今年8月,谷歌人工智能研究人员与ALS治疗发展研究所合作,分享了一个针对有说话障碍的人的语音到文本转录服务Euphonia项目的细节。他们表明,使用母语和非母语英语使用者的音频数据集和帕罗特龙(一种针对有障碍人群的人工智能工具)的技术,可以大大提高语音合成和生成的质量。
1.PromptTTS 2: Describing and Generating Voices with Text Prompt
语音的基本概念 语音是一个复杂的现象。我们基本上不知道它是如何产生和被感知的。我们最基础的认识就是语音是由单词来构成的,然后每个单词是由音素来构成的。但事实与我们的理解大相径庭。语音是一个动态过程,不
前有OpenAI推出实时视频通话如真人的GPT-4o,后有谷歌与之类似的Astra。
昨日下午,科技巨头谷歌宣布,其免费多语言机器翻译服务“翻译”(Translate)现在已经变得更加强大。在某些情况下,离线翻译的准确性提高了一个数量级,翻译质量获得了极大的提升。
安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI Siri的本领升级了。 苹果上月推出的机器学习博客今天连更3篇新文,全部是有关Siri的研究技术。 三篇讲了啥? 在这篇题为《Deep Lear
AudioCraft 是一个用于音频生成的 PyTorch 库。它包含了两个最先进的 AI 生成模型 (AudioGen 和 MusicGen) 的推理和训练代码,可以产生高质量音频。该项目还提供了其他功能:
大模型太卷了!上周国外某款多模态大模型的出现,立刻掀起了 AI 领域对话式多模态交互的热潮。不管是文字、语音,还是图片,都能与你进行实时交互。随后,谷歌也推出了类似的 Astra。
选自苹果 机器之心编译 参与:蒋思源、李亚洲、路雪 Siri 是一个使用语音合成技术与人类进行交流的个人助手。从 iOS 10 开始,苹果已经在 Siri 的语音中用到了深度学习,iOS 11 中的 Siri 依然延续这一技术。使用深度学习使得 Siri 的语音变的更自然、流畅,更人性化。机器之心对苹果期刊的该技术博客进行了介绍,更详细的技术请查看原文。 介绍 语音合成,也就是人类声音的人工产品,被广泛应用于从助手到游戏、娱乐等各种领域。最近,配合语音识别,语音合成已经成为了 Siri 这样的语音助手不可
AI 科技评论按:在单词和短语之间进行语音区分,如区分「I」m hear」和「I」m here」或区分「I can」t so but tons」和「I can」t sew buttons」,这样的事情每个人都遇到,尤其是遇到自动更正的短信、社交媒体上的帖子之类的时候。尽管乍看之下,语音相似性似乎只能对可听单词进行量化,但这个问题常常出现在纯文本空间中。
虚拟世界赋予了玩家充分的想象力,玩家可以不再被真实身份束缚,让自己成为喜爱的任何角色。而除了人物形象,声音形象也是虚拟世界中彰显个性的标志。 这次推出的实时语音变声方案,可以应用于元宇宙游戏、沙盒游戏、MOBA、Battle Royale、FPS、你画我猜、剧本杀、狼人游戏等各种游戏类型与游戏场景,玩家可用变声后的声音互相沟通交流。 为什么要在游戏中加入变声功能? 如果你是游戏策划,更贴合游戏角色形象的声音,能够更大程度提升玩家的沉浸感,强化游戏的风格。 如果你是游戏运营,多样的变声玩法和丰富的声音音效,
安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 让电脑会讲话没什么,但让电脑说得666就不是一件容易事了。 今天,谷歌推出一种直接从文本中合成语音的神经网络结构,即新型TTS(Text-to-Speech,TTS)系统Tacotron 2。Tacotron 2结合了WaveNet和Tacotron的优势,不需要任何语法知识即可直接输出文本对应的语音。 下面是一个Tacotron 2生成的音频案例,效果确实很赞,并且还能区分出单词“read”在过去分词形式下的读音变化。 △ “He has read
选自Medium 作者:Eugenio Culurciello 机器之心编译 参与:刘晓坤、思源 作者表示:我们已经陷入 RNN、LSTM 和它们变体的坑中很多年,是时候抛弃它们了! 在 2014 年,RNN 和 LSTM 起死回生。我们都读过 Colah 的博客《Understanding LSTM Networks》和 Karpathy 的对 RNN 的颂歌《The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks》。但当时我们都「too y
