语音识别

20179214 2017-2018-2 《密码与安全新技术》第三次作业 课程：《密码与安全新技术》 班级： 201792 姓名： 刘胜楠 学号：20179214 上课教师：谢四江 上课日期：2018年3月29日 必修/选修： 选修 ##学习内容总结 网络空间安全前沿技术介绍----跨媒体安全 传统多媒体 多媒体的英文单词是Multimedia,它由media和multi两部分组成.一般理解为多种媒体的综合.媒体（Media）就是人与人之间实现信息交流的中介,简单地说,就是信息的载体,也称为媒介.多媒体就是多重媒体的意思,可以理解为直接作用于人感官的文字、图形图像、动画、声音和视频等各种媒体的统称,即多种信息载体的表现形式和传递方式.传统媒体就是报纸,杂志等等. 既表现为包括网络文本、图像、音频、视频等复杂媒体对象混合并存，又表现为各类媒体对象形成复杂的关联关系和组织结构，还表现在具有不同模态的媒体对象跨越媒介或平台高度交互融合。通过“跨媒体”能从各自的侧面表达相同的语义信息，能比单一的媒体对象及其特定的模态更加全面地反映特定的内容信息。相同的内容信息跨越各类媒体对象交叉传播与整合，只有对这些多模态媒体进行融合分析，才能尽可能全面、正确地理解这种跨媒体综合体所蕴涵的内容信息。 特点 获取容易，数据量大，关联度高 跨媒体大数据的应用 交通监控 楼宇监控 24小时监控视频云备份服务

请认真看完此文 国内云服务商中，阿里云服务器的口碑可以说是数一数二的了，因此很多企业在建站时都会首先考虑到阿里云服务器。所以，服务器吧小编今天就带大家来深入学习一下阿里云企业版云服务器ECS的使用方法。 阿里云企业版云服务器ECS快速入门需围绕这几个方面：ECS实例规格的选择、网络规划建议、对实例数量及具体配置的成本估算、安全组的配置、自动快照策略的制定、镜像迁移以及业务负载均衡与高可用性。 一、实例规格的选择 如果你的业务面向以下应用场景，可以选择图中推荐的实例。这里更多实例规格族。（说明：不同地域下可购买的实例规格可能存在差异，你可以前往ECS实例可购买地域， 查看实例的可购情况 。） （说明：更多应用场景说明请参见 企业级配置选型 。） 具体的实例配置需要结合应用场景的要求决定，可以参考如下实例配置建议： 均衡性能：需要相对均衡的处理器与内存资源配比，可以满足大多数场景下的应用资源需求。 高网络收发包应用：需要高网络收发包能力，您可以根据应用场景选择更合理的计算与内存的资源配比。 高性能计算：需要消耗高计算资源，GPU并行计算以及高主频是该场景下的典型应用。 高性能端游：需要高主频处理器支持，高处理器主频可以承载更多的用户。 手游、页游：需要消耗高计算资源，建议选择1:2的处理器与内存配比，可以获得最优计算资源性价比。 视频转发：需要消耗高计算资源，建议选择1

那些挂羊头卖狗肉的公司 大数据公司 很多大数据公司，其实就是违规的利用网络爬虫，爬取大量用户信息，再来贩卖，严重侵犯用户隐私。国家之前也在建立完善的制度整治，之前我微信分享过。但是你知道还有别公司利用其他途径获取用户信息吗？ App pc网站，电脑病毒，远程控制，手机系统啥的获取用户信息咱就不说了，说说我们用户率超高的app。手机大家天天用，几乎达到了鱼儿离不开水，低头族离不开手机的状态，这么难舍难分还不是因为那些App。但一些App会收集用户信息相信大家早有所耳闻，不清楚可以看下《App个人信息泄露情况调查报告》。说说这就有点老生常谈了，今天我想说下一些app背后的三方。 privateCode + ThirdCode = App privateCode指的是开发这款App开发者写的代码，ThirdCode指的是开发这款App开发者用到的别人的代码。现在市面上98%的App都是这样组成。 privateCod：一些app本身代码就是收集用户信息，这样app如果将信息用于正途还好说，不用于正途就是耍流氓，劝裸奔的你千万擦亮眼不要用了。至于没做好信息安全，泄漏用户信息的。估计公司就要开猿节流，滋猿奇说了。 好，远离了本身自带流氓气质代码的App，作为用户以为你就安全了吗，tooNative！！！。做为开发者你以为你用了信息加密，外加公司花了几十万买三方安全控件，确保app就安全了吗

