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“留言板”上的31条回复
我想要一个特定场景的语音识别AI模型，比如超市收银员中文收银场景中。该AI模型能听写出收款多少多少钱，能听懂超市卖的货物。范围就是收银员收银日常说的那些话。请教几个问题：
1.这个框架训练出来的这样的模型，是否能跨平台使用，即在不同指令集架构的cpu上。
2.限于特定场景后，模型是否可以小到1M以内。
训练这样一个模型估计要用多长时间， 1080ti，12G的显卡
训练的总时长取决于模型大小、训练用的数据量、GPU和CPU算力强弱、硬盘IO读写性能、数据文件的编码格式等多种因素影响，没有固定值。可以先尝试运行训练一段时间后，估算一下在你所使用的设备和数据条件下的总时间，取个平均值。
如果是基于“API服务器-录音终端”的C/S架构部署的话，服务器端与客户端是解耦的，每一部分均可以使用其支持的CPU架构平台和系统来运行，这也是我以前博客文章里面写的经常推荐的模式。
模型的大小与设计这个模型时的神经网络结构参数量有关，语料空间限定了后，模型总大小相比于通用大模型可以得到压缩，但在相同精度的情况下，能压缩到多少是需要做实验来验证的。建议自行修改代码以及处理数据，然后运行训练尝试。
我想应用在嵌入式设备上离线使用。比如esp32 sr框架中的 提供的几个音频AI模型，有识别唤醒词的，识别命令词的。他们都是离线的。唤醒词模型大小在300k左右，支持5个唤醒词。命令词，可以自己用拼音定义，模型大小大概3M。
可以尝试训练跑一下做个估算，另外，模型一般还需要反复调优并训练，以及finetune，单次训练总时长也意义不大，模型训练完但是如果效果欠佳，也是没有用的
现在听写功能都是将中文speech转成 中文，是否可以提取到其中包含的数字信息。即将其中的数字信息转成阿拉伯数字，而不是显示成’零，点，令，一’
那可以再做一些自然语言处理后处理，现在是完全忠于纯中文字音的识别，如果需要一些灵活变通就得定制化修改
哇, 很羡慕你有超多的粉丝, 博客质量也很高. 希望可以遇到更多像你一样志同道合的朋友, 小弟不才, 也开发了个人博客www.fangzengye.com 已经把你博客放在首页了, 如果您愿意的话, 我们互换友链呗, 一起遇见更多志同道合的朋友. 期待您的回复.
好的，非常高兴你对我博客的赞赏，我也将友链加入了，不过希望您能把我博客的链接替换为新的 https://blog.ailemon.net/ ，而不是.me后缀的，我已经将域名切换了过来。
名称：冇想法买手店
简介：主要是机器学习和自然语言处理的文章
网址：https://www.ivenwang.com
我已在我的网站添加了贵站链接（https://ivenwang.com/2020/06/04/blogs/），请问是否可以添加友链？
您好，友链已经添加了，请查看：
https://blog.ailemon.net/links/
祝贵站越办越好！
目前github上面的ASRT项目支持实时的语音识别的么？
是支持的，不过需要使用windows客户端SDK，可以在文档这里找到： https://asrt.ailemon.net/docs/client-demo ，以及在这里下载： https://asrt.ailemon.net/download
名称：宇宙湾
简介：主要是大数据和人工智能的原创文章。
网址：https://yuzhouwan.com/
头像：https://picture.yuzhouwan.com/yuzhouwan_logo_128x128.ico
大佬，友链否
可以呀?欢迎~ 友链已经添加，请查看
https://blog.ailemon.net/links/
我也添加好了，以后多多关照哈哈~
好的，哈哈哈~
博主，你在学习深度学习课程的时候，是先学数学知识，还是先学深度学习基础，然后中间不断重温数学呢，
我先学的微积分、矩阵和概率统计这些基础知识后，才学的机器学习，然后再动手实践，实践中遇到问题再回去学习基础知识。
理解了，多谢了，博主！！
本世纪会不会是ai的天下
可能吧
膜观大佬
+65535s
友链一波呗
名称：图灵技术域
网址：http://www.omegaxyz.com/
恩可以的，友链已经添加到友链等候区，请查看，请您也及时添加~
http://www.omegaxyz.com/friends/
已友链，请查看
界面有点丑之后会美化一下
博主，你好，你的qq是多少，可以加个好友吗？
可以，我加你吧
你好，博主，我是一位想从事ai领域的计算机行业的在职人员，但是现在很迷茫不知道从何入手，希望博主指点迷津，qq:443100927 可以加个好友吗？tks
你好你好。
是这样的，想入门的话，我首先推荐吴恩达(Andrew Ng)教授在Coursera上的Machine Learning的视频课程，这课程内容非常基础且易懂，而且课后的练习作业也能够很容易让自己掌握实践技能；还有一门课是Deep Learning深度学习课程，在Coursera和网易云课堂上都有，我已经看过一部分了，同样的棒。而且这方面重点是实践经验，多练练。
至于学习教程推荐，我这篇博文里有：
https://blog.ailemon.net/2017/05/02/share-some-tutorials-to-machine-learning/
至于编程语言，Ng的那个机器学习课程使用的是matlab，而深度学习课程是python，不过这不重要，机器学习的原理才是最重要的。
matlab有很多机器学习的工具箱，比如神经网络工具箱，而python，可用的包就更多了，比如tensorflow,keras,sklearn什么的，我相当推荐keras，用起来十分的简洁易上手，官网有文档，照着做就好。
最后，一定要多实践。