CNN and Bidirectional GRU-Based Heartbeat Sound Classification Architecture for Elderly People是发布在2023 MDPI Mathematics上的论文，提出了基于卷积神经网络和双向门控循环单元(CNN + BiGRU)注意力的心跳声分类，论文不仅显示了模型还构建了完整的系统。
语音降噪是一个长期存在的问题。给定有噪声的输入信号，目的是在不降低目标信号质量的情况下滤除此类噪声。可以想象有人在视频会议中讲话，而背景音乐正在播放。在这种情况下，语音去噪系统的任务是消除背景噪声，以改善语音信号。除许多其他用例外，此应用程序对于视频和音频会议尤其重要，在视频和音频会议中，噪声会大大降低语音清晰度。
人类的表达是多方面的，复杂的。例如，说话者不仅通过语言进行交流，还通过韵律，语调，面部表情和肢体语言进行交流。这就是为什么更喜欢亲自举行商务会议而不是电话会议，以及为什么电话会议或发短信会优先考虑电话会议。越接近通信带宽就越多。
原标题 | Building a Vocal Emotion Sensor with Deep Learning
虽然基于RNN的技术已经在语音识别任务中得到验证，但训练RNN网络需要的大量数据和计算能力。最近，Facebook的AI研究中心（FAIR）发表的一个研究论文，提出了一种新的单纯基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network）的语音识别技术，而且提供了开源的实现wav2letter++，一个完全基于卷积模型的高性能的语音识别工具箱。
随着深度学习的不断发展，生活中各种随处可见的问题都可以利用很多网络来解决。一个训练好的神经网络作为一个黑箱，直接输入原始数据就能够得到对应的结果，在很多直接通过传统算法不好解决的问题中，利用网络却往往较为简单。但是大部分网络都是在x86的平台上进行训练和部署，且其资源占用也比较大，较难以直接搬到资源紧张的嵌入式平台上。这其中就包括关键词识别问题，该问题如果利用传统算法实现起来较为困难，但是通过神经网络却能够很好的解决。
大多数人都熟悉如何在图像、文本或表格数据上运行数据科学项目。但处理音频数据的样例非常的少见。在本文中，将介绍如何在机器学习的帮助下准备、探索和分析音频数据。简而言之：与其他的形式（例如文本或图像）类似我们需要将音频数据转换为机器可识别的格式。
来源：DeepHub IMBA本文约6100字，建议阅读10+分钟本文展示了从EDA、音频预处理到特征工程和数据建模的完整源代码演示。 大多数人都熟悉如何在图像、文本或表格数据上运行数据科学项目。但处理音频数据的样例非常的少见。在本文中，将介绍如何在机器学习的帮助下准备、探索和分析音频数据。简而言之：与其他的形式（例如文本或图像）类似我们需要将音频数据转换为机器可识别的格式。 音频数据的有趣之处在于您可以将其视为多种不同的模式： 可以提取高级特征并分析表格数据等数据。 可以计算频率图并分析图像数据等数据。
MachineLearning YearningSharing 是北京科技大学“机器学习研讨小组”旗下的文献翻译项目，其原文由Deep Learning.ai 公司的吴恩达博士进行撰写。本部分文献翻译工作旨在研讨小组内部交流，内容原创为吴恩达博士，学习小组成员只对文献内容进行翻译，对于翻译有误的部分，欢迎大家提出。欢迎大家一起努力学习、提高，共同进步！
在使用pytorch进行深度学习任务时，经常会用到view()函数来改变张量的形状(shape)。然而，在使用view()函数时，有时候可能会遇到以下错误信息：
目前网上关于tensorflow 的中文语音识别实现较少，而且结构功能较为简单。而百度在PaddlePaddle上的 Deepspeech2 实现功能却很强大，因此就做了一次大自然的搬运工把框架转为tensorflow….
