Samer Hijazi博士,巴布尔实验室
在过去两年中,我们看到业界发现语音是人与机器之间的一个关键接口协议,特别是对于语音识别驱动的基于云的信息查询。然而,语音识别只是冰山一角。一整套全新的功能——语音增强、说话人识别和认证以及背景噪声分类——正在面世。这些为每个涉及音频或视频的应用程序创造了新的重要机会,为提高清晰度、个性化和客户“粘性”打开了新的潜力
BabbleLabs Clear Cloud是应用于广泛应用的语音API的突破性深度学习技术的一个例子,它为我们提供了以语音为中心的应用程序的未来路线图。BabbleLabs正在处理的语音问题的数量与日俱增,该公司必须开发一种流程,以最大限度地提高创建生产就绪软件IP的速度。使用MathWorks中成熟而全面的工具箱,如DSP系统工具箱™, 深度学习工具箱™ (原神经网络工具箱)™), 和MATLAB编码器™, BabbleLabs可以在创纪录的时间内创建最先进的软件IP产品。这些软件IP产品集成了先进的数字信号处理(DSP)和复杂的深度学习体系结构,使用从开发到部署的均匀流程。s manbetx 845
深度学习工具箱™ (原神经网络工具箱)™)
记录日期:2018年11月5日
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