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李可唯俯下身,朝q版季想伸出了手,虚拟小人犹豫了一下,也朝他伸出了一只泛着荧光的手。
“他之所以能听懂我说话,是因为nlp(自然语言处理)先对我的话进行了一次语音识别,再将语音识别后生成的文本作为我们的输入词库。
输入词库会结合语料库对文本进行情感分析,再逐级分解成对应的含义。”
“而我们的神经网络又会对这些含义进行一个二次处理,将ai的应答先转化为文本,再根据宿主的声音进行语音合成,此处特别鸣谢季想老师为我们提供了大量的真人语音资料。”
ppt翻至下一页,屏幕上出现了一堆花里胡哨的结构图,李可唯耐心地向观众解释道:“相比于‘掌中偶像’10的处理方式,我们在20中选择用n(卷积神经网络)来代替rnn(循环神经网络)对大量的语句进行处理。”
“有接触过深度学习的人应该知道,n多被广泛应用于计算机视觉的图像处理领域,而近年来,也有许多人将其运用到nlp中去。”
李可唯按下激光笔,屏幕上顿时出现了几个红红绿绿的表格,下方标了“像素”
两个字。
“我们都知道,n是根据图像的像素值来进行处理的,而nlp处理的是文本和语句,那问题来了,怎么把这两个风马牛不相及的东西组合到一起呢?……”
季想坐在台下,目不转睛地望着台上演讲得愈发从容的李可唯。
尽管那人口中的专业术语他一个字也听不懂,但他喜欢那人认真的样子,喜欢那人沉浸在自己世界里的样子。
每当这时,李可唯的眼睛里都会带着一种光,炙热而夺目,令人一点也移不开视线。
“或许,我们可以把语句中的每一个单词划分开,分割成一个n维的向量,将形成的矩阵看成是一个特殊的图像,而每一个向量就相当于图像的像素,这样我们就可以对其进行处理了。”
屏幕一闪,出现了两个q版小人的测试模型,旁边的表格里展示了两个网络对自然语言处理的速度。
李可唯接着道:“大家可以看到,n的处理速度明显比rnn快,更换了神经网络之后,虚拟人像的接收延迟也从102s变成了034s。”
他点了点屏幕,画面变成了一个视频播放器:
“接下来让我们看一下动作捕捉的演示视频——”
谁知那激光笔点在播放键上时,竟像突然失灵了一般,失去了该有的反应。
李可唯面色不变,走到操作台前,用鼠标又点了一下播放键,这一回,视频终于开始播放了起来:
片刻寂静后,会场回荡着一个奇怪又模糊的“沙沙”
声,噪点的颗粒感非常明显。
李可唯不由皱了皱眉,心里猜测可能是网络问题,便站在原地打算静观其变。
不一会儿,漆黑的屏幕上终于闪过一个画面,一个老式住宅单位的客厅出现在了众人的视野里。
贴满了贴纸的老式旧冰箱、饭桌旁的红木座椅、被蓝色玻璃填满的窗子、墙上的金童玉女日历、铁门上挂着的鲜红“福”
字……
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