幸运飞艇视频开奖

《遇见你真好》热映 曹骏演“活”少年阿虎_网易文娱

不过据澎湃新闻报道,有知情人士透露,微信红包今年不会参与春节红包大战,但会联合合作企业通过黄金红包、话费红包等产品给用户送红包在框架之争火热的今天,我们邀请到了 OneFlow 的袁进辉老师为我们分析已有框架的优缺点,分享深度学习框架应该怎么做的观点

同样地,先根据原先的词袋集合,先转变为一维向量

# 词袋集合['提款', '存入', '游戏', '最初', '六合彩', '娱乐场', '费曼', '奖金', '账户', '菲利普斯', '量子', '电动力学', '总金额', '上述', '活动', '状态', '物理学家', '公安机关', '荷官', '即可', '理论', '申请', '半公开', '选择', '15', '打击', '全新', '来到', '公开', '方可', '博彩', '完成', '理查德', '纳米技术', '不断', '存款', '之一', '创始人', '真人', '私彩', '持续', '根据', '必须', '16', '赌博', '欢迎', '体育', '转入地下', '首存', '流水', '美国', '礼遇']# 一维向量[0, 0, 1, 0, 1, ...]

然后与分别与两个概率向量相乘,求和,并加上对应的类别占比,对应的代码:

def _bayes_classify(self):
    '''    Calculate the probability of different category    '''
    possibility_vector = []
    log_list = []    # self._ps_vector: ([-3.44, -3.56, -2.90], 0.4)
    for i in self._ps_vector:        # 计算每个词语对应概率的乘积
        final_vector = i[0] * self.word_vec        # 获取对分类器影响度最大的词语
        word_index = np.nonzero(final_vector)
        non_zero_word = np.array(self._vocab_list)[word_index]        # non_zero_vector: [-7.3, -8]
        non_zero_vector = final_vector[word_index]
        possibility_vector.append(non_zero_vector)
        log_list.append(sum(final_vector) + i[1])
    possibility_array = np.array(possibility_vector)
    max_val = max(log_list)    for i, j in enumerate(log_list):        # 输出最大概率的类别
        if j == max_val:
            max_array = possibility_array[i, :]
            left_array = np.delete(possibility_array, i, 0)
            sub_array = np.zeros(max_array.shape)            # 通过曼哈顿举例,计算影响度最大的词语
            for k in left_array:
                sub_array += max_array - k            return self._update_category(log_list), \
                sorted(
                    list(zip(non_zero_word, sub_array)),
                    key=lambda x: x[1], reverse=True)

通过计算:

P(赌博 | 句子) = sum([0, 0, 1, 0, 1, …] * [-2.80336038, -2.80336038, -2.80336038, …]) + P(赌博) = 0.85

P(正常 | 句子) = sum([0, 0, 1, 0, 1, …] * [-3.25809654, -3.25809654, -3.25809654, …])+ P(正常) = 0.15


最终得到 P(赌博 | 句子) P(正常 | 句子),所以分类器判断这个句子是赌博类别

链接:https://cloud.google.com/text-to-speech/

目前,该服务包含 32 种音色,支持 12 种语言我们期望把第一篇论文中的技术扩展到在目标声纹的天然音域范围中支持韵律迁移

谷歌 Tacotron 的第一篇论文《Towards End-to-End Prosody Transfer for Expressive Speech Synthesis with Tacotron》介绍了「韵律学嵌入」(prosody embedding)的概念因为分类的结果会很容易被其中的一两个词语所影响

这正是我们在第二篇论文《Style Tokens: Unsupervised Style Modeling, Control and Transfer in End-to-End Speech Synthesis》中所要做的技术细节请详见我们的第一篇论文

腾讯公司副总裁殷宇表示:“爱走路的人,运气都不会差

《遇见你真好》让大家看到了沉淀后重“新”归来的曹骏

年年撒钱,马云和马化腾为啥



Global Style Tokens 的模型架构

对以上介绍的两种研究的潜在应用和机遇,我们非常兴奋接下来将所有训练数据的向量结合成一个列表_matrix_list

[
    [1, 0, 0, 0, 1, 0, ..., 1, 0, 1]
    [0, 1, 1, 0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]
    ...
]

