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[新闻] 平安AI作曲获AI作曲国际大奖赛第一

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发表于 2018-1-29 11:36 | 显示全部楼层 |阅读模式

2018年伊始, 继平安肺结节智能读片技术获LUNA评测世界第一后,平安AI作曲在世界AI作曲国际大奖赛中获得第一,这是中国平安人工智能技术首次从通用领域延展至艺术领域,通过智能认知与艺术的深度融合实现AI在作曲领域的运用。一周内两次在人工智能国际权威评比中获得世界第一,标志着中国平安人工智能深度学习技术日趋成熟。

此次国际AI作曲大奖赛是由瑞士联邦理工学院(EPFL)举办,吸引了来自美洲、欧洲、亚洲等地团队参与,是人工智能音乐领域极具开创性的一次挑战赛。参赛者可选择不同风格的数据集,如爵士、蓝调、布鲁斯或爱尔兰民谣等进行多元化音乐的生成。

音乐创作的难点在于如何让人工智能系统“学会”作曲? 针对这一难题,平安科技深度学习团队利用自身在人工智能语音领域的综合优势,提出了双通道LSTM网络以及海量多维的音乐特征表示方法,通过增加深度学习神经网络的深度,让网络有较强的拟合能力,模拟人类作曲家,让计算机充分地“学会”音乐创作的曲式、和声、复调、配器等要素,同时把音乐的风格和音乐表达的情感充分量化,使得创作的音乐充满个性,触及人心。另外,平安科技深度学习团队还创新性的把结构化机器学习相关理论引入到模型训练中,强调音乐必须回归音乐本质,创作的时候结合作曲家专业知识,在音乐的起承转合规律下,对局部进行迭代优化,大大增强音乐可控性的同时,也使得音乐的开端与结尾显得更加自然。

目前,人工智能作曲技术的运用,一方面可以为影视作品创造出大量具有辨识性的音乐作品,缩短配乐创作的时间,另一方面也为音乐创作人提供灵感延展的空间。

据悉,除人工智能作曲技术外,平安科技深度学习团队还推出了智能闪赔、平安声纹、平安票据OCR识别、平安语音识别、平安语音合成、问答和物理机器人、平安医疗影像等众多人工智能领域的尖刀产品。其中智能闪赔利用深度学习神经网络技术,以及强大的大数据挖掘逻辑规则,通过车损图片,在风险可控的前提下,自动计算损失项目、损失程度和损失价格。该项技术能够精准识别95%以上的整车损伤,并且通过建立的循环图片数据学习模型,将生产的数据经过筛选后源源不断的提供机器学习,持续提升准确率,将车险定损时长由2.5天变为秒级,提升4000倍车险定损速度。

此外,平安声纹技术通过独创的深度融合算法模型,实现1:1确认和1:N辨认,智能拦截“黑名单”。尤其是在传统的身份认证环节中,平安声纹通过构建每个客户的声音纹理,通过实时比对声纹特征进行说话人确认和辨识,节省核身时间。目前该技术已应用到银行信用卡电话核身环节中,无需问题直接验证,缩短通话时间的同时,也有效降低了欺诈风险,增加用户的体验效果。

过去10年间,中国平安已累计投入500多亿元用于创新科技的研发与应用,在五大核心技术(生物识别、大数据、人工智能、区块链与云平台)上取得重大突破。目前,生物识别技术全球领先,脸谱识别准确率99.8%,应用于200+场景,使用8亿人次;声纹识别准确率超99%,5000+万声纹库;微表情识别,54种复杂微表情,1秒识别。

中国平安表示,此次AI作曲再获突破,表明平安在人工智能领域的尝试在不断深化和延展。公司将持续推进“金融+科技”双驱动战略,通过科技驱动其在金融、医疗行业中的不断创新,挖掘和完善人工智能技术在多场景下的应用,将科技成果运用于传统金融业务中,提升竞争力的同时,搭建生态圈与平台,并对外输出创新科技,致力成为世界领先的金融科技公司。
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