文 / 闫永杰 整理 / LiveVideoStack 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： 1、 单通道语音分离问题的引入 2、 借助深度学习来解决单通道语音分离...3、 工程实践中的挑战及解决方案 4、 思考 5、 总结 一、单通道语音分离问题的引入 在第一部分，我会简单介绍单通道语音分离问题的引入。...首先，存在一个问题就是到底什么是单通道语音分离呢？对于做与语音相关工作的工作者来说，单通道语音分离是大家比较熟悉的一个问题，那么我就先从音频采集的方式开始来为大家介绍。 1）音频采集的方式 ?...二、借助深度学习来解决单通道语音分离 在第二部分，我将为大家详细介绍解决单通道语音分离的方法，首先是传统的单通道语音增强方法。 1）传统的单通道语音增强 ?...要想实现单通道语音分离可能存在以下难点：单通道语音一般只包含一个麦克风，这很大程度上也限制了算法的能力。如果存在有多个麦克风的话，通过一些空间信息将与主讲人方向不同的噪音去除掉即可达到语音分离的目的。
文 / 闫永杰 整理 / LiveVideoStack 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： 1、 单通道语音分离问题的引入 2、 借助深度学习来解决单通道语音分离...3、 工程实践中的挑战及解决方案 4、 思考 5、 总结 一、单通道语音分离问题的引入 在第一部分，我会简单介绍单通道语音分离问题的引入。...首先，存在一个问题就是到底什么是单通道语音分离呢？对于做与语音相关工作的工作者来说，单通道语音分离是大家比较熟悉的一个问题，那么我就先从音频采集的方式开始来为大家介绍。...二、借助深度学习来解决单通道语音分离 在第二部分，我将为大家详细介绍解决单通道语音分离的方法，首先是传统的单通道语音增强方法。...1）传统的单通道语音增强 image.png 要想实现单通道语音分离可能存在以下难点：单通道语音一般只包含一个麦克风，这很大程度上也限制了算法的能力。
作者 | VK 编辑 | 奇予纪 出品 | 磐创AI团队出品 消息和语音通道： 如果您在本地计算机（即非服务器）上进行测试，则需要使用[ngrok]()。...简介与安装 2.Rasa 聊天机器人专栏（一）：基本原理介绍 3.Rasa 聊天机器人专栏（二）：命令行界面 4.Rasa 聊天机器人专栏（三）：架构介绍 5.Rasa 聊天机器人专栏（四）：消息和语音通道
关于EasyNVR设备通道页面显示错误的问题之前也遇到过，主要是由于用户的设置错误导致的问题。由于仍然有部分用户会出现这个问题，所以还是再次和大家讲下这个问题的解决方法。...EasyNVR点击通道管理，没有显示通道列表，显示的是视频广场内容： 打开本地环境发现正常情况下的通道管理应如下图所示： 通过询问该用户我们了解到，近期修改项目更换过版本，并且直接将数据库文件easygbs.db...该问题我们有两种解决方法： 方法1：旧版本数据可以通过web页面中的下载功能，将数据以EXCEL表格的形式下载下来，然后再上传到新版本中； 方法2：对于新版本，重新配置通道管理，不要使用旧版本的数据库。
关于EasyNVR设备通道页面显示错误的问题之前也遇到过，主要是由于用户的设置错误导致的问题。由于仍然有部分用户会出现这个问题，所以还是再次和大家讲下这个问题的解决方法。...EasyNVR点击通道管理，没有显示通道列表，显示的是视频广场内容： ? 打开本地环境发现正常情况下的通道管理应如下图所示： ?...该问题我们有两种解决方法： 方法1：旧版本数据可以通过web页面中的下载功能，将数据以EXCEL表格的形式下载下来，然后再上传到新版本中； 方法2：对于新版本，重新配置通道管理，不要使用旧版本的数据库。