导述 现在很多做自媒体的朋友或是看美剧，国外大片时还在为自己看不懂英文发愁？现在有款自动识别视频语音的生成字幕的软件工具，关键是还免费，你想使用吗？ 软件语音技术 本软件是通过阿里云提供的语音识别技术。普通用户每天有2小时免费时长。足够普通用户使用。 软件翻译 目前软件提供百度翻译，腾讯云翻译。 软件名称 VideoSrt。在搜索引擎直接搜索即可找到相应的文件。 软件界面 软件配置 软件的使用配置，其手册中录播视频。非常详细。 如果只是看美剧，电影。只需要把生成后的字幕文件与视频存放至同一目录下，使用播放器即可播放。 如果需要把字幕加入至视频中，可以通过 adobe premiere pro 导入字幕。如下图导入的中文字幕。 软件优势 使用阿里云语音识别接口，准确度高，标准普通话/英语识别率95%以上 视频识别无需上传原视频，方便且节省时间 支持多任务多文件批量处理 支持视频、音频常见多种格式文件 支持同时输出字幕SRT文件、LRC文件、普通文本3种类型 支持字幕中英互译、双语字幕输出 支持多翻译引擎（百度翻译、腾讯云翻译） 支持批量翻译、编码SRT字幕文件 总结 本款软件中语音识别技术的API,软件开发者也可以参考下，制作自己的软件。 本软件使用Golang开发，代码量不大。可以让开发者借鉴下。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u

作者：凌逆战 时间：2019-11-01 文章地址： https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/11775413.html 扬声器摆放解决方案 恩智浦公司 参考网站： https://www.nxp.com.cn 　　恩智浦半导体公司宣布推出了一款回声消除及降噪解决方案，该解决方案显著 减少了语音通信嘈杂 的问题，并使汽车制造商能够提供令消费者满意的免提通话体验。这款经济高效的解决方案结合了创新ECNR软件，该软件可以很方便地移植到恩智浦车载收音及音频处理DSP或i.MX系列应用处理器。新型恩智浦ECNR解决方案通过在驾驶舱中消除回声和过滤不必要的噪声来提高通话音质。 　　回声和噪声使行驶途中的通话变得困难。车内扬声器在传输来电通话的语音信号时会产生回声，回声返回到话筒会导致来电者听到自己的声音，使得注意力分散并可能导致通信中断。此外，来自风扇、排气管、轮胎、窗户和乘客的道路噪声可能渗入通话，导致通话无法识别，最终损害驾驶通话体验并带来烦恼。 　　新型恩智浦ECNR解决方案通过在驾驶舱中消除回声和过滤不必要的噪声解决这两方面问题，从而提高通话音质。 恩智浦音响系统 　　音响可以影响旅程的舒适感。交通噪声，音乐的大小或甚至空调的声音往好了说可以带来刺激，往坏了说，可以带来极大的破坏性。高级音响系统可将不受欢迎的外界声音抵消掉，根据你的要求调整音乐

来源：脑极体 得芯片者得天下。 我们可以把这句话再延伸一下说，得AI芯片者得未来的天下。 对于智能终端厂商来说，能够自研SoC芯片似乎才是顶级实力的象征。 众所周知，盘踞全球智能手机前三甲的三星、华为、苹果，无一例外都拥有自研的SoC芯片。 (2020智能手机芯片跑分数据TOP10) 现在，经历了多年的辅助AI芯片的经验积累之后，谷歌终于要入场智能终端的核心硬件——SoC处理器芯片了。 据外媒Axois报告，谷歌在自研处理器方面取得了显著进步，最近其自主研发的 SoC 芯片已经成功流片。 据悉，该芯片是谷歌与三星联合开发，采用5nm工艺制造，“2+2+4”三架构设计的8核CPU集群，以及搭载全新ARM公版架构的GPU，同时在ISP和NPU上集成了谷歌Visual Core AI视觉处理器。 这让谷歌的终端芯片能够更好地支持AI技术，比如大幅提升谷歌助手的交互体验。 在上市计划上，谷歌的这一SoC处理器芯片预计将于率先部署在下一代Pixel手机以及谷歌笔记本Chromebook中。 谷歌的这一举动被视为对苹果自研处理器模式的靠拢，从“原生系统+最主流旗舰芯片”变为“原生系统+自研芯片”，谷歌的用意肯定不仅是想摆脱高通芯片的钳制，更重要的是想通过自研芯片实现更好的软硬件结合，使得安卓系统在自家硬件上发挥更大的性能优势。 我们其实知道，自研芯片并不能在硬件利润上带给谷歌更多的价值

　　机器之心报道 　　 参与：魔王、蛋酱、杜伟 　　 LSTM 之父 Jürgen Schmidhuber 再次掀起争论，这回他指向了深度学习之父、图灵奖得主 Geoffrey Hinton。不过，这次他站出来质疑的是 Hinton 的最新奖项——本田奖。 　　 　　创立于 1980 年的本田奖旨在表彰「为引领生态技术领域的下一代新知识而做出贡献的个人或团体」。2019 年，Geoffrey Hinton 获得本田奖，获奖理由是「为将人工智能（AI）广泛应用于多个领域所做的先驱性研究以及实用化推进」。 　　然而， 昨日计算机科学家 Jürgen Schmidhuber 发文批判这一事件，认为 Hinton 不应该获得该奖项。他表示「不要把发明者弄错人了」，并直呼「奖项并不能改变事实」 。 　　 　　Jürgen Schmidhuber 在推特上表示：「不要弄错新技术的发明者。至少在科学领域中，真相终将显现。真相没有显现，只能说明时候未到。奖项无法改变事实。」 　　 Jürgen：六大理由，Hinton 不应该获本田奖 　　Jürgen 首先承认，Hinton 的确在人工神经网络和深度学习领域做出了突出的贡献。但是，本田奖却将 Hinton 未引用的其他研究者的基础性发明归功于他。科学不允许企业 PR 来扭曲科研学术记录。 　　有理有据！Jürgen 在正文中一一列举了他认为

