https://arxiv.org/abs/1702.07825 听起来和真人声非常接近了.…

译自:http://sebastianruder.com/multi-task/ 1. 前言 在机器学习中,我们通常关心优化某一特定指标,不管这个指标是一个标准值,还是企业KPI.为了达到这个目标,我们训练单一模型或多个模型集合来完成指定得任务.然后,我们通过精细调参,来改进模型直至性能不再提升.尽管这样做可以针对一个任务得到一个可接受得性能,但是我们可能忽略了一些信息,这些信息有助于在我们关心的指标上做得更好.具体来说,这些信息就是相关任务的监督数据.通过在相关任务间共享表示信息,我们的模型在…

最近在调研使用各个云平台提供的AI服务,有个语音合成的需求因此就使用了一下科大讯飞的TTS服务,也用.NET Core写了一个小示例,下面就是这个小示例及其相关背景知识的介绍. 一.什么是语音合成(TTS) 1.1 What is 语音合成? 将文字信息转化为声音信息,给应用配上“嘴巴”,这就是语音合成. Note:语音合成和语音识别技术是实现人机语音通信,建立一个有听和讲能力的口语系统所必需的两项关键技术.使电脑具有类似于人一样的说话能力,是当今时代信息产业的重要竞争市场.和语音识别相比,语音…

Natural Language Processing Tasks and Selected References I've been working on several natural language processing tasks for a long time. One day, I felt like drawing a map of the NLP field where I earn a living. I'm sure I'm not the only person who…

1. 前言 多任务学习(Multi-task learning)是和单任务学习(single-task learning)相对的一种机器学习方法.在机器学习领域,标准的算法理论是一次学习一个任务,也就是系统的输出为实数的情况.复杂的学习问题先被分解成理论上独立的子问题,然后分别对每个子问题进行学习,最后通过对子问题学习结果的组合建立复杂问题的数学模型.多任务学习是一种联合学习,多个任务并行学习,结果相互影响. 拿大家经常使用的school data做个简单的对比,school data是用来预测…

TPO-19 C1 Discussing A Point Raised In A Lecture 第 1 段 1.Listen to a conversation between a student and the professor. 听下面一段学生和老师间的对话 第 2 段 1.Hi, professor Handerson. That was a really interesting lecture in class today. 你好,汉德森教授!今天你的课真的是太精彩了! 第 3 段…

      he University of Virginia American Studies Program 2002-2003.                     Randy Pausch's Last Lecture: Really Achieving Your Childhood Dreams Given at Carnegie Mellon University Tuesday, September 18, 2007 McConomy Auditorium For more i…

论文地址:MelGAN:条件波形合成的生成对抗网络 代码地址:https://github.com/descriptinc/melgan-neurips 音频实例:https://melgan-neurips.github.io/ 配有MelGAN解码器的音乐翻译网络:https://www.descript.com/overdub 摘要 以前的工作(Donahue等人,2018a:Engel等人,2019a)已经发现用GAN生成相干的原始音频波形是一个挑战.在本文中,我们证明了通过引入一系列结…

Main Menu Fortune.com       E-mail Tweet Facebook Linkedin Share icons By Roger Parloff Illustration by Justin Metz SEPTEMBER 28, 2016, 5:00 PM EDT WHY DEEP LEARNING IS SUDDENLY CHANGING YOUR LIFE Decades-old discoveries are now electrifying the comp…

Introduction to Deep Neural Networks Neural networks are a set of algorithms, modeled loosely after the human brain, that are designed to recognize patterns. They interpret sensory data through a kind of machine perception, labeling or clustering raw…