【新智元导读】《福布斯》今日刊文，指出语音分析蕴含惊人商业潜力：除了客服，如今通过语音分析还能理解人意，甚至检测真假信息。 语音分析不仅包括机器对自然语言理解的理解，还有更多的是语气、情绪和情感。机器想要更好的理解人类，对人类语言背后的含义需要有更准确和深入地理解。通过文章分析可以看到，商业应用已经存在，但是，如何创造更大的商业价值，同时也是更好的社会价值？这需要AI行业技术人员与公司更多的努力。 在电话另一端的客服代理可能没有意识到你不断增长的愤怒，但是记录你通话的计算机却能够察觉。越来越多的公司正在使
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
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：
李杉 编译自 VentureBeat 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 还记得移动App的兴起，带来了好几波新的统计分析工具。 比如你熟悉的友盟、TalkingData，或者你不那么熟悉的Flu
捷通华声作为国内领先的金融智能客服、智能外呼等人工智能产品及解决方案供应商 ，受邀出席了此次大会，并展示了包含智能语音导航、全智能客服、智能外呼系统、智能语音分析系统等在内的灵云人工智能联络中心（AICC） 在行业内的落地应用，成为大会焦点。
AI 科技评论按：2017年8月20日，语音通信领域的国际顶级学术会议Interspeech 2017在瑞典斯德哥尔摩召开，腾讯音视频实验室王燕南博士的一篇论文入选，并获邀在大会作了oral报告。 Interspeech是由国际语音通信协会ISCA（International Speech Communication Association）组织的语音研究领域的顶级会议之一，是全球最大的综合性语音信号处理领域的科技盛会，该会议每年举办一次，每次都会吸引全球语音信号领域以及人工智能领域知名学者、企业以及研发人
2017年8月20日，语音通信领域国际顶级学术会议Interspeech 2017在瑞典斯德哥尔摩召开。 Interspeech是由国际语音通信协会ISCA（International Speech Communication Association）组织的语音研究领域的顶级会议之一，是全球最大的综合性语音信号处理领域的科技盛会。该会议每年举办一次，每次都会吸引全球语音信号领域以及人工智能领域知名学者、企业以及研发人员参加。 本届Interspeech会议主题是“情景互动”，研究影响和形成交流互动的情境、
本文主要探讨了人工智能和机器学习如何影响呼叫中心，以及如何利用这些技术来提高客户体验和降低运营成本。作者提到了智能语音服务、智能语音质检、智能机器人呼入和呼出系统等技术，并探讨了如何利用这些技术来提高呼叫中心的工作效率和客户满意度。
机器之心专栏 腾讯音频实验室 2017 年 8 月 20 日，语音通信领域的国际顶级学术会议 Interspeech 2017 在瑞典斯德哥尔摩召开，腾讯音视频实验室王燕南博士的一篇论文入选，并获邀在大会作了 oral 报告，本文对此论文进行了介绍。读者可点击阅读原文查看该论文。 Interspeech 是由国际语音通信协会 ISCA（International Speech Communication Association）组织的语音研究领域的顶级会议之一，是全球最大的综合性语音信号处理领域的科技盛会
阅读本文大约需要4分钟 导语丨Unity作为游戏开发者首选引擎，其引擎强大的图像引擎和功能全面的编辑器为高质量的游戏与应用开发提供了基础。而现有的引擎内并未提供游戏语音技术，本课程介绍Unity引擎集成语音技术，并通过GME实例集成到Unity工程中，与您一起动手实践。 一、游戏多媒体引擎GME 1 GME简介 游戏多媒体引擎（Game Multimedia Engine，GME）提供一站式语音解决方案。针对不同场景进行深度优化，覆盖游戏、社交、娱乐等多种泛互联网行业应用场景。提供实时语音、语音消息及转文本
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。
选自Google Research Blog 作者：Inbar Mosseri等 机器之心编译 在嘈杂的环境中，人们非常善于把注意力集中在某个特定的人身上，在心理上「屏蔽」其他所有声音。这种能力被称为「鸡尾酒会效应」，是我们人类与生俱来的技能。然而，虽然关于自动语音分离（将音频信号分离为单独的语音源）的研究已经非常深入，但该问题仍是计算机领域面临的重大挑战。谷歌今日提出一种新型音频-视觉模型，从声音混合片段（如多名说话者和背景噪音）中分离出单独的语音信号。该模型只需训练一次，就可应用于任意说话者。 在《Lo
数据猿导读 随着金融结构的业务发展，呼叫中心的规模与日俱增，国内超过千席的呼叫中心不乏少数，银行呼叫中心语音数据体量巨大，是典型的非结构化“大数据”。 本篇案例为数据猿推出的大型“金融大数据主题策划”
随着游戏行业的迅猛发展，游戏行业竞争日益加剧，好的用户体验度和快速反应能力成为游戏网站发展的关键。游戏行业整体解决方案将能够为游戏厂商提供优质全面便捷的服务。
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
