本文中，Google 团队提出了一种文本语音合成（text to speech）神经系统，能通过少量样本学习到多个不同说话者（speaker）的语音特征，并合成他们的讲话音频。此外，对于训练时网络没有接触过的说话者，也能在不重新训练的情况下，仅通过未知说话者数秒的音频来合成其讲话音频，即网络具有零样本学习能力。
伴随着生成式深度学习模型的飞速发展，自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）已经经历了根本性的转变，从有监督训练的专门模型，转变为只需有限的明确指令就能完成各种任务的通用模型。
近年来，国内视频监控应用发展迅猛，系统接入规模不断扩大，涌现了大量平台提供商，平台提供商的接入协议各不相同，终端制造商需要给每款终端维护提供各种不同平台的软件版本，造成了极大的资源浪费。各地视频大规模建设后，省级、国家级集中调阅，对重特大事件通过视频掌握现场并进行指挥调度的需求逐步涌现，然而不同平台间缺乏统一的互通协议。
小编所在项目中，C1、C1Pro、C1Max录音笔，通过BLE和APP连接，音频文件实时传输到录音助手App端，具备实时录音转写的功能。工欲善其事必先利其器，小编补习了语音识别相关基础知识，对所测试应用的实时转写业务逻辑有了更深的认识。希望对语音测试的小伙伴们也有所帮助~~(●—●)
近日，谷歌又推出了一款基于人工智能的音频编解码器—— SoundStream ，它是一款端到端的神经音频编解码器，可以提供更高质量的音频，同时编码不同的声音类型，包括干净的语音、嘈杂和混响的语音、音乐和环境声音。并且，谷歌宣布这是第一个支持语音和音乐的AI编解码器，同时能够在智能手机CPU上实时运行。
就在Meta AI成立10周年之际，研究团队重磅开源了在语音翻译领域的突破性进展——「无缝交流」（Seamless Communication）模型。
早期的音频系统都是基于声音的模拟信号实现的，在声音的录制、编辑和播放过程中很容易引入各种噪声，从而导致信号的失真。随着信息技术的发展，数字信号处理技术在越来越多领域得到了应用，数字信号更是具备了易于存储和远距离传输、没有累积失真、抗干扰能力强等等，信号和信号处理都往数字化发展。为了使得数字音频可以被高效地压缩存储并高品质地还原，数字音频的编码技术就变成至关重要的一个部分了。本篇文章会介绍当今的音频的编码器(传统算法非深度学习)的两大主流阵营之一的基于线性预测的语音编码器的原理。
音频按顺序分别为参考音频 1、以参考音频 1 的声线为输入的生成句子 1（Take a look at these pages for crooked creek drive.）、生成句子 2（There are several listings for gas station.）、参考音频 2、以参考音频 2 的声线为输入的生成句子 1（同上）、生成句子 2（同上）。
选自Baidu Research 机器之心编译 参与：刘晓坤、许迪 语音复制（voice cloning）是个性化语音接口的非常急需的功能。在此论文中，百度介绍了一种能以少量音频样本作为输入的神经语音复制系统。 在百度研究院，我们的目标是用最新的人工智能技术革新人机交互界面。我们的 Deep Voice 项目在一年前启动，致力于教会机器从文本生成更加类人的语音。 通过超越单个说话者语音合成的局限，我们证明了单个系统可以学习生成几千个说话者身份，每个说话者只需要少于半小时的训练数据。我们通过在说话者之间学习共
在网络游戏中，无论是大逃杀、棋牌类、电子竞技类还是娱乐休闲类小游戏，玩家和玩家之间的互动和语音聊天都是一个必不可少的环节。作为一个通用的技术需求，如果由游戏厂商自己从零开始研发相应的音频技术，既不经济也不具备技术优势，因此市面上有一些厂商提供第三方的游戏音频SDK，让游戏开发商免于重复造轮子的同时，能把更多时间花在提升核心竞争力上。
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。
5G的网络架构其实承袭自4G，只支持分组交换，不支持电路交换，也就是说自身的5GC核心网是没法支撑语音业务的，必须依赖于一个叫做IMS的系统。
