摘要:本文从<Shallow-Fusion End-to-End Contextual Biasing>入手,探索解决专有领域的端到端ASR. 本文分享自华为云社区<语境偏移如何解决?专有领域端到端ASR之路(一)>,原文作者:xiaoye0829 . 对于产品级的自动语音识别(Automatic Speech Recognition, ASR),能够适应专有领域的语境偏移(contextual bias),是一个很重要的功能.举个例子,对于手机上的ASR,系统要能准确识别出用户说…

如今汽车行业正面对一轮全球范围内新变革周期,这种“变革”一方面来源于在新能源技术.人工智能.信息技术.物联网技术等高新科技地猛烈敲击,另一方面源于全球的经济政策变幻莫测,贸易保护时代地到来,车企深陷发展瓶颈的时候,“生产管理成本增加.同质化竞争激烈.全球供应链短板等问题”成为了亟待解决的难题. K2汽车行业解决方案提供了多种功能强大且灵活,可用于生产.财务和客户关系管理 (CRM) 等,以支持精益业务流程为车企做“保养”,助其乘风破浪. K2汽车解决方案特点 全程追踪方法 通过标准化.规范化的方…

 快速的区域卷积网络方法(Fast R-CNN)   论文地址:https://arxiv.org/abs/1504.08083 摘要: 本文提出一种基于快速的区域卷积网络方法(Fast R-CNN)用于物体检测(object detection).Fast R-CNN建立在先前的工作的基础上,能够有效的使用深度卷积网络对物体候选区域(Region Proposals)进行分类.和之前的工作相比,Fast R-CNN采用了多种创新技术去提高训练和测试速度,然而它也提高了物体的检测精度.Fast …

端到端TVM编译器(下) 4.3 Tensorization DL工作负载具有很高的运算强度,通常可以分解为张量运算符,如矩阵乘法或一维卷积.这些自然分解导致了最近的添加张量计算原语.这些新的原语带来了机遇和挑战调度:为了 提高性能,编译框架必须无缝集成.称之为张量化:类似于SIMD体系结构的矢量化,但是 有显著差异.指令输入是多维的,具有固定或可变的长度,每个输入都有不同的数据布局.更重要的是,不能支持一组固定的原语,因为新的加速器是张量指令变体. 需要一个可扩展的解决方案.通过分离张量内在声…

端到端TVM编译器(上) 摘要 将机器学习引入到各种各样的硬件设备中.AI框架依赖于特定于供应商的算子库,针对窄范围的服务器级gpu进行优化.将工作负载部署到新平台,例如手机.嵌入式设备和加速器(例如,FPGA.ASIC)–需要大量手动操作.TVM,一个开源图形级的编译器和算子级优化,提供可移植到不同领域的深度学习工作负载性能硬件后端.TVM解决了特定于深度学习的优化挑战,例如高级算子融合.映射到任意硬件原语,存储潜伏期隐藏.通过采用一种新颖的基于学习的成本建模方法,用于快速探索代码优化.实验表…

一.需求分析 1.企业规模的不断发展.管理水平的不断提升,通常伴随着企业各业务板块管理分工更细.更专业,IT系统同样越来越多.越来越专 业化.不可避免的,部门墙和信息孤岛出现了,企业的流程被部门或者IT系统割裂.2.通常,企业端到端流程的实现从核心的业务流程开始,比如:制造行业的产品研发流程.订单管理流程, 地产行业的采购招标流程.合同管理流程,地产经纪的房产交易流程等等,通过核心业务流程的端到端管理,提升核心业务的管理水平,提 升核心竞争力.3.打破组织与IT系统边界,把流程从职能组织的背后移…

高驰涛 云智慧首席架构师 据云智慧统计,APM从客户端采集的性能数据可能占到业务数据的50%,而企业要做到从Request到Response整个链路中涉及到的所有数据的准确采集,并进行有效串接,进而实现真正的端到端,绝非一件易事. 那么云智慧是如何进行APM数据采样的,又是如何在“端到端”应用性能管理中满足用户对业务数据的高性能分析的呢?在2016年9月全球运维大会的APM专场上,云智慧首席架构师高驰涛先生为你揭晓APM背后的大数据奥秘. 高驰涛(Neeke Gao),云智慧首席架构师,PHP/…

机器学习策略-端到端学习 End-to-end deeplearning 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.9 什么是端到端学习-What is End-to-end deeplearning 以前有一些数据处理系统或者学习系统,它们需要多个阶段的处理. 端到端学习就是忽略中间的过程用单个神经网络代替它. Speech recognition example 你的目标是输入X,比如说一段音频,目标是将其映射到Y,就是这段音频的听写文本. 传统阶段上,语音识别需要很多阶段…

CRNN是OCR领域非常经典且被广泛使用的识别算法,其理论基础可以参考我上一篇文章,本文将着重讲解CRNN代码实现过程以及识别效果. 数据处理 利用图像处理技术我们手工大批量生成文字图像,一共360万张图像样本,效果如下: 我们划分了训练集和测试集(10:1),并单独存储为两个文本文件: 文本文件里的标签格式如下: 我们获取到的是最原始的数据集,在图像深度学习训练中我们一般都会把原始数据集转化为lmdb格式以方便后续的网络训练.因此我们也需要对该数据集进行lmdb格式转化.下面代码就是用于lmd…

在以前的OCR任务中,识别过程分为两步:单字切割和分类任务.我们一般都会讲一连串文字的文本文件先利用投影法切割出单个字体,在送入CNN里进行文字分类.但是此法已经有点过时了,现在更流行的是基于深度学习的端到端的文字识别,即我们不需要显式加入文字切割这个环节,而是将文字识别转化为序列学习问题,虽然输入的图像尺度不同,文本长度不同,但是经过DCNN和RNN后,在输出阶段经过一定的翻译后,就可以对整个文本图像进行识别,也就是说,文字的切割也被融入到深度学习中去了. 现今基于深度学习的端到端OCR技术有…