标签:IBM

  • 神经网络与“老式AI”结合,MIT和IBM联合解决深度学习痛点

    现在的AI是神经网络的天下,但科学家们正在尝试将神经网络与“老式AI”结合。

    2020年12月22日 567 0
  • 图文详解:四大常见的物联网协议

    本文介绍物联网基础知识:什么是物联网,以及常见的物联网协议。一、什么是物联网?

    2020年11月16日 351 0
  • 10位LinkedIn影响者分享了AI领域的最新趋势

    您可以在LinkedIn上关注的有影响力者列表以获取最新的AI更新 人工智能(AI)呈指数级发展。如今,它已经超越了技术和地理限制,并且正在缓慢地在全球范围内带来巨大的变化。近年来,AI影响者正在跨社交媒体及其他领域推动有关AI新闻和趋势的对话,同时也为众多企业提供建议。此外,它们还帮助我们及时了解有关AI的最新创新和信息。Google Analytics(分析)洞察力吸引了10位LinkedIn影响者,他们通过其LinkedIn博客上的见解文章分享了AI领域的最新趋势。

    2020年10月30日 644 0
  • 详解人工智能七大关键技术及可是闲的典型功能及应用程序

    企业使用AI的一个复杂因素是,这个主题包含了多个不同的底层技术。这些技术中大多数都能够完成很多替代功能。技术和功能的组合非常复杂,表1-1列出了7项关键技术,包括每项技术的简要描述,以及它们可以实现的一些典型功能或应用程序。

    2020年10月12日 960 0
  • 成为一名推荐系统工程师的成长路线图

    推荐系统工程师成长路线图 《Item-based collaborative filtering recommendation algorithms》这篇文章发表于2001年,在 Google 学术上显示,其被引用次数已经是6599了,可见其给推荐系统带来的影响之大。经过20多年的发展,item-based 已经成为推荐系统的标配,而推荐系统已经成为互联网产品的标配。很多产品甚至在第一版就要被投资人或者创始人要求必须“个性化”,可见,推荐系统已经飞入寻常百姓家,作为推荐系统工程师的成长也要比从前更容易,要知道我刚工作时,即使跟同为研发工程师的其他人如 PHP 工程师(绝无黑的意思,是真的)说“我是做推荐的”,他们也一脸茫然,不知道“推荐”为什么是一个工程师岗位。如今纵然“大数据”,“AI”,这些词每天360度无死角轰炸我们,让我们很容易浮躁异常焦虑不堪,但不得不承认,这是作为推荐系统工程师的一个好时代。

    2020年10月9日 892 0
  • 9个为人工智能、机器学习和深度学习准备数据中心的优秀实践

    围绕图形处理单元(GPU)计算的生态系统如今正在迅速发展,以提高GPU工作负载的效率和可扩展性。然而,在避免存储和网络中潜在的瓶颈的同时,也有一些技巧可以很大限度地提高GPU的利用率。

    2020年10月9日 915 0
  • 深度学习与神经网络推动AI芯片市场以约40%的年成长率持续扩张

    随着越来越多机器朝半自动化发展,工业与汽车计算机视觉应用可望从中受益,取得更高的年成长率。市场研究机构MarketsandMarkets在最新报告中预测,全球AI芯片市场规模到2026年将达到578亿美元。..

    2020年10月9日 702 0
  • Hot Chips盛会关于最新AI的部分产品与趋势分析

    Hot Chips,全球高性能芯片领域最负盛名的业界盛会!虽受疫情影响,本届 Hot Chips 会议报告质量依然非常之高,涵盖范围也非常之广。在 Tutorial 部分,有来自于 Google TPU 团队、Cerebras、百度的机器学习训练专题,也有来自于 Google、IBM 等的量子计算专题。会议正式内容分为 8 个 Section,包括服务器处理器、移动处理器、边缘计算和传感、GPU 和游戏架构、FPGA 和可重构架构、网络和分布式系统、机器学习训练,以及机器学习推理。受限于文章篇幅,本文将主要讨论和机器学习相关部分的产品与趋势。
           趋势一

