AiTechYun 编辑：chux 即使在嘈杂的环境下，人们也能够将注意力放在特定的人身上，选择性忽略其他人的声音和环境音。这被称作鸡尾酒会效应，对人类来说十分寻常。然而自动语音分离，将音频信号分离到
1.Annual Review of Clinical Psychology：功能磁共振功能连接应用于青少年神经发育
将一个人的声音与嘈杂的人群分开是大多数人在潜意识里做的事情，它被称为鸡尾酒派对效应。像谷歌和亚马逊的Echo这样的智能扬声器通常会有更艰难的时间，但是在未来AI过滤声音可能会和人类一样好。
把一个人的声音从嘈杂的人群中分离出来是大多数人潜意识里都会做的事情——这就是所谓的鸡尾酒会效应。像谷歌Home和亚马逊的Echo这样的智能扬声器实现分离人群中的声音可能还要再经历一段时间，但多亏了AI，它们或许有一天能够像人类一样过滤掉声音。
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。
机器之心专栏 作者：刘斌 深度学习在 2006 年崭露头角后，近几年取得了快速发展，在学术界和工业界均呈现出指数级增长的趋势；伴随着这项技术的不断成熟，深度学习在智能语音领域率先发力，取得一系列成功的应用。本文将重点分享近年来深度学习在语音生成问题中的新方法，围绕语音合成和语音增强两个典型问题展开介绍。 一、深度学习在语音合成中的应用 语音合成主要采用波形拼接合成和统计参数合成两种方式。波形拼接语音合成需要有足够的高质量发音人录音才能够合成高质量的语音，它在工业界中得到了广泛使用。统计参数语音合成虽然整
高铁是“五高一地”重点区域保障中的重要一环。伴随着VoLTE业务试商用开展，VoLTE用户会迎来井喷式增长，VoLTE对网络的要求比LTE更高，高铁网络面临着频率资源紧张，用户数多，容量受限，频偏效应等一系列问题，需要从从频率、站址、容量、驻留等等几方面集中开展高铁VoLTE规划优化。
一、 概述 目网络面临上行用户体验容量差、深度覆盖不足、热点区域巨大容量需求三重挑战，随着FDD网络大规模部署的日益临近，TD-LTE和LTE FDD融合组网将是4G无线网络未来的演进方向，可以充分激发TDD/FDD两种制式网络的潜力，实现优势互补，最大化资源承载效率，获得最佳网络性能。
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。
蓝牙是一种短距离无线通信的技术规范，它起初的目标是取代现有的计算机外设、掌上电脑和移动电话等各种数字设备上的有线电缆连接。蓝牙规范在制定之初，就建立了统一全球的目标，其规范向全球公开，工作频段为全球统一开放的2.4GHz频段。从目前的应用来看，由于蓝牙在小体积和低功耗方面的突出表现，它几乎可以被集成到任何数字设备之中，特别是那些对数据传输速率要求不高的移动设备和便携设备。蓝牙技术标准制定的目标如下所述。
机器之心发布 作者：网易云信音频实验室 网易云信音频实验室持续在实时通信音频领域进行创新，基于 AI 的啸叫检测方法的研究方案被 ICASSP 2022 接收，并受邀于会议面向学术界和工业界进行研究报告。 ICASSP (International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing) 即国际声学、语音与信号处理会议，是 IEEE 主办的全世界最大的，也是最全面的信号处理及其应用方面的顶级会议，在国际上享有盛誉并具有广泛的学术影响力。2
E-UTRAN小区重选定时器时长：重选E-UTRAN小区定时器时长。在重选E-UTRAN小区定时器时长内，当服务小区的信号质量和新小区信号质量满足重选门限，且UE在当前服务小区驻留超过1秒时，UE才会向E-UTRAN小区发起重选。参数取值范围：0~7,255，当该参数取值为255时，表示NR小区不会重选至E-UTRAN小区。
基于业务请求切换是日本软银WCP定制的一个特性。WCP的TDD网络不允许建立QCI1的承载，当WCP的TDD网络下的用户需要进行语音业务时，MME会向eNodeB发送QCI1的S1AP_ERAB_SETUP_REQ消息，此时eNodeB会向MME通过S1AP_ERAB_SETUP_RSP消息回复建立失败，原因值为S1-intra-system-handover-triggered。之后，eNodeB会向UE发送基于业务请求的测量控制(门限值InterFreqHoGroup.SrvReqHoA4ThdRsrp)，待UE发送测量报告后，eNodeB将此UE切换到FDD小区做语音业务。