多语言识别翻译的研究一直都是学术界研究的重点。目前全球有几千种语言，在全球化背景下不同语言人群之间的交流越来越密切，然而学习一门外语的成本是非常大的。前两年的研究主要集中在一对一、一对多的研究，然而当面对这么多的语言时，既需要「考虑模型准确率，还需要考虑语种的识别」。最近，随着人工智能大型自然语言模型的发展，利用统一模型实现多语种识别翻译来实现不同语种之间交流逐渐的变成了可能。
当我们使用像Skype、QQ这样的工具和朋友流畅地进行语音视频聊天时，我们可曾想过其背后有哪些强大的技术在支撑？本文将对网络语音通话所使用到的技术做一些简单的介绍，算是管中窥豹吧。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 AI语音技术是AI技术的一个分支，随着AI技术的发展，AI语音技术突飞猛进、换代升级。 通过基于AI的深度伪造变声技术，可以利用少量用户的语音生成他想要模仿的语音。这种技术在给用户带来新奇体验的同时，潜在安全风险。 深度伪造AI变声技术可能成为语音诈骗的利器。 研究发现，利用漏洞可以解密窃听VoIP电话，并利用少量目标人物的语音素材，基于深度伪造AI变声技术，生成目标人物语音进行注入，拨打虚假诈骗电话。 下图展示了语音诈骗的整体流程。总的来说，这种新型
编者按：春节前夕的最后一次采访，LiveVideoStack有幸邀请到了北京理工大学信息与电子学院副教授王晶。王教授目前在北京理工大学信息与电子学院通信技术研究所从事教学科研工作，讲授本科生《数字通信网》和研究生《语音信号数字处理（全英文）》课程。在教学的同时，王教授还承担有国家自然科学基金、国家重大科技专项、国际合作项目及与中国移动、华为等的企事业横向科研项目。她长期参与信息技术领域标准化工作，目前为AVS中国数字音视频编解码标准组织成员，CCF语音对话与听觉专委会委员。在此次与LiveVideoStack的对话中，王教授分享了过去几年音频领域的重要发展和创新、音频编解码器的独特之处、AI与音频编码技术结合的突破以及目前音频领域人才培养和输出所面临的困境等。
在语音社交系统中最常见的交互模块就是语音连麦、聊天室、点赞、礼物打赏等，在用户信息交互时涉及到语音信息的实时性和互动，多以在技术实现上大多会使用IM功能来实现，在高并发场景下，聊天室内的弹幕信息量非常大，为了缓解服务器的压力，语音社交系统在开发时也会做出一些必要的优化。
基于文本的语言模型如BERT、RoBERTa和GPT-3，借助Transformer的春风，近年来取得了巨大的进步。
召开远程视频会议，可大大提高工作效率，节省与会人员的工作时间和会议费用。视频会议通话系统应用在政府、军队、教育、金融、交通、能源、医疗等行业及跨国、跨地区的企业中逐步普及。
前言： 大家好，今天给大家推荐一些音视频相关书籍! 一：音视频编解码 《深入理解视频编解码技术:基于H.264标准及参考模型》 《新一代视频压缩编码标准-H.264_AVC(第二版)》 《基于H.264的视频编/解码与控制技术》 《FFmpeg从入门到精通》 《WebRTC权威指南》 《现代电视原理》《数字电视广播原理与应用》 《FFmpeg从入门到精通 FFMPEG视音频编解码基础书籍 》《ffmpeg基础库编程开发》 《音视频开发进阶指南：基于Android与iOS平台的实践》 《视频编解码技术原理
Nyquist 采样率大于或等于连续信号最高频率分量的 2 倍时，采样信号可以用来完美重构原始连续信号。
语音驱动的3D面部动画从任意语音信号生成与嘴唇同步的面部表情，需要学习语音、风格和相应的面部运动之间的多对多映射关系。大多数现有的语音驱动的3D面部动画方法依赖于确定性模型，这些模型通常无法充分捕捉复杂的多对多关系，而且面部动作过于平滑。此外，这些方法通常在训练过程中使用独热编码来表示风格特征，因此限制了它们适应新的风格的能力。为了解决上述限制和挑战，我们提出了DiffPoseTalk。与现有方法相比，DiffPoseTalk的主要改进可概括如下。我们使用基于注意力的架构将面部动作与语音对齐，并训练一个扩散模型来预测面部表情信号；除了表情之外，我们还预测了说话者的头部姿势，并设计相应的损失函数以获得更自然的动画。此外，我们利用Wav2Vec来编码输入的语音，以提高泛化能力和稳健性。最后，我们开发了一个风格编码器，从风格视频剪辑中获取潜在的风格代码。最后，我们构建了一个包含多种说话风格的语音驱动的面部动画数据集。
