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专栏 | 极限元语音算法专家刘斌:基于深度学习的语音生成问题

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

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NeuXus开源工具:用于实时去除EEG-fMRI中的伪迹

摘要:同时获取脑电图和功能磁共振成像(EEG-fMRI)允许以高时间和空间分辨率对大脑的电生理和血流动力学进行互补研究。其中一个具有巨大潜力的应用是基于实时分析脑电图和功能磁共振成像信号进行目标脑活动的神经反馈训练。这依赖于实时减少严重伪迹对脑电图信号的影响,主要是梯度和脉冲伪迹。已经提出了一些方法来实现这个目的,但它们要么速度慢、依赖特定硬件、未公开或是专有软件。在这里,我们介绍了一种完全开源且公开可用的工具,用于同时进行脑电图和功能磁共振成像记录中的实时脑电图伪迹去除,它速度快且适用于任何硬件。我们的工具集成在Python工具包NeuXus中。我们在三个不同数据集上对NeuXus进行了基准测试,评估了伪迹功率减少和静息状态下背景信号保留、闭眼时α波带功率反应以及运动想象事件相关去同步化的能力。我们通过报告执行时间低于250毫秒证明了NeuXus的实时能力。总之,我们提供并验证了第一个完全开源且与硬件无关的解决方案,用于实时去除同时进行的脑电图和功能磁共振成像研究中的伪迹。

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给创业者提个醒:做产品就像谈恋爱,别逼用户爱你

作者系百度移动分发事业部副总经理 熊振 让用户抛弃竞品选择你 不可替代性很重要 在信息极度对称的今天,大多数创业者都把“勿忘初心,回归产品”当成信条。所以不管是在人员配置还是经营思路上,对产品、技术的追求都表现得淋漓尽致,看似做出了用户“喜闻乐见”的功能,指望着单点突破,相信条条大路通罗马,却少有哪个功能真正不可替代。很多人明白产品要“做减法”的道理,但却少了一些心思去想怎么做正确的减法。 在我看来,时间和市场是有限的,但用户永远都是有选择权利的。所以你要做的不单单是让他们来选你,更重要的是让他们在有限的

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