小米语音团队的“多通道端到端语音技术”自研能力，取得比“传统多通道阵列增强模块加单通道语音技术”更好的性能。
EasyCVR平台具有强大的数据接入、处理及分发能力，可支持海量视频的轻量化接入与汇聚管理。平台可支持绝大部分品牌的摄像头语音对讲功能。只要前端设备带语音功能，用户就可以通过摄像头与PC端进行语音对讲沟通，实现平台语音对讲喊话，该功能在视频监控场景中具有重要的意义。
在这个高度信息化的社会，安防监控系统在各个领域的应用越来越广泛。安防行业主要围绕视频监控进行不断升级，共经历5次革命，从“看得到”到“看得清”再到“看得懂”，从被动监控到主动识别，从事后查证向事前预警，从单一产品到行业生态，从G端到B端、C端扩展。
言语感知受到听觉处理的制约。虽然婴儿的听觉系统不成熟，语言经验有限，但他们表现出非凡的言语感知能力。为了评估新生儿处理复杂语音线索的能力，我们结合近红外光谱(NIRS)和脑电图(EEG)来测量大脑对不同辅音音节的反应，分别评估脑电生理反应及其代谢相关性，这两种技术的结合有提供精确的空间定位和高时间分辨率的独特优势。
4月20日，百度旗下人工智能品牌小度发布了新款无屏智能音箱——小度智能音箱 2 红外版。据百度官方介绍，该音箱搭载了百度首款针对远场语音交互研发的鸿鹄芯片，性能上有三大提升：1）在语音识别上错误率平均降低30%；2）高噪声下首次唤醒率提升10%以上，且达到家居场合使用的超低误报要求；3）平均工作功耗仅100mw左右，待机功耗下降90%。
脑电图是一种标准的、无创的测量脑电活动的方法。人工智能的最新进展让大脑模式的自动检测得到显著改进，允许越来越快、更可靠和可访问的脑-机接口。很多的范式已被用于实现人机交互。在过去的几年里，对解释和描述“内心声音”现象的兴趣有了广泛的增加。这种被称为“内在言语”的范式，提高了仅通过思考来执行命令的可能性，允许以一种“自然”的方式控制外部设备。由于缺乏公开可用的脑电图数据集，限制了内部语音识别新技术的发展。
EasyCVR平台支持多类型设备、多协议方式接入，包括市场主流标准协议国标GB/T28181、RTMP、RTSP/Onvif协议等，以及厂家私有协议，如海康SDK、大华SDK、海康Ehome等。平台可将接入的流媒体进行处理及分发，分发的视频格式包括RTSP、RTMP、FLV、HLS、WebRTC等。
HQ Trivia 号称直播答题的鼻祖，它是一款小知识互动游戏，由短视频社交鼻祖Vine的联合创始人拉斯-尤苏波夫和科林-克罗尔共同开发
后来，仔细研究了一下，我才知道，原来“5G新通话”并不是VoNR，而是VoNR的加强版——“VoNR+”。
功能性近红外光谱成像技术(fNIRS)可以研究清醒状态下的婴儿大脑功能激活。fNIRS的优势明显大于局限，领域内也已将fNIRS应用于婴儿群体。大多fNIRS研究集中于：目标处理、生物和社会信息处理、语言发展。有关人类知识起源和发展的争论不断，因此早期神经影像学研究作用很大。fNIRS的应用使我们能够确定未成熟大脑中处理早期目标、社会、语言知识的区域，及其随时间、经验发生的变化。小部分研究深入探索：支持、促进出生后第一年的学习的神经机制。与其他新兴领域一样，当前研究得出的结论也存在局限。我们探讨了应该如何改进这项技术的应用，这有利于探究具有理论、实践重要意义的发育科学问题。本文发表在WIREs Cognitive Science杂志。
人类新生儿可以区分音素，但这种能力背后的神经机制尚不清楚。新生儿的大脑可以学会区分自然（前）元音和逆向（后）元音（在子宫中学习不到的）。利用功能近红外光谱，我们检测了出生5小时后随机接触前和后元音 (T1时间点） 和在此之后2小时 (T2时间点）再次接触所发生的神经可塑性变化。实验组的新生儿接受了与T1和T2测试相同的刺激训练，与不接受训练的对照组相比，实验组婴儿在T1时前元音与后元音的血流动力学反应潜伏期更短，且在额下回区域差异最大，在T2神经活动差异增加，在颞叶上部和左侧顶叶下部最明显。由此得知，新生儿在出生后的最初几个小时内表现出对自然音素的超快速调整。