LSTM 之父 Jürgen Schmidhuber 再次掀起争论，这回他指向了深度学习之父、图灵奖得主 Geoffrey Hinton。不过，这次他站出来质疑的是 Hinton 的最新奖项——本田奖。 机器之心报道，参与：魔王、蛋酱、杜伟。 创立于 1980 年的本田奖旨在表彰「为引领生态技术领域的下一代新知识而做出贡献的个人或团体」。2019 年，Geoffrey Hinton 获得本田奖，获奖理由是「为将人工智能（AI）广泛应用于多个领域所做的先驱性研究以及实用化推进」。 然而， 昨日计算机科学家 Jürgen Schmidhuber 发文批判这一事件，认为 Hinton 不应该获得该奖项。他表示「不要把发明者弄错人了」，并直呼「奖项并不能改变事实」 。 Jürgen Schmidhuber 在推特上表示：「不要弄错新技术的发明者。至少在科学领域中，真相终将显现。真相没有显现，只能说明时候未到。奖项无法改变事实。」 Jürgen：六大理由，Hinton 不应该获本田奖 Jürgen 首先承认，Hinton 的确在人工神经网络和深度学习领域做出了突出的贡献。但是，本田奖却将 Hinton 未引用的其他研究者的基础性发明归功于他。科学不允许企业 PR 来扭曲科研学术记录。 有理有据！Jürgen 在正文中一一列举了他认为 Hinton 不应获得本田奖的 6 大理由。 理由 1

Serverless工作流来了！ 发布会传送门 抢先了解Serverless 技术干货4月，阿里云Serverless工作流正式商业化，这是一款用于协调多个分布式任务执行的全托管 Serverless 云服务。产品致力于简化开发和运行业务流程所需要的任务协调、状态管理以及错误处理等繁琐工作，让用户聚焦业务逻辑开发。 精准打造云上自动生产线，Serverless工作流正式商用 工作流是一种非常常见的场景，比如企业内部审批、采购订单、ETL等日常企业事务，或者大数据处理流水线，常规或定制化自动化运维等。此外，音视频行业的多媒体文件分片转码、格式转换、审核校验和人脸识别等长时任务，电商旅游行业的客户线上订单，AI行业的机器学习流水线， 生信行业的基因测序工作流。 这些场景面临着以下难点：一般由众多异步分布式任务组成，控制逻辑和任务逻辑交织在一起，流程复杂冗长；分布式任务可能跨越公共云和本地机房，安全的打通网络代价很大；整个工作流执行完毕耗时过长，造成资源占用的浪费；涉及异步且关键业务流程，务必保证数据一致性；繁复的执行步骤如何进行可视化监控等等。 Serverless工作流正式针对这些痛点，分离控制逻辑与任务逻辑，细化责任，便于管理和维护； 将流程以模版方式统一定义控制，简化编排，通过串联或并行等多种方式编排任务；支持函数，队列，云服务等多种任务类型，打通公共云和企业内网

简介： 天猫精灵已经走过几年的历史，在这几年中，天猫精灵变得更加智能，其中的体现之一是交互方式变得越来越自然。本文将介绍天猫精灵的全双工自然对话交互方式。 什么是全双工自然对话？ 如果孙悟空的金箍棒加入天猫精灵语音交互的支持，那么孙悟空在获得金箍棒后会怎样给他的猴儿们演示呢？ 在一问一答方式中，孙悟空首先需要唤醒金箍棒，然后再发出大一些的指令，金箍棒在收到指令后会变粗变高并回复已经变大。如果孙悟空要想让金箍棒再大一些，需要再次唤醒金箍棒并发出指令。每次想让金箍棒大一些，孙悟空就要重复这个过程。 在连续对话方式中，孙悟空也要先唤醒金箍棒，然后在发出大一些的指令，金箍棒也会在收到指令后会变粗变高并回复已经变大。如果孙悟空要想金箍棒再大一些，可以选择等待金箍棒的回复结束，然后直接说出大一些的指令。接下来每次想让金箍棒大一些，孙悟空只需要等待金箍棒回复结束，然后直接说出大一些的指令即可。 在自然对话模式中，孙悟空先唤醒金箍棒，然后发出大一些的指令，金箍棒在收到指令后会直接变粗变高。接下来，如果孙悟空想金箍棒在大一些，直接说出大一些指令即可，不需要再次唤醒，也不需要等待回复结束。 天猫精灵有孙悟空演示金箍棒的场景吗？答案是肯定的，例如音量控制就非常相似。那么天猫精灵的全双工自然对话是怎么实现的呢？ 技术方案 设备端：负责听和说。主要解决什么时候听，有没有听到语音，听到的语音有多长；什么时候说