雲棲號資訊：【點擊查看更多行業資訊】在這裏您可以找到不同行業的第一手的上雲資訊，還在等什麼，快來！ 近期，權威調研機構IDC發佈了《中國AI雲服務市場半年度研究報告》，就國內主要雲廠商的雲上AI服務進行了調研，包括人臉人體、圖像視頻、智能語
FastSpeech2 論文的翻譯，翻譯的挺差的，大概是那意思 只翻譯了摘要、模型部分和實驗部分 摘要： 高級的TTS模型像fastspeech 能夠顯著更快地合成語音相較於之前的自迴歸模型，而且質量相當。FastSpeech模型的訓練依
Show us the samples please? By the way, you had better change the mel loss function into MAE and watch the alignment ag
1. speaker id 和 language id 放的位置: The synthesizer network uses the Tacotron 2 architecture [20], with additional inputs
https://cloud.tencent.com/developer/article/1483982 https://www.cnblogs.com/LuckyZLi/p/9832590.html https://www.runoob.
一.申請阿里雲的key和appkey。 因爲我已經申請完了，所以直接從網上找個流程，粘貼到這裏。如下 語音試聽地址：https://ai.aliyun.com/nls/tts 當然也可點擊文章頭部的語音，看看是否你需要的類型。 註冊阿里雲
繼續上面的內容。 5. 如何在自己的應用中添加離線語音識別功能 看了OpenEarsSampleApp這個示例項目後，其實基本上已經大概瞭解瞭如何在應用中添加離線語音識別功能，不過這裏還是要大概總結下一些基本的步驟（具體的操作完全可
前言 科大訊飛語音雖好，其嚴格的認證與校驗確實精密，不過也大大提高了開發者的集成難度，並非危言聳聽，我想大多數人都有經歷過 11210（用戶ID與離線資源不匹配） 21480（ 離線引擎GUID不一致（引擎版本和資源有個對應的I
ICASSP2020在5月份已經結束，拿到論文集後，慢慢花時間看一看同行的成果和進展，也算是汲取一點新鮮養分吧。 簡短介紹的同時也會附上自己粗淺鄙陋的想法。謬誤良多，不吝指教。 文章目錄一. 綜述二. 聲學模型-穩定性1. 《
Q-learning Q-learning 是 value-based 的方法，在這種方法中我們不是要訓練一個 policy，而是要訓練一個critic網絡。critic 並不直接採取行爲，只是對現有的 actor ，評價它的好壞。 V
3、神經網絡優化中的挑戰 優化是一個很困難的任務，在傳統機器學習中一般會很小心的設計目標函數和約束，以使得優化問題是凸的；然而在訓練神經網絡時，我們遇到的問題大多是非凸，這就給優化帶來更大的挑戰。 3.1 局部極小值 凸
關於字符串匹配算法有很多，之前我有講過一篇 KMP 匹配算法：圖解字符串匹配 KMP 算法，不懂 kmp 的建議看下，寫的還不錯，這個算法雖然很牛逼，但在實際中用的並不是特別多。至於選擇哪一種字符串匹配算法，在不同的場景有不同的選擇。 在