然后呢，我们的机器学习算法根据上面图中的训练样本得到下面图中的这样一条直线，以后再有新的x1、x2我们就可以对它进行分类了。
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
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
“CCF语音对话与听觉专业组走进企业系列活动”第十期之“走进腾讯”研讨会于上周六圆满闭幕，本次研讨会由上海交通大学钱彦旻副教授主持，并邀请到四位专家介绍腾讯语音及对话领域的最新成果，分别是： 腾讯AI Lab语音技术中心副总监苏丹博士，腾讯AI Lab资深算法专家卢恒博士，腾讯语言算法专家黄申博士，腾讯多媒体实验室高级总监商世东。 其中，腾讯 AI Lab语音技术中心副总监苏丹博士作了题为《腾讯AI Lab语音技术中心应用与研究介绍》的学术报告，主要介绍了腾讯AI Lab语音技术中心的主要应用落地，分
新智元推荐 来源：科大讯飞、华为 编辑：克雷格 【新智元导读】最近，科大讯飞与华为签署战略合作协议，双方在B端和C端市场同时发力，在公有云服务、ICT基础设施产品、智能终端以及办公四大领域深度合作
飞桨语音模型库PaddleSpeech，为开发者提供了语音识别、语音合成、声纹识别、声音分类等多种语音交互能力，代码全部开源，各类服务一键部署，并附带保姆级教学文档，让开发者轻松搞定产业级应用！
视听语音分离（AVSS）技术旨在通过面部信息从混合信号中分离出目标说话者的声音。这项技术能够应用于智能助手、远程会议和增强现实等应用，改进在嘈杂环境中语音信号质量。
pyaudio是语音处理的python库，提供了比较丰富的功能。 具体功能如下： 特征提取(feature extraction)：关于时域信号和频域信号都有所涉及 分类(classification)：监督学习，需要用已有的训练集来进行训练。交叉验证也实现了，进行参数优化使用。分类器可以保存在文件中以后使用。 回归(regression)：将语音信号映射到一个回归值。 分割(segmenttation)：有四个功能被实现了 [x] 固定大小的分割 [x] 静音检测（silence removal）
大数据时代，文本、语义和社交分析就像企业的“天眼”，可以聆听到来自用户、患者和市场的声音。目前文本、语义和社交分析技术已经包括金融、医疗、传媒、电商在内的在多个行业得到广泛应用，企业从海量的互联网和企业内部数据，包括文本、视频等结构化和非结构化数据中提取那些能提高决策质量的有用信息和情报。 但是，文本、语义和社交分析技术依然处于成长期，在一些领域，例如数据分析和市场研究方面的应用还只是刚刚起步，而在相对成熟的领域，例如用户体验、社交聆听和用户互动方面，还有很大的提升空间。 总之，文本、语义和社交分析技术
Hadoop、YARN、全数据分析、数据建模等这些大数据名词纷至沓来时，不由你漠视大数据的趋势。但趋势归趋势，当你着手大数据应用时，从何着手就成为了一个非常现实的问题。 99%被忽视的数据 所谓大数据，让我们抛开其4V的特性，思考一些究竟有哪些数据应该进行分析，很多人将大数据理解为微博、微信等非结构化数据，实际上，很多行业/企业并不拥有这些数据，这些数据通常掌握在互联网厂商手里，对于很多行业/企业来说，基于互联网的应用很多还都是一个尝试性的阶段，对于互联网大数据分析还不是一个急迫的需求。 行业
智能语音技术已经在生活中随处可见，常见的智能应用助手、语音播报、近年来火热的虚拟数字人，这些都有着智能语音技术的身影。智能语音是由语音识别，语音合成，自然语言处理等诸多技术组成的综合型技术，对开发者要求高，一直是企业应用的难点。
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。
在过去的20年中，谷歌向公众提供了大量的信息，从文本、照片和视频到地图和其他内容。但是，世界上有许多信息是通过语音传达的。然而，即使我们使用录音设备来记录对话、访谈、演讲等内容中的重要信息，但要在以后的几个小时的记录中解析、识别和提取感兴趣的信息还是很困难的。
智能语音技术已经在生活中随处可见，常见的智能应用助手、语音播报、近年来火热的虚拟数字人，这些都有着智能语音技术的身影。智能语音是由语音识别，语音合成，自然语言处理等诸多技术组成的综合型技术，对开发者要求高，一直是企业应用的难点。 飞桨语音模型库 PaddleSpeech ，为开发者提供了语音识别、语音合成、声纹识别、声音分类等多种语音处理能力，代码全部开源，各类服务一键部署，并附带保姆级教学文档，让开发者轻松搞定产业级应用！ PaddleSpeech 自开源以来，就受到了开发者们的广泛关注，关注度持续上涨。
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！
Praat是目前已经成为比较流行也比较专业的语音处理的软件，可以进行语音数据标注、语音录制、语音合成、语音分析等等，具有免费、占用空间小、通用性强、可移植性好等特点 官网链接 http://www.fon.hum.uva.nl/praat/ 汉化版下载 http://www.hejingzong.cn/blog/ViewBlog_54.aspx#vidio
70 年代以后随着互联网的高速发展，语料库越来越丰富以及硬件更新完善，自然语言处理思潮由理性主义向经验主义过渡，基于统计的方法逐渐代替了基于规则的方法。