北峰MESH无线自组网系统是采用全新的“无线网格网”理念设计的移动宽带多媒体通信系统。系统采用无中心自组网的分布式网络构架，所有节点可在非视距、随机快速移动条件下，实现多路语音、数据、图像等多媒体信息的实时交互。相比目前基于中心节点的网络，无中心自组网技术的主要优势在于：
有幸邀请到了在2019大学生电子设计大赛的获奖优秀队员为本公众号投稿，将分几次推文为大家介绍几只优秀队伍的作品。
在辅听器领域经过多年的积累，算是跨入门了。把一些算法的吃透了，并熟练运用了。这里梳理一下这方面的算法，给需要的朋友做一个科普吧。
常规同频同播系统，是通过在一个地区架设多台中转台，让各中转台形成链路互通且保持在相同的频率工作，从而实现一个地区的无线信号有效覆盖，确保对讲机终端在网内的任意位置都能顺畅沟通。目前来说，同频同播技术的发展，可以解决无线通信中由同频干扰而引起的通信盲区和死角问题，进一步实现信号的无缝覆盖和通信范围的扩大。今天要跟大家介绍的是常规同频同播无线通讯系统的相关技术特点和应用：
Mesh无线自组网系统是采用全新的“无线网格网”理念设计的移动宽带多媒体通信系统。系统所有节点在非视距、快速移动条件下，利用无中心自组网的分布式网络构架，可实现多路语音、数据、图像等多媒体信息的实时交互。同时，系统支持任意网络拓扑结构，每个节点设备可随机快速移动，系统拓扑可随之快速变化更新且不影响系统传输，整体系统部署便捷、使用灵活、操作简单、维护方便。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲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 // 编者按：随着在线会议的普及，用户已经不再满足于能听到，而是要有更为极致的听感体验，如何能够在复杂多变的应用场景中依旧保证声音清晰流畅是对会议系统的极大挑战。LiveVideoStackCon2022上海站大会邀请到了全时 音视频研发部经理 顾骋老师，为大家详细介绍了语音前处理技术在会议场景中的应用与挑战。 文/顾骋 整理/LiveVideoStack 大家好，我是顾骋，来自全时
本文摘取该论文主干部分进行编译介绍，希望为读者提供相关进展的概括性了解。
对抗性攻击的概念首先由 Goodfellow 等人提出 [6]，近年来，这一问题引起了越来越多研究人员的关注，对抗性攻击的方法也逐渐从算法领域进入到物理世界，出现了物理对抗性攻击。文献[1] 中首次提出了利用掩模方法将对抗性扰动集中到一个小区域，并对带有涂鸦的真实交通标志实施物理攻击。与基于噪声的对抗性攻击相比，物理攻击降低了攻击难度，进一步损害了深度学习技术的实用性和可靠性。
原标题 | Ten Trending Academic Papers on the Future of Computer Vision
移相干涉术是一种高灵敏度的非接触式光学测量方法。该方法在光学表面测量、形变测量等许多方面被广泛应用。然而环境振动对该方法的测量结果可能产生不可忽视的影响，包括造成条纹抖动、干涉图模糊等现象。为了解决这个问题，提高移相干涉测量结果的稳定性，干涉测量中的抗振技术应运而生。按照抗振方式不同可将移相干涉测量中的抗振方法分为主动与被动两大类，其中被动抗振包含的方法种类较多，又可分为时域移相、单帧处理与空域移相三类，主动抗振技术旨在削弱环境振动的传播，因此主要使用气浮平台、隔罩等外部设备进行抗振。如图 1 所示。
AI 科技评论按： 作为某种程度上的技术黑盒，神经网络的诸多工作原理仍然有待探索。年初，Frankle 和 Carbin 的论文「 The Lottery Ticket Hypothesis：Finding Sparse，Trainable Neural Networks」提出了一种生成稀疏的高性能网络的简单方法，可以有效进行网络剪枝，这一突破性进展也让这篇论文成为 ICLR 2019 最佳论文的得主之一。在本文，Uber AI 研究院对这一「彩票假设」成果进行了深度解构，意外得到了具备强大剪枝能力的通用「超级掩模」（Supermask）！雷锋网 AI 科技评论编译如下。
