Nuance新App让你开车时听新闻

 

基于安全考虑,开车和看新闻显然不能同时进行,不过这款新应用可以在开车时为你读新闻。它叫 Dragon Drive,由语音识别软件公司 Nuance为奔驰车开发的。

它最初的目的是让用户在开车时编辑并收听短信和邮件,现在它有了一项新功能:当新闻源发表新的文章,用户可以点播,文字转语音软件就能通过奔驰的COMAND系统把它转成音频流。

这一新闻阅读技术虽然去年6月就推出了,但现在有一项新的升级,使得它能够通过练习来提高发音质量。

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在接受科技媒体Mashable的邮件采访中,Nuance汽车方面的营销总监Fatima Vital表示:“当文章中出现新词时,Nuance的软件可以进行学习,这些新词的发音会接受检验和修正。”

用户可以选择自己喜欢的栏目,如国际、国内、体育等。然后可以从更新的文章中进行选择。

“我们相信为用户提供高质量的语音新闻,在很多情况下是一种很方便的新闻消费方式,”Vital说。“从地图、音乐,到电话、短信,业界通力合作让用户更安全、更智能地获取内容是很关键的。”

语音操作对车联网的发展十分关键,因为开车时手被方向盘占据,如果去做别的事会很危险,所以不管是硅谷巨头还是传统汽车厂商,在开发汽车应用时都会努力做到完全”hands free”。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同也在不少候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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