随着人工智能，大数据，纳米技术，各种语音分析和人工智能技术（ASR, NLU等），各种传感器技术的指数级发展，未来的听力设备（助听器，各种消费类耳机产品和各种行业和专业类耳机产品等），将有能力通过你的耳朵，实时获取每个人的生物信息。
大家好，我是崔庆才。 想必大家在开发项目过程中可能或多或少用到语音识别、语音合成等相关技术，但又不知道哪家的服务好，而且有的收费还贼贵。尤其流式识别更是个难题。 今天我给大家推荐一个流式语音合成库，现在在 GitHub 上已经开源，而且已经斩获 3.1k star，效果很不错，同时这也是业界首个流式语音合成系统，推荐给大家试试。 具体详情大家可以了解下文哈，最后还有直播课，大家感兴趣欢迎扫码了解。 智能语音技术已经在生活中随处可见，常见的智能应用助手、语音播报、近年来火热的虚拟数字人，这些都有着智能语音技术
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。
人类非常善于在嘈杂的环境中，集中注意力听某一个人说的话，从精神上“屏蔽”一切其他声音。这种现象便是“鸡尾酒会效应”，我们与生俱来。
李杉 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI —— “我说什么了，你就这么生气？” —— “跟说了什么没关系！” 这时候，男孩纸要想和女朋友和好，得知道问题出在你说话的语气上。面对女朋友，控
翻译 | 王柯凝 出品|人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【导读】今年年初以来，作者一直在印度找数据科学、机器学习以及深度学习领域的工作。在找工作的这三十四天里，他面试了8到10家公司，其中也包括初创公司、基于服务的公司以及基于产品的公司。作者希望他的面试经验能够为求职者提供一些有用的信息，因而撰写了此文。希望你读后能够有所收获！ 首先自我介绍一下： 我在机器学习（语音分析、文本分析和图像分析领域应用）领域有4年以上的从业经验。总的来说，我认为这个领域的大多数工作职位主要包括文本分析（自然
NLP全称是Natural Language Processing，即自然语言处理，这是一门计算机科学、人工智能以及语言学的交叉学科。
Google大部分资金来自广告和搜索，并将企业产品（如云服务）视为未来收入增长的主要推动力，但这方面仍落后于亚马逊和微软。新版Google语音软件是尝试成为更有竞争力的云服务商的一个例子。这也是在与亚
5月4日，有着最难语音识别任务之称的CHiME-6成绩揭晓：科大讯飞联合中科大语音及语言信息处理国家工程实验室（USTC-NELSLIP）在给定说话人边界的多通道语音识别两个参赛任务上夺冠。
数字通信平台（Digital Communication Platform）Twilio(www.twilio.com)于本月6日，首次发布其实时呼叫分析服务 - Media Streams。新的发布具备整合Google Cloud, Amazon Web Services，语音识别和呼叫分析软件创业公司Gridspace(www.gridspace.com)的能力。
⚫ 加窗：分帧后，每一帧的开始和结束都会出现间断。因此分割的帧越多，与原始信号的误差就越大， 加窗就是为了解决这个问题，使成帧后的信号变得连续，并且每一帧都会表现出周期函数的特性。
腾讯云：“云+未来”以云为动力连接智能未来 2017年9月21日，由腾讯云主办的2017“云+未来”峰会在上海举办。本次上海峰会，腾讯云提出的“以云为源动力，连接智能未来”发展方向，展示了腾讯云的最新进展和最新行业解决方案，以智能化为指引，推动金融、政企、汽车、能源等行业的数字化转型。 以云为动力连接智能未来 建设信息科技高速路 当前，云在传统产业数字化转型过程中的作用越发重要。腾讯公司副总裁、腾讯云总裁邱跃鹏指出：“产业数字化升级的本质，在于通过科技处理数据，创造新价值，在产业的数字化转型过程中，要以
本文参考文献 [1]詹新明，黄南山，杨灿.语音识别技术研究进展[J].现代计 算机(专业版) [2]《语音识别》——维基百科，自由百科的全书 [3]杨行峻, 迟惠生,“语音数字信号处理”, 电子工业出版社. 1995 [4]崔天宇 吉林大学硕士学位论文《基于HMM的语音识别系统的研究与实现 》 [5]陆昱方,科技传播第二期期刊《简述语音识别的实现过程》
大数据文摘出品 不知道大家对做核酸怎么看，反正文摘菌的喉咙已经起茧了。 不过为了防疫大局，也为了知道确定自己的健康状况，通过核酸确认自己没有感染新冠又在所难免。 等等……有没有其他方法可以检测自己有没有中招？ 最好还是不用出门的那种。 你别说，这样的技术还真有可能出现。 9月8日在西班牙巴塞罗那举行的欧洲呼吸学会国际大会(European Respiratory Society International Congress)上发表的一项研究表明，一款手机应用程序借助人工智能，可以通过你的声音判断中是否感染了
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
现实中的语音交互系统，无一例外的会受到各种环境不利因素的影响，极大影响了交互成功率和用户体验。
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
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
