Advertisement

人工智能语音识别训练完成的模型文件。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
人工智能语音识别训练好的模型文件已提供下载。该资源包含经过训练的语音识别模型，旨在为开发者和研究人员提供一个便捷的工具，用于构建和优化他们的语音识别应用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 训练好的人工智能语音识别模型.zip
    优质
    这是一个包含已训练好的人工智能语音识别模型的压缩文件。该模型能够高效地将音频数据转换为文本，适用于多种语言处理任务和应用场景。 人工智能语音识别训练好的模型.zip
     
  • 训练好的人工智能语音识别模型.zip
    优质
    这是一个包含已训练好人工智能语音识别模型的压缩文件。该模型能够高效准确地将人类语音转换为文本数据，适用于多种语言处理应用开发和部署场景。 人工智能语音识别训练好的模型.zip
     
  • 训练好的人工智能语音识别模型.rar
    优质
    该资源包含一个经过充分训练的人工智能语音识别模型，能够高效准确地将人类语音转换为文本数据。适用于多种语言处理场景。 人工智能语音识别训练好的模型.rar
     
  • 四则运算手写体识别的人工智能训练模型
    优质
    本项目致力于开发四则运算的手写体识别AI模型，旨在通过深度学习技术准确解析数学表达式。 能够区分0-9的数字以及+、-、*、/、（）、）运算符，支持括号运算，识别精度达到90%以上。需要的话请自取。
     
  • 关于人工智能中表情识别的训练数据
    优质
    本文探讨了在人工智能领域中表情识别技术所需的训练数据的重要性、收集方法及应用前景，旨在促进更准确的表情分析模型开发。 与文章配对的数据集和预训练模型已经上传。下载后，请将model.zip移动到根目录下的models文件夹下并解压以得到一个*.h5的模型参数文件，同时将data.zip移动到根目录下的dataset文件夹下并解压以获取包含多个数据集压缩文件的资源包，进一步解压这些压缩文件即可获得图像数据集（其中rar后缀的是原始jaffe数据集，建议使用已经处理好的版本）。主要在FER2013、JAFFE和CK+上进行训练。由于JAFFE给出的是半身图，因此进行了人脸检测。最终，在FER2013的Pub Test和Pri Test中均达到约67%准确率（该数据集存在标签错误、水印及动画图片等问题），而在JAFFE和CK+上的5折交叉验证则分别达到了99%左右的高准确率（这两个数据集为实验室采集，较为标准且精确）。
     
  • 车辆识别的OpenCV训练模型文件cars.xml
    优质
    cars.xml是用于车辆识别任务的预训练OpenCV模型文件。它通过机器学习技术从大量汽车图像中提取特征，能够有效检测视频或图片中的车辆。 在使用OpenCV进行车辆识别时，可以利用预训练的模型文件cars.xml来提高检测效率和准确性。
     
  • VGGNet16_图像识别模型的预训练权重（基于人工智能技术，可调节）
    优质
    简介：VGGNet16是一款经典的卷积神经网络模型，专为图像识别设计。此版本提供可调参数的预训练权重，便于在各类视觉任务中快速实现迁移学习与性能优化。 人工智能预训练VGGNet16图像识别模型的预训练权重可以进行调整。
     
  • 中文语音识别在人工智能项目中的实践
    优质
    本项目专注于探索与应用中文语音识别技术于多种人工智能场景，旨在提升人机交互的自然度和效率，推动AI领域的发展。 中文语音识别 1. 环境配置： - Python：3.5 - Tensorflow : 1.5.0 2. 训练数据下载： 使用清华大学提供的中文语料库（thchs30）。 3. 训练配置： 在conf目录下的conf.ini文件中设置各项参数。 执行以下命令开始训练和测试： - 运行 `python train.py` 开始训练 - 运行 `python test.py` 测试 也可以在PyCharm中打开项目进行操作。
     
  • 人工智能-预训练大语言模型-国内首款全参数训练的法律大模型HanFei-1.0
    优质
    简介：HanFei-1.0是国内首个完全自主训练的法律专业大模型，基于先进的人工智能技术，专注于提供精准、高效的法律咨询服务和解决方案。 近年来，在人工智能领域内取得的显著进展之一是大语言模型的研究与应用。预训练的大规模语言模型如GPT和BERT系列已经成为推动自然语言处理技术进步的关键力量。这些模型通过学习海量文本数据，能够理解和生成人类语言，并为各种自然语言任务提供了强大的技术支持。 其中，专注于特定领域的大型语言模型尤为突出。例如HanFei-1.0（韩非），它是国内首个全参数训练的法律大模型，名字来源于中国古代著名的法家思想家韩非子。该模型拥有70亿个参数，在处理复杂的语言任务时表现出较高的智能水平。 HanFei-1.0的核心功能包括法律问答、多轮对话和撰写文章等。这些功能不仅能够帮助专业人员快速准确地获取信息，还能提高服务质量并提升效率。 在法律问答方面，用户可以通过该模型获得各种类型的即时解答，无论是民事、商事还是刑事或行政方面的法律问题都能得到响应。这为不具备专业知识的公众提供了极大的便利。 多轮对话功能使用户可以与模型进行深入且连续的交流。对于需要详细解释和指导的问题尤其有用，因为用户能够连续提问并收到连贯的回答，帮助他们逐步理解复杂的法律问题。这种交互方式极大地提升了用户体验，并简化了咨询过程。 撰写文章的功能为法律专业人士提供了极大的便利性。HanFei-1.0可以根据所提供的案例要点自动生成各种类型的法律文书，如意见书、起诉书和辩护词等。这不仅减轻了专业人员的工作负担，还保证了一定程度上的文档质量和标准化水平。同时，在编写过程中还能根据最新的法律法规进行实时更新。 尽管目前HanFei-1.0的功能已经非常强大，其研发团队仍在不断优化和完善中，并期待在未来能够提供更加丰富的功能。例如在法律信息检索方面，一个高效的系统可以帮助专业人士快速找到相关的法规、司法解释和案例等资料。HanFei-1.0有望在此领域提供突破性的技术支持。 总而言之，作为一款专注于法律领域的全参数训练语言模型，HanFei-1.0已经在多个核心功能上展现了其强大的应用潜力，并且随着技术的进步与改进，它将逐渐成为法律专业人士不可或缺的智能助手之一。
     
  • 基于百度人工智能的语音识别系统
    优质
    本系统依托百度先进的人工智能技术，实现高精度、低延迟的语音识别功能，广泛应用于各类语音交互场景，极大提升了用户体验和工作效率。 开发环境Windows QT适合人群：有C++和QT开发基础的开发者可以借助百度AI平台完成语音识别示例项目。