本文将分享新浪微博系统开发工程师陈浩在 RTC 2018 实时互联网大会上的演讲。他分享了新浪微博直播互动答题架构设计的实战经验。其背后的百万高并发实时架构，值得借鉴并用于未来更多场景中。本文正文是对演讲内容的整理，请继续往下阅读。
安全帽是建筑业、制造业等工业生产中重要的劳保工具，应用十分广泛。但是在实际场景中，比如建筑工地或工厂流水线上，依然有很多工人忽视安全帽的重要性，同时，由于企业的监督不到位，因未佩戴安全帽而引发的安全事故不计其数，因此对工作人员进行安全帽佩戴状况的实时检测是非常重要且必要的。
theta振荡（4—8赫兹）反映了警觉认知控制状态活动和睡眠剥夺，是睡眠状态下压力的标志。本研究中，我们调查了认知任务和睡眠剥夺期间中，脑电位振荡的差异。我们测量了18名年轻健康成年人（9名女性）在3种睡眠剥夺水平下执行6项任务的高密度脑电图。我们发现认知负荷和睡眠剥夺都增加了内侧前额叶皮质区域的theta功率；然而，睡眠剥夺导致了许多额叶其他部位的theta波增加。睡眠剥夺相关的theta(sdTheta）出现位置随任务不同而不同，在视觉空间任务和短时记忆任务中范围最广，在被动音乐学习任务中辅助运动区活动最强，而在空间任务时颞下回皮层最强。此外，任务行为的改变和睡眠剥夺时的theta增加相关，但是相关无任务特异性而且多重校正后不显著。总之，这些结果表示在睡眠剥夺期和认知过程中that a振荡主要发生在与当前行为无关的皮层区域。
音频录制时，对于产品经理来说，他们最关注的应该就是码率。因为码率意味着流量，流量意味着钱。
“中国语音识别技术的突破，将带动着场景下的语音交互更加智能化、实用化，更在未来十年带动万物互联的整体布局与发展，赋能人工智能的黄金新十年。”
“运维应该更接近业务，做的监控也更应该接近业务，而不是单纯在运维做闭环，而是要形成一个完整的闭环。”
EasyGBS国标视频云服务可支持通过国标GB28181协议将设备接入，实现视频的实时监控直播、录像、语音对讲、云存储、告警、级联等功能，也支持将接入的视频流进行全终端、全平台分发，分发的视频流包括RTSP、RTMP、FLV、HLS、WebRTC等格式，实现Web浏览器、手机浏览器、微信端、PC客户端等各终端无插件播放。
文件体积如此之小，主要在于它调用了系统的TTS服务，自身并没有文本合成语音的能力。
本文主要探讨了人工智能在金融领域和征信行业的应用，包括信用评分、风险控制和提升传统征信行业的决策效率等方面。同时，文章还讨论了人工智能在征信行业的监管和个人信息隐私保护方面的影响。
这是一张著名的PS照片，2008年伊朗政府在媒体上公布了他们成功发射导弹的照片，但是紧接着就有人出来打脸，证明了这张图是伪造的，可以看到底部的烟雾连形状都一毛一样。随着技术的发展，近几年人工智能也参与到“PS大战”中，譬如此前风靡reddit的deepfakes，以及将奥巴马换到某视频上做出一条假新闻等等。
大家好，我是 cv 君，涉猎语音一段时间了，今天提笔浅述一下语音的传输前后，质量如何过关，也就是说，怎么评价我们语音的质量，比如麦克风等声音设备等等。
前两天朋友圈里面刷屏的“我想要一个圣诞帽，@微信官方”这个活动你们中招了吗？后来大家都知道这只是一个用了P图工具的小玩笑，但大家纷纷玩得不亦乐乎。现在有许多p图小工具也可以实现“戴圣诞帽”，但作为一个程序猿，其实也可以写一个小程序让自己“戴上圣诞帽”，大家快来看！ 📷 驯鹿逃跑了，我还有自己的圣诞老人。 用到的工具 OpenCV dlib 用到的语言为Python 素材准备 首先我们需要准备一个圣诞帽的素材，格式最好为PNG，因为PNG的话我们可以直接用Alpha通道作为掩膜使用。我们用到的圣诞帽如下图：
当前，传统视频图像监控系统在实际场景应用中，普遍存在 “提取难、搜索难”的问题，主要表现为目标特征检索不可靠、图像查找比对误差大，缺少视频图像信息深度挖掘有效工具等技术难题。这些问题将视频监控在实际使用中的应用价值大打折扣。
当我们使用像Skype、QQ这样的工具和朋友流畅地进行语音视频聊天时，我们可曾想过其背后有哪些强大的技术在支撑？本文将对网络语音通话所使用到的技术做一些简单的介绍，算是管中窥豹吧。
