传统与端到端语音识别框架 传统的语音识别框架[Automatic Speech Recognition] 端到端语音识别框架[Machine Learning Yearning]

论文信息 发表机构：Google AI Language 发表时间：2018-10 论文链接：https://arxiv.org/abs/1810.04805 简介语言模型预训练对于提升很多自然语言处理任务有大帮助，这些任务包括句子级别任务例如自然语言推理、释义)、单词符号级别任务（例如命名实体识别、问答）。有两种策略将预训练的语言表示应用到这些任务上：基于特征的策略和微调优化的策略。这篇文章改

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论文信息 发表机构：Baidu 发表时间：2017-10 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1710.07654.pdf 简介本文提出了一个全卷积架构的语音合成框架特别地，本文的贡献包括： 提出了全卷积的字符到频谱的架构，能够在序列上完成并行计算，训练速度比采用循环单元的类似架构快一个数量级 证明了该架构适用于LibriSpeech数据集，并能快速训练，该数据集包含了24

论文信息 发表机构：Google 发表时间：2017-04 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1703.10135.pdf 简介现代的语音合成（Text-to-Speech，TTS）是很复杂的系统流程。对于参数语音合成，包括从语言抽取特征的文本处理、时长模型、声学模型预测声学特征、基于复杂信号处理的声码器。这些模块都是基于专家知识、需要精心设计。另外这些模块都是独立训练的，

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前言 源码： https://code.google.com/archive/p/word2vec/ 文献： https://arxiv.org/pdf/1301.3781.pdf 介绍word2vec 是Google 2013年创建的一个项目， 其是“Tool for computing continuous distributed representations of words”。 wor

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DescriptionThe Hamming distance between two integers is the number of positions at which the corresponding bits are different. Now your job is to find the total Hamming distance between all pairs of t

DescriptionFind the sum of all left leaves in a given binary tree. Example: 1234567 3 / \ 9 20 / \ 15 7There are two left leaves in the binary tree, with values 9 and 15 respectively.