AI 科技评论按：作为某种程度上的技术黑盒，神经网络的诸多工作原理仍然有待探索。年初，Frankle 和 Carbin 的论文「 The Lottery Ticket Hypothesis：Finding Sparse，Trainable Neural Networks」提出了一种生成稀疏的高性能网络的简单方法，可以有效进行网络剪枝，这一突破性进展也让这篇论文成为 ICLR 2019 最佳论文的得主之一。在本文，Uber AI 研究院对这一「彩票假设」成果进行了深度解构，意外得到了具备强大剪枝能力的通用「超级掩模」（Supermask）！雷锋网 AI 科技评论编译如下。
机器之心分析师网络 作者：Jiying 编辑：H4O 本文结合三篇最新的论文具体讨论计算机视觉领域中的物理攻击及检测方法，包括视觉领域和音频领域。 0、引言 对抗性攻击的概念首先由 Goodfellow 等人提出 [6]，近年来，这一问题引起了越来越多研究人员的关注，对抗性攻击的方法也逐渐从算法领域进入到物理世界，出现了物理对抗性攻击。文献[1] 中首次提出了利用掩模方法将对抗性扰动集中到一个小区域，并对带有涂鸦的真实交通标志实施物理攻击。与基于噪声的对抗性攻击相比，物理攻击降低了攻击难度，进一步损害了
Google Research 软件工程师发表了可解决「鸡尾酒会效应」视觉-音频语音识别分离模型。 AI 科技评论按：人类很擅长在嘈杂的环境下将其他非重点的声响「静音」化，从而将注意力集中在某个特定人物身上。这也就是众所周知的「鸡尾酒会效应」，这种能力是人类与生俱来的。尽管对自动音频分离（将音频信号分离成单独的语音源）的研究已经相当深入，但它依旧是计算机研究领域上的一项巨大挑战。 Google Research 软件工程师 Inbar Mosseri 和 Oran Lang 于 4 月 11 日发表了一篇
audioFlux是一个Python和C实现的库，提供音频领域系统、全面、多维度的特征提取与组合，结合各种深度学习网络模型，进行音频领域的业务研发，下面从时频变换、频谱重排、倒谱系数、解卷积、谱特征、音乐信息检索六个方面简单阐述其相关功能。
说到语音识别、语音翻译、图像识别、人脸识别等等，现在已经非常非常非常普及了，看过‘最强大脑’的朋友，也应该对‘小度’这个机器人有所了解，战胜国际顶尖的‘大脑’- 水哥，(PS：内幕不知)，那么今天，我们来看下关于语音识别，是如何做到的，Java又是如何识别语音的？如何转换语音？
摘 要 本课程设计主要内容是设计利用窗口设计法选择FLATTOPWIN窗设计一个FIR滤波器，对一段含噪语音信号进行滤波去噪处理并根据滤波前后的波形和频谱分析滤波性能。本课程设计仿真平台为MATLAB7.0，开发工具是M语言编程，通过课程设计了解FIR滤波器设计的原理和步骤，掌握用MATLAB语言设计滤波器的方法，了解FLATTOPWIN对FIR滤波器的设计及编程方法。首先利用windows自带的录音机录制一段语音信号，加入一单频噪声，对信号进行频谱分析以确定所加噪声频率，设计滤波器进行滤波去噪处理，比较滤波前后的波形和频谱并进行分析。由分析结果可知，滤波 后的语音信号与原始信号基本一致，即设计的FIR滤波器能够去除信号中所加单频噪声，达到了设计目的。 关键词 滤波去噪；FIR滤波器；FLATTOPWIN窗；MATLAB
时隔65年，在近日Google Research软件工程师Inbar Mosseri和Oran Lang发表的论文《Looking to Listen at the Cocktail Party》中，采用了一个全新的视听模型为“鸡尾酒会”问题提供了一个合适的解决之道，这一突破为语音识别不仅带来了更多新可能，同时也成为该领域一个划时代的分水岭。
AI 科技评论按：深度学习在2006年崭露头角后，近几年取得了快速发展，在学术界和工业界均呈现出指数级增长的趋势；伴随着这项技术的不断成熟，深度学习在智能语音领域率先发力，取得了一系列成功的应用。 这次分享会中，雷锋网邀请到了中科院自动化所的刘斌博士。刘斌，中科院自动化所博士，极限元资深智能语音算法专家，中科院-极限元智能交互联合实验室核心技术人员，曾多次在国际顶级会议上发表论文，获得多项关于语音及音频领域的专利，具有丰富的工程经验。刘斌博士会与大家分享近年来深度学习在语音生成问题中的新方法，围绕语音合成和