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。
【1】 Path Integral Method for Step Option Pricing 标题:阶梯期权定价的路径积分法 链接:https://arxiv.org/abs/2112.09534
TTS(Text To Speech)是一个序列到序列的匹配问题。处理TTS的方法一般分为两部分:文本分析和语音合成(speech synthesis)。文本分析可能采用NLP方法。
whisper的核心功能语音识别,对于大部分人来说,可以帮助我们更快捷的将会议、讲座、课堂录音整理成文字稿;对于影视爱好者,可以将无字幕的资源自动生成字幕,不用再苦苦等待各大字幕组的字幕资源;对于外语口语学习者,使用whisper翻译你的发音练习录音,可以很好的检验你的口语发音水平。 当然,各大云平台都提供语音识别服务,但是基本都是联网运行,个人隐私安全总是有隐患,而whisper完全不同,whisper完全在本地运行,无需联网,充分保障了个人隐私,且whisper识别准确率相当高。
本发明公开一种基于人脸动态情绪识别的检测方法和装置,通过接收终端发送的原始识别数据;对原始识别数据进行识别,得到语音特征数据和人脸特征数据;将语音特征数据与情绪模型库中的语音标准情绪模型进行匹配,获得语音变化数据;根据人脸动作信息,基于深度卷积神经网络进行人脸微表情动作检测,获得第一人脸情绪变化数据;根据人脸动作信息,通过静态特征和动态特征进行人脸识别,获得第二人脸情绪变化数据;根据所述第一人脸情绪变化数据、第二人脸情绪变化数据、所述语音特征时间信息和所述人脸动作信息对所述语音变化数据进行验证,得到情绪识别结果。本发明能够实现识别用户情绪的变化,提高用户情绪识别的准确率。
今年1月,在拉斯维加斯举行的2019年消费电子展上,谷歌首次推出了解释器模式,这是一项针对谷歌家庭音箱和第三方智能显示器的实时翻译功能。这家科技巨头当时表示,解释器模式最终将应用于移动设备,但没有确定具体日期。事实证明,日期是今天。
安妮 编译自 Github 量子位出品 | 公众号 QbitAI 说话人确认(Speaker Verification)是一种以语言特性确认说话人身份的技术。 近日,西弗吉尼亚大学的博士生Amirsi
---- 新智元报道 编辑:拉燕 【新智元导读】幻想一下自己的声音变成好莱坞男神——摩根·弗里曼,谁听谁耳朵不怀孕啊。 都听说过变声器吧。 3岁小孩能发出70岁老爷爷的声音,50岁大妈能发出18岁帅小伙的声音。 小编也见过那种奇奇怪怪的变声器广告,用于一些不可言说的目的。 不过,今天要聊的变声器可不是上面这些。 今天的主角,是AI变声,是不是比那些变声器要高级多了? AI处理+实时变声,看了就想用 Voicemod是啥? 一款平平无奇的用AI操作的实时变声器罢了。 再往下听听呢? Voicem
学习驱动神经网络兴起的主要技术趋势,了解现今深度学习在哪里应用、如何应用。 8 月 8 日,吴恩达正式发布了 Deepleanring.ai——基于 Coursera 的系列深度学习课程,但在中国无法访问这套课程(除非你连V**),还有Coursera中是英文授课,就有点尴尬。幸好,之后,吴恩达和网易合作,将课程内容免费放到网易的教育平台上.所以,终于有机会学这门课了!特记下笔记,以备忘! 可以先看一下人工智能的完整学习图 📷 有一起学习的同学,可以联系我,一起进步哦!!! Cour
我们知道,GPT、DALL-E 等大规模生成模型彻底改变了自然语言处理和计算机视觉研究。这些模型可以生成高保真文本或图像,而且它们有个重要特点就是「通才」,可以解决没训过的任务。相比之下,语音生成模型在规模和任务泛化方面一直没有「突破性」成果。
语音识别(Speech Recognition)技术是指将口述或语音信号转化为文本或命令的自动化过程。随着深度学习技术的快速发展,语音识别取得了长足的进步,成为人机交互、智能助理和语音控制等领域的核心技术之一。本文将详细介绍语音识别技术的发展历程,重点介绍了深度学习、端到端建模以及多模态融合等技术在语音识别领域的应用,并展望了未来的发展趋势。
智能音箱在ASR(语音识别)以及NLP自然语义处理常用框架 – 兔尔摩斯的文章 – 知乎
