自然语言处理三大特征抽取器（CNN/RNN/TF）比较
三岔路在前，让Transformer告诉你 正确的路在何方： 自然语言处理三大特征抽取器（CNN/RNN/TF）比较 全文导读 不久前我提出两个看法：一个是 Bert 这种两阶段的模式（预训练+Finetuning）必将成为 NLP 领域研…
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声浪
语音识别大杀器：详解Seq2Seq模型在语音识别中的应用
全文导读 对于一些自然语言处理任务，比如聊天机器人，机器翻译，自动文摘等，传统的方法都是从候选集中选出答案，这对素材的完善程度要求很高，随着最近几年深度学习的兴起，国外学者将深度学习技术应用与自然语言的生成和自然语言的理解的方面的研究，并取…
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语音合成的速度如何提升400％？
全文导读 阿里在曾提出一种语音合成系统因其基于深度前馈序列记忆网络，在达到与基于双向长短时记忆单元的语音合成系统一致的主观听感的同时，合成速度是后者的400％，但是模型大小只有后者的四分之一，这对于内存占用和计算效率非常敏感的端上产品环境是…
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使用 TensorFlow Lite 在嵌入式端部
1、背景 热词唤醒 (Keyword Spotting) 往往是用户对语音交互体验的第一印象，要做到准确快速。因此热词检测算法要同时保证高唤醒率和低误唤醒率，能够准确地区分热词和非热词的音频信号。主流的热词检测方法，通常使用深度神经网络来从…
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【第八期】AI Talk：端到端语音合成及其优化实践(下)
前言 Uni-WaveNet 实现方案 IAF：Inverse Autoregressive Flow WaveNet 配置 IAF WaveNet 配置 Spectrogram 代价函数设计 训练和优化 IAF samples AB Te…
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【第七期】AI Talk：端到端语音合成及其优化实践(上)
1、前言 语音合成系统分为前端和后端，前端负责分词、词性、多音字标注等文本特征信息提取；后端模块根据前端提取的文本特征完成语音生成。从技术角度，传统后端模块又可以细分为拼接系统和参数系统，拼接系统和参数系统各有优缺点，详细对比可以参照 AI…
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【第六期】AI Talk：基于深度学习的语音合成技术进展
一、语音合成技术简介 语音合成，通常又称文语转换（Text To Speech，TTS），是一种可以将任意输入文本转换成相应语音的技术，是人机语音交互中不可或缺的模块之一。如果说语音识别技术是为了让机器能够“听懂”人说话，那么语音合成技术则…
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【第五期】AI Talk：AI 计算，从单机到集群（下）
引言 整体架构 平台基础层 分布式文件存储系统 控制中心 平台日志与实时监控系统 镜像管理系统 总结 参考 — 引言 — 在 AI 计算：
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【第四期】AI Talk：AI 计算，从单机到集群（中）
引言 Kubernetes Kubernetes 的 GPU 资源管理与调度 Device Plugin 准备工作 设备注册 设备分配 设备回收 Device Manager 用户使用 回顾与展望 总结 参考 本篇介绍如何利用 Kubern…
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【第三期】AI Talk：AI 计算，从单机到集群（上）
摘要：很多小伙伴在初步尝试如何通过 Horovod 实现 TensorFlow 的线性加速的过程中，可能会碰到两个问题：第一个是 TensorFlow 从零开始安装配置的过程比较繁琐，第二个问题是上一篇的示例是通过集群的方式运行 Horov…
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