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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
2023-12-11
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
2023-12-11
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。.
2023-12-10
1 ml.net例子概要.https://github.com/feiyun0112/machinelearning-s
2023-12-10
1 Ml.NET版本更新.当前的Microsoft.ML的软件版本如下：.https://gitee.com/mirro
2023-12-10
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、
2023-12-10
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
2023-12-10
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2023-12-09
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
2023-12-09
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.cma
2023-12-09
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
2023-12-09
在 PyTorch 中，我们可以使用 torch.save 函数将 PyTorch.模型保存到文件。这个函数接受两个参数
2023-12-09
论文标题：Bootstrapping Multi-view Representations for Fake News
2023-12-08
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
2023-12-08
.net版本历史.https://github.com/markjprice/cs12dotnet8.https://g
2023-12-08
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
2023-12-08
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
2023-12-08
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。.
2023-12-07
1、首先对数据进行读取和预处理.2、读取数据后，对x数据进行标准化处理，以便于后续训练的稳定性，并转换为tensor格式
2023-12-07
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，
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