腾讯、西工大、CMU等国内外机构是这场对决的主办方，两项比赛内容是语音行业的前沿研究，针对真实视频会议场景。
距离首次从人脑中解码语言至今已有十年之久，但解码语言的准确性和速度仍然远远低于自然语言。本研究展示了一种通过解码皮层脑电获得高准确率、高自然程度语言的方法。根据机器翻译的最新进展，我们训练了一个递归神经网络，将每个句子长度下诱发的神经活动序列编码为一个抽象的表达，然后逐字逐句地将这个抽象表达解码成一个英语句子。对每个参与者来说，数据包括一系列句子（由30-50个句子多次重复而来）以及约250个置于大脑皮层的电极记录到的同步信号。对这些句子的解码正确率最高可以达到97%。最后，本研究利用迁移学习的方法改进对有限数据的解码，即利用多名参与者的数据训练特定的网络层。本研究发表在Nature neuroscience杂志。
越来越多的证据表明，血管疾病可能导致认知能力下降和显性痴呆。特别令人感兴趣的是动脉粥样硬化，因为它不仅与痴呆有关，而且可能是心血管疾病直接影响大脑健康的潜在机制。在这项工作中，研究者评估了动脉粥样硬化患者（定义为双侧颈动脉斑块（n=33）和健康年龄匹配对照组（n=32）在Stroop颜色词任务期间，基于功能近红外光谱（fNIRS）的脑激活、任务表现和中央血液动力学（平均动脉压（MAP）和心率（HR））变化的差异。在健康对照组中，左前额叶皮层（LPFC）是唯一一个显示激活迹象的区域，当与标称Stroop测试进行不一致比较时。与健康对照组相比，在斑块组中观察到较小程度的脑激活（1）通过氧合血红蛋白（p=0.036）测量，以及（2）通过脱氧血红蛋白测量的LPFC（p=1.02）和左感觉运动皮质（LMC）（p=0.008）。斑块组和对照组之间的HR、MAP或任务绩效（完成任务所需的时间和错误数量）没有显著差异。这些结果表明，颈动脉粥样硬化与功能性脑激活模式的改变有关，尽管没有证据表明Stroop任务的表现受损或中枢血流动力学改变。
Nyquist 采样率大于或等于连续信号最高频率分量的 2 倍时，采样信号可以用来完美重构原始连续信号。
在大数据可视化领域，国内的发展也已经逐渐走向成熟，每年都有许多可视分析系统不断涌现。近年，沉浸式大数据可视化得到了发展，浙江大学的探索了如图 1所示的无缝结合羽毛球比赛数据绘制的2D和3D可视化视图的问题，Chu等人(2022)探索了结合高度来凸显羽毛球数据中多个战术之间存在的差异性问题，如图 2所示。由此可以看出，沉浸式大数据可视化对数据分析和展示问题提出了有效的解决方法。
摘要：发表在Human Brain Mapping上的一篇文章使用fNIRS探究了和发音并发声相关联的言语过程中皮层血流动力学和功能连接程度。被试在进行fNIRS成像的同时进行阅读，有三种条件（口头阅读OR，无声动嘴阅读SM，静默阅读 SR）的段落。在五个感兴趣区域的每个任务中分析比较氧合和脱氧血液动力学响应函数浓度值的曲线下面积（AUC）。对于氧和脱氧AUC分析都有显著的区域主效应，对于两个非运动区域，OR条件下比SR阅读条件下的脱氧AUC出现显著的区域三任务交互作用。使用Granger因果进行功能连接性
或许这也是一种方法论：当针对一个问题有多种方法时，不妨将它们综合起来，或能取各家之长，补各家之短。
图片读入程序中后，是以numpy数组存在的。因此对numpy数组的一切功能，对图片也适用。对数组元素的访问，实际上就是对图片像素点的访问。
图神经网络「GNN」是近年来最火爆的研究领域之一，常用于社交网络和知识图谱的构建，由于具有良好的可解释性，现在已经广泛使用在各个场景当中。
什么是端到端音源分离呢？罗艺老师首先介绍了端到端音源分离的定义。从名称来看，端到端的含义是模型输入源波形后直接输出目标波形，不需要进行傅里叶变换将时域信号转换至频域；音源分离的含义是将混合语音中的两个或多个声源分离出来。
Deep Voice3是由百度提出的一个全新的全卷积TTS架构。百度的主要工作分为如下五个方面：
