该应用可以捕捉笑脸并自动进行记录。此外，您还可以使用语音命令进行交互。简而言之，借助 Tensorflow Lite 框架，我们构建出可实时轻松处理笑脸检测和识别语音命令的应用。...如何检测笑脸？ 我们很难在使用单个模型检测人脸并预测笑脸得分结果的同时保证高精度和低延迟。因此，我们通过以下三个步骤来检测笑脸： 应用人脸检测模型来检测给定的图像中是否存在人脸。...该模型也会输出 90 维向量来预测年龄，范围在 0 到 90 之间。其在 Raspberry Pi 上的推理时间可以达到 30 毫秒左右。 如何识别语音命令？...实时语音命令识别也可以分为三个步骤： 预处理：我们使用滑动窗口来储存最新的 1 秒音频数据，以及音频所对应的 512 帧图像。...音频流处理 由于我们的模型使用采样率为 16kHz 的 1 秒音频数据进行训练，因此数据缓冲区的大小为 16,000 字节。数据缓冲区亦作为循环缓冲区使用，我们每次会更新对应的 512 帧。
该研究利用视频中有价值的信息源，即视觉、音频流之间的对应关系，进行视觉-音频的交叉模态检索和发声对象定位。该方法在两个音频分类基准上取得了新的当前最优性能。...然而，一种常见的方法是在一种模态中使用另一种模态中的「教师」网络提供的自动监督来训练「学生」模型（「教师学生监督」），其中「教师」使用大量人类注释进行训练。...研究人员应用视听对应（AVC）进行学习，这是一项简单的二分类任务：给定一个示例视频帧和一个简短的音频片段，判断它们是否对应。 ?...定位发声对象 AVE-Net 可以识别语音和视觉域中的语义概念，但是它无法辨明「发声对象的位置」。...；(iii) 展示了图像中的发声语义对象可以被定位（仅使用声音，而不利用运动或流信息）；(iv) 在数据准备阶段，如何避免不合适的捷径。
大数据文摘作品 编译：happen，吴双 高宁，笪洁琼，魏子敏 本文将一步步向你展示，如何建立一个能识别10个不同词语的基本语音识别网络。...你需要知道，真正的语音与音频识别系统要复杂的多，但就像图像识别领域的MNIST，它将让你对所涉及的技术有个基本了解。...精度流 大多数音频识别应用程序需要在连续的音频流上运行，而不是单独的剪辑段。在这种环境中使用模型的典型方法是在不同的偏移时间上重复应用它，并在短时间内平均结果以产生平滑的预测。...它使用了RecognizeCommands来运行长格式输入音频，以尝试查找单词，并将这些预测与标签和时间的完全真值列表进行比较。这使它成为将模型应用到音频信号流的一个很好的例子。...背景噪音 真实的应用需要在有噪音的环境中进行语音识别。为了使模型在干扰下具有良好的鲁棒性，我们需要对具有相似属性的录音进行训练。
这一次，我们的研发部门训练了一个卷积神经网络来识别语音命令，并研究神经网络如何帮助处理语音到文本的任务。 神经网络如何识别音频信号 新项目的目标是创建一个模型来正确识别人类所说的单词。...•对模型进行流识别测试 我们如何教神经网络识别传入的音频信号 在研究中，我们使用了wav格式的音频信号，在16位量化采样频率为16khz。...我们使用Adam优化方法对神经网络进行三种变化的训练: •模型从头开始培训(新鲜) •预训练模型中的卷积层冻结(冻结) •在不冻结的情况下对预培训模型进行再培训(预培训) “Fresh”分7个阶段进行，...查看下表中的结果。 ? 因此，我们选择使用一个预先训练的神经网络对一个大的数据包进行微调，而不冻结卷积层。该模型能更好地适应新数据。 流测试 该模型也进行了现场测试。...我们没有在训练样本中使用说话者的声音。这使我们能够检查未知数据的质量。每四分之一秒读取一次声音，更新缓存的声音，然后模型对其进行分类。为了避免神经网络的错误，我们使用了一个置信阈值。
