⚫ U-Net是2015年菲兹保大学的Olaf Ronneberger等人提出的生物图像分割的深度学习模 型。
嘿, Siri：语音处理 ---- 以 Siri 为例分享了语音处理的一些技术进展。其要点如下： 语音处理可以分为语音识别和语音合成两类任务； 语音合成过程包括文本分析、音韵生成、单元选择、波形串联等
最近，GitHub的“趋势”版块出现了一份PyTorch资源，内容从库到教程再到论文实现，应用尽有，质量贼高。
伦敦大学学院神经病学研究所（Instituteof Neurology, UCL）的DietgoL. Lorca-Puls等人在BRAIN期刊上发表的一项研究使用了经颅磁刺激仪（TMS）和未损伤的大脑来进行“功能定位”，并对中风后语言功能进行预测。该研究表示，他们的分类准确率比使用fMRI或者未使用“功能定位”的TMS刺激的方法的分类准确率更高。 Introduction 前人对正常人经颅磁刺激(TMS)的研究报道称，对在左前缘上回leftsupramarginal gyrus (SMG)或左额下回岛盖部
GitHub的“趋势”版块出现了一份PyTorch资源，内容从库到教程再到论文实现，应有尽有。
图像处理领域中，最基本的技术是图像识别技术，现在应用最广泛也最成熟的就是人脸识别技术。无论在中国还是在美国，都有很多相关创业公司，其中不乏这种垂直领域的独角兽。
近年来，深度神经网络在 NLP 和语音处理的各项任务上取得了巨大成功，但在一般设备或内存有限的云服务上训练和部署这些网络，会带来巨大的计算成本以及其他挑战。比如超过 1700 亿参数的 GPT-3，训练了超过 500 GB 的数据，这个过程需要 10 多个 Tesla V-100 GPU。不过，通过增加参数量和合并更多数据来改进 NLP 和语音模型，依旧被认为是这一领域中非常普遍的做法。 在今年 12 月的 NeurIPS 大会上，一场以「高效的自然语言和语音处理」为主题的 Workshop 也将同时召开。
经过多年的研究，神经科学家发现了人类大脑中处理语言声音的新途径。8月18日发表在《Cell》杂志上的研究结果表明，听觉和语言处理是并行进行的，这与长期以来认为大脑处理听觉信息然后将其转化为语言信息的理论相矛盾。
http://kom.aau.dk/~zt/index.htm#Research%20interests
1、这个脚本会遍历目标文件夹及其子文件夹（深度最多为2），找出所有.py文件，并查找其中的def和class行。这个脚本把文件夹、文件和代码行的树状结构写入到一个.txt文件中。每个子级别会增加一级缩进。
随着语音助理 ( Voice Assistant）能力的持续提升，其应用也越来越流行 - 好像无处不在，出现在我们的家里，车里，移动设备里，甚至成为了流行文化的一部分而出现在电视里，电影里，音乐里，甚至广告中。然而，伴随着语音助理的流行，是对于个人隐私和数据安全的持续关注，因为从技术角度，要求设备一直处于监听和监视的状态，以便可以随时响应我们的命令。
前端工程师在人工智能的团队到底能做什么，能体现怎么的价值？对此，可以先下图的一个总结，然后再会逐条结合实际以及业界的发展情况做一些分析
该项目的主要功能是提供预训练和微调后的 LLaMA 语言模型的权重和起始代码。这些模型参数范围从 7B 到 70B 不等。
场景描述：在全民抗击疫情时期，做好全面的防护是重中之重。电梯按键因为必须接触使用等原因，具有很高的潜在感染传播风险。为此，一家科技公司开发了「无接触式」方案，用语音控制来完成对电梯的呼叫和使用。
Transformer引入的自注意力机制，使得模型在处理输入序列时能够聚焦于不同位置的信息，而不受限于传统循环结构的依赖关系。这种机制使得模型能够更好地捕捉长距离依赖，从而提高了对语义信息的理解能力。自注意力机制的巧妙设计是Transformer模型取得成功的关键之一。
黄开宁：目前在即构从事实时音视频引擎开发和WebRTC-Gateway开发；主要关注传输优化、智能路由和高性能服务器等领域。
⚫ 加窗：分帧后，每一帧的开始和结束都会出现间断。因此分割的帧越多，与原始信号的误差就越大， 加窗就是为了解决这个问题，使成帧后的信号变得连续，并且每一帧都会表现出周期函数的特性。
