unity Speech Recognition System

When Age-Invariant Face Recognition Meets Face Age Synthesis A Multi-Task Learning Framework

该书是英文版电子书，是机器学习的经典教材，内容清晰全面

简介   Domain adaptation 可以解决不同域之间的偏移的问题。之前大多数的工作都没有考虑连续序列的问题，都是对于单一内容的。这篇文章中，作者提出了一个SSDAN的网络来做文本识别。其中的gateed attention similarity用来将源域和目标域的字符特征分布来对齐。对文本识别带来提升。 domain adaptation的好处   如何训练一个鲁棒的识别器能够很好地识别所有类型的字体？最直接的方法是使用所有类型的数据集来训练，拟合出一个很好地网络。但是数据集的标注需要巨大的消费，因此，如何无监督地使用数据集是一个很好地方法。使用domain adaptation是

FastWER 用于快速字/字符错误率 (WER/CER) 计算的 PyPI 包 快速（cpp 实现） 句子级和语料库级 WER/CER 分数 安装 pip install pybind11 fastwer 例子 import fastwer hypo = [ 'This is an example .' , 'This is another example .' ] ref = [ 'This is the example :)' , 'That is the example .' ] # Corpus-Level WER: 40.0 fastwer . score ( hypo , ref ) # Corpus-Level CER: 25.5814 fastwer . score ( hypo , ref , char_level = True ) # Sentence-Leve

Medical Entity Recognition and Attribute Extraction for Chinese EMR Dataset medicalentityrecognitionandattributeextractionforChineseEMR_datasets_test_datasets.7z medicalentityrecognitionandattributeextractionforChineseEMR_datasets_training_datasets.7z medicalentityrecognitionandattributeextractionforChineseEMR_datasets_unlabeled_datasets.7z

语音识别通过CNN 孤立词语音识别，复旦大学计算机科学技术学院数字信号处理期末项目 介绍 此仓库实现了一个强大的语音识别系统，该系统可以识别20个单独的单词，例如“语音”，“北京”，“文件”等。它利用从原始语音中提取的梅尔频谱特征，将频谱视为图片，卷积神经网络被用来对它们进行分类。 详细中文介绍请参考课程报告。 怎么玩 您需要一个支持CUDA（因为推理过程需要GPU）和flask的pytorch（版本> = 0.4）的python环境。 强烈建议使用Anaconda设置了环境，了解更多详情，请参考[]和[ ]（适用于中国大陆用户的方便，请参见[]）。 设置环境后，您可以通过键入以下内容轻松启动识别服务 python audio_server.py 进入您的命令行。 该命令将在端口22339上启动Web服务，因此您可以通过localhost:22339访问它 通过单击按钮，您的声音将被

通过广泛的交流，已经推进了用图片区分个人。 尽管如此，独特的手指印象或视网膜检查的功能不那么强大。 这份报告描述了普利茅斯大学视觉观察和自治模块尝试的比正常任务更小的面部检测和识别。 它报告了开放计算机视觉 (OpenCV) 库中可访问的创新以及使用 Python 执行它们的技术。 对于人脸识别，使用了 Haar-Cascades，而对于人脸识别，使用了 Eigenfaces、Fisherfaces 和 Local 双示例直方图。 描述的过程包括框架每个阶段的流程图。 接下来，显示了结果，包括通过交流遇到的困难所追求的情节和屏幕截图。 报告以创作者对冒险和潜在应用的感受结束。 本文的意思是执行依赖于 Haar Cascade Classifiers 策略的人脸识别编程代码，并在 Raspberry Pi 阶段有效地实现该代码以进行连续识别。 在本文中，尝试在设备阶段执行面部确认计算，这是基本的，但在使用上是富有成效的。 面部检测和识别的产品源代码是利用 Opencv 和 Python 编写的。

人类活动识别 Galvanize顶峰项目，用于使用UCI机器学习存储库智能手机数据集对日常生活中的人类活动进行分类。 动机和目标： 识别日常生活活动（ADL）的创新方法是开发更具交互性的人机应用程序必不可少的输入部分。 通过解释从运动，位置，生理信号和环境信息中得出的属性，开发了理解人类活动识别（HAR）的方法。 该项目探索了用于对已发布数据集（ ）进行ADL分类的最佳机器学习方法。 数据包含一组佩戴一组内置内置传感器（加速度计，陀螺仪和磁力计）的安装在腰部的智能手机，并进行一组ADL（站立，坐着，躺着，走路，上楼和走下楼）的记录。 将机器学习方法的有效性与已发布的多类硬件友好支持向量机（MC-HF-SVM）识别精度进行了比较。 方法： 将数据（具有ADL平衡561功能的10299个样本）按比例分别分为70％和30％分为训练集和测试集。 该分区是随机的。 训练数据用于训练不同的分类器

网上人类活动识别 使用与用户无关的基于机器学习的算法进行在线人类活动识别。 使用UCI数据集-“使用智能手机数据集的人类活动识别”来完成每种方法的学习。 测试是通过使用加速度计和陀螺仪收集的实时数据完成的。