与只能根据给定音频片段续写结尾的自回归模型不同，Voicebox 能够修改给定样本中的任意部分。...据了解，Voicebox 能够出色执行各种任务，具体包括： 结合上下文的文本到语音合成：使用长度仅为两秒的输入音频样本，Voicebox 即可匹配样本的音频风格并据此进行文本到语音生成。...研究结果表明，基于 Voicebox 生成的合成语音训练出的语音识别模型，在性能上几乎与使用真实语音的模型相当，错误率降低了 1%；与以往同类文本到语音模型相比，合成语音数据训练结果的错误率更是大幅降低...研究人员使用超过 5 万小时的语音录音，和来自英语、法语、西班牙语、德语、波兰语和葡萄牙语的公共有声读物转录对 Voicebox 进行训练。...对于语音生成带来的滥用风险，Meta 也想好了对策——构建一款高效分类器，用以区分由 Voicebox 生成的音频和真实语音，借此缓解未来可能出现的种种风险。
文本分类 语言建模 语音识别 字幕生成 机器翻译 文档摘要 问答（Q&A） 我试图专注于你可能感兴趣的各种类型的终端用户问题，而不是更多的学术或语言的子问题，在有些方面深度学习已经做的很好，如词性标注，...你有没有一个深度学习中最受欢迎的NLP应用没有被列出？请在下面的评论中告诉我。 文本分类 给出一个文本实例，预测一个预定义的类标签。 文本分类的目的是对文档的标题或主题进行分类。...下面是另外三个例子： 垃圾邮件过滤，将电子邮件文本分类为垃圾邮件或正常邮件。 语言识别，对源文本的语言进行分类。 体裁分类，对小说故事体裁进行分类。...有效使用词序进行基于卷积神经网络的文本分类，2015 影评的情感分析，将句子分类为主观的和客观的，分类问题类型，产品评论的情感及更多。...给定作为音频数据的文本的发声，该模型必须生成可读的文本。 自动给出自然语言的处理，这个问题也可被称为自动语音识别（ASR）. 语言模型用于创建以音频数据为条件的文本输出。
本文主要研究的是语音识别领域的对抗样本，表明任何给定的源音频样本都可能受到轻微扰动，因此自动语音识别系统（ASR）会把音频转录为任何不同的目标句子。...对语音识别领域的对抗样本性质进一步调查后发现，其性质似乎与图像领域对抗样本的性质不同。研究人员调查了攻击方构建物理世界对抗样本的能力。即使考虑了物理世界引入的扭曲，这些输入在分类时仍然是对抗的。...如何生成不可察觉的对抗样本 在图像领域，将图像和最近的分类样本之间的 l_p 失真最小化会生成肉眼无法区分的图像，但在语音领域并非如此。...如何生成鲁棒的对抗样本 为了提高对抗样本在无线播放时的鲁棒性，研究人员用一个声学空间模拟器来创建模拟无线播放的人工语音（带有混响的语音）。...他们的目标是使用混响（而不是干净的音频）扰动语音欺骗 ASR 系统。同时，对抗扰动δ应该比较小，以使其不被人听见。
伦巴第的棺材板要压不住啦 虽然过去在这一领域中已经提出过几种音视频语音识别模型，并一定程度上提高了在有噪声情况下对纯音频模型的鲁棒性，但很少有针对伦巴第效应（Lombard Effect）对纯音频语音识别影响的研究...机器学习社区对于深度学习技术的应用在日益加深，这一依旧在训练过程中对伦巴第语音进行了适当的建模，从而提高了在所有评估实验中用于音频、视频和音频-视频语音识别模型的性能，因此，这一方法对于未来实用且强大的音频...原文： https://arxiv.org/abs/1906.02112 碟中谍：基于音频的生物识别系统面临被攻破风险 最近，研究人员对一种被忽视的ASV模拟攻击进行了探究，这一研究还包括一种对人类语音进行修改的方法...研究人员利用音频数据在实验中评估了针对语音生物识别系统的攻击。具体来说，他们从公共语音数据集中使用ASV语音相似性搜索工具寻找声音最相似的发言者，并使用这一声音攻击语音生物识别系统。 ?...新模型在标准基线上实现了有竞争力的动词分类（准确率34.26%）结果。 34.26%的准确率意味着单独使用音频就可以在动词分类上获得良好的性能。
