x)，即在特征x出现的情况下标记y出现的概率。 数据要求 -
深度生成模型 | 机器之心
深度生成模型基本都是以某种方式寻找并表达（多变量）数据的概率分布。有基于无向图模型（马尔可夫模型）的联合概率分布模型，另外就是基于有向图模型（贝叶斯模型）的条件概率分布。前者的模型是构建隐含层(latent)和显示层（visible)的联合概率，然后去采样。基于有向图的则是寻找latent和visi -
人机对话系统的对话管理
图1 对话流程图 图1 是常见对话流的信息流动图。 首先，用户发出语音指令，1）通过语音识别ASR将语音转换为文本uu； 2） 文本通过语言理解NLU获得用户行为au； 3）通过用户行为生成对应系统行为au； 4）通过action生成对应的回复话术NLG； 5） NLG通过人工合成生成语音。 -
AI中台——智能聊天机器人平台的架构与应用
主讲人介绍：王东：北大研究生 宜信科技中心AI中台团队负责人导读：随着“中台”战略的提出，目前宜信中台建设在思想理念及架构设计上都已经取得了很多成果。宜信是如何借助中台化的思想打造“AI中台”及相关的智能产品呢？本次直播，宜信科技中心AI中台团队负责人王东老师分享了宜信AI中台的具体实施路径，并重点 -
纪念过去——NDS时代(五)
上期地址https://www.bilibili.com/read/cv21477/大家好，从本期开始，NDS游戏介绍的栏目名字就改成这样了，至于为什么？因为我看到评论有人说标题语法有点错误，所以改了名字，绝不是什么我嫌名字取得太长把它改短什么的......然后让我们开始今天要讲的内容吧十、《猿猿D -
对话策略优化的冷启动系统和方法与流程
本发明涉及的是一种智能人机对话领域的技术，具体是一种对话策略优化的冷启动系统和方法。背景技术：智能人机对话系统是能与用户进行对话交互的智能系统。其中，对话策略是整个系统中决定如何回复用户的模块。对话策略的最早设计方法是设计者根据不同的用户输入设计不同的逻辑规则。这种方法的缺点是对话策略不能随着用户的
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