即时通信IM 你问我答 第3季 本期共解答10个问题 Q1：即时通信 IM如何判断用户当前是否在某个直播间内？（用户在直播间的在线/离线状态）？ 即时通信 IM当前不支持判断用户在直播间的在线/离线状态。如需实现上述功能，需业务侧对用户在直播间的状态进行上报，通过业务侧后台获取对应状态。 Q2：即时通信 IM uni-app 打包 iOS 语音消息无法播放怎么办？ 请将 IM SDK 升级到 2.15.0，该版本支持了 iOS 语音消息播放。 Q3：即时通信 IM uni-app 打包
导语：按照惯例，主推文只能推送内容相关的东西，但是今天同日推文里有一个很有趣的文章，大家有兴趣的不妨移步去一探究竟！ AI科技评论按：作者杨军，从事大规模机器学习系统研发及应用相关工作。本文整理自知乎，已获作者授权。 本文将分享一些自己关于深度学习模型调试技巧的总结思考（以CNN为主）。 最近因为一些需要，参与了一些CNN建模调参的工作，出于个人习性，我并不习惯于通过单纯的trial-and-error的方式来调试经常给人以”black-box”印象的Deep Learning模型。所以在工作推进过程中，
本文将分享一些自己关于深度学习模型调试技巧的总结思考（以CNN为主）。 最近因为一些需要，参与了一些CNN建模调参的工作，出于个人习性，我并不习惯于通过单纯的trial-and-error的方式来调试经常给人以”black-box”印象的Deep Learning模型。所以在工作推进过程中，花了一些时间去关注了深度学习模型调试以及可视化的资料（可视化与模型调试存在着极强的联系，所以在后面我并没有对这两者加以区分），这篇文章也算是这些工作的一个阶段性总结。 这里总结的内容，对于模型高手来说，应该说都是基本的k
最近因为一些需要，参与了一些CNN建模调参的工作，出于个人习性，我并不习惯于通过单纯的trial-and-error的方式来调试经常给人以”black-box”印象的Deep Learning模型，所以在工作推进过程中，花了一些时间去关注了深度学习模型调试以及可视化的资料（可视化与模型调试存在着极强的联系，所以在后面我并没有对这两者加以区分），这篇文章也算是这些工作的一个阶段性总结。 这里总结的内容，对于模型高手来说，应该说都是基本的know-how了。 我本人是计算机体系结构专业出身，中途转行做算法策略，所以实际上我倒是在大规模机器学习系统的开发建设以及训练加速方面有更大的兴趣和关注。不过机器学习系统这个领域跟常规系统基础设施（比如Redis/LevelDB以及一些分布式计算的基础设施等）还有所区别，虽然也可以说是一种基础设施，但是它跟跑在这个基础设施上的业务问题有着更强且直接的联系，所以我也会花费一定的精力来关注数据、业务建模的技术进展和实际问题场景。 说得通俗一些，对自己服务的业务理解得更清晰，才可能设计开发出更好的算法基础设施。 另外在进入文章主体之前想声明的是，这篇文章对于Deep Learning的入门者参考价值会更高，对于Deep Learning老手，只期望能聊作帮助大家技术总结的一个余闲读物而已。 文章的主要内容源于Stanford CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition课程[1]里介绍的一些通过可视化手段，调试理解CNN网络的技巧，在[1]的基础上我作了一些沿展阅读，算是把[1]的内容进一步丰富系统化了一下。限于时间精力，我也没有能够把里面提到的所有调试技巧全部进行尝试，不过在整理这篇文章的时候，我还是参考了不止一处文献，也结合之前以及最近跟一些朋友的技术交流沟通，对这些方法的有效性我还是有着很强的confidence。 1.Visualize Layer Activations 通过将神经网络隐藏层的激活神经元以矩阵的形式可视化出来，能够让我们看到一些有趣的insights。 在[8]的头部，嵌入了一个web-based的CNN网络的demo，可以看到每个layer activation的可视化效果。