    2020年9月18日 774 0
  • AI World已成为业界最大的活动,重点关注企业AI和机器学习的实践状况

    AI World 已成为业界最大的活动,重点关注企业AI和机器学习的实践状况。 AI World的 使命是使企业业务和技术主管能够学习如何成功利用智能技术来建立竞争优势,驱动新的商业机会并加快创新工作。

    深度学习 2020年9月13日 554 0
  • 全球增强现实(AR)市场有望实现持续增长趋势

    物联网智能手机应用程序和头戴式耳机或眼镜的使用有望将数字信息作为图像投影到游戏图像或工作环境上,因此全球增强现实(AR)市场有望实现显着增长。

    2020年9月10日 491 0
  • “深层药物”的研究小组正在开发另一个名为eToxPred的模块

    世界各地的人和制药公司都越来越受到抗生素抗性细菌以及迅速发展的新病原体的挑战。同时,新药的发现可能是一个缓慢而昂贵的过程,因为公司必须确保其药物既有效又安全。目前,开发一种新药并获得批准平均需要10年时间,且费用超过20亿美元。现在,由计算机科学系副教授Supratik Mukhopadhyay和生物科学系副教授Michal Brylinski领导的跨学科LSU团队建议在计算和技术中心联合使用人工智能(AI ),以尝试解决这一日益严重的问题。

    2020年9月10日 957 0
  • 用于智能边缘计算的嵌入式深度学习推理解决方案

    在过去的几年中,人工智能领域已进入高速增长阶段,这在很大程度上受诸如深度学习(DL)和强化学习(RL)之类的机器学习方法的推动。这些技术的组合展示了在解决各种问题方面的空前性能,这些问题从以超人的角度玩Go到像专家一样诊断癌症。

    2020年9月4日 911 0
  • 应用深度学习变革传统语音信号处理,让机器拥有类似人耳一样的听觉感知能力

    智能语音是人工智能技术的重要组成部分,包括声音前端信号处理、语音识别、语义理解、自然语言处理、语音合成等细分领域。在技术的具体落地中,消费级智能硬件是最早显示出市场潜力的赛道,从蓝牙耳机到可穿戴设备再到智能家居,各种产品都离不开相关的智能语音技术,而语音交互的第一步就是听见,声音前端信号处理的效果一定程度上制约了语音识别的效果,当前也有一些公司正在解决这一让各类产品“听得更清晰”的问题。

    36氪日前接触到的「大象声科」,是一家专注于机器听觉的人工智能公司。该公司于2017年在深圳成立,致力于应用深度学习变革传统语音信号处理,让机器拥有类似人耳一样的听觉感知能力。据了解,「大象声科」技术的理论基础为CASA(计算机听觉场景分析)+DNN(深度神经网络技术)。CASA 解决的问题是基于人的听觉原理来实现声源分离,该理论的奠基人汪德亮教授也是「大象声科」的首席科学家和联合创始人。公司通过将CASA和深度学习相结合,在业内首家成功实现大规模商用级的噪音和人声的分离,后续有望进一步解决鸡尾酒会问题。(注:鸡尾酒会问题是语音识别领域的痛点和难点,人们在鸡尾酒会中交谈,语音信号会重叠在一起,机器需要将它们分离成独立的信号)

    公司创始人兼CEO苗健彰向记者对比了传统信号处理和基于深度学习的信号处理方式的差别——传统的数字信号处理方式主要依据固定噪音特性和方向,通过滤波器对信号进行相应的过滤和增强。但因为生活中的噪音不一定存在固定特性,并可能来自于各种方向反射,所以传统方式或许无法彻底解决复杂噪声环境中的问题。而CASA+DNN的方案是让机器通过训练获得与人类听觉感知相似的机制,从而去认知周边的声场环境,在复杂场景中提取、识别人声。