今天跟大家聊聊nil通道及其正确的使用场景。 在Go中有时候忘记使用nil通道也是经常犯的一个错误。本节我们一起来看看什么是nil通道，为什么要使用nil通道。...我们要实现这样一个函数：func merge(ch1, ch2 chan int) chan int，该函数用于将两个通道中的信息合并到一个单一的通道中，即将ch1，ch2中接收到的信息都发送到同一个通道...：open变量，我们可以通过该值来判断通道是否处于关闭状态： 0, false 同时，如果通道处于关闭状态，那么还会将通道类型的零值赋值给第一个变量。...那么，我们就可以使用一个状态变量来标识通道是否被关闭，当被关闭的时候就不往合并数据通道ch中发送。...当两个通道都被关闭后，我们关闭合并结果的通道ch，并终止协程。
可以根据需要定制样式 提供了丰富的工具和组件 支持响应式设计 灵活易用，适合快速开发项目 详细文档支持 Rapptz/discord.py[3] Stars: 13.8k License: MIT 这个项目是...discord.py，一个用 Python 编写的现代、易于使用、功能丰富且支持异步操作的 Discord API 包装器。...安装该库需要 Python 3.8 或更高版本，并提供多种安装选项以及可选软件包 PyNaCl (用于语音支持)。 此外，还提供了快速示例和机器人示例代码。
在前面几篇通道教程中，我们陆续介绍了与通道相关的基本语法、单向通道以及 select 语句，有关通道的基本知识就介绍到这里，今天我们来看下通道使用过程中的错误和异常处理。...在并发编程的通信过程中，最需要处理的就是超时问题：比如向通道发送数据时发现通道已满，或者从通道接收数据时发现通道为空。如果不正确处理这些情况，很可能会导致整个协程阻塞并产生死锁。...此外，如果我们试图向一个已经关闭的通道发送数据或关闭已经关闭的通道，也会引发 panic。以上都是我们在使用通道进行并发通信时需要尤其注意的。 接下来我们来看看如何解决上述问题。...避免对已关闭通道进行操作 为了避免对已关闭通道再度执行关闭操作引发 panic，一般我们约定只能在发送方关闭通道，而在接收方，我们则通过通道接收操作返回的第二个参数是否为 false 判定通道是否已经关闭...如果我们试图在通道 ch 关闭后发送数据到该通道，则会得到如下 panic： panic: send on closed channel 而如果我们试图在通道 ch 关闭后再次关闭它，则会得到如下 panic
我们还是继续说一下百度AI语音合成，整体的功能上没有问题，但是在细节上需要注意符号问题，这也是在开发过程中实际遇到的，目前主要涉及到了三个符号“、”、——。...后续会继续更新百度AI语音合成文字及注意事项。
8月21日，微软宣布该公司的语音识别系统的错误率已经降至5.1%，这是目前为止错误率最低的，已经超过了去年由微软AI研究团队所创造的5.9%的成绩。...这两项研究都转录了总机语料库的录音，这是一个从20世纪90年代初就开始被研究人员用来测试语音识别系统的2400个电话对话的集合，这项新研究是由微软AI研究团队完成的，旨在让AI的语音识别达到与人类相同的准确度...总的来说，最新研究的研究人员通过改进微软语音识别系统的基于神经网络的声学与语言模型，将错误率降低了12%左右，值得一提的是，他们还使语音识别器能够识别整个对话，并且能够预测上下文，以便于人类更自然的交谈
北京时间 2018 年 9 月 7 日，国际多通道语音分离和识别大赛（CHiME）组委会在微软海得拉巴研发中心揭晓了最新一届 CHiME-5 的比赛结果。...最终在单麦克风阵列任务、分布式麦克风阵列任务（Rank A）和两种麦克风阵列对应的两个端到端的语音识别任务（Rank B），共计四项任务中连续两届包揽所有项目冠军，并再次刷新各项目的最好成绩。...CHiME(Computational Hearing in Multisource Environments) 属于国际语音识别评测中的高难度比赛，始办于 2011 年，由法国计算机科学与自动化研究所...比赛的目的是希望学术界和工业界针对高噪声和混响等现象影响下的实际场景提出全新的语音识别解决方案，以进一步提升语音识别的实用性和普适性。 目前 CHiME 比赛已经举办五届。...本届大赛组委会通过采用 4 声道麦克风阵列对 20 个真实家庭的晚餐进行录音来形成比赛数据，用以考察和测试在家庭聚会等不同场景中自由交谈风格下的远场语音识别效果。
