CMU DLSys 课程笔记 1 - Introduction and Logistics CMU Deep Learning System，教你如何实现一个深度学习系统。 CS 自学指南课程介绍页面 | 课程主页 本节 Slides | 本节课程视频 目前（2024.01.06）课程在线评测账号和 ...

当前参与交付的语音识别产品服务，算法模块基于经典的Kaldi，算法中的一部分运行在GPU之上。 算法团队采用的是声学模型+语言模型的1-pass方案。这个方案的特点在于，语言模型数据文件（HCLG文件）的大小，和训练语料的丰富程度正相关，即语言文本的语料越多，经过训练、转换后得到的语言模型文件越大。 ...

基于Kaldi实现语音识别时，需要引入一款名为OpenFST的开源软件，本文中提到的内存问题，即和这款软件相关。 考虑到过程比较曲折，内容相对比较长，因此先说结论。 在做长时间的语音识别时，集成了Kaldi和OpenFST的进程将会占用远超出预期的内存，这个现象可能和OpenFST、glibc的实现 ...

这个标题不够严谨，不同业务领域下的模型，没有可比性。因此，应当增加一定的限定条件，才能对机器学习的模型进行比较。 当前可行的限定条件，如下： 模型 模型结构 参数的数量 训练算法 训练时长 数据 训练数据集 验证数据集 数据质量 基础平台 训练平台 硬件 软件 运行平台 硬件 软件 在给定上述条件时 ...

转写时长超出60秒的语音文件，业界的竞品通常会使用创建异步转写任务的方式来提供支持。 一个简单、直接的实现方案，即： 网关服务接收到来自客户的转写请求时，将任务信息持久化至任务队列中。 由算法服务的实例从任务队列中提取任务，并执行转写操作。 待执行完毕之后，将转写结果保存至DB中，供调用方查询。 本 ...

对于语音识别产品的实施方案，给出简易的业务流程，仅供参考。 如下流程图，可以使用如下两个站点查看。 web chart Web Sequence Diagrams 文件转写 创建文件转写任务 客户应用->接入网关: 发送创建文件转写的请求 接入网关->安全网关: 转发请求 安全网关->安全网关: 对 ...

针对语音识别的产品，分别记录设计、开发过程中的决策点。 实时语音识别 对于实时语音识别来说，客户端和服务端之间实时交换语音数据和识别的结果。 客户端在启动识别时，即开始发送语音数据，期望在等待较短的时间后，即收到最初的识别结果。第一段语音数据和第一个识别结果之间的时延，一般称为首字时延。 客户端在停 ...

一般而言，业务诉求作为架构设计的输入。 需求清单 对于语音识别产品而言，需满足的需求，举例如下： 功能需求 文件转写。 长文件转写，时长大于60秒，小于X小时，X可以指定为5。 短文件转写，时长小于60秒。 实时语音识别。 长语音识别，时长大于60秒，小于Y小时，Y可以指定为5。 短语音识别，时长小 ...

本文记录，作为项目主要负责人，完整参与语音识别项目的交付历程。 2019年12月中旬 接到项目交付任务，收集基本知识，启动业务分析工作。 2020年1月 完成竞品分析的整理。 梳理合作伙伴的清单，整理项目计划，启动和各合作伙伴的沟通工作。 启动架构方案、设计方案的准备工作。 2020年2月 和合作伙 ...

对于通常的软件项目，参与角色，比如可以有用户，消费者，产品团队，研发团队（研发团队包括开发和测试），运营团队，运维团队，管理团队。 通常认为，用户，负责购买服务的群体，而消费者，负责使用业务的群体。这两个群体，不在本文的讨论范围之内，因此后续的介绍中，除非明确说明，否则默认均不涉及。 产品团队，研发 ...

分析Google、讯飞、百度、阿里、QQ、搜狗等大厂的ASR服务，可以罗列出一款ASR服务所需要具备的能力。 产品分类 ASR云服务产品，从用户体验、时效性、音频时长，可以划分为如下几类： 实时短音频转写，可以用于支撑输入法、搜索、导航等场景。 实时长音频转写，可以用于支撑视频字幕、图文直播、会议直 ...

本文深入探讨前处理环节。 首先介绍一些基本的名词，比如 文件名后缀 文件格式 音频格式 采样率和位深 预备知识 文件名后缀、文件格式和音频格式 常见的音频文件，比如.wav、.mp3、.m4a、.wma等，这些都代表什么？ 仅仅是这类音频文件的后缀而已，不一定和音频文件的编码、音频数据的编码相关。 ...

本文深入探讨后处理环节。 在本环节要处理的重要特性有分词、断句、标点符号、大小写、数字等的格式归一等。 分词 和NLP、搜索等场景下的分词含义不同。对于拼音类的语言，比如英语、法语等，句子由多个单词组成，语音输出的结果，需要按需在各个单词之间补充或者去掉空格。对于中文来说，字和词之间不以空格作为边界 ...

使用机器学习方法来训练模型，使用训练得到的模型来预测语音数据，进而得到识别的结果文本，这是实现语音识别产品的一般思路。 本文着重介绍通用语音识别产品对于数据的诉求。 对数据的要求 训练集 相关要求，如下： 地域，需要覆盖使用人群所在的地域，且数据的比例适中。 口音，需要覆盖典型的口音。 年龄，从18 ...

准备工作 安装构建时依赖的基础软件 软件清单如下： bzip2 python3 automake libtool cmake gcc g++ gfortran git subversion 不同平台安装软件的方式不同，比如可以使用yum或者apt-get等。 下载开源软件 软件清单如下： Libun ...

本文深入探讨语音识别处理环节。 本阶段的重点特性为语音识别、VAD、热词、文本的时间偏移、讲话人的识别等。 语音识别 业界流派众多，比如Kaldi、端到端等，具体选择哪一种，需要综合考虑人员能力、训练数据量和质量、硬件设施、交付周期等，作出相对合理的交付规划。 基于Kaldi的方案，优点在于其发挥稳 ...

任务目标 基于给定数据集，进行数据预处理，搭建以LSTM为基本单元的模型，以Adam优化器对模型进行训练，使用训练后的模型进行预测并计算预测分类的准确率。 数据集信息 IMDB数据集是一个对电影评论标注为正向评论与负向评论的数据集，共有25000条文本数据作为训练集，25000条文本数据作为测试集。 ...

混淆矩阵 当我们已经获取到一个分类模型的预测值，可以通过不同指标来进行评估。 往往衡量二分类模型是基于以下的混淆矩阵概念： True Positive：真实值为正、预测值为正（真阳性） False Positive：真实值为负、预测值为正（假阳性） False Negative：真实值为正、预测值为 ...

1 Ml.NET版本更新 当前的Microsoft.ML的软件版本如下： https://gitee.com/mirrors_feiyun0112/machinelearning-samples.zh-cn 例子使用版本为1.6.0 例子工程更换版本的办法： 1 Directory.Build.pr ...

1、任务要求 针对已知类别的5张卧室照片(标签为+1)和5张森林照片(标签为-1)所对应的矩阵数据进行分类训练,得到训练集模型;再利用支持向量机对另外未知类别的5张卧室照片和5张森林照片数据进行测试分类(二分类)，得到分类结果及其准确率。 2、先导入查看基本数据 3、合并数据 将房间的数据和森林的数 ...