在Wiki上看到的LSA的详细介绍，感觉挺好的，遂翻译过来，有翻译不对之处还望指教。原文地址：http://en.wikipedia.org/wiki/Latent_semantic_analysis前言浅层语义分析（LSA）是一种自然语言处理中用到的方法，其通过“矢量语义空间”来提取文档与词中的“概念”，进而分析文档与词之间的关系。LSA的基本假设是，如果两个词多次出现在同一文档中，则这
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2024-02-27 09:28:56
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语义分析，本文指运用各种机器学习方法，挖掘与学习文本、图片等的深层次概念。wikipedia上的解释：In machine learning, semantic analysis of a corpus is the task of building structures that approximate concepts from a large set of documents(or imag
最近项目在使用云知声SDK,遇到了不少麻烦现在总结下。自己留个记录也希望能够对有用到云知声的一个帮助。。不多说了上代码啦！！一，语义识别和语音识别（在线语音识别和语义）至于本地识别就是类型不同已备注，云知声语音识别和语义识别是在一起的，这个大家使用时可注意了。语音识别我这边就直接转换成了String了，语义识别可能大家要根据自己需求去解析了。返回的是Json格式字符串首先初始化key和secret
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2024-04-22 09:19:01
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论文： CTC：Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence Data with Recurrent Neural Networks思想： 语音识别中，一般包含语音段和对应的文本标签，但是却并不知道具体的对齐关系，即字符和语音帧之间对齐，这就给语音识别训练任务带来困难；而CTC在训练时不关心具体的唯一
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2023-08-16 22:12:48
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面向初学者的PyTorch:使用torchvision进行语义分割1.加载模型2.加载并显示图像3.图像预处理4.Forward pass through the network5.输出6.Final Result 使用已经在COCO Train 2017数据集的子集上进行训练的FCN，该子集对应于PASCALVOC数据集。模型共支持20个类别。1.加载模型from torchvision im
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2023-08-10 15:09:18
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很久没给大家带来教程资源啦。正值PyTorch 1.7更新，那么我们这次便给大家带来一个PyTorch简单实用的教程资源：用PyTorch进行语义分割。△图源：stanford该教程是基于2020年ECCV Vipriors Chalange Start Code实现了语义分割，并且添加了一些技巧。友情提示：教程中的所有文件均可以在文末的开源地址获取。预设置在开始训练之前，得首先设置一下库、数据集
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2024-08-30 11:23:33
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简要给大家介绍一下语音怎么变文字的吧。需要说明的是，这篇文章为了易读性而牺牲了严谨性，因此文中的很多表述实际上是不准确的。首先，我们知道声音实际上是一种波。常见的mp3等格式都是压缩格式，必须转成非压缩的纯波形文件来处理，比如Windows PCM文件，也就是俗称的wav文件。wav文件里存储的除了一个文件头以外，就是声音波形的一个个点了。下图是一个波形的示例。在开始语音识别之前，有时需要把首尾端
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2024-07-01 05:48:25
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本文介绍清华大学语音与音频技术实验室（SATLab）ISCSLP 2022录用论文。BERT-LID: Leveraging BERT to Improve Spoken Language Identification。这篇文章将BERT模型引入到语种识别领域。利用BERT模型的优越性，再结合下游不同的神经网络模型，提升语种识别能力，尤其是在短语音的情况下识别性能有更为明显提升。01 语
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2023-11-20 22:47:07
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编者按：智能语音识别系统目前已经实现商业化应用，广泛应用于客服行业，包括智能语音客服和智能客服呼叫中心。那么智能语音识别系统如何识别客户意图，如何判断智能客服系统的语音识别能力呢？本文我们将结合语音识别技术原理为大家回答以上问题。➤ 模式识别原理智能语音识别系统是计算机技术和人工智能发展的产物，其对语音的识别处理依赖于计算机的运行计算，但是计算机只认识二进制编码，如何通过语音的形式让计算机了解客户
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2024-01-31 06:48:03
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前言前面我们刚刚介绍了语音识别的第一步《《实战案例分享》关于语音识别的功能实现分析（一）---结构化思维》，这一章我们接着上次的内容来看一下语义的解析。语义解析接上一章结束的内容，我们把说出的话通过分隔符实现了“|录入|14002001|数量15|价格4块6”的效果，这次我们看看分隔后我们怎么实现把他们的关键数据放到对应我们建的类里面。首先我们定义了一个解析字符串的方法，其返回值就是我们上一章先定
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2024-05-30 14:54:40