作者 | 黄楠 编辑 | 陈彩娴 9月21日，OpenAI 发布了一个名为「Whisper 」的神经网络，声称其在英语语音识别方面已接近人类水平的鲁棒性和准确性。 「Whisper 」式一个自动语音识别（ASR）系统，研究团队通过使用从网络上收集的68万个小时多语音和多任务监督数据，来对其进行训练。 训练过程中研究团队发现，使用如此庞大且多样化的数据集可以提高对口音、背景噪音和技术语言的鲁棒性。 此前有不同研究表明，虽然无监督预训练可以显著提高音频编码器的质量，但由于缺乏同等高质量的预训练解码器，以及特定于
以声音这种更方便、亲近的交流方式能传递的信息比文字更多，语音、语气、语调甚至停顿长短都能反应一个人的情绪变化，不少年轻用户看来，声音可以让自己更贴切地感知到对方的存在。
获取代码方式1： 完整代码已上传我的资源：【声源定位】基于matlab广义互相关声源定位【含Matlab源码 548期】 点击上面蓝色字体，直接付费下载，即可。
---- 新智元报道 编辑：好困 【新智元导读】《人工智能系列报告：2021年中国对话式AI市场报告》出炉，腾讯云智能位列领先梯队获四项第一。 今日，沙利文联合头豹研究院发布《人工智能系列报告：2021年中国对话式AI市场报告》。 报告显示，腾讯云智能在中国对话式AI市场中位居领导者梯队。其中，在Frost Radar创新指数、增长指数相关的四项指标排名第一，企业级智能客服应用能力、对话理解能力、智能语音处理、智能语音合成能力得分最高。 当前，中国对话式AI市场处于快速增长阶段。沙利文报告指出，伴
---- title: 语音合成理论知识 tags: 深度学习,机器学习,数据挖掘, grammar_mindmap: true renderNumberedHeading: true grammar_code: true Author : Errol Yan(wechat: 13075851954 QQ:260187357 Email:2681506@gmail.com) WriterID:缠中说禅 Describe: "语音合成的理论知识 " Date: 2018-11-28 [toc
https://github.com/bharathgs/Awesome-pytorch-list
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 只需3秒钟，一个根本没听过你说话的AI，就能完美模仿出你的声音。 例如这是你的一小句聊天语音： 这是AI根据它模仿你说话的音色： 是不是细思极恐？ 这是微软最新AI成果——语音合成模型VALL·E，只需3秒语音，就能随意复制任何人的声音。 它脱胎于DALL·E，但专攻音频领域，语音合成效果在网上放出后火了： 有网友表示，要是将VALL·E和ChatGPT结合起来，效果简直爆炸： 看来与GPT-4在Zoom里聊天的日子不远了。 还有网友调侃，（继AI搞
近年来，Transformer模型在神经网络领域中引起了广泛关注，尤其在自然语言处理（NLP）领域表现出色。本文将详细介绍Transformer在神经网络中的位置、其工作原理、优势以及在不同领域的应用。
虽然越来越多的人们承认，即使是年幼的婴儿也能检测到听到的和看到的言语之间的对应关系，但普遍的观点是，在婴儿开始牙牙学语或说话之前，与言语产生相关的口腔运动不会影响言语感知。我们调查了多模态言语对说话前婴儿的听觉言语感知的影响程度。我们使用事件相关电位(ERPs)来检测感觉运动对婴儿发音运动的作用如何影响3个月大婴儿的听觉言语感知。在实验1中，在不匹配范式下，两种语音对比(/ba/-/ɗa/；/ɗa/-/ɖa/)存在ERP辨别反应，表明婴儿在听觉上辨别了这两种对比。在实验2中，抑制婴儿自身的舌尖运动仅对/ɗa/-/ɖa/对比的早期ERP辨别反应有破坏性影响。同样的发音抑制对/ba/-/ɗa/和/ɗa/-/ɖa/的感知有截然不同的影响，前者在产生过程中需要不同的发音器(嘴唇和舌头)，后者要求两个音节都需要舌尖运动作为发音的地方。这两种对比的发音差异很好地解释了舌尖抑制对3个月大婴儿的语音对比变化感知的神经反应的显著影响。结果表明，口头运动抑制和言语辨别之间的关系具有特异性，这一结果表明听觉和运动言语表征之间的映射在说话前的婴儿中就已经存在了。
