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语音识别和图像识别哪个难,感觉好像语音识别难,...

图象识别容易,因为图象可以在一个时间点成像。而语音没有可能在一个时间点的采样有用,语音多出来一个时间轴。 而这个时间轴引入的难题就是:换个时间,换个人,换个背景噪音,都变得没法子识别了。

语音识别与图像识别的区别: 1)语音识别分很多种:命令识别,离散/连续语音识别,特定人/非特定人+离散/连续+语音识别 2)命令、离散识别,有些方法 跟 图像识别 还有些像,连续语音识别差得就很多了 连续语音识别常用识别方法: GMM/DNN/CNN+HMM...

图象识别容易,因为图象可以在一个时间点成像。而语音没有可能在一个时间点的采样有用,语音多出来一个时间轴。 而这个时间轴引入的难题就是:换个时间,换个人,换个背景噪音,都变得没法子识别了。 目前,主流的大词汇量语音识别系统多采用统...

深度学习属于机器学习中人工神经网络发展的高级版。语音识别、图像识别也都是属于模式识别的范畴。不管是机器学习还是模式识别也都属于人工智能的分支。几乎人工智能的所有方面都用深度学习,但是深度学习有个前提需要建立深层的神经网络和足够...

语音识别与图像识别的区别: 1)语音识别分很多种:命令识别,离散/连续语音识别,特定人/非特定人+离散/连续+语音识别 2)命令、离散识别,有些方法 跟 图像识别 还有些像,连续语音识别差得就很多了 连续语音识别常用识别方法: GMM/DNN/CNN+HMM...

个人觉得应该根据你算法的复杂度选择相应的开发板,主要考虑开发板的外设资源,和FPGA内部的逻辑资源。 懂事电子设计 Vgz

Deep learning实际上同时推动了很多领域的发展。一个我所知道的例子是自然语言处理NLP中词向量(Word Embedding)方法对传统语言模型的提升[1];而且我相信,deep learning还会进一步推动更多AI领域的发展。 当然,深度学习DeepLearning最为人所...

当然,深度学**不是神,并不是无所不能。从上面的分析我们知道,是深度学**看起来无比光明的前景让大家把它应用到语音、图像领域。而它之所以能在语音和图像领域获得成功,又回过头促进深度学**发展,背后必然是有一定的道理的。 第一个非常重要...

Deep Learning大概是现在的机器学习算法里最接近人脑思维的一种,因为人脑的神经网络就是非常深层的。为什么需要Deep?因为据说人脑对问题的认识和分类就是非常深的层级结构。 举两个例子: 看一幅图时对特征的提取大概是:像素-->边缘-->基本形...

显然是个多选题,我选A、B、D

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