编者按：春节前夕的最后一次采访，LiveVideoStack有幸邀请到了北京理工大学信息与电子学院副教授王晶。王教授目前在北京理工大学信息与电子学院通信技术研究所从事教学科研工作，讲授本科生《数字通信网》和研究生《语音信号数字处理（全英文）》课程。在教学的同时，王教授还承担有国家自然科学基金、国家重大科技专项、国际合作项目及与中国移动、华为等的企事业横向科研项目。她长期参与信息技术领域标准化工作，目前为AVS中国数字音视频编解码标准组织成员，CCF语音对话与听觉专委会委员。在此次与LiveVideoStack的对话中，王教授分享了过去几年音频领域的重要发展和创新、音频编解码器的独特之处、AI与音频编码技术结合的突破以及目前音频领域人才培养和输出所面临的困境等。
神经网络已经把先验概率包含进去了，比如尽量使训练样本和测试样本的正反例比例差不多，否则模型不准。把所有样本先打乱，就是保证前面所说的。
大家好，我是来自大象声科的闫永杰，接下来我会从以下六个方面为大家介绍深度学习在单通道语音分离中的应用：
来源：arXiv 作者：闻菲，刘小芹 【新智元导读】南京大学周志华教授等人在最新的一篇论文中提出了“溯因学习”（abductive learning）的概念，将神经网络的感知能力和符号AI的推理能力结合在一起，能够同时处理亚符号数据（如原始像素）和符号知识。实验中，基于溯因学习框架的神经逻辑机NLM，在没有图像标签的情况下，学会了分类模型，能力远超当前最先进的神经网络模型。作者表示，就他们所知，溯因学习是首个专门为了同时进行推理和感知而设计的框架，为探索接近人类水平学习能力的AI打开了新的方向。假设你在踢足
编者按：在刚刚落幕的 Ignite 大会上，微软展示了企业视频服务 Microsoft Stream 中的一项新功能——无论你在多么嘈杂的地方录制视频，Microsoft Stream 都能自动过滤背景噪音，让主要语音超清晰地呈现出来。这一技术由微软亚洲研究院与 Microsoft Stream 团队共同研发，研究团队提出了关注相位和谐波的语音增强模型 PHASEN，通过双流结构让降噪效果大幅超过此前方法。该论文已被 AAAI 2020 接收。
当涉及到华为网络设备的接口时，有许多不同类型的接口可供选择，每种接口都具有不同的用途和适用场景。以下是对每个接口的详细说明：
如果你是谷歌云客户，并且正在使用该公司的AI套件来进行文字转语音或语音转文本服务，这有个好消息：谷歌今天宣布了这些方面的重大更新，包括云文本到语音的普遍可用性，优化声音以便在不同设备上播放的新音频配置文件，多声道识别的增强功能等等。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 作者：Tsahi Levent-Levi 翻译：Alex 技术审校 | 刘连响 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 WebRTC Easy-Tech #032# WebRTC由很多模块构成。你想了解它的工作原理吗？ WebRTC工作起来就像施魔法一样。你将浏览器指向一个URL，让其他人也将他的浏览器指向一个URL，然后，你们就能看到彼此了。是不是很酷？ 如果你了解WebRTC内部的工作原理，你就会知道那里发生了很多事。
现在抖音快手各种短视频也算是深入人心了，短视频剪辑中有一个非常重要的功能，就是音视频合成，选择一段视频和一段音频，然后将它们合成一个新的视频，新生成的视频中会有两个音频的混音。 下面我们来拆分一下音视频合成的做法：
陶建华, 巫英才, 喻纯, 翁冬冬, 李冠君, 韩腾, 王运涛, 刘斌. 2022. 多模态人机交互综述. 中国图象图形学报, 27(6): 1956-1987
在深度学习里CNN卷积神经网络是最常见的概念，可以算AI届的hello world了。https://www.jianshu.com/p/fc9175065d87这个文章中用动图很好的解释了什么叫做卷积。 其实很早的图像处理里，使用一个滤波器扫一遍图像就类似现在深度学习里卷积的计算过程，只是AI中核是需要通过学习得到的。 本文就不从理论上详细介绍卷积了，程序员就要有程序员的亚子，所以我直接上代码介绍怎么用numpy实现卷积。
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