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  • 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 739 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 524 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 460 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 923 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 877 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 947 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 413 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 886 0
  • 阿里巴巴正在定制一套智能化时代的转型方案

    在“智慧创造新价值”行业智能化服务高峰论坛上,联想发布 RISE 智能化服务战略,面向智慧城市、智慧教育、智慧能源、智慧商用、智慧农业、智能制造等 6+领域推出智能化行业解决方案,全场景、全周期服务行业智能化转型,助力中国经济新旧动能转换。

    2020年8月27日 911 0
  • 采用STM32L4与ATECC608A设计的安全物联网电路

    云数据存储一直深受青睐。企业选择云存储的主要原因在于它能够提供一个兼具成本效益、可用性、可扩展性和灵活性的平台,使得企业能够跨越多个环境快速配置资源。公有云、私有云和混合云三个选项各具优势,在安全方面的优劣势也各不相同。

    物联网 2020年8月23日 410 0
  • NB-IoT和LoRa技术路线争夺战

    我国5G商用已经一年多了,比起5G网络所带来的极致体验,我们对于西方世界因对5G网络的安全担忧所引发的一系列事件恐怕更加深有感触。

    2020年8月22日 499 0
  • 万物互联产生的数据去中心化存储实现技术有哪些?

    随着物联网的发展,有一个领域正在逐步发生变化,那就是数据存储市场。万物互联产生的数据正在以指数级增长,如何存储和管理这些数据,对于每家企业而言,都是成功的关键要素。

    2020年8月17日 369 0
  • 一文解析物联网发展应用前景

      从物联网的概念来讲,最早时候的实践是在 1990 年, 就是施乐做的第一个网络可口可乐售贩机。1995 年在《未来之路》这本书里面,比尔盖茨也提到了物联网,但当时并没有引起关注。1998 年,麻省理工的教授发现了电子编码,正式提出来了物联网这个概念。2005 年,国际电信联盟(ITU)在年度报告上,扩充了物联网的概念:利用二维码识别,无线传感网以及红外线感应,激光扫描和全球定位系统等技术来构建的物体与物体之间的连接。2008 年,各国政府开始从政府层面提倡物联网。2009 年,著名IT公司 IBM 提出的“智慧地球”构想中,物联网起到了主导的作用,奥巴马则将其提升为国家级发展战略,引起了全球各界的广泛关注。

    物联网 2020年8月16日 395 0
  • 物联网和大数据互相影响协同成长

    用安德鲁·麦卡菲(Andrew McAfee)的话说,世界是一个大的数据问题。从各种来源收集的统计数据说明了这一点:

    2020年8月15日 499 0
  • 快讯:中国自主研发水下智能清洗机器人在青岛港码头下水

    1.上海专家领衔中国首个《机器人辅助肺癌手术临床专家共识》发布 7月21日,上海市胸科医院发布消息称,为进一步提升我国机器人胸外科手术的临床诊疗规范,提升中国胸外行业微创整体技术水平,由中国医师协会医学机器人医师分会胸外科专业委员会牵头,上海市胸科医院肿瘤科常务副主任罗清泉教授领衔国内众多机器人手术领域专家团队共同制定的《机器人辅助肺癌手术中国临床专家共识》日前发布。罗清泉教授带领专家组成员,在总结前期文献基础之上,结合各家单位机器人肺癌手术在临床、科研、教学的最新发展状况,围绕机器人辅助肺切除术的适应症、手术切口设计、手术路径、淋巴结清扫方式、麻醉与体位、术后并发症及处理等方面,提出了一套标准的临床诊疗路径及策略,为国内同行立下手术参考标准。共识制定了标准的机器人肺切除手术培训指南,提出外科医生需要进行临床前培训及临床培训两部分。

    2020年8月12日 613 0

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