摘要: 本文讲的是用深度学习解决自然语言处理中的7大问题,文本分类、语言建模、机器翻译等,自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中,仍然存在许多具有挑战性的问题。但是,深度学习方
---- 新智元报道 编辑:Aeneas 好困 【新智元导读】最近,Stable Diffusion已经掀起一股热潮。让我们看看《哈利·波特》中的人物进入《权力的游戏》中,会变成什么样子? 最近,Stable Diffusion正在网上大火,谁用谁是艺术家。 作为一种从文本到图像的AI工具,它之所以能掀起这么大的波澜,是因为它能够从简单的文本提示生成著名人物的逼真图像。 与传统的竞争对手Dall-E2相比,Stable Diffusion把生成图像的速度提高了足足三倍。 论文地址:https:/
1876年,亚历山大·格雷厄姆·贝尔(Alexander Graham Bell)发明了一种电报机,可以通过电线传输音频。托马斯·爱迪生(Thomas Edison)于1877年发明了留声机,这是第一台记录声音并播放声音的机器。
【新智元导读】自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中,仍然存在许多具有挑战性的问题。但是,深度学习方法在某些特定的语言问题上取得了state-of-the-art的结果。这篇文章将介绍深度学习方法正在取得进展的7类自然语言处理任务。 自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中,仍然存在许多具有挑战性的问题。但是,深度学习方法在某些特定的语言问题上取得了state-of-the-art的结果。不仅仅是在一些benchmark问题上深度学习模型取得的表现,这是最有趣的
上一周,ICML 2016在纽约画上了完美的句号。这个会议(International Conference on Machine Learning)已经逐渐发展为了由国际机器学习学会(IMLS)主办的世界最顶级的机器学习领域会议之一。来自世界各地的机器学习领域的专家们都以论文投稿的方式向大会递交了自己最新的研究成果,其中包括一篇来自百度硅谷实验室的语音识别的论文。 大会主要采用演讲和PPT展示的形式,辅以一定程度上的交流讨论会来进行。整个会议议程已经于24日全部结束,最终评出了三篇最佳论文奖和一篇最具时间
编者按:Google的DeepMind研究实验室昨天公布了其在语音合成领域的最新成果——WaveNet,一种原始音频波形深度生成模型,能够模仿人类的声音,生成的原始音频质量优于目前Google采用的两种最优文本-语音模型Parameric TTS与Concatenative TTS。 WaveNets是一种卷积神经网络,能够模拟任意一种人类声音,生成的语音听起来比现存的最优文本-语音系统更为自然,将模拟生成的语音与人类声音之间的差异降低了50%以上。 我们也将证明,同一种网络能够合成其他音频信号,如音乐,并
该清单按照字母排序,对 API 的概述是基于对应官网所提供的信息整合而成。要是大家发现该清单中错过了某些当前流行的 API,可以在评论中告知。
前段时间我们给很多用户说了语音转文字、音频转文字的方法,不少用户反馈很实用。于是大家就问了:语音转文字的方法有了,那么文字转语音、视频配音该怎么做呢?
谷歌再出黑科技 用人工智能模拟出来的声音 几乎可以和真人以假乱真 在我们的印象中,机器的声音都是冰冷的电子音,虽然人类也一直致力于研究让机器“说人话”,但搞出来的成果似乎还是跟人类真实的声音差距很大,生硬、不自然一直是通病。 在这方面,谷歌倒是一直不遗余力的在研究,所谓只要功夫深,铁杵磨成针。前段时间,他们终于宣布,让机器说人话这事儿,有进展了!!! 谷歌最近发布了一个利用神经网络合成语音的模型,它可能会让电脑发出的声音变得更有“人味儿”。 根据dailymail报道,谷歌最近展示了一种新的语音系统
我经常飞去芬兰见我的妈妈。每次飞机降落在万塔机场时,我都会对鲜有旅客前往机场出口感到惊讶。绝大多数的旅客会转机到跨越所有中欧及东欧的目的地。所以难怪在飞机开始下降时,会发出一大堆有关转机的公告。“如果你的目的地是塔林,请到 123 号登机口登机”,“如果是飞往圣彼德堡的 XYZ 次航班,请到 234 号登机口登机”等。当然,乘务员通常不会讲十几种语言,因此他们使用英语,而英语不是大多数旅客的本地语言。鉴于客机上的公告 (PA) 系统的质量,以及引擎噪音、哭闹的婴儿和其他干扰,如何有效地传达信息?