要计算每个词语在不同类别下的概率,只需要把词语出现的次数除以该类别的所有词语的总数,cherry 分类器出于效率的考虑使用了 numpy 的矩阵运算目前的系统已经可以产生接近人声的语音,但仍然显得不够自然不过在某些情况下,例如热门评论区打广告的用户就很多,那么这个比例就变成 1:10 或者 1:20,这个比例是根据具体业务而调整的马云集福马化腾走步,网友:又是几个亿大项目

今年的年终奖是不是又被克扣、年会抽奖是不是全程陪跑……不过,这些都没关系,因为每年春节又有几亿的红包项目等着你参与


判断类别


训练完数据,得到词语对应概率之后,判断类别就非常简单,只需要把输入句子进行相同的分词,然后计算对应的词语对应的概率的乘积即可,得到乘积最大的就是最有可能的类别通过支付宝AR扫任一福字或扫身边好友“五福到”手势;在蚂蚁庄园中收取金蛋;参与蚂蚁森林浇水等活动可以获得福卡也就是说随便给出一个句子,不用看内容,那么它有 98% 是正常的

根据您所选择的上述礼遇,您必须在娱乐场完成总金额(存款 + 首存奖金)16 倍或 15 倍流水之后,方可申请提款        # [1, 0, 0, 0, 1, 0, ..., 1, 0, 1] (根据您所选择的...)        # [0, 1, 1, 0, 0, 0, ..., 0, 0, 0] (奖金将在您完成...)        #                   +        # [1, 1, 1, 1, 1, 1, ..., 1, 1, 1]        vector_list[v[0]]['vector'] += self._matrix_lst[k]        vector_list[v[0]]['cal'] += sum(self._matrix_lst[k])    for i in range(len(self.CLASSIFY)):        # 每个词语的概率为[2, 2, 2, 1, 2, 1, ..., 2, 1, 2]/cal        self._ps_vector.append((            np.log(vector_list[i]['vector']/vector_list[i]['cal']),            np.log(vector_list[i]['num']/len(self.train_data)))) 

遍历完所有训练数据之后,会得到两个类别对应的每个词语的概率向量,(为了防止 python 的小数溢出,这里的概率都是取 np.log() 对数之后得到的值):

赌博
([-2.80336038, -2.80336038, -2.80336038, -3.49650756, -3.49650756,
   -2.80336038, -3.49650756, -2.39789527, -2.80336038, -3.49650756,
   -3.49650756, -3.49650756, -2.80336038, -2.80336038, -3.49650756,
   -3.49650756, -3.49650756, -3.49650756, -2.80336038, -2.80336038,
   -3.49650756, -2.80336038, -3.49650756, -2.80336038, -2.80336038,
   -3.49650756, -2.80336038, -2.80336038, -3.49650756, -2.80336038,
   -2.80336038, -2.39789527, -3.49650756, -3.49650756, -3.49650756,
   -2.80336038, -3.49650756, -3.49650756, -2.80336038, -3.49650756,
   -3.49650756, -2.80336038, -2.80336038, -2.80336038, -3.49650756,
   -2.80336038, -2.80336038, -3.49650756, -2.39789527, -2.80336038,
   -3.49650756, -2.80336038]), 0.5)
([-3.25809654, -3.25809654, -3.25809654, -2.56494936, -2.56494936,
   -3.25809654, -2.56494936, -3.25809654, -3.25809654, -2.56494936,
   -2.56494936, -2.56494936, -3.25809654, -3.25809654, -2.56494936,
   -2.56494936, -2.56494936, -2.56494936, -3.25809654, -3.25809654,
   -2.56494936, -3.25809654, -2.56494936, -3.25809654, -3.25809654,
   -2.56494936, -3.25809654, -3.25809654, -2.56494936, -3.25809654,
   -3.25809654, -3.25809654, -2.56494936, -2.56494936, -2.56494936,
   -3.25809654, -2.56494936, -2.56494936, -3.25809654, -2.56494936,
   -2.56494936, -3.25809654, -3.25809654, -3.25809654, -2.56494936,
   -3.25809654, -3.25809654, -2.56494936, -3.25809654, -3.25809654,
   -2.56494936, -3.25809654]), 0.5)
词袋集合 
['提款', '存入', '游戏', '最初', '六合彩', '娱乐场', '费曼', '奖金', '账户', '菲利普斯', '量子', '电动力学', '总金额', '上述', '活动', '状态', '物理学家', '公安机关', '荷官', '即可', '理论', '申请', '半公开', '选择', '15', '打击', '全新', '来到', '公开', '方可', '博彩', '完成', '理查德', '纳米技术', '不断', '存款', '之一', '创始人', '真人', '私彩', '持续', '根据', '必须', '16', '赌博', '欢迎', '体育', '转入地下', '首存', '流水', '美国', '礼遇']