    在技术产业化这一块,「大象声科」首先从“降噪”切入,一方面解决通讯过程中的噪音干扰问题,让人们在复杂的现实噪声场景中拥有更加清晰、更加私密的通话体验;另一方面解决语音识别中噪声干扰问题,让机器在“听清”之后听得“更懂”。为此,公司推出了Vocplus智能语音增强和Vocplus Smart智能语音交互方案,目前已经在手机、耳机、PC、对讲机、VoIP、IoT等行业成功落地。

    在研发过程中,苗健彰认为,把技术从理论进行工程落地转化是最大的难点,其中将神经网络小型化和模型的泛化是决定深度学习能否应用于实际产品中的重要环节。“大象声科在这方面有一套独特的技术,能够在不损失精度的情况下,使得算法参数尽量少,计算速度尽量快,这也是为什么目前我们的深度学习降噪算法快速落地到像耳机这类可穿戴产品。另外,市面上已经有上千万台设备搭载了公司的算法,帮助公司沉淀了大量数据。大象声科将人耳的听觉机理与深度学习相结合,也大幅提升了算法的泛化性能,形成了较高的技术壁垒。”他介绍。

    相较而言,公司目前在手机、耳机等消费电子行业有比较多的应用案例,这和行业本身的需求和规模相关。“现在中国绝大部分的手机品牌,比如小米、OPPO、vivo都已经有使用「大象声科」的通话降噪技术(Vocplus Telecom)以及游戏抗啸叫技术(DHS)的量产案例。”苗健彰说。在前不久发布的华为FreeLace Pro耳机上,也搭载了公司的Vocplus AI三麦通话降噪方案。

    此外,自去年以来的TWS耳机增长浪潮,也让越来越多的耳机厂商逐渐采纳以AI技术为主导的通话降噪方案。「大象声科」是率先在蓝牙耳机上落地AI语音降噪的公司,首个成功量产案例是OPPO Enco Q1 。并且,2020年「大象声科」与漫步者合作,成功落地了第一个AI算法结合骨传导sensor的通话降噪方案,可以让TWS耳机在通话时完全屏蔽周围噪音(包含人声噪音在内),实现私密性更强的通话体验。

    谈及客户方的具体考量维度,苗健彰介绍客户主要会围绕通话清晰度进行评价,在这方面,业内有一套衡量通话降噪效果的客观标准3QUEST,测试指标包括:S-MOS(人声保留程度),N-MOS(噪音消除程度),G-MOS(综合通话降噪性能),而公司由于采用较独特的AI技术,在测评中得以展现优势。

    在产业合作上,「大象声科」目前已与Qualcomm,CEVA,Cirrus Logic,Infineon,Rockchip和BES等国内外知名芯片厂商建立合作关系。其中值得一提的是,公司在2018年拿到了小米和高通的融资,并在之后和高通一起进行联合技术推广,这也为公司在市场拓展和品牌建设方面提供了一定帮助。在收费模式上,大象有按照license授权和按项目收费两种方式,当前license总装机量在数千万级别,今年的营收在数千万元量级。

    在未来的行业延展中,「大象声科」计划进一步完善整个语音技术链条,把应用场景从近场拓展到远场,为更多行业如助听器、智能家居、会议系统、智能车载等带来更精准更智能的语音解决方案。

    团队方面,公司创始人兼CEO苗健彰UBC软件工程学硕士毕业,曾就职于IBM、RBC等500强企业,并在加拿大成功创办过一家软件公司 。联合创始人兼首席科学家汪德亮教授是计算机听觉场景分析奠基人之一,也是全球首位将深度学习应用于语音增强的科学家。联合创始人兼CTO张学良多年从事语音分离、增强算法研发工作,是内蒙古大学计算机学院教授。

    深度学习 2020年9月2日 979 0
  • 解析物联网技术对以下不同行业的影响

    今天,数据分析、自动化、连接性和远程监控已经取得了巨大的进步,并在现代文明的各个领域带来了创新。

    2020年8月27日 442 0
  • Cycleo发布 LoRa 的新型 Sub-1GHz 频谱的扩频通信芯片

    谨以此文记录 LoRa 技术在中国成长的点滴历程,让我们共同期待 LoRa 产业百花盛开的样子。

    2020年8月27日 917 0

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