Praat是目前已经成为比较流行也比较专业的语音处理的软件，可以进行语音数据标注、语音录制、语音合成、语音分析等等，具有免费、占用空间小、通用性强、可移植性好等特点 官网链接 http://www.fon.hum.uva.nl/praat/ 汉化版下载 http://www.hejingzong.cn/blog/ViewBlog_54.aspx#vidio
人脑虽小，但在能效和影像与语音处理上，完胜现在的任何电脑，这也是学术和企业实验室一直模拟人脑功能，实验神经形态芯片的原因。人脑虽小，但在能效和影像与语音处理上，完胜现在的任何电脑，这也是学术和企业实验
背景 台湾大学李宏毅老师团队联合卡内基梅隆大学、约翰霍普金斯大学、Meta 一起办了一个语音自监督学习的挑战赛 (SUPERB)，这个挑战赛的结果会公布在今年的 SLT 会议上，同时优秀的文章会被 SLT 收录。欢迎大家参加。 SUPERB 旨在为社区提供一个标准和全面的框架来训练、评估和比较通用语音表示在语音处理任务上的普遍性。SUPERB 的最终目标是通过强大、可概括和可重用的语音表示推动语音处理的进步。SUPERB 是一个长期维护和不断发展的项目。随着我们逐步发布新任务和开辟新赛道，我们邀请研究人员
视频版本拆机：【60块钱，垃圾佬的第一台机器人，国产8核CPU全志R58】 https://www.bilibili.com/video/BV1Qk4y177ja/?share_source=copy_web&vd_source=6ec797f0de1d275e996fb7de54dea06b
自 2017 年 1 月 PyTorch 推出以来，其热度持续上升。PyTorch 能在短时间内被众多研究人员和工程师接受并推崇是因为其有着诸多优点，如采用 Python 语言、动态图机制、网络构建灵活以及拥有强大的社群等。
机器之心报道 编辑：shanshan 又一位技术大牛出来创业了! 9 月 13 日，卡内基梅隆大学副教授 Graham Neubig 在 Twitter 上宣布，与 @stefan_fee 和 @odashi_en 一起成立了 Inspired Cognition 公司！ 「我们的目标是通过工具和专业知识，让构建 AI 系统（尤其是 NLP）变得更容易、更高效。」 1、致力于优化 AI 系统开发 人工智能 (AI) 正在成为与软件一样推动世界进步的力量。然而，与传统的软件工程不同，人工智能工程引入了各种
本次报告涉及虚拟人多模态合成技术的进展，主要对研发的DurIAN模型中的一些关键问题进行了解析，最后对虚拟人技术的应用前景进行了展望。
本文即针对移动游戏环境下实时语音所面对的挑战，介绍一些语音预处理、流媒体协议等通用的解决方案。
在被华为的面试官吊锤之后，我深刻明白入门和入行的差距了，入门可能只是别人说的一些概念你能有了解了，而入行则是我交代的任务你能完成。当然认识到问题之后，还是需要行动的，否则也只能是原地踏步。
一方面，游戏是天然的社交平台，能提供足够的话题和场景维持社交行为，另一方面，社交功能可以满足人的天性，让玩家更好地体验游戏，从而能够显著的提高游戏中用户的留存。
白色家电设备的语音集成机会在多个方面都面临挑战。楼氏 标准解决方案包括一套强大的音频前端算法，使消费者的声音能够在嘈杂的厨房或杂物间中被听到。楼氏 DSP还可以运行一个边缘ASR，用于本地命令和控制，并减少网络连接延迟。该套件是建立在楼氏 行业领先的AISonic™ 音频边缘处理器IA8201因其远场语音处理的性能而受到认可。 AISonic™ 白色家电标准解决方案套件平衡了可扩展性和灵活性，使其易于集成到各种嵌入式平台。该套件有两种选择，一种是与入门级电器中的嵌入式MCU一起使用，另一种是与带有触摸HUI的AP一起使用。IA8201参考板配有一个软件包，其中包括一个支持与AP上运行RTOS或Android的嵌入式MCU集成的API。该软件包还包括固件发布，以支持任何传感器和来自楼氏 的预集成麦克风，实现最高质量的音频捕获。
鱼羊 萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 说出来你可能不信，有一只AI刚刚被证明，处理语音的方式跟大脑谜之相似。 甚至在结构上都能相互对应—— 科学家们在AI身上直接定位出了“视觉皮层”。 这项来自Meta AI等机构的研究一经po出，立马在社交媒体上炸开了锅。一大波神经科学家和AI研究者前往围观。 LeCun称赞这是“出色的工作”：自监督Transformer分层活动与人类听觉皮层活动之间，确实密切相关。 还有网友趁机调侃：Sorry马库斯，但AGI真的快要来了。 不过，研究也引