翻译自 Top 5 NLP Tools in Python for Text Analysis Applications 。
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言,有了开放的 API,就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用,这在很大程度上提升了工作效率。本文整理了以下四大类共 50 种 API,为你节省了寻找资源的时间。
翻译 | Drei 编辑 | Just 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言,有了开放的 API,就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用,这在很大程度上提升了工作效率。 本文整理了以下四大类共 50 种 API,为你节省了寻找资源的时间。总之,你所需要的可能基本都在下面了: 人脸和图像识别(Face Image Recognition) 文本分析,自然语言处理,情感分析(Text Analysis, NLP, Senti
65% 的 Google Home 或 Amazon echo 所有者“无法想象回去”(地理营销)。
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言,有了开放的 API,就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用,这在很大程度上提升了工作效率。
一个月前,谷歌宣布在源于Magenta项目的文字转语音(Text-to-Speech,简称TTS)技术上取得代际突破,接着该公司又对其语音转文字(Speech-to-Text,简称STT)API云服务进行了重大升级。更新后的服务利用语音转录的深度学习模型,根据特定用例量身定制:短语音命令、打电话或视频,在所有其他上下文中都有一个默认模型。如今,升级后的服务可以处理120种语言以及不同模型可用性和功能级别的变体。商业应用范围包括电话会议、呼叫中心和视频转录。转录的准确性在有多个扬声器和明显背景噪音的情形下有了
选自OpenAI 作者:Alec Radford等 机器之心编译 参与:吴攀 近日 OpenAI 公布了一项新研究,介绍了一种可以学习情感表征的无监督式的系统,该系统可以预测亚马逊网站上评论文本中的下一个字符,而让人惊讶的是,该系统中还出现了意料之外的「情感神经元(sentiment neuron)」,其囊括了几乎所有的情感信号。OpenAI 官方博客刊文对这一研究进行了解读,机器之心对该解读文章和论文摘要进行了编译,原论文可点击文末「阅读原文」查阅。 论文地址:https://arxiv.org/abs/
3月27日,一家名为Hume AI的新创公司宣布,他们已经在一轮B轮融资中筹集了5000万美元。
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好,本周的AI Scholar Weekly栏目又和大家见面啦!
游戏社交化是近年来游戏行业发展的重要趋势,如何提高游戏的社交属性已成为各大游戏厂商游戏策划的重要组成部分。游戏中玩家的互动形式也不再止于语音聊天,有了更为高阶的需求,比如:玩家在“吃鸡”的时候,会通过外带的声卡或者其他的技术手段进行“变声“。大叔变萝莉,萌妹变宅男,这些都让游戏里的语音互动变得更具娱乐性。
我们知道,智能手机行业,苹果、Google都在积极布局人工智能。而身为国内领头羊的华为,却很少显山露水。 大家一定很好奇,华为是怎么来理解人工智能的? 今天的 GMIC 大会上,华为智慧工程部部长芮祥麟给出了一份他自己的解答。 他强调说,过去这几年,人工智能一直是华为的重中之重。他讲的角度,是人工智能在手机、云端和芯片这三方面的发展,并详细解释了如何把这三方面整合在一起,以发挥出最大的优势。 以下为华为智慧工程部部长芮祥麟演讲实录,经AI100编辑整理,Enjoy! 过去这几年,AI一直是华为
这一篇文章其实是参考了很多篇文章之后写出的一篇对于语言模型的一篇科普文,目的是希望大家可以对于语言模型有着更好地理解,从而在接下来的NLP学习中可以更顺利的学习. 1:传统的语音识别方法: 这里我们
本文简要介绍Python自然语言处理(NLP),使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包,在NLP领域中,最常使用的一个Python库。 什么是NLP? 简单来说,自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。 这里讨论一些自然语言处理(NLP)的实际应用例子,如语音识别、语音翻译、理解完整的句子、理解匹配词的同义词,以及生成语法正确完整句子和段落。 这并不是NLP能做的所有事情。 NLP实现 搜索引擎: 比如谷歌,Yahoo等。谷歌搜索引擎知道你
黄学东领衔,微软 Azure 认知服务研究团队重磅发布「视觉-语言-语音」多模态预训练模型 i-Code。在 5 项多模态视频理解任务以及 GLUE NLP 任务上树立了业界新标杆! 编译丨OGAI 编辑丨陈彩娴 人类的智能涉及多个模态:我们整合视觉、语言和声音信号,从而形成对世界全面的认识。然而,目前大多数的预训练方法仅针对一到两种模态设计。 在本文中,我们提出了一种多模态自监督预训练框架「i-Code」,用户可以灵活地将视觉、语音和语言的形式组合成统一的通用的向量表征。在该框架下,我们首先将各个模态的
也就是说,明星本人根本不需要到场,只需要一份语料,AI就能自动将他们说话的声音、语气合成出来!
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