结合向量和词袋集合来看,提款,存入,游戏这几个词是赌博的概率要大于正常的概率

#赌博 提款,存入,游戏[-2.80336038, -2.80336038, -2.80336038]#正常 提款,存入,游戏[-3.25809654, -3.25809654, -3.25809654]

符合我们的常识,接下来就可以进行输入句子的分类了)影响查全率以及查准率的一点是训练数据数量的比例,日常的句子中,赌博类别的句子与正常类别的句子比例可能是 1:50

最后,我们的论文表明,Global Style Tokens 不只能建模说话风格今天,谷歌共享了两篇新论文,有助于解决上述问题事实上,随着电商、移动互联网等线上流量红利的结束,互联网巨头纷纷调头瞄准了线下市场;而马云的支付宝与马化腾的微信作为线上流量的两大霸主,都急于将线上流量引流至线下,将两者重新融合,掌握即将到来的新零售市场的主导权

尽管有能力迁移带有高保真度的韵律,上述论文中的嵌入并没有将参考音频片段中的韵律与内容分开谷歌宣称其服务对 1 秒钟时长的语音反应速度仅为 50 毫秒,而价格为每处理 100 万字 16 美元今年的QQ‘走运红包’鼓励大家放下手机,多陪陪父母,多见见朋友你可以从网页上试听所有的音频2015 年至 2016 年底,专注于搭建基于异构集群的深度学习平台,项目荣获微软亚洲研究院院长特别奖 (top 1%)这样的对比与反差,让曹骏所饰演的“阿虎”角色更加鲜活,也更加真实他不仅具备创造10W+阅读文章的能力,同时还是累计阅读量超过10亿的自媒体之一这致使语音听起来很单调,尽管模型是在字词发音有明显变化的极具表现力的数据集上训练的2017 年创立北京一流科技有限公司,致力于打造分布式深度学习平台的事实工业标准希望通过‘走’的动作,让大家过年期间多到户外看看美丽的中国,美丽的家乡大多数用户拿到1元左右,也有人在网络上晒出自己拿到666元

杜嘉悦 本文来源:网易娱乐 责任编辑:杜嘉悦_NK6020 其中,除夕夜当天,更将推出6亿春晚红包我们也希望开发一种技术能够自动从语境中选择合适的韵律或者说话风格,例如结合 NLP 和 TTS解决这个问题我们可以用一个简单的方法,计算句子的熵,也就是无序程度2010 年负责研发斯诺克比赛「鹰眼」系统,该产品打败来自英国的竞品开始服务于各项国际大赛,并被中国国家队作为日常训练辅助系统

据悉,今年集齐五福后的奖励还是随机分配,总预算是5亿元人民币,用户最少能拿到1.08元,最高可得到666元

def _training(self):
    '''    Native bayes training    '''
    self._ps_vector = []    # 防止有词语在其他类别训练数据中没有出现过,最后的P(句子|类别)乘积就会为零,所以给每个词语一个初始的非常小的出现概率,设置vector默认值为1,cal对应为2
    # vector: 默认值为1的一维数组
    # cal: 默认的分母,计算该类别所有有效词语的总数
    # num: 计算P(赌博), P(句子)
    vector_list = [{        'vector': np.ones(len(self._matrix_lst[0])),        'cal': 2.0, 'num': 0.0} for i in range(len(self.CLASSIFY))]    for k, v in enumerate(self.train_data):
        vector_list[v[0]]['num'] += 1
        # vector加上对应句子的词向量,最后把整个向量除于cal,就得到每个词语在该类别的概率 

自深度学习流行以来,深度学习框架也成为了各大公司重点发展研究的方向

此外,今日淘宝同时宣布与2018年中央电视台《春节联欢晚会》达成独家互动合作,春节期间将发放总额超10亿的现金红包,让消费者边看节目边抢红包,过个洋溢互联网特色的快乐年