Dissonance 低延迟、实时语音通信 高效opus编码 多个聊天室 给个人玩家的私人讯息 语音激活和一键通 定位音频 回声消除 Opus编码（知识扩充） 百科：opus是一种声音编码格式，Opus的前身是celt编码器。是由IETF开发，适用于网络上的实时声音传输，标准格式为RFC 6716。Opus编码器是一个有损声音编码的格式，由互联网工程任务组（IETF）近来开发Opus 格式是一个开放格式，使用上没有任何专利或限制。 对比：在当今的有损音频格式争夺上，拥有众多不同编码器的AAC格式打败了同样颇
目前，一对一直播源码平台已经不能满足广大社交场景和人群了，而多人语音聊天室源码的开发属性，正好满足此需求，也让社交更加多样化、娱乐化，那么在技术上如何开发多人语音聊天室源码呢？
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
2024年6月12日-15日，AVS工作组第八十九次会议在浙江绍兴召开。会议上，工作组正式宣布，AVS3P10标准已经完成最终委员会草案（FCD）阶段，即将正式对外发布。
人类依赖大脑的听觉通路实现高效精准的语音信号处理，能够轻松实现每分钟300个汉字或者150个英文单词的自然语音识别。如何建模大脑的听觉和语言环路并解析自然语音感知的神经机制是长久以来认知神经科学关注的重要问题。如今，计算机科学家花费了数十年才终于实现了较为接近人类水平的自动语音识别AI模型。这类纯工程的AI模型完全抛弃了早期基于语言学理论的模型框架，完全采用数据驱动的端到端大规模预训练深度神经网络。那么这样的模型究竟与人脑听觉通路有多少相似性呢？
AI 技术的应用门槛正在不断降低，换脸、换声音、生成各种不存在的人像都变得非常容易，但与此同时，犯罪的门槛也降低了。
本文来自网易云音乐音视频实验室负责人刘华平在LiveVideoStackCon 2017大会上的分享，并由LiveVideoStack根据演讲内容整理而成（本次演讲PPT文稿，请从文末附件下载）。
说不同语言的人更容易地、直接地相互交流，这是语音到语音的翻译系统(Speech-to-speech translation)的目的，这样的系统在过去几十年里取得了不错的进展。
机器之心报道 编辑：rome rome DALL-E 已经能够很好地从文本生成图像，那么如何高效地实现语音合成呢？本文带你看微软最新推出的语音合成模型 ——VALL-E，它的效果将惊掉你的下巴。 近十年间随着神经网络和端到端建模的发展，语音合成技术取得了巨大突破。级联的文本到语音（TTS）系统通常利用声学模型 pipeline 和梅尔频谱作为中间表示的声码器。先进的 TTS 系统可以从单个或多个 speaker 合成高质量的语音，但仍需要高质量的 “干净” 数据。从网络上抓取的大规模数据无法满足要求，并且会
AI 科技评论按：不同语言之间的语音到语音转换早已不是什么新鲜事了，任务拆分简单直接，只需要把「源语言的语音识别模型（语音转文本）」、「文本到文本翻译模型」、「目标语言的语音生成模型（文本转语音）」这三个模型串联使用就可以。由于这三类模型的发展都各自比较成熟，现在市面上如谷歌翻译这样的软件产品、如科大讯飞翻译机这样的专用硬件设备都能达到很好的多语互译效果，准确率和延时都让人比较满意。
作者：范存航，张晶晶，张宏玉，项旺，陶建华，李心慧，易江燕，隋典伯，吕钊*（通讯作者）
基于文本的翻译系统已经取得了非常大的进步，从最早的查词匹配、语法规则，再到神经翻译系统、Transformer预训练等，翻译结果越来越精准，支持的互译语言数量也超过了200种。
流利的语言表达需要精确的声道运动。Chartier等人研究声道运动在感觉运动皮层上的编码。该研究发现，单电极神经活动可以编码不同的运动轨迹，这些运动轨迹是产生自然语言的复杂运动轨迹基础。本文发表在Neuro杂志。
