据外媒报道，近日，谷歌更新了其云端文本转语音（Cloud Text-to-Speech）API。
如果你是谷歌云客户，并且正在使用该公司的AI套件来进行文字转语音或语音转文本服务，这有个好消息：谷歌今天宣布了这些方面的重大更新，包括云文本到语音的普遍可用性，优化声音以便在不同设备上播放的新音频配置文件，多声道识别的增强功能等等。
Google的文字转语音（Text-To-Speech）功能原本使用在Google助理或是GoogleMap等服务上，现在Google推出云端文字转语音服务，开发者也可以在自己的应用程序上添加语音功能
最近，百度硅谷人工智能实验室的研究员提出了 ClariNet，一种全新的基于 WaveNet 的并行音频波形（raw audio waveform）生成模型。WaveNet 是能够完美模仿人类声音的最前沿语音合成技术（Google I/O 大会所展示的超逼真合成语音的背后技术）。自从其被提出，就得到了广泛的离线应用。但由于其自回归（autoregressive）的特点，只能按时间顺序逐个生成波形采样点，导致合成速度极慢，无法在 online 应用场合使用。ClariNet 中所提出的并行波形生成模型基于高斯逆自回归流（Gaussian inverse autoregressive flow），可以完全并行地生成一段语音所对应的原始音频波形。比起自回归的 WaveNet 模型，其合成速度提升了数千倍，可以达到实时的十倍以上。
选自Google Blog 作者：Jonathan Shen、Ruoming Pang 机器之心编译 参与：黄小天、刘晓坤 近日，谷歌在其官方博客上推出了新的语音合成系统 Tacotron 2，包括一个循环序列到序列特征预测网络和一个改良的 WaveNet 模型。Tacotron 2 是在过去研究成果 Tacotron 和 WaveNet 上的进一步提升，可直接从文本中生成类人语音，相较于专业录音水准的 MOS 值 4.58，Tacotron 2 取得了 4.53 的 MOS 值。虽然结果不错，但仍有一些问
网址：https://github.com/zzw922cn/awesome-speech-recognition-speech-synthesis-papers
选自arXiv 作者：王雨轩等 机器之心编译 参与：李泽南、吴攀 最近，谷歌科学家王雨轩等人提出了一种新的端到端语音合成系统 Tacotron，该模型可接收字符的输入，输出相应的原始频谱图，然后将其提供给 Griffin-Lim 重建算法直接生成语音。该论文作者认为这一新思路相比去年 DeepMind 的 WaveNet 以及百度刚刚提出的 DeepVoice 具有架构上的优势。点击阅读原文下载论文。 现代文本转语音（TTS）的流程十分复杂（Taylor, 2009）。比如，统计参数 TTS（statist
安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 让电脑会讲话没什么，但让电脑说得666就不是一件容易事了。 今天，谷歌推出一种直接从文本中合成语音的神经网络结构，即新型TTS（Text-to-Speech,TTS）系统Tacotron 2。Tacotron 2结合了WaveNet和Tacotron的优势，不需要任何语法知识即可直接输出文本对应的语音。 下面是一个Tacotron 2生成的音频案例，效果确实很赞，并且还能区分出单词“read”在过去分词形式下的读音变化。 △ “He has read
AI科技评论消息：2017年10月4日，Deepmind发表博客称，其一年前提出的生成原始音频波形的深层神经网络模型WaveNet已正式商用于Google Assistant中，该模型比起一年前的原始模型效率提高1000倍，且能比目前的方案更好地模拟自然语音。 以下为Deepmind博客所宣布的详细信息，AI科技评论摘编如下： 一年之前，我们提出了一种用于生成原始音频波形的深层神经网络模型WaveNet，可以产生比目前技术更好和更逼真的语音。当时，这个模型是一个原型，如果用在消费级产品中的计算量就太大了。
选自DeepMind 机器之心编译 参与：刘晓坤 昨日，谷歌发布了一系列新的产品，从音箱到手机，让我们看到了其产品全面 AI 化的趋势。而 DeepMind 一年前宣布的语音合成技术 WaveNet 也正式产品化，融入谷歌助手之中。本文对升级后的 WaveNet 技术做了解读。 就在一年前，谷歌 DeepMind 发布了 WaveNet，这是一种新的深度神经网络，能生成新的声音信号波形，并且比起其它现有技术，其生成的语音拥有更加逼真的音效。当时这个模型还只处于研究雏形阶段，对于消费性产品而言，模型的计算消耗