训练耗时根据设备、数据量、图片大小和参数的不同从数十分钟到数十个小时不等。在等待训练结束的过程中，观察训练过程信息随时监控训练状态，当loss不再下降时可以终止训练并保存当前模型。训练过程中保存的模型和训练正常结束后生成的模型完全相同。AIDI软件完整完成一次训练后会自动进行一次测试并弹出训练测试时间信息。
1.MiAMix: Enhancing Image Classification through a Multi-stage Augmented Mixied Sample Data Augmentation Method
AI科技评论按：作者杨军，从事大规模机器学习系统研发及应用相关工作。本文整理自知乎，已获作者授权。 本文将分享一些自己关于深度学习模型调试技巧的总结思考（以CNN为主）。 最近因为一些需要，参与了一些CNN建模调参的工作，出于个人习性，我并不习惯于通过单纯的trial-and-error的方式来调试经常给人以”black-box”印象的Deep Learning模型。所以在工作推进过程中，花了一些时间去关注了深度学习模型调试以及可视化的资料（可视化与模型调试存在着极强的联系，所以在后面我并没有对这两者加以区
试想一下，在一个嘈杂的鸡尾酒会上，同时存在着许多不同的声源：多个人同时说话的声音、餐具的碰撞声、音乐声等等。如何在酒会上分辨出特定人物的声音，这对于我们人类来说十分简单。
2019年9月7日，一知智能受邀参加由AICUG人工智能技术社区主办的AI 先行者大会(AI Pioneer Conference)，大会聚焦国际AI前沿技术、产业落地，汇聚中美AI行业领袖与技术大咖，共同探讨人工智能行业的发展与未来。
选自arXiv 机器之心编译 参与：路雪、李泽南 近日，来自 Fraunhofer IDMT、Tampere University of Technology 与蒙特利尔大学的 Yoshua Bengio 等人在 arXiv 上提交了一篇论文，提出跳过使用泛化维纳滤波器进行后处理的步骤，转而使用循环推断算法和稀疏变换步骤进行歌唱语音分离，效果优于之前基于深度学习的方法。这篇论文已经提交至 ICASSP 2018。 论文：Monaural Singing Voice Separation with Skip
选自arXiv 机器之心编译 参与：刘晓坤、路雪 近年来，基于深度学习的监督语音分离发展很快。本文作者对今年相关研究进行概述，介绍了语音分离的背景、监督语音分离的形成和组成部分，从历史的角度叙述了监督
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。
近期，语音与语言处理领域旗舰会议IEEE ASRU 2023论文入选结果公布。腾讯云媒体处理（MPS）在语音增强降噪方向的创新成果再获业界认可，《Magnitude-and-phase-aware Speech Enhancement with Parallel Sequence Modeling》（简称MPCRN）和《VSANet: Real-time Speech Enhancement Based on Voice Activity Detection and Causal Spatial Attention》（简称VSANet）两篇论文被IEEE ASRU 2023录用。本文将结合论文内容，与大家分享腾讯云媒体处理（MPS）在音频处理方面的最新能力、相关技术方案以及算法原理。
深度学习是人工智能中发展最快的领域之一，被广泛的应用在很多领域，尤其是实时目标检测、图像识别和视频分类。深度学习通常采用卷积神经网络、深度信念网络、循环神经网络等方式实现。
本文介绍了图像处理中掩膜（mask）的意义，并阐述了其在数字图像处理、光学图像处理和特殊形状图像制作等方面的应用。同时，还探讨了掩膜在遥感图像处理中的具体应用，包括道路、河流和房屋等特征的提取。
基于这些存在的问题进行分析，有效的手段是能够对林区的资源进行大范围、大视野的全天候24小时实时监测，引入一套系统化、个性化的森林防火通信系统解决方案，实现森林防火的智能化、信息化。
有专家预测，到2020年，企业将实现与客户对话的自动化。据统计，由于呼叫中心的员工要么没有接好电话，要么没有足够的能力进行有效沟通，公司损失了多达30%的来电。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