有客户提工单反馈：App内用户发送语音和图片信息的时候出现失败，提示参数非法，但是文字信息可正常发送 image.png 客户提到文字信息没有失败，说明 消息上行到云通信IM后台 -> 云通信IM后台处理...而云通信IM对图片信息&语音信息的处理逻辑 与 文字信息的区别在于， 对前者会将信息以文件形式存储到腾讯云COS，得到一个COS的URL传给云通信IM后台，云通信后台经过处理，同样将URL下发给消息接收方的用户...日志分析 拿到用户终端的SDK日志，很容易发现了问题原因： image.png 图片语音消息上传COS之前，需要调用REST API获取COS Token，此处UserSig这个参数丢失了，导致报错。
现在智能助手和支持语音的扬声器比以往更受欢迎。据Voicebot称，约有4730万美国成年人使用智能音箱，超过一半的智能手机用户（52％）表示他们在移动设备上使用语音助手。但普及并不一定转化为准确性。...但从人群中隔离语音时，它们往往效果很差。 总部位于马萨诸塞州波士顿的Yobe声称它可以让智能助手们成为更好的听众。...Yobe表示，通过VISRP，智能手表，助听器和智能家用电器等麦克风运动设备可以识别只有唤醒词的语音，并可以执行远场语音个性化。它还声称VISPR可以减少高达85％语音识别错误。...“我们的技术正在解决当今市场中语音技术最持久的挑战，”Yobe首席执行官兼联合创始人Ken Sutton表示，“智能手机，扬声器和其他连接设备在提供卓越的语音用户界面方面受到限制。”...它类似于谷歌的语音匹配和亚马逊的Alexa语音配置文件，它可以检索用户配置文件和与扬声器相关的权限，但Yobe声称其解决方案更加强大。
如果你不确定从哪里开始，那么你也很难发现新的用途，在博客文章中，亚马逊Alexa AI部门的数据科学家Young-Bum Kim详细介绍了一个新的机器学习系统，该系统自动选择最佳技能来处理特定请求，其结果显著减少了错误...Kim写道，这三个表现最佳的模型在制作三种候选技能的候选名单时，将错误率降低了12％。 亚马逊对AI的使用不仅限于技能选择。...一个单独的AI系统允许亚马逊的Echo扬声器识别多达十个不同的用户语音。此外，早在去年11月，亚马逊的Alexa团队表示，它已经开始分析用户的声音，以识别情绪或情绪状态。 这只是冰山一角。...8月，亚马逊的Alexa机器学习团队在关键语音识别模型脱机方面取得了进展。在9月举办的硬件活动中，公司展示了Hunches，它主动推荐基于连接设备和传感器数据的行动，以及耳语模式。
（数据来源：Interspeech 2016大会主办方欢迎报告） 王博士的论文主要内容是研究在单通道语音分离中应用的深度神经网路的训练优化，该技术旨在从混合的多个说话人的语音信号中分离出目标说话人的语音...在这篇论文中，王博士的研究着重于改进单通道语音分离汇总基于深度神经网络的频谱映射方法中常用的最小均方误差准则（MMSE, minimum mean squared error）。...在基于深度神经网络的单通道语音分离中，通过多类回归方法从混合语音频谱中恢复目标说话人的语音，主要是基于MMSE准则最小化网络输出的语音频谱和目标频谱的差异。...对此，王博士等人通过对深度神经网络的输出的预测错误进行统计分析，发现输出的对数功率谱每一维分量都服从一个单峰分布，如下图所示： ?...由此引入零均值的高斯分布函数来描述神经网络的预测错误矢量，引入对其进行概率分布的学习，从而使用最大似然估计方法训练深度神经网络的参数，如下图所示。 ?