最近，百度硅谷人工智能实验室的研究员提出的ClariNet（合成语音展示），是一种全新的基于WaveNet的并行音频波形（raw audio waveform）生成模型。
人类梦想让文字说话已经有好几个世纪的历史了。你可能没想到，其实在1968年，日本的电机技术实验室由Noriko Umeda和他的同伴开发了第一个完整的英语语音转换系统（Text-To-Speech，简称TTS）。
小禅，学习深度学习和AI智能语音方便一年多，主要是处理NLP方面的算法以及文本生成方面。接下俩先说一下要学习深度学习的路线和比较关键的点吧。
【新智元导读】百度研究院今年初发布的完全深度神经网络构建的 Deep Voice 文本到语音转化系统，声称在转化速度上比 WaveNet 快400倍。但当时的系统只能转化20小时语音，而且只有一种声音。不到三个月的时间，这个系统得到大幅升级，能够生成数百个小时的语音，拥有数百种声音。 百度在官方博客介绍了升级版 Deep Voice 2： 今年2月，百度硅谷 AI Lab 发布了 Deep Voice 1，这是一个完全使用深度神经网络生成人类语音的系统。与其他使用神经网络的文本到语音（text-to-spe
▲ 内容预览： 百度实现文本到语音的实时转换 Facebook 发布支持 90 种语言的预训练词向量 英伟达发布迄今为止最强核弹 GTX 1080 TI 每日推荐阅读： 高手实战演练，十大机器学习时
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）。
还记得我们前几天发出文章《百度超谷歌跃升全球第二，硬核语音技术成抢夺智能音箱“C位”的王牌》吗？本篇文章我们将讲述 2019年深度学习语音合成的一些进展，其中有多篇工作来自百度研究院或百度硅谷人工智能研究院。
【新智元导读】 百度最新发布文本到语音转化系统Deep Voice。百度称，这是一个全部由深度神经网络构建的系统，在文本到语音的转化速度上比 WaveNet 快400倍。 百度研究院今天发布 Deep Voice，这是一个文本到语音转化系统，完全由深度神经网络构建。 百度研究院在官方博客上写道： 目前，要搭建这样一个系统，最大的阻碍在于声频合成的速度，此前的方法一般都需要数分钟或数小时来生成几秒的语音。 我们解决了这一难题，并且证明我们能够进行实时的音频合成。在速度上，这一系统比WaveNet 参数部署要快
【飞桨开发者说】顾茜，PPDE飞桨开发者技术专家，烟草行业开发工程师，毕业于厦门大学数学科学学院，研究方向为：人工智能在烟草行业的应用。
一个月前，谷歌宣布在源于Magenta项目的文字转语音（Text-to-Speech，简称TTS）技术上取得代际突破，接着该公司又对其语音转文字（Speech-to-Text，简称STT）API云服务进行了重大升级。更新后的服务利用语音转录的深度学习模型，根据特定用例量身定制：短语音命令、打电话或视频，在所有其他上下文中都有一个默认模型。如今，升级后的服务可以处理120种语言以及不同模型可用性和功能级别的变体。商业应用范围包括电话会议、呼叫中心和视频转录。转录的准确性在有多个扬声器和明显背景噪音的情形下有了
机器之心专栏 本专栏由机器之心SOTA！模型资源站出品，每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。 本文将分 2 期进行连载，共介绍 19 个在语音合成任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第 1 期：BLSTM-RNN、WaveNet、SampleRNN、Char2Wav
选自苹果 机器之心编译 参与：蒋思源、李亚洲、路雪 Siri 是一个使用语音合成技术与人类进行交流的个人助手。从 iOS 10 开始，苹果已经在 Siri 的语音中用到了深度学习，iOS 11 中的 Siri 依然延续这一技术。使用深度学习使得 Siri 的语音变的更自然、流畅，更人性化。机器之心对苹果期刊的该技术博客进行了介绍，更详细的技术请查看原文。 介绍 语音合成，也就是人类声音的人工产品，被广泛应用于从助手到游戏、娱乐等各种领域。最近，配合语音识别，语音合成已经成为了 Siri 这样的语音助手不可
许多人写了关于深度学习将如何接管世界，以及为什么它很重要；我无法一一回应他们。 使用深度学习最让我感觉成为一个魔术师的事。最近我清楚地看到，每一个伟大的软件将在未来3年内由深度学习驱动发展。 然而，深
翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 2011 年 10 月，在 iPhone 4S 的发布会，Siri 作为首款语音助手，惊艳亮相，然而 6 年过后，Siri 却依旧不温不火，为此，苹果在最新的 iOS 11 中为 Siri 增加了更多的新功能，而且 Siri 合成的声音也更加自然流畅。 近日，苹果在自家的“Apple Machine Learning Journal”的博客上发表了三篇论文，详细解释了 Siri 声音背后有关深度学习的技术细节。其中，《Deep Learning for
谷歌DeepMind2016年的深度生成模型 WaveNet 将机器语音合成的表现与人类之间水平的差距至少缩减了 50%
Human Language Processing研究的内容根据输入输出的不同，可以分为如下6种
1. 引言 随着Windows Phone SDK 8.0的发布，其包含的新特性也受到了广大开发者的关注，其中之一就是语音方面的提升。其实在Windows Phone SDK 8.0发布之前，Kinect for Windows也更新了其SDK，支持了其他新的语言，可惜没有看到支持中文的选项。而Windows Phone SDK 8.0的Speech中包含了中文的支持，这点令我们中文用户感受到了MS对中国市场的重视。这点大家可以在Windows Phone 8 模拟器中看到，将模拟器的语言设置为中文
AWS Translate 服务是一种AWS 机器学习应用服务，它利用高级机器学习技术来进行文本翻译。它的使用非常简单，只需要提供输入文本，该服务就给出输出文本。
androidauthority AI 科技评论消息，今日百度研究院在官网上正式推出了 Deep Voice：实时语音合成神经网络系统（Real-Time Neural Text-to-Speech for Production），Twitter 上也同步更新了消息，目前论文也已经投递 ICML 2017。 本系统完全依赖深度神经网络搭建而成，最大的优势在于能够满足实时转换的要求。在以前，音频合成的速度往往非常慢，需要花费数分钟到数小时不等的时间才能转换几秒的内容，而现在，百度研究院已经能实现实时合成，
基于Tensorflow的自然语言处理模型，为自然语言处理问题收集机器学习和Tensorflow深度学习模型，100%Jupeyter NoteBooks且内部代码极为简洁。
选自DataScience 作者：Chia-Chun 机器之心编译 参与：Edison Ke、路雪 本文作者 Chia-Chun (JJ) Fu 是加州大学圣塔芭芭拉分校的化学工程博士。她在 Insight 工作的时候，在安卓系统上用 TensorFlow 部署了一个 WaveNet 模型。本文详细介绍了部署和实现过程。 对于个人和公司来说，存在许多状况是更希望在本地设备上做深度学习推断的：想象一下当你在旅行途中没有可靠的互联网链接时，或是要处理传输数据到云服务的隐私问题和延迟问题时。边缘计算（Edge c
【导读】近日，大数据科学家Volodymyr Fedak发布一篇博客，总结了2017年深度学习的发展：深度学习在文本和语音领域的应用。深度学习从发展伊始就在图像领域取得了越来越好的效果，当今，图像领域
选自Google Blog 作者：Yuxuan Wang、RJ Skerry-Ryan 机器之心编译 参与：黄小天、李亚洲、李泽南 神经网络文本转语音（TTS）是自然语言处理领域的重要方向，很多谷歌的产品（如 Google Assistant、搜索、地图）都内置了这样的功能。目前的系统已经可以产生接近人声的语音，但仍然显得不够自然。在最近发表的两篇论文中，谷歌为自己的 Tacotron 系统加入了对韵律学的建模，以帮助人们利用自己的声音进行个性化语音合成。 最近，谷歌在基于神经网络的文本转语音（TTS）的研
对于个人和公司来说，存在许多状况是更希望在本地设备上做深度学习推断的：想象一下当你在旅行途中没有可靠的互联网链接时，或是要处理传输数据到云服务的隐私问题和延迟问题时。
来源：机器之心 作者：Kyubyong Park 本文长度为3071字，建议阅读6分钟 本文为你整理自然语言处理最新深度研究成果。 自然语言处理（NLP）是人工智能研究中极具挑战的一个分支。随着深度学习等技术的引入，NLP 领域正在以前所未有的速度向前发展。但对于初学者来说，这一领域目前有哪些研究和资源是必读的？最近我们整理了一份完整列表。 GitHub 项目链接： https://github.com/Kyubyong/nlp_tasks 本人从事自然语言处理任务（NLP）的研究已经有很长时间了，有一
人工生成的人类语音被称为语音合成。这种基于机器学习的技术适用于文本到语音转换、音乐生成、语音生成、启用语音的设备、导航系统以及视障人士的可访问性。
本文主要简单介绍ES中的数据类型Date相关概念，希望对大家学习和理解ES有所帮助。