月石一 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 现在，给视频人物“喂”一段音频，他就能自己对口型了，就像这样： 原声其实是出自这里： 这是一种利用音频生成视频人物口型的新方法，出自慕尼黑工业大学Wojciech Zielonka的硕士论文。 用这种新方法对口型，只需2-3分钟就能够训练目标角色，生成的视频保留了目标角色的说话风格； 并且不受语音来源、人脸模型和表情的限制。 新方法与Neural Voice Puppetry、Wav2Lip、Wav2Lip GAN的生成效果，对比起来是这样的：
《礼记·乐记》中说：“凡音之起，由人心生也。人心之动，物使之然也。感于物而动，故形于声。声相应，故生变。”
选自SVDS 作者：Matthew Rubashkin、Matt Mollison 机器之心编译 参与：李泽南、吴攀 来自 Silicon Valley Data Science 公司的研究人员为我们展示了循环神经网络（RNN）探索时间序列和开发语音识别模型的能力。目前有很多人工智能应用都依赖于循环深度神经网络，在谷歌（语音搜索）、百度（DeepSpeech）和亚马逊的产品中都能看到RNN的身影。 然而，当我们开始着手构建自己的 RNN 模型时，我们发现在使用神经网络处理语音识别这样的任务上，几乎没有简单直
机器之心专栏 作者：温正棋 极限元智能科技 本文作者温正棋为极限元智能科技 CTO 、中国科学院自动化研究所副研究员，毕业于中国科学院自动化研究所，先后在日本和歌山大学和美国佐治亚理工学院进行交流学习，在国际会议和期刊上发表论文十余篇，获得多项关于语音及音频领域的专利。其「具有个性化自适应能力的高性能语音处理技术及应用」获得北京科学技术奖。在语音的合成、识别、说话人识别等领域都有着多年深入研究经验，并结合深度学习技术开发了多款语音应用产品。 为了提高客户满意度、完善客户服务，同时对客服人员工作的考评，很多企
对对象进行分类就是将其分配给特定的类别。这本质上是一个分类问题是什么，即将输入数据从一组这样的类别，也称为类分配到预定义的类别。
上次公众号刚刚讲过使用 python 播放音频与录音的方法，接下来我将介绍一下简单的语音分类处理流程。简单主要是指，第一：数据量比较小，主要是考虑到数据量大，花费的时间太长。作为演示，我只选取了六个单词作为分类目标，大约 350M 的音频。实际上，整个数据集包含 30 个单词的分类目标，大约 2GB 的音频。第二 ：使用的神经网络比较简单，主要是因为分类目标只有 6 个。如果读者有兴趣的话，可以使用更加复杂的神经网络，这样就可以处理更加复杂的分类任务。第三：为了计算机能够更快地处理数据，我并没有选择直接把原始数据‘’喂“给神经网络，而是借助于提取 mfcc 系数的方法，只保留音频的关键信息，减小了运算量，却没有牺牲太大的准确性。
近几年来语音识别技术得到了迅速发展，从手机中的Siri语音智能助手、微软的小娜以及各种平台的智能音箱等等，各种语音识别的项目得到了广泛应用。
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。
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声音分类可能是一项艰巨的任务，尤其是当声音样本的变化很小而人耳无法察觉时。机器的使用以及最近的机器学习模型已被证明是解决声音分类问题的有效方法。这些应用程序可以帮助改善诊断，并已成为心脏病学和肺病学等领域的研究主题。卷积神经网络识别COVID-19咳嗽的最新创新以及使用咳嗽记录来检测无症状COVID-19感染的MIT AI模型（https://news.mit.edu/2020/covid-19-cough-cellphone-detection-1029）显示出仅凭咳嗽声就可识别COVID-19患者的一些令人鼓舞的结果。综观这些参考资料，这项任务可能看起来颇具挑战性，就像只有顶尖研究人员才能完成的任务一样。在本文中，我们将讨论如何使用Wolfram语言中的机器学习和音频功能获得这非常有希望的结果。