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引文BiSeNet模型设计初衷是提升实时语义分割的速度（105FPS在Titan XP上）和精度（68.4%的mIoU在Cityscapes上），当然，这是废话，人家的定位就是实时语义分割。在实时语义分割的算法中，大多数工作主要采用三种加速模型计算的方法：第一是限制输入大小，通过剪裁或者调整大小来降低计算的复杂度。这也是大部分工作最初的思路，但是呢，这种方式有一个问题，就会丢失空间上的部分细节，尤
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2023-11-29 19:48:12
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语义分割是一种像素级别的处理图像方式，对比于目标检测其更加精确，能够自动从图像中划分出对象区域并识别对象区域中的类别在 2015 年 CVPR 的一篇论文 Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 这篇文章提出了全卷积的概念，第一次将端到端的卷积网络推广到了语义分割的任务当中，随后出现了很多基于 FCN 实现的网络结构，比如 U-
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2023-10-20 23:13:25
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记得第一次了解中文分词算法是在 Google 黑板报 上看到的，当初看到那个算法时我彻底被震撼住了，想不到一个看似不可能完成的任务竟然有如此神奇巧妙的算法。最近在詹卫东老师的《中文信息处理导论》课上再次学到中文分词算法，才知道这并不是中文分词算法研究的全部，前前后后还有很多故事可讲。在没有建立统计语言模型时，人们还在语言学的角度对自动分词进行研究，期间诞生了很多有意思的理
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2024-05-22 19:48:56
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语言模型的作用：已知文本前面有若干个词，预测下一个词出现的概率是多少。简单地说，就是一句话符合不符合当前已知的说话习惯。N-gram模型：N-gram模型基于一个假设：第N个词的出现只与前面N-1个词相关，而与其它任何词都不相关，整句的概率就是各个词出现的概率的乘积。它没有训练的过程，只是统计当前词在N元组里出现的次数。一般业内最大的使用三元模型，也就是3-gram模型。因为虽然N越大计算越准确，
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2024-05-29 22:50:29
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2021SC@SDUSC目录一、前情回顾1.1 PP-OCR文字识别算法和本文策略介绍二、SEED策略介绍2.1 SEED是做什么的？2.2 SEED是怎么工作的？ 2.3 SEED框架解析2.3.1编码器-解码器框架2.3.2 快速文本模型2.3.3 SEED2.4 实验三、 SEED性能总结总结一、前情回顾1.1 PP-OCR文字识别算法和本文策略介绍 之前的文
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2024-06-04 06:18:25
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一，FCN网络FCN大致上就是下图这个结构：原图通过“编码器网络”把图片越缩越小，然后再通过“解码器网络”把图片再进行逐步放大。得到就结果就是一个个不同颜色的颜色块(称之为掩码)，每一种颜色代表不同的类别。FCN中一个很重要的部分---反卷积图片通过卷积层降低分辨率，提取特征，而反卷积则是把图片重新放大的一个结构。在语义分割中，必须对反卷积的反卷积核进行参数初始化(这点很重要)。一般使用的方法是双
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2023-07-27 08:58:45
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使用Detectron预训练权重输出 *e2e_mask_rcnn-R-101-FPN_2x* 的示例从Detectron输出的相关示例使用Detectron预训练权重输出 *e2e_keypoint_rcnn-R-50-FPN_s1x*的示例这个代码是按照Detectron的安装架构来实现的，仅支持部分功能性，你可以通过点击此链接来获取更多相关信息。通过这个代码，你可以……根据草图训练模型；通过
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2024-06-17 17:34:52
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【导语】本文基于动手深度学习项目讲解了FCN进行自然图像语义分割的流程，并对U-Net和Deeplab网络进行了实验，在Github和谷歌网盘上开源了代码和预训练模型，训练和预测的脚本已经做好封装，读者可以自行下载使用。1 前言使用的VOC数据集链接开放在文章中，预训练模型已上传Github，环境我使用Colab pro，大家下载模型做预测即可。代码链接： https://github.
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2024-08-16 17:52:00
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在当今的计算机科学中，语义识别已成为重要领域之一，尤其是在自然语言处理（NLP）和人工智能（AI）技术的快速发展背景下。Python作为一种强大的编程语言，拥有众多库和框架，使得实现语义识别变得更加高效和方便。本文将详细记录解决“Python语义识别”问题的过程，包括抓包方法、报文结构、交互过程、工具链集成和逆向案例等多个方面。
### 协议背景
在探索Python语义识别的过程中，我们所开发
用olami语音识别语义理解做记账demo
前言
国内语音识别技术已有多家，而olami不仅在语音识别上准确率较高，更重要的是在语义理解上十分强大，本文用olami sdk做了一个记账demo(记账部分代码参考开源代码)，这个demo可以语音添加不同消费记录，查询当天，当月消费情况，删除消费列表中的记录。让我们一起来感受下olami如何实现强大的语义理解。
1.demo支持的说法
demo中实现的