语音关键词检测关注如何和从连续语音流中检测出用户感兴趣的关键词。典型场景可以分为两类： 1. 语音设备控制：根据用户的语音指令来唤醒或控制智能设备； 2....目前流行的隐马尔可夫模型则采用子词单元，如音素，进行建模。这种情况下，它与基于HMM混合模型的语音识别中的声学模型就十分类似了，只是解码图是手工设计的文法，而不是基于统计语言模型生成的。...亚马逊Alexa语音助手所用的Keyword Spotting系统就是基于这一类方法的，它的隐马尔可夫模型示意图如下图所示： 另一种基于神经网络分类的方法就更加直接了，如下图所示，连续语音流逐段地送入神经网络进行分类...3、基于大词汇量连续语音识别系统的关键词检测 基于大词汇量连续语音识别系统的关键词检测主要是用于音频文档检索任务。首先使用语音识别系统将语音转化为某种形式的文本，然后建立索引，供用户索引。...总结 ---- 关键词检测分为两种：KeywordSpotting关注在计算资源有限的情况下，快速准确地从音频流中检测出关键词；Spoken Term Detection中的一大难题是如何检测出集外词。
技术来保护平台用户安全地使用产品，需要做到两点：1、理解内容；2、Facebook 如何使用自监督学习方法来提高内容识别的准确性，同时减少翻译、NLP、图像识别等应用中对标记数据的要求。...一旦系统以这种未标记的方式进行了训练，我们就可以使用标记数据对特定任务进行微调，例如用来识别仇恨言论。...我们还使用自监督训练来改善语音识别能力。我们创建了一个音频片段几个版本，并且更改了一些音频的部分内容，而模型必须仅使用原始音频作为输入来确定哪个版本是正确的，同样没有转录或使用其他标签。...在使用两个卷积神经网络对原始的、未标记的音频数据进行预训练模型后，系统优化后以解决一项越来越困难的任务：预测不同时间的音频，箭头表示未来进一步的预测。...一旦这种预训练的、自监督模型能很好的理解语音，我们就会使用少量的监督数据：80 小时的转录音频来训练最终的语音识别系统。
作为思科一名高级软件工程师，我主要专注于协作产品的机器学习。 您在思科工作，以及语音识别技术来源的问题是如何激励你创建 AssemblyAI 的？...随着我对人工智能研究越来越感兴趣，我注意到在语音识别领域有很多工作正在进行，而且研究进展得很快。...正是这些因素促使我思考，「如果你能用最新的人工智能研究建立一家Twilio风格的API公司，让开发者更容易访问最先进的人工智能模型来进行语音识别，获得更好的开发者体验，那会怎样?」...实体检测模型可识别音频文件中的各种实体，例如个人或公司名称、电子邮件地址、日期和位置。 主题检测模型标记音频和视频文件中所说的主题。预测的主题标签遵循标准化的 IAB 分类法。...在视频方面，从视频流平台到 Veed 等视频编辑器都是使用的 AssemblyAI 的核心转录模型来简化用户的视频编辑过程。 Veed还允许其用户转录其视频并使用字幕直接对其进行编辑。
利用交叉数据集模型性能的比较方法，研究人员对Gaze360与常规数据集进行了评估。研究人员进一步研究证明了新模型可以应用于实际用例，包括估算顾客在超市中的关注点等等。...在本文中，研究人员介绍了一个新的英语口语音频数据集并将其用于数字和说话者性别的分类任务，他们应用LRP来识别两个用波形或频谱图处理数据的神经网络架构的相关特征。...WFST）解码器，该解码器能够使用图形处理单元（GPU）进行音频的在线流处理和离线批处理。...该解码器无需语言或声学模型修改，可作为现有解码器的直接替代品。特殊的设计使它具有灵活性、可同时支持多个音频流的在线识别和格栅生成。...该解码器与声学模型（AM）和语言模型（LM）无关，因此无需更改即可使用Kaldi工具包中训练的现有模型进行推断研究。