📷 语音合成(TTS)是语音AI平台的基础设施，而声码器则决定着其中的声学模型以及合成质量。喜马拉雅FM音视频高级工程师 马力在LiveVideoStack线上交流分享中详细介绍了新一代合成音质更高，
在本文中，我们提供了一个用于训练语音识别的RNN的简短教程，其中包含了GitHub项目链接。 作者：Matthew Rubashkin、Matt Mollison 硅谷数据科学公司 在SVDS的深度
每个人都可以轻松地将数据放入任何模型机器学习或深度学习框架中。但是遵循最佳实践技巧可能有助于提升工作效率。以下是常见的一些方法。
对于个人和公司来说，存在许多状况是更希望在本地设备上做深度学习推断的：想象一下当你在旅行途中没有可靠的互联网链接时，或是要处理传输数据到云服务的隐私问题和延迟问题时。
Librosa是一个用于音频、音乐分析、处理的python工具包，一些常见的时频处理、特征提取、绘制声音图形等功能应有尽有，功能十分强大。本文主要介绍librosa的安装与使用方法。
这是前一篇文章的继续，在这第篇文章中，我们将讨论纹理分析在图像分类中的重要性，以及如何在深度学习中使用纹理分析。
一般而言，AI模型的大小与其训练时间相关，因此较大的模型需要更多的时间来训练。通过修剪可以优化数学函数（或神经元）之间的连接，从而减小其整体尺寸而不会影响准确性，但是训练之后才能进行修剪。
大多数神经网络结构使用一些中间表示来捕获、控制源身份s和目标身份t的面部结构、姿势和表情等。
选自DataScience 作者：Chia-Chun 机器之心编译 参与：Edison Ke、路雪 本文作者 Chia-Chun (JJ) Fu 是加州大学圣塔芭芭拉分校的化学工程博士。她在 Insight 工作的时候，在安卓系统上用 TensorFlow 部署了一个 WaveNet 模型。本文详细介绍了部署和实现过程。 对于个人和公司来说，存在许多状况是更希望在本地设备上做深度学习推断的：想象一下当你在旅行途中没有可靠的互联网链接时，或是要处理传输数据到云服务的隐私问题和延迟问题时。边缘计算（Edge c
而最近，英伟达团队攻克了这一难题，以巧妙的方式，使用语音和2D单个图像，就可以为人像制作逼真的动画了。
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
INTERSPEECH 是语音科学和技术领域最大、最全面的国际学术会议。INTERSPEECH 2019 将在奥地利第二大城市格拉茨（Graz）举办。在 INTERSPEECH 会议期间，来自全球学术界和产业界的研究人员齐聚一堂，讨论语音领域的新技术，包括语音合成、语音识别、语音增强这些细分领域。在会议上展示的研究成果代表着语音相关领域的最新研究水平和未来的发展趋势。恰逢 INTERSPEECH 20 周年，主办方透露在会议日程上将会出现一些别出心裁的设计，即将参会的同行们可以期待一下。
识别我们周围环境中的声音是我们人类每天很轻松就能做到的事情，但是对于计算机相当困难。如果计算机可以准确识别声音，它将会在机器人,安全和许多其他领域得到广泛应用。 最近有许多与计算机视觉有关的发展，通过深入学习和建立大型数据集如 ImageNet 来训练深入学习模型。 然而，听觉感知领域还没有完全赶上计算机视觉。谷歌三月份发布了AudioSet，这是一种大型的带注释的声音数据集。希望我们能看到声音分类和类似领域的主要改进。 在这篇文章中，我们将会研究如何利用图像分类方面的最新进展来改善声音分类。 在城
在人工智能的辉煌进程中，语音识别技术无疑占据了一个至关重要的地位。从最初的简单命令识别到今日能理解复杂语境的智能助手，语音识别技术已经深入人类生活的各个角落。它不仅改变了我们与机器交流的方式，更开启了一个全新的互动时代。
【1】 MobilityCoins -- A new currency for the multimodal urban transportation system 标题：机动币--城市多式联运的新货币
尽管R-CNN是物体检测的鼻祖，但其实最成熟投入使用的是faster-RCNN，而且在pytorch的torchvision内置了faster-RCNN模型，当然还内置了mask-RCNN，ssd等。既然已经内置了模型，而且考虑到代码的复杂度，我们也无需再重复制造轮子，但对模型本身还是需要了解一下其原理和过程。