【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
CEVA ClearVox是提供一整套先进的语音输入处理算法的软件包(software suite of advanced voice input processing algorithms)，可为任何语音交互(voice-enabled)设备提供更清晰的语音输入(enhance voice clarity)。
语音是我们日常生活中最重要的声音信号。它所传递的信息不仅可以用于人际交往，还可以用于识别个人的身份和情绪状态。最相关的信息类型取决于特定的环境和暂时的行为目标。因此，语音处理需要具有很强的自适应能力和效率。这种效率和适应性是通过早期听觉感觉区域的自下而上的物理输入处理和自上而下的听觉和非听觉(如额叶)区域驱动的自上而下的调节机制之间的积极相互作用实现的。因此，交互语音模型提出对输入进行初始自下向上的处理，激活声音的多种可能的语言表示。同时，高水平的语音识别机制会对这些相互竞争的解释产生抑制作用，最终导致正确解释的激活。因此，自上而下的调节被认为改变了自下而上的语音处理。然而我们尚不清楚这些自顶向下的调制是否以及以何种方式改变了声音内容的神经表征(以下简称语音编码)。这些变化发生在皮层处理通路的什么部位也不清楚。
Kaldi 是一个开源的语音识别系统，由 Daniel Povey 主导开发，在很多语音识别测试和应用中广泛使用。但它依赖大量脚本语言，且核心算法是用 C++ 编写的，对声学模型的更新和代码调试带来一定难度。
AI研习社按：3 月初，谷歌在 Google Cloud Next 2017 大会上对外公布了 Cloud Machine Learning API 更新。此次更新覆盖了包括计算机视觉、智能视频分析、语音识别、自然语音处理、机器翻译和职位搜索等在内的诸多领域，被认为是谷歌云近段时间最大规模的一次升级。在此次更新中，最受关注的可能就是能够进行视频识别的 Video Intelligence API 了。 在发布会上，谷歌云工程师 Sara Robinson 曾针对 Video Intelligence API
TrulySecure是Sensory融合面部和语音的具备高度灵活性的身份认证技术解决方案，提供比传统的用户名和密码，PIN码更安全，更易用的身份认证用户体验。
作为语音识别领域的大牛，Daniel Povey 教授此前一直在负责霍普金斯语言语音处理中心的工作。他曾主导开发了语音识别工具库 Kaldi，该工具库支持多种语音识别的模型的训练和预测，很多国内外语音技术公司的研发测试都是从 Kaldi 起步的。
作为一款以语音为媒介的社交软件，它的玩法非常简单。在每个房间有主持人、嘉宾、观众三种角色。主持人创建房间后，跟嘉宾聊天，观众可旁听，三种身份经主持人同意后还可转换，主播也可邀请观众上麦互动。他们以语音的形式进行交流，听后即焚。这便是典型的实时语音语聊房场景。
腾讯云智聆口语评测（英文版）（Smart Oral Evaluation-English，SOE-E）是腾讯云推出的语音评测产品，是基于英语口语类教育培训场景和腾讯云的语音处理技术，应用特征提取、声学模型和语音识别算法，为儿童和成人提供高准确度的英语口语发音评测。腾讯云智聆口语评测（英文版）支持单词和句子模式的评测，多维度反馈口语表现，可广泛应用于英语口语类教学应用中。
我们来看看国内有哪些类型的企业已经把业务向人工智能做了迁移，或者已经有了人工智能相关的业务了。
在过去的几年里，机器学习大模型（Large Models）成为了人工智能领域最热门的话题之一。这些大模型通过大规模数据训练，展现出前所未有的能力，推动了自然语言处理、计算机视觉等领域的飞速发展。本文将详细探讨机器学习大模型的基本概念、技术实现、应用场景以及未来的发展趋势。
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