今天我开通了新专栏《语音处理》，又名曰——不语。我将分享介绍一些关于语音信号处理的基础知识。
自动语音翻译是指让机器完成从源语言的语音信号自动翻译生成目标语言的文本的过程，其基本设想是让计算机像人类译员一样充当持不同语言说话人之间翻译的角色。
说话的声音（声带震动）和其他声音相比，有独特的时域和频域模式。声带的震动产生基频(fundamental frequency)，口腔共振(the pharyngeal and oral resonance cavities)等产生高频谐波
语音领域顶级学术会议 Interspeech于2019年9月15-19日在奥地利格拉茨举行。
可能是职业习惯，《流浪地球》中有一幕让小编印象非常深刻：刘培强戴着耳机和俄罗斯宇航员交流，两人各自说着母语，然后被实时同步翻译，毫无障碍不说，甚至拉家常开玩笑都没问题。这种黑科技，太好用了叭！
EasyCVR基于云边端协同，具有强大的数据接入、处理及分发能力，平台可支持海量视频的轻量化接入与汇聚管理，可提供视频监控直播、视频轮播、视频录像、云存储、回放与检索、智能告警、服务器集群、语音对讲、云台控制、电子地图、平台级联等功能。其中，语音对讲功能在视频监控场景中具有重要意义，今天我们来详细介绍下EasyCVR平台语音对讲功能的配置与开启。
论文题目：CIF: Continuous Integrate-and-Fire for End-to-End Speech Recognition
连政，中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室16级硕博生。目前研究兴趣为多模态情感识别、语音合成和语音转换。
厌倦了Alexa沉稳，单调的语调？现在，由于一种新的AI技术，亚马逊可能很快就能够将新的讲话风格推广到其语音助手。
AI 科技评论按：日前百度发布了一篇新论文介绍了自己在语音生成方面的最近进展。之前的 Deep Voice 系统已经可以生成高质量的语音，而现在，百度新开发的语音生成系统不仅可以把说话声音从固定的一种增加到了上千种，得以模仿数千个不同说话者的声音，而且每个说话者只需要不到一个半小时的训练数据。 这种惊人表现背后的技术理念就是从不同说话者中独立学习共通的和差异性的信息。而且在此基础上，百度的研究人员们打算更进一步，尝试只从几秒长度的短句中学习说话者的声音特点。通常我们把这类问题称为「语音克隆」。在人际交互接口
消费升级的时代，搭配才能创造奇迹。文字是苍白的，语音是生动的，语音转文字是具备科技色彩的。文字一旦有了科技感，生活才能有质感。本课程以GME做“活化酶”，将详细介绍以微信语音转文字技术为基础的GME功能，带你告别文字的苍白，激发AR活性，让你的生活瞬间充满“胶原蛋白”。随着AR技术的不断发展，语音转文字在音频场景的应用不断成熟。
整理 | 禾木木 责编 | 王子彧 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 去年11月，谷歌曾宣布“1000 种语言计划”，通过建立一个机器学习模型，从而支持世界上使用人数最多的 1000 种语言。 近日，谷歌正式发布 20 亿参数通用语音模型——USM，可支持 100 多种语言自动识别内容检测。谷歌将其描述为“最先进的通用语音模型”，拥有 20 亿个参数，经过了 1200 万小时的语音、280 亿个句子和 300 多个语种数据集的预训练。 目前该模型在 Youtube 的字幕生成中已展现
人机交互是人工智能的重要研究热点。而关于情感的研究使得人机交互变得更加有温度。情感语音识别要求从语音中准确的识别人类所具有的情感表达，有助于机器对于我们语义的理解；而情感语音合成则是为了使得机器合成的语音更加自然，更加具有温度。因此6月1日（周六），《SFFAI31期-情感语音识别与合成论坛》邀请两位出色的博士生（黄健，郑艺斌），分别从情感语音识别与合成两个维度来给带大家了解人机交互。
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