image.png 在测试EasyNVS管理平台管理多个EasyGBS系统时，EasyGBS的配置及通道数获取值会出现错误。...image.png 在EasyNVS管理平台能直播预览，录像回看、快照获取，分组管理，标签等功能，但是实际使用时发现获取EasyGBS内设备的通道数异常。...image.png 检查代码发现EasyGBS侧返回grpc通道列表时，limit字段最大支持上报10个通道，而实际代码写成了10000通道，因此我们需要修改该参数，修改完成后该问题即可解决。
【新智元导读】微软的语音识别技术又获得了新的突破：9月13日，微软语音与对话研究团队在arxive上发表论文，宣布在 作为行业标准的 Switchboard 基准上，微软的错误率做到了6.3%，比上周...在作为行业标准的Switchboard 语音识别任务中，微软研究团队将词汇错误率（WER）降到了6.3%，打破了此前的记录。...昨天在arxive发布的论文中，微软写到：“在NIST 2000 Switchboard 测试集上，我们最好的单一系统错误率为6.9%。...我们认为，这是目前有报道的、不基于系统结合的语音识别系统中最好的表现。在与声学模型合并的情况下，这一系统在 Switchboard 数据集上的错误率能降到6.3%”。 ?...历年来语音识别词语错误率的发展趋势，图中绿线代表在Switchboard上的表现。 上周末，在旧金山举行的语音通信与技术国际会议——Interspeech上，IBM称已经将WER错误率降到6.6%。
在最近公布的一项研究中，谷歌的最新说话人分类系统（speaker diarization system）将多人语音分类识别的错误率从 20% 降到了 2%，获得了十倍的性能提升。...这一集成模型可以像语音识别系统一样训练。训练参考的数据包括说话人的语音转录以及区分说话人的标签。例如「作业什么时候上交？」，「我希望你在明天上课前提交，」。...谷歌的分析表明，RNN-T 系统的性能提升会影响所有类型的错误率，包括说话人快速转换、断字、语音重叠时错误的说话人识别以及低质音频。...此外，与传统系统相比，RNN-T 系统在对话中表现出了相对稳定的性能，每次对话的平均错误率方差显著减小。 ? 传统系统与 RNN-T 系统的错误率比较，由人类注释评分。...目前的输出较先前的模型错误更少，这些模型都经过单独的训练，并会在 ASR 之后作为后处理步骤加入流程。
近期有用户反馈，EasyCVR接入海康、大华的设备，在选择其它集群服务器时，设备注册上来的通道ServerID和选择的集群服务器ServerID不匹配。...经排查发现，出现不匹配的原因，是因为在添加设备时没有转发请求，普通的RTSP接入设备不涉及拉流，所以不需要转发请求，但是海康和大华的通道在添加设备之后由它们的SDK回调自动注册，添加设备后就开始拉流了，...找出原因后，在添加设备时进行接口转发，如下图：转发请求后，设备和通道的serverID即可成功同步。
新智元原创 编辑：白峰、鹏飞 【新智元导读】刚刚，科大讯飞联合中科大又夺得权威赛事——国际多通道语音分离和识别大赛CHiME-6两个任务的冠军，并将语音识别错误率从46.1%降低到了30.5%，在「...）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。...最厉害的是，本次CHiME-6比赛中，讯飞将语音识别错误率从CHiME-5的46.1%降低到了30.5%，成为所有参赛队伍中唯一将错误率做到接近30%的机构！...因其比赛极具挑战，参赛团队也大牛如云，已成为业界影响力最大、参赛队伍最多、水平最高的多通道噪声鲁棒性语音识别比赛。...One More Thing… 获得国际多通道语音分离和识别大赛（CHiME）三连冠，表明科大讯飞不仅在中文语音识别领域长期保持领先地位，在英文语音识别领域同样有着深厚的功底，当然也可以迁移到更多语种
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