语音识别模型简史 一般来讲，语音识别系统由几个部分组成：将音频片段（通常为 10 毫秒帧）映射到音素的声学模型、将音素连接起来形成单词的发声模型，以及一个表达给定模型的语言模型。...通过在给定一系列音频特征的情况下生成一系列单词或字形来学习模型，这种 sequence-to-sequence 的方法促使了 attention-based 和 listen-attend-spell（...与大多数 sequence-to-sequence 模型（通常需要处理整个输入序列（在语音识别中即是波形）以产生输出句子）不同，RNN-T 会连续处理输入样本和流输出符号。 输出符号是字母表的字符。...当语音波形呈现给识别系统时，“解码器”在给定输入信号的情况下会搜索图中相似度最高的路径，并读出该路径所采用字序列。...他们可能没有提及的是对隐私问题的影响。不过，用户一般不会离线处理事物，但如果需要来回的稳定数据包流，连接网络也是很麻烦的问题。”
这项工作奠定了该领域早期方法的基石。与此同时，IBM的研究团队在语音识别方面做出了重要贡献，例如，使用隐马尔可夫模型（HMMs），这提高了语音识别技术的准确性和可靠性。...在这种任务中，模型需要使用音频特征和歌词来识别音乐的情感内容。在这种情况下，使用晚期融合方法是合适的，因为它结合了训练在单个模态（如音频特征和歌词）上的模型的预测来生成最终预测。...此外，视频和音频领域涉及许多其他多模态任务。音频视觉语音识别是针对个人给出的视频和音频进行语音识别的任务。 视频声音源分离涉及在给定的视频和音频信号中定位和分离多个声音源。...基于音频的图像生成是指根据给定的声音生成相关的图像。条件语音生成涉及根据给定的语音语句生成说话人的视频。...作者应该构建一个具有持续学习能力的语言模型，它可以根据自己的经验对世界进行复杂的理解，从而使用更复杂的知识进行自主和渐进的训练和改善。
然而针对最近几年不同任务上多模态学习的论文研究发现，学者们更多关注多模态的网络结构设计，而较少关注不同动作下的模型学习能力与任务、数据集之间的关联性研究（如游戏视频和体育视频的动作序列识别任务上，语音特征与光流特征融合方式如何选择...模型层面可以在如下几个方向深入：1.表征：多个模态同时存在的情况下，针对具体任务动态进行模态内不同级别特征信息使用（如文本中句义、句法、字词特征；视觉中语义、边缘、色彩特征），利用注意力机制选择特征；利用生成对抗网络对形式和内容进行表征解耦的能力...)：综合源自同一个实例的视频信息和音频信息，进行识别工作。...情感分类： Contextual Inter-modal Attention for Multi-modal Sentiment Analysis：将文字，视频和声音输入来对人的情感进行分类。...图2:工作2框架图 假新闻识别 Exploiting Multi-domain Visual Information for Fake News Detection：将图像和对图像词频的统计输入来进行假新闻分类
