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- 基于深度學(xué)習(xí)的說(shuō)話人性別識(shí)別 內(nèi)容精選 換一換
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云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)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(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語(yǔ)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(lái)自：百科更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過(guò)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(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)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(lái)自：百科
- 基于深度學(xué)習(xí)的說(shuō)話人性別識(shí)別 相關(guān)內(nèi)容
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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(lái)解釋說(shuō)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(jué)、 語(yǔ)音識(shí)別 、自然語(yǔ)言處理等其他領(lǐng)域。來(lái)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(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自：百科
- 基于深度學(xué)習(xí)的說(shuō)話人性別識(shí)別 更多內(nèi)容
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本課程介紹了雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例，讓你對(duì)雙向深度學(xué)習(xí)有初步的認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、認(rèn)識(shí)雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應(yīng)用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化來(lái)自：百科![]()
的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解如下知識(shí)： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學(xué)習(xí)的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 第3章 基于NAS的輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來(lái)自：百科![]()
至超越了人類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來(lái)自：百科![]()
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(lái)自：百科![]()
html?testId=337為準(zhǔn)。 【華為云】企業(yè)上云最佳實(shí)踐 華為云最佳實(shí)踐，是基于華為云眾多客戶上云的成功案例提煉而成的典型場(chǎng)景實(shí)踐指導(dǎo)，可以幫助您輕松搭配多個(gè)云服務(wù)完成業(yè)務(wù)上云。最佳實(shí)踐覆蓋13個(gè)熱門分類，180+典型場(chǎng)景案例，每個(gè)最佳實(shí)踐包括使用場(chǎng)景、多個(gè)云服務(wù)部署架構(gòu)及操作指導(dǎo)，手把手教您輕松上云。來(lái)自：百科![]()
謝老師，華為云EI技術(shù)專家，10年人工智能/計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究經(jīng)驗(yàn)，在國(guó)際頂級(jí)會(huì)議和期刊上發(fā)表超過(guò)50篇論文，谷歌引用數(shù)1700，擅長(zhǎng)大規(guī)模視覺(jué)識(shí)別、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過(guò)程。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 時(shí)間：2020-12-02 11:21:12 本實(shí)驗(yàn)將指導(dǎo)用戶使用華為ModelArts預(yù)置算法構(gòu)建一個(gè)人車檢測(cè)模型的AI應(yīng)用。人車檢測(cè)模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景，檢測(cè)道路上人和車的位置。來(lái)自：百科![]()
采用先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，優(yōu)化業(yè)務(wù)場(chǎng)景，文字識(shí)別精度高 建議搭配使用 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓云無(wú)處不在，讓智能無(wú)所不及，共建智能世界云底座。來(lái)自：百科![]()
特別是在中、高檔移動(dòng)電話上，現(xiàn)已普遍的具有語(yǔ)音撥號(hào)的功能。隨著語(yǔ)音識(shí)別芯片的價(jià)格降低，普通電話上也將具備語(yǔ)音撥號(hào)的功能。 特別是在中、高檔移動(dòng)電話上，現(xiàn)已普遍的具有語(yǔ)音撥號(hào)的功能。隨著語(yǔ)音識(shí)別芯片的價(jià)格降低，普通電話上也將具備語(yǔ)音撥號(hào)的功能。 汽車的語(yǔ)音控制 由于在汽車的行駛過(guò)程中，駕駛員的手必須放在方來(lái)自：專題![]()
制系統(tǒng) 配時(shí)持續(xù)優(yōu)化：提供仿真平臺(tái)，不斷訓(xùn)練-優(yōu)化-仿真，持續(xù)迭代優(yōu)化配時(shí) 擁堵診斷分析 基于多源數(shù)據(jù)融合，構(gòu)建出長(zhǎng)期的完整的道路健康檔案，通過(guò)指標(biāo)、時(shí)間特征、控制信息和人、車、非機(jī)動(dòng)車的軌跡，從時(shí)間、空間和時(shí)空配給等多種維度量化分析診斷出擁堵成因 降本增效：AI輔助人工發(fā)現(xiàn)道路來(lái)自：百科![]()
單據(jù)和報(bào)表的電子化，恢復(fù)結(jié)構(gòu)化信息。 提取表格內(nèi)的文字和所在行列位置信息，適應(yīng)不同格式的表格。同時(shí)也識(shí)別表格外部的文字區(qū)域。用于各種單據(jù)和報(bào)表的電子化，恢復(fù)結(jié)構(gòu)化信息。 網(wǎng)絡(luò)圖片識(shí)別 自動(dòng)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)圖片內(nèi)的所有文字及其對(duì)應(yīng)位置信息，并能根據(jù)識(shí)別出來(lái)的結(jié)果進(jìn)行聯(lián)系人信息的提取，同時(shí)可供進(jìn)一步的數(shù)據(jù)挖掘后處理操作。來(lái)自：專題![]()
構(gòu)化識(shí)別，包括車票號(hào)碼、始發(fā)站、目的站、車次、日期、票價(jià)、席別、姓名等 定額發(fā)票識(shí)別：支持對(duì)定額發(fā)票中的發(fā)票代碼、發(fā)票號(hào)碼、金額信息、發(fā)票地址等信息的結(jié)構(gòu)化識(shí)別 車輛通行費(fèi)發(fā)票識(shí)別：支持對(duì)車輛通行費(fèi)發(fā)票中的關(guān)鍵文字信息的結(jié)構(gòu)化識(shí)別 飛機(jī)行程單識(shí)別：支持對(duì)飛機(jī)行程單中全字段的信息結(jié)構(gòu)化識(shí)別來(lái)自：百科![]()
，把有價(jià)值的信息呈現(xiàn)通過(guò)應(yīng)用到我們的面前。 另外，在第二個(gè)車聯(lián)網(wǎng)的場(chǎng)景里，可能大家的第一印象都是車載導(dǎo)航的應(yīng)用。但是實(shí)際上，現(xiàn)在的車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)已經(jīng)從車輛的位置的導(dǎo)航，拓展到駕車的整個(gè)過(guò)程中，包括車體本身的一些運(yùn)維數(shù)據(jù)的采集，比如剎車制動(dòng)、車體溫度、壓力等等，還有行車環(huán)境的監(jiān)測(cè)，比如來(lái)自：百科![]()
在園區(qū)、車庫(kù)等進(jìn)出口，對(duì)車輛進(jìn)行車牌、車型識(shí)別，可實(shí)現(xiàn)特定車牌和車型的權(quán)限認(rèn)證。 安全帽檢測(cè) 從視頻監(jiān)控中發(fā)現(xiàn)未佩戴安全帽的工人，并在指定設(shè)備發(fā)起告警。 軌跡還原 將多個(gè)攝像頭識(shí)別出的同個(gè)人臉或者車輛，協(xié)同分析來(lái)還原行人或者車輛的前進(jìn)路徑。 人臉檢索 在監(jiān)控中通過(guò)人臉識(shí)別園區(qū)指定人臉，可用于黑名單識(shí)別等。 異常聲音檢測(cè)來(lái)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(kù)、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(lái)自：百科![]()
使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級(jí)） 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來(lái)學(xué)習(xí)Python語(yǔ)言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 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(yǔ)音數(shù)據(jù)集T來(lái)自：專題
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