Публикации по теме 'training-data'
Использование высококачественных данных TTS для оптимизации моделей ИИ
Синтез речи, также известный как TTS (Text to Speech), представляет собой технологию, которая искусственно генерирует человеческую речь и преобразует произвольную текстовую информацию в стандартную и плавную речь, читаемую вслух в режиме реального времени. Это неотъемлемая часть взаимодействия человека и машины. Технология распознавания речи позволяет компьютерам научиться «слушать», а технология синтеза речи позволяет компьютеру «говорить» как человек.
От навигации по карте,..
Xtreme1 v0.6.0 : поддержка интеграции пользовательских моделей и усовершенствование функций импорта и экспорта данных.
Мы рады сообщить о выходе Xtreme1 v0.6 . После пары недель упорной работы это обновление теперь доступно для загрузки.
В этом обновлении Xtreme1 предоставляет пользователям возможность интегрировать собственную модель. Кроме того, улучшен эффект отображения карты подобия.
Мы понимаем, что у некоторых пользователей возникают проблемы с форматами данных при загрузке и экспорте данных. Для решения этой проблемы мы обновили нашу документацию, которую можно найти в Документах и..
Используйте высококачественные речевые данные детей для обучения моделей ИИ
Недавно ученые провели тест на способность распознавания речи некоторых голосовых помощников, представленных на рынке. Исследователи обнаружили, что голосовые помощники, включая Amazon Echo, Google Home и другие устройства, имели ошибки распознавания в сцене взаимодействия с детьми.
В отличие от взрослых, детские голоса имеют естественные технические трудности из-за особенностей голоса и произношения. Что еще более важно, дети не умеют взаимодействовать с голосовым помощником так, как его..
ИИ в инновационных приложениях безопасности
Заводская система безопасности
Системы мониторинга в ключевых областях мониторинга, таких как периметры фабрики, производственные линии, фабричные площади, офисы, входы на этаж, развертываются для обеспечения круглосуточного охвата и удаленного визуального управления. Благодаря обнаружению действий персонала в режиме реального времени на экране камеры можно немедленно подать сигнал тревоги, чтобы уведомить персонал фонового мониторинга, чтобы сэкономить персонал и расходы на..
Непрерывное машинное обучение: почему это важно?
Модели машинного обучения (МО) сами по себе не могут идти в ногу с реальными сценариями и данными. Из-за этого растет потребность в непрерывном машинном обучении и развертывании данных для эффективной работы моделей машинного обучения.
Постоянные изменения тенденций, пользовательских шаблонов и других факторов могут сделать ваши данные неактуальными, что повлияет на ваши модели искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО). Традиционные модели машинного обучения предполагают,..
Как поддерживать актуальность моделей машинного обучения
Эффективные модели машинного обучения требуют высококачественных данных. И обучение вашей модели машинного обучения — это не один конечный этап вашего процесса. Даже после того, как вы развернете его в производственной среде, вам, вероятно, понадобится постоянный поток новых обучающих данных, чтобы обеспечить прогнозируемую точность вашей модели с течением времени.
В конце концов, обучающие данные явно вызывают атрибуты в наборе данных , которые представляют основную истину во..
Краткий анализ четырех ключевых технологий автономного вождения — Часть 1
Согласно данным, предоставленным Всемирной организацией здравоохранения в мае 2017 года, ежегодно в мире происходит около 1,25 млн смертей в результате дорожно-транспортных происшествий, что эквивалентно 3500 человек, погибающих в дорожно-транспортных происшествиях каждый день. Журналисты СМИ узнали из Национальной конференции по безопасности труда, что в 2016 году в Китае произошло 60 000 дорожно-транспортных происшествий, а число погибших достигло 41 000 человек.
Для повышения..