拼接方法，需要使用大型数据库中的语音来拼接生成新的可听语音。在需要不同语音风格的情况下，必须使用新的音频数据库，这极大的限制了这种方法的可扩展性。...模型使用了Softmax分布对各个音频样本的条件分布建模。 图4 这个模型在多人情景的语音生成、文本到语音的转换、音乐音频建模等方面进行了评估。...Deep Voice 2中的分割模型使用一种卷积递归结构（采用连接时间分类(CTC)损失函数）对音素对进行分类。Deep Voice 2的主要修改是在卷积层中添加了大量的归一化和残余连接。...目的是为了让学生从老师那里学到的分布中匹配自己样本的概率。 图18 作者还提出了额外的损失函数，以指导学生生成高质量的音频流： 功率损失函数：确保使用语音不同频带的功率，就像人在说话一样。...说话人自适应是通过对多个说话人的声音生成模型进行微调来实现的，而说话人编码则是通过训练一个单独的模型来直接推断一个新的嵌入到多个说话人语音生成模型。
在这种特殊情况下，Splunk 解决了根据用户使用计算机鼠标的方式对用户进行分类的问题。如果你的系统可以根据鼠标使用模式唯一识别用户，则可以将其用于欺诈检测。...Splunk 使用 TensorFlow + Keras 构建了一个深度学习系统来进行用户分类，他们进行了两个实验： 金融服务网站用户群体的分类——访问类似页面时的常客组和非客户组。...他们训练出的模型性能达到： 90% 精度：分类为鲸鱼声音的音频片段中的 90％ 是正确的； 90％ 召回率：给定鲸鱼声音的录音，有 90％的可能性被标记为鲸鱼。...例如如果你正在处理的是人类语音数据，那么你首选的就应该是梅尔频率倒谱系数了。 目前有一些很好的软件来处理音频。...第一步比第二步更难，这需要你去创造性思考如何将你的数据转换成图像，希望我提供的示例对解决你的问题有所帮助。 ?
Voicebox 可以合成六种语言的语音，以及执行噪声去除、内容编辑、风格转换和多样化样本生成。 在 Voicebox 出现之前，生成语音的 AI 需要使用精心准备的训练数据对每项任务进行特定训练。...Voicebox 基于一种称为流匹配（Flow Matching）的方法，该方法已被证明可以改进扩散模型。...Voicebox 基于流匹配（Flow Matching）模型，这是 Meta 在非自回归生成模型方面的最新进展，其可以学习到文本和语音之间高度非确定性的映射关系。...Meta 的实验结果表明，基于 Voicebox 合成语音训练的语音识别模型的表现几乎不逊于使用真实语音训练的模型 —— 错误率仅高了 1%；而要是使用之前的文本转语音模型合成的数据训练，错误率会提升...为了应对这种可能性，降低潜在的风险，Meta 还构建了一种分类器，其宣称可有效分辨真实语音和 VoiceBox 生成的音频。 Voicebox 是生成式 AI 研究的重要一步。
然而，一些研究的主题表明，傅立叶变换是相当有缺陷的，当涉及到语音识别应用。傅立叶变换的原因，虽然是一个极好的声音物理表现，但并不代表人类如何感知声音。 ? 原始音频波形。在这种形式下，分类是无用的。...语音识别应用的标准实践是在20Hz-20KHz之间应用26个频率箱，并且仅使用前13个进行分类。最有用的信息是在较低的频率范围内，并且包括更高的频率范围常常导致较差的性能。...因此，在图像识别领域高效的工具、算法和技术在音频分类方面也非常有效。为了解决情绪分类的问题，我选择了使用卷积神经网络（CNN），因为这些已经被证明是有效的图像和音频识别。 切断所有的沉默。...一旦音频被正确地转换为信息特征，建立和训练一个深度学习模型就比较容易了。 为了包装，建立一个分类模型的语音情感检测是一个具有挑战性但有益的经验。在不久的将来，我可能会重温这个项目，以扩大它。...我想做的一些事情包括：在更广泛的输入范围内测试模型，使模型适应更大范围的情感，并为云部署一个模型来进行实时情绪检测。
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