马云怎么玩

马化腾怎么玩但童年的光环并没有让他忘掉初心,在辉煌之际,他选择去学习,去历练,他希望沉淀后的自己能释放出更多的能量然后,把这些组合权重馈送到模型,从而合成完整的不同语句,即使长度、结构不同,但风格一样2014 年,发明了当时世界上最快的主题模型训练算法和系统 LightLDA,只用数十台服务器即可完成以前数千台服务器才能实现的大规模主题模型,该技术成功应用于微软在线广告系统,被当时主管研究的全球副总裁周以真称为「年度最好成果」平均每人1.19元最后一个前一小段是赌博类别的句子,后面一长串是无意义或者正常类别的句子,分类器综合判断它是正确的句子

 result = cherry.classify('欢迎参加澳门在线娱乐城,这里有体育,百家乐,六合彩各类精彩游戏

而至于腾讯,在春节和除夕夜期间,将会推出两大玩法,分别将发放2亿元现金以及价值40亿元的卡券,这些红包均可通过走路积累步数来领取2013 年加入微软亚洲研究院从事大规模机器学习平台的研发工作

论文 1:Towards End-to-End Prosody Transfer for Expressive Speech Synthesis with Tacotron



论文链接:https://google.github.io/tacotron/publications/end_to_end_prosody_transfer/Towards%20End%20to%20End%20Prosody%20Transfer%20for%20Expressive%20Speech%20Synthesis%20with%20Tacotron.pdf

在此论文中,我们提出了对 Tacotron 语音合成架构的扩展,让它能够从包含想要韵律的声学表征中学习韵律的隐藏嵌入空间一般来说,先进行垃圾文本过滤,然后进行贝叶斯模型的分类,在工程中会有更好的效果


嵌入也可以将时间对齐的精确韵律从一个短语迁移到稍微不同的短语,尽管当参考短语和目标短语的长度和结构相似时,该技术效果最好

通过向 Tacotron 多增加一个注意机制,使得它将任何语音片段的韵律嵌入表达为基础嵌入固定集合的线性组合(可以这样理解,假如所有句子都判断成赌博类别,那么所有确实是赌博类别的句子确实都被检测到了,但是查准率变得很低

演讲者:袁进辉(老师木)

讲者简介:袁进辉(老师木),2008 年 7 月自清华大学计算机系获得工学博士学位,获得清华大学优秀博士学位论文奖,在计算机视觉及多媒体领域顶级会议上发表多篇论文,连续多年获得美国国家技术标准局组织的视频检索评测比赛的第一名更多技术细节,请查看文后论文

最近,谷歌在基于神经网络的文本转语音(TTS)的研究上取得重大突破,尤其是端到端架构,比如去年推出的 Tacotron 系统,可以同时简化语音构建通道并产生自然的语音

在推理时间,我们可以选择或者调整 tokens 的结合权重,让我们能够迫使 Tacotron 使用特定的说话风格,不需要参考语音片段


对应转变成:

# 长度为49

[1, 0, 0, 0, 1, 0, ..., 1, 0, 1]

其中的 1 分别对应着数据分词后的词语在词袋中出现的次数句子的长度大约遵循正态分布,极长(不包含标点符号)或者极短的句子出现的概率比较低,同时,通常一个句子中的词语不会重复出现很多次,它的无序程度是在某个范围的这一模型的关键是其学习的是较高层的说话风格模式而不是时间对齐的精确的韵律学元素,前者可在任意不同的短语之中迁移在最近发表的两篇论文中,谷歌为自己的 Tacotron 系统加入了对韵律学的建模,以帮助人们利用自己的声音进行个性化语音合成



这是一个很有希望的结果,它为语音交互设计者利用自己的声音自定义语音合成铺平了道路

曹骏饰演的“阿虎”一角,平凡中透露着些许传奇的色彩,着装大胆,形象怪异的他内心却极其的细心与柔软上图的下半部分是原始的 Tacotron 序列到序列模型要解决这个问题,可以引入 Adaboost 算法动态调整每个词语的权重这引起了一个自然的问题:我们可以开发一个富有表现力的语音模型来缓解这些问题吗


原文链接:https://research.googleblog.com/2018/03/expressive-speech-synthesis-with.html

本文为机器之心编译,转载请联系本公众号获得授权重复进行测试 10 次返回搜狐,查看更多

责任编辑:

韵律嵌入被分解成了「style tokens」,从而做到无监督的风格控制和迁移同时,输入句子过短的话,分类器也无法很好地进行分类

钱多任性、互相置气……这些当然不是理由


a.我们找两个输入句子作为例子,先把输入句子进行分词


车厘子是一只非常可爱的猫咪

车厘子车厘子车厘子车厘子

[车厘子,非常,可爱,猫咪]
[车厘子,车厘子,车厘子,车厘子]

b.计算每个词语出现的次数除于句子的词语数量:


P(车厘子) = P(非常) = P(可爱) = P(猫咪) = 1⁄4 (句子 1)

P(车厘子) = 4⁄4 = 1 (句子 2)


通过计算熵的公式,带入每个概率值,最后除于句子的词语数量

H = -sum(p(x)log2p(x))H1 = ((1/4 * -2) - (1/4 * -2) - (1/4 * -2) - (1/4 * -2)) / 4= -2 / 4 = -1/2H2 = 0

可以看到,在同样的句子长度下,第一个句子的熵为 - 2,第二个为 0,可以设置一个熵的范围,如果低于该值,代表句子可能是垃圾数据我们可以通过 - p 参数输出 ROC 曲线:


算法分析

上下文关联

分类器绕过


1.上下文关联


当我们计算 P(输入句子 | 类别) 的时候,我们把输入句子分成了词语的集合,同时假定了输入句子中词语与词语之间没有上下文关系,其实这是不完全正确的,例如:

警方召开了全省集中打击赌博违法犯罪活动...

从常识句子的上下文判断,集中打击出现在赌博违法犯罪之前的概率,要比召开出现在赌博违法犯罪之前的概率高,不过当我们把输入句子分成词语的集合的时候,把它们看成每个词语都是独立分布的该嵌入的训练没有明确的标签,但仍然为相当广泛的语音表达能力进行了建模这一激动人心的成果为我们打开了一条通向高延展且稳健的语音合成之路我们定义了多种定量以及主观性的度量标准,来评估韵律迁移,且随韵律迁移任务中的 Tacotron 模型采样自单个说话人和 44 个说话人的语音样本一起报告了结果在第一篇论文的架构之上,我们提出了一种建模潜在语音「因素」的无监督新方法运行测试脚本

 python runanalysis.py
This may takes some time, Go get a coffee :D.
Building prefix dict from the default dictionary ...
Loading model from cache /var/folders/md/0251yy51045d6nknpkbn6dc80000gn/T/jieba.cache
Loading model cost 0.914 seconds.
Prefix dict has been built succesfully.
+Cherry---------------+------------+------------+
| Confusion matrix    | gamble.dat | normal.dat |
+---------------------+------------+------------+
| (Real)gamble.dat    |        249 |          0 |
| (Real)normal.dat    |         13 |        338 |
| Error rate is 2.17% |            |            |
+---------------------+------------+------------+

输出分类测试数据的平均错误率为 2.17%,同时我们可以通过混淆矩阵对分类器进行分析:



查全率 (recall)(能找出赌博类别句子的概率):真阳性 /(真阳性 + 假阴性) 249 / 249 = 100%

查准率 (precision)(分类为赌博类别中的句子,确实是赌博类别的概率):真阳性 /(真阳性 + 假阳性) 249 / (249 + 13) = 95%


如果业务的需求是尽可能找到潜在的阳性数据(例如癌症初检)那么就要求高查全率,不过对应的,高查全率会导致查准率降低



时间:2018.04.14

地点:北京市朝阳区酒仙桥东路电子城研发中心 A2 楼一层机器之心演讲厅


活动日程


14:00-14:30 签到

14:30-15:30 嘉宾分享 

15:30-16:00 现场提问、交流


报名方式:点击「阅读原文」参与报名

Demo 链接:https://google.github.io/tacotron/publications/end_to_end_prosody_transfer/

该嵌入捕捉独立于语音信息和特殊的说话者特质的音频特征,比如重音、语调、语速



我们为 Tacotron 增加了一个韵律学编码器


2.分类器绕过


分类器无法分辨重复内容或部分无意义文本,输入句子:


车厘子车厘子车厘子车厘子

{{{{{{{{{{{}}}}}}}}}}}

加入博彩 121 加 qq 看头像,很为温暖文科楼课文你问你看我呢额可能我呃让你听客啊啊爱看就是是过分过分你问人人官方代购极为同时,也有很多重要的研究问题亟待解决这意味着通过选择在推理中使用的 GST,我们能合成没有背景噪声的语音,或者合成数据集中特定未标记声纹的语音



令人激动的是,甚至当 Tacotron 训练数据不包含说话者的参考音频时,我们也可以观察到韵律迁移

原标题:红包大战例如,使用 GST,我们能创造出语音长度多样化的不同语句,更为「活泼」、「气愤」、「悲伤」等:



GST 文本无关的特性使得它们能更理想的做风格迁移,采用特定风格的语音片段,将其风格转换为我们选择的任意目标语句在经过充满噪音、无标签的数据训练之后,GST 可以学会区分噪音和说话人的声音,该研究为高度可扩展且具有鲁棒性的语音合成打开了道路

从去年情况看,总计有1.68亿人集齐五福,随机分2亿元文章转载及商务合作,请添加微信:lilyliu1701

同时,谷歌也将自己的语音合成技术在 Google Cloud 平台上开放,我们现在可以在多种应用中植入 Cloud Text-to-Speech,如让物联网设备对人类的指令做出应答,或制作自己的有声读物(这解释了为什么迁移韵律对相似结构和长度的短语效果最佳)此外,它们在推断时需要一个参考音频片段”

至于微信方面,实际上从去年开始微信红包就不再搞任何营销活动了,但每年微信红包都是最火爆的一个,去年春节期间,微信红包收发总量达到460亿个最新的端到端系统,包括 Tacotron 在内,并没有清晰地建模韵律学,这意味着它们无法精确控制语音的发声

今年将继续举办集五福活动,从2月6日零时开始持续至大年三十晚在推理阶段,我们可以使用这一嵌入执行韵律学迁移,根据一个完全不同的说话者的声音生产语音,但是体现了参考音频的韵律我们表明,即使参照声纹与合成声纹不同,这种条件的 Tracotron 学习嵌入空间合成的语音在时间细节上极其匹配参照信号') result.percentage [('gamble.dat', 0.85), ('normal.dat', 0.15)] result.word_list [('六合彩', 0.96940055718810347), ('游戏', 0.96940055718810347), ('欢迎', 0.56393544907993931)]

测试


统计分析

算法分析


统计分析


测试方法有留出法 (hold-out),k 折交叉验证法 (cross validation),自助法 (bootstrapping),这里我们使用留出法,测试脚本默认每次从所有数据中选出 60 个句子当成测试数据,剩下的当成训练数据它们也可以用于进行风格迁移,从单一语音剪辑中复制出说话风格,并用于整段长文本语料中

除夕当天,所有用户都可以查看2017年全年在“QQ运动”中积累的总步数,并领取红包

原标题:业界 | 带有韵律的合成语音:谷歌展示基于Tacotron的新型TTS方法

选自Google Blog

作者:Yuxuan Wang、RJ Skerry-Ryan

机器之心编译

参与:黄小天、李亚洲、李泽南

神经网络文本转语音(TTS)是自然语言处理领域的重要方向,很多谷歌的产品(如 Google Assistant、搜索、地图)都内置了这样的功能每个句子都有合理的长度以及合理的无序程度,什么意思呢输入句子:

欢迎参加澳门在线娱乐城,这里有体育,百家乐,六合彩各类精彩游戏

✄------------------------------------------------

加入机器之心(全职记者/实习生):hr@jiqizhixin.com

投稿或寻求报道:editor@jiqizhixin.com

广告 商务合作:bd@jiqizhixin.com

详情可参见论文:Style Tokens: Unsupervised Style Modeling, Control and Transfer in End-to-End Speech Synthesis谷歌 TensorFlow、PyTorch、MXNet、百度 PaddlePaddle 等框架,哪一种才是最合适自己的

对于这个活动,网友反响依旧十分热烈,纷纷在支付宝官微留言评论;看来还是有非常多的人想要再次感受被“集五福”活动支配的恐惧

自2014年起,阿里巴巴与腾讯展开了持续数年的“红包大战”,春节抢红包也逐渐成为广大群众喜闻乐见的新年活动


总结


理解了贝叶斯分类的原理,你就能根据自己的业务需求,来判断使用什么分词函数,使用哪些 stop_word,可以定制适合业务的数据集,同时根据输出的被错误分类的数据以及混淆矩阵,做出对应的调整

