基于语音交互技术的智能语音助手系统的设计与实现
基于GAN的生成模型及其在深度学习中的应用禅与计算机程序设计艺术:WhyGANs?如果你的训练数据不充分，没问题。GANs可以根据已知的数据并生成合成图像来扩充您的数据集。可以创建看起来像人脸照片的图像，即使这些脸不属于给定分布中的任何真实的人。这不是不可思议吗?从描述生成图像(从文本到图像合成)。提高视频的分辨率，以捕捉更精细的细节(从低分辨率到高分辨率)。即使在音频领域，GAN也可以用于合成高保真音频或执行语音翻译。这还不是全部。GANs可以做更多。难怪它们在今天如此强大，如此受欢迎!
基于GAN的生成模型及其在深度学习中的应用禅与计算机程序设计艺术:GAN(GenerativeAdversarialNets)是用对抗方法来生成数据的一种模型。和其他机器学习模型相比，GAN引人注目的地方在于给机器学习引入了对抗这一理念。回溯地球生物的进化路线就会发现，万物都是在不停的和其他事物对抗中成长和发展的。生成对抗网络就像我们玩格斗游戏一样：学习过程就是不断找其他对手对抗，在对抗中积累经验，提升自己的技能。
基于GAN的生成模型及其在深度学习中的应用禅与计算机程序设计艺术:GAN（GenerativeAdversarialNetworks，生成对抗网络）是一种生成模型，由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两个部分组成。GAN的目标是利用生成器生成与真实数据相似的数据，使得判别器无法区分真实数据和生成数据。GAN的核心思想是博弈论中的“对抗训练”（AdversarialTraining）。生成器和判别器之间存在一个博弈过程，生成器生成数据，判别器判断数据的真伪，并给出对生成器的评价。生成器根据判别器的评价不断更新自己的参数，提高自己生成数据的质量，使得判别器无法区分真实数据和生成数据。判别器也不断更新自己的参数，提高自己判断数据真伪的能力，使得生成器生成的数据越来越接近真实数据。
基于GAN的生成模型及其在深度学习中的应用一枚可爱的程序女孩:读完获益匪浅
基于GAN的生成模型及其在深度学习中的应用禅与计算机程序设计艺术:GAN的核心思想是博弈论中的“对抗训练”（AdversarialTraining）。生成器和判别器之间存在一个博弈过程，生成器生成数据，判别器判断数据的真伪，并给出对生成器的评价。生成器根据判别器的评价不断更新自己的参数，提高自己生成数据的质量，使得判别器无法区分真实数据和生成数据。判别器也不断更新自己的参数，提高自己判断数据真伪的能力，使得生成器生成的数据越来越接近真实数据。
AI智能语音机器人系统介绍
智能语音机器人系统的总体架构分为三层：分别包括服务管理层、智能业务层以及基础任务执行层。其中智能业务层是整个系统的核心部分
下面分别对各层主要模块功能进行介绍：
服务管理层服务管理层在智能语音机器人系统上为企业提供丰富的增值服务，包括业务开发管理服务、服务监控服务。业务开发管理服务为业务人员提供业务编辑的管理界面，方便其对业务流程进行编辑，如业务人员可以通过话术编辑和组件拖拽的方式构建电话呼叫对话流程图。服务监控服务则主要针对语义解析引擎当前配置信息的管理与设置，实时对系统的运行数据进行统计分析。有关系统问题欢迎和博主进行技术交流。
智能业务层 智能业务层是智能语音机器人系统的核心层，是系统具备机器智能呼叫/接听功能的关键所在，包括业务流程对话管理以及语义解析引擎两大模块。业务流程对话管理又包括业务解析和对话管理子模块。业务解析子模块实现对本地业务脚本文件或业务开发管理服务提供的业务流程图的加载；对话管理子模块则是根据加载的业务流程完成其描述的对话流程，该过程需要调用语义解析引擎进行语义解析。语义解析引擎同样包括意图识别和智能问答两个子模块，分别实现用户意图的识别以及智能问答的功能。
基础任务执行层基础任务执行层主要包括传统的呼叫中心的各个模块，同时增加了语音处理功能，主要包括呼叫中心ACD、MS媒体服务模块以及语音处理模块。基础任务执行层主要负责呼叫的分发、与智能业务层的交互，调度MS媒体服务模块完成放音、收号、录音、ASR、TTS等的控制。