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    数据万象音视频处理 —— 打开对声音的想象,开启AI创作时代

    “前方路口请直行”、“限速100”、“前方路段拥堵”等,是不是看到这些导航常用语句,脑海中已经有您常听的声音浮现了?导航播报所使用的TTS语音合成技术的商业化道路从有声听书、银行智能客服覆盖到虚拟人配音、残障人士辅助应用等,用户需求来源多样,应用场景逐步细化和专业,在这众多的行业所孕育出的应用场景中,TTS语音合成技术大幅减少文字转为语音的时间与企业用工成本的同时,也为用户带来由AI创作赋予的全新体验,语音合成模型经过长时间的发展,由最初的基于拼接合成,到参数合成,逐渐达到了感情充沛、高流畅度、个性化的现阶

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    两分钟录音就可秒变语言通!火山语音音色复刻技术如何修炼而成?

    先来欣赏一段音视频,或许你会有惊喜发现呢? 没错,这就是动漫海绵的配音模仿者的声音呈现。 不同的是,这位即将奔四的美国喜剧动画主角,如今在模仿者的演绎下一改往日的单一语言以及固定风格,居然一股脑儿说出了译制腔、TVB腔、粤语甚至上海话。 更重要的一点,所有风格以及语言,都是基于一段仅仅两分钟时长的纯中文音频训练而成。 话说两分钟时长的音频究竟可以包含多少内容? 经过语音方向的专业人士估算,基本等同于人们正常语速说出的20句话的内容量。 而这样既能保留本尊音色,又能实现多风格多语种无缝切换的“神奇语音”,还要

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    Linux下利用python实现语音识别详细教程

    语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词汇量。现代语音识别系统已经取得了很大进步,可以识别多个讲话者,并且拥有识别多种语言的庞大词汇表。 语音识别的首要部分当然是语音。通过麦克风,语音便从物理声音被转换为电信号,然后通过模数转换器转换为数据。一旦被数字化,就可适用若干种模型,将音频转录为文本。 大多数现代语音识别系统都依赖于隐马尔可夫模型(HMM)。其工作原理为:语音信号在非常短的时间尺度上(比如 10 毫秒)可被近似为静止过程,即一个其统计特性不随时间变化的过程。 许多现代语音识别系统会在 HMM 识别之前使用神经网络,通过特征变换和降维的技术来简化语音信号。也可以使用语音活动检测器(VAD)将音频信号减少到可能仅包含语音的部分。 幸运的是,对于 Python 使用者而言,一些语音识别服务可通过 API 在线使用,且其中大部分也提供了 Python SDK。

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    重磅 | 从SwiftScribe说起,回顾百度在语音技术的七年积累

    人与机器的自然交互一直是人类孜孜不倦的奋斗目标。随着移动互联网时代的发展,声音与图片成为了人机交互更为自然的表达方式。作为最核心的入口,语音技术就成为了科技巨头们争相攻下的堡垒。而人工智能的进步与发展也让语音技术的识别率突飞猛进,也使其有了产品化的机会。 李彦宏曾在剑桥名家讲堂等多个公开场合说过,百度大脑涉及百度最为核心的人工智能内容,具体包括语音、图像、自然语言理解和用户画像等四个核心能力,此外还有机器学习平台;吴恩达也在公开场合演讲时表达了同样的观点。 3 月 14 日,百度硅谷研究院于推出了一款基

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    揭秘语音到语音翻译黑科技,来挑战国际口语翻译大赛

    机器之心发布 字节跳动AI Lab机器翻译团队 作者:董倩倩 语言是人类社会最自然、最有效的交流方式之一,是人类文化融合和信息传播的主要工具。随着全球化与信息化时代的到来,国际间的交流以及信息传播呈现爆发式增长,让计算机理解不同语言并实现语言之间的自动翻译成为人类社会的迫切需求。 语音作为一种自然、便捷且传递信息丰富的语言承载形式,是人类与机器交互的理想方式。 道格拉斯・亚当斯在小说《银河系漫游指南》中提到过一种叫做巴别鱼的神奇生物:体型很小,靠接受脑电波为生。人们可以携带它,它从脑电波中吸收精神频率,转化

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    十年让70+种语言无障碍沟通?他们决心用系统性创新攻克业内公认难题

    ---- 新智元报道   编辑:Emil、小匀 【新智元导读】数据稀缺以及开发成本高,多语种识别和翻译被认为是机器翻译技术难以跨越的难题。但随着国际交流日益频繁,跨地域、跨文化间的无障碍沟通成为不断增长的刚性需求。近期科大讯飞表示,通过系统性创新,他们将在10年内让机器在70+语言之间实现互通。 下一个十年,人工智能会从「黑盒」变「白盒」吗? 下一个十年,人机共存时代会真正到来吗? 下一个十年,哪个学科又会与人工智能深入交叉,引发颠覆式的革新呢? 人工智能核心技术的逐渐成熟推动智能产品的落地,以语

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