选自Mybridge 机器之心编译 参与：李泽南 2017 年里哪些机器学习项目最受人关注？Mybridge 为我们整理了一份 Top 30 列表，以下所有项目均附有 GitHub 链接。 我们对比了近 8800 个开原机器学习项目，并挑选了其中最好的 30 个列举于此。这是一个非常具有竞争力的列表，其中包含 2017 年 1 月-12 月份开源的各类优秀机器学习库、数据集和应用。Mybridge AI 通过流行度、参与度和新鲜程度来对它们进行评级。先给你一个直观印象：它们的 GitHub 平均 stars
自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。本文作者为NLP初学者整理了一份庞大的自然语言处理领域的概览。选取的参考文献与资料都侧重于最新的深度学习研究成果。这些资源能为想要深入钻研一个NLP任务的人们提供一个良好的开端。 指代消解 https://github.com/Kyubyong/nlp_tasks#coreference-resolution 论文自动评分 论文：Automatic Text Scoring Using Neural Net
选自GitHub 作者：Kyubyong Park 机器之心编译 参与：刘晓坤、李泽南 自然语言处理（NLP）是人工智能研究中极具挑战的一个分支。随着深度学习等技术的引入，NLP 领域正在以前所未有的速度向前发展。但对于初学者来说，这一领域目前有哪些研究和资源是必读的？最近，Kyubyong Park 为我们整理了一份完整列表。 GitHub 项目链接：https://github.com/Kyubyong/nlp_tasks 本人从事自然语言处理任务（NLP）的研究已经有很长时间了，有一天我想到，我需要为
那么，智能时代跟FreeSWITCH什么关系呢？严格来说，其实没什么关系。你看，我今天又标题党了。
一个月之前，微软发布了基于深度神经网络的文本到语音（text-to-speech，TTS）系统，并且做为 Azure 认知服务中的一项，提供面向客户的预览版本。
编者按：语音合成一直以来是语言、语音、深度学习及人工智能等领域的热门研究方向，受到了学术界和工业界广泛的关注。尽管语音合成技术的研究已有几十年的历史，基于神经网络的语音合成技术也有近十年历史，且已产出了大量的优质研究成果，但针对神经语音合成不同研究方向的整合型综述论文却十分匮乏。近日，微软亚洲研究院的研究员们通过调研了450余篇语音合成领域的文献，发表了迄今为止语音合成领域几乎最详尽的综述论文 “A Survey on Neural Speech Synthesis”。在文中，研究员们还整理收集了语音合成领域的相关资源如数据集、开源实现、演讲教程等，同时也对语音合成领域未来的研究方向进行了探讨和展望。希望本文能对相关工作的研究人员提供具有价值的参考。
本系列推送主要参考： Stanford University CS20SI: Tensorflow for Deep Learning Research. 01 — 为什么会有TensorFlow ?
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。
【1】 Credit Union Regulations' Mysterious Hold on Thrifts and Community Banks 标题：信用社条例对储蓄和社区银行的神秘把持 链接：https://arxiv.org/abs/2110.07611
【导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：在不远的将来，实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到：
整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到：
今天我要给大家介绍一款名叫 Edge-TTS 的工具。Edge-TTS，全称为 Edge Text-to-Speech。文本转语音技术，它的发展历史可以追溯到 20 世纪 60 年代，当时科学家们开始研究如何将文本信息转化为语音。然而，由于当时的技术限制，早期的文本转语音系统的声音质量并不高，听起来往往机械化且不自然。
译者 | 廉洁 编辑 | 明明 【AI科技大本营导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：在不远的将来，实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。
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