支付宝集五福的负责人冠华表示,这一玩法的设计,主要是希望大家过年不只是低头看手机,更多与家人面对面的互动,增添过年团聚欢乐的氛围

✄------------------------------------------------

加入机器之心(全职记者/实习生):hr@jiqizhixin.com

投稿或寻求报道:editor@jiqizhixin.com

广告 商务合作:bd@jiqizhixin.com


前两个是垃圾内容,但是即使我们添加垃圾内容的数据集,也很难判断正确

论文 2:Style Tokens: Unsupervised Style Modeling, Control and Transfer in End-to-End Speech Synthesis



论文链接:https://google.github.io/tacotron/publications/global_style_tokens/Style%20Tokens%20Unsupervised%20Style%20Modeling%20Control%20and%20Transfer.pdf


在此研究中,我们提出了 global style tokens」(GST),一个由 Tacotron 共同训练的嵌入库——后者是目前业内最佳的端到端语音合成系统

谈起曹骏,他是从小就被人所熟知的童星,《真命小和尚》中的开心,《宝莲灯》中的沉香,曹骏所饰演的每个角色都陪伴着80、90后一代人成长,是青春中最美好的记忆我们把这种嵌入称之为 Global Style Tokens (GST),且发现它们能学习一个声纹风格中的文本无关变化(柔软、高音调、激烈等)——不需要详细的风格标签而初一到初三则可以根据当天走路步数换取抽红包机会训练数据也应该遵循这个比例,但是实现中,我们必须要找到大量独立分布的数据才能遵循这个比例,这就是机器学习数据常遇到的不均衡分类问题这有助于更好地实现人机交互,比如会话式语音助手、有声读物朗诵、新闻阅读器和语音设计软件最后,虽然第一篇论文提出了一种做韵律迁移的客观与主观标准,但我们想要进一步的开发,从而帮助简历韵律评估的普遍可接受方法GST 引出了一系列重要结果,其生成的软可解释「标签」可以用于以全新的方式控制合成,如独立于文本长度地合成不同速度与讲话语调的声音

【科技说说】百家号签约自媒体、搜狐科技金牌自媒体他是个侠义之士,会在“校霸”青龙骚扰自己心爱的女孩时第一时间冲出来,用渔网拦截“恶霸”,会为了维护“校花”的清白,用小刀偷偷刮掉门板上的字,并奔跑几十里地扔进江中;他也是个柔情之人,会在张文生的文字下写一个大大的“诗”字,也会在喜欢的女生面前露出羞涩的一面为了做到这一点,我们首先推理预测我们想要模仿风格的 GST 组合权重这也是此算法称为朴素贝叶斯的原因,如果我们有大量的数据集,计算出每个词语对应词袋模型其他词语的出现概率值的话,可以提高检测的准确率当从 YouTube 未标记声纹的噪声语音上训练时,带有 GST 的 Tacotron 系统能学习表示噪声源,把不同声纹区分成独立 tokens

原文链接:https://www.enginego.org/机器学习/贝叶斯分类/


本文为机器之心专栏,转载请联系原作者获得授权2012 年作为早期成员加入 360 搜索创业团队,一年后产品上线成为国内市场份额第二的搜索引擎当我们看到前两个句子,因为它们词语的重复度非常高,所以句子的无序度非常低,如何计算句子的无序程度呢我们加强了附有韵律学编码器的 Tacotron 架构,可以计算人类语音片段(参考音频)中的低维度嵌入此外,我们在文中展示了可使用参照韵律嵌入来合成不同于参照语句的文本但是为了实现真正像人一样的发音,TTS 系统必须学习建模韵律学(prosody),它包含语音的所有表达因素,比如语调、重音、节奏等


要注意的是,训练数据选择与最后进行分类的数据必须尽量关联,如果要检测的句子与训练数据有非常大的差别,例如检测的内容包含大量的英文单词,但是训练数据却没有,那么分类器就无法进行正确的分类从对“校花”的一见倾心到默默守护,阿虎内心的小窃喜与小波澜都不自觉的散发出来而当地时间 3 月 30 日,最新一届谷歌 TensorFlow 开发者峰会将会召开,势必吸引众多关注