随着自然语言处理（NLP）技术的不断发展，它的应用范围逐渐扩展到了语音识别领域。语音识别是一项重要的技术，可以将人类语音转换为文本，为语音交互系统、智能助手等提供支持。本文将深入探讨NLP在语音识别中的应用，探讨其原理、技术方法以及面临的挑战。
元学习是当前人工智能领域最有前途和趋势的研究领域之一。 它被认为是获得广义人工智能（AGI）的垫脚石。 在本章中，我们将了解什么是元学习以及为什么元学习是当前人工智能中最令人振奋的研究。 我们将了解什么是少拍，单拍和零拍学习，以及如何在元学习中使用它。 我们还将学习不同类型的元学习技术。 然后，我们将探索学习通过梯度下降学习梯度下降的概念，其中我们了解如何使用元学习器来学习梯度下降优化。 继续进行，我们还将学习优化作为少样本学习的模型，我们将了解如何在少样本学习设置中将元学习器用作优化算法。
机器之心专栏 作者：腾讯游戏知几AI团队，西北工业大学音频、语音与语言处理研究组（ASLP@NPU） 近日，腾讯游戏知几AI团队与西工大ASLP组联合发布了基于 WenetSpeech 1 万小时数据训练的中文版 Wav2vec 2.0 和 HuBERT 模型。 Wav2vec 2.0 [1]，HuBERT [2] 和 WavLM [3] 等语音预训练模型，通过在多达上万小时的无标注语音数据（如 Libri-light ）上的自监督学习，显著提升了自动语音识别（Automatic Speech Recogn
在尝试改进Guess.js的预测模型时，我开始研究深度学习。我主要关注RNN，特别是LSTM，因为它们在Guess.js领域具有不合理的有效性（unreasonable effectiveness）。并且，我开始使用CNN，虽然传统上不那么常用，但也可用于时间序列。CNN通常用于图像分类，识别和检测。
研究表明，大熊猫成为濒危物种主要是因为繁殖艰难，而繁殖难的问题主要源于「性冷淡」。
5G时代的到来，带来的不仅仅是庞大的流量，卓越的速度，优越的性能。还有不可计数的数据包。这时对于有危害数据流量的检测将变得尤为重要。传统网络检测数据报的可用性目前已知的只有两种：ACL，防火墙。但是这两个都有着共同的缺点就是配置麻烦而且不易变动。但是SDN（软件定义网络）可以做到零配置灵活变动，而且可以实现数据报的在线实时检测。基于SDN可以实现数据包的在线提取，在线检测。
卷积神经网络是一种特殊类型的人工神经网络，广泛应用于图像识别。这种架构的成功始于 2015 年，当时凭借这种方法赢得了 ImageNet 图像分类挑战。
深度学习是机器学习的子集，它基于人工神经网络。学习过程之所以是深度性的，是因为人工神经网络的结构由多个输入、输出和隐藏层构成。每个层包含的单元可将输入数据转换为信息，供下一层用于特定的预测任务。得益于这种结构，机器可以通过自身的数据处理进行学习。
作者 | Qing He、Thilo Koehler、Antony D’Avirro、Chetan Gupta
机器之心分析师网络 作者：Jiying 编辑：Joni 在这篇文章中以两篇文章为基础，分别讨论了声音、相机陷阱（camera traps）是如何实现野生动物监测的。此外，最后一篇文章还讨论了如何利用人工智能技术辅助解决野生动物偷猎（wildlife poaching）的问题，即对偷猎者轨迹的预测问题。 0 引言 近年来，生物多样性危机，即世界范围内的物种损失和生态系统的破坏问题，正在全球范围内持续加速，生物多样性正在迅速减少。例如，许多物种如老虎和犀牛，由于非法采伐（即偷猎）而面临灭绝的危险。研究动物的分
卷积网络（convolutional network),也叫作卷积神经网络（convolutional neural network,CNN),是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。卷积网络在诸多应用领域都表现优异。‘卷积神经网络’一词表明该网络使用了卷积（convolutional)这种数学运算。卷积神经网络的运作模式如下图所示：
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