语音合成技术可以将文字信息转换成标准流畅的语音且进行朗读，在公共服务、智慧交通、泛娱乐、智能硬件等领域具有广泛应用。 在第3期英伟达x量子位NLP公开课上，英伟达开发者社区经理分享了【使用NeMo让你的文字会说话】，介绍了语音合成技术的理论知识，并通过代码演示讲解了如何使用NeMo快速完成自然语音生成任务。 以下为分享内容整理，文末附直播回放、课程PPT&代码、往期课程内容整理。 ---- 大家好，我是来自NVIDIA企业级开发者社区的李奕澎。今天直播的主题是使用对话式AI工具库—Nemo让你的文字会说话。
TSSV-面向硬件设备和应用的嵌入式的和简单的安全验证(Secure Authentication)技术。
一年一度的全球顶级语音大会INTERSPEECH 2020论文评选结果已经揭晓，我们的论文《Phase-aware music super-resolution using generative adversarial networks》（译为基于GAN网络的相位感知的音乐超分辨率）成功被收录其中。这是TME首次参与INTERSPEECH，本文在音乐音质修复领域取得的成果得到了全球专业评委的认可。 欢迎INTERSPEECH的各位参与者关注2020年10月29号周四20:30-21:30，我们于"Sp
Spectron是谷歌Research和Verily AI开发的新的模型。与传统的语言模型不同，Spectron直接处理频谱图作为输入和输出。该模型消除归纳偏差，增强表征保真度，提高音频生成质量。
机器之心发布 机器之心编辑部 清华大学和字节跳动智能创作语音团队业内首次提出神经网络配音器，让 AI 根据配音脚本，自动生成与画面节奏同步的高质量配音。 影视配音是一项技术含量很高的专业技能。专业配音演员的声音演绎往往让人印象深刻。现在，AI 也有望自动实现这种能力。 近期，清华大学和字节跳动智能创作语音团队业内首次提出了神经网络配音器（Neural Dubber）。这项研究能让 AI 根据配音脚本，自动生成与画面节奏同步的高质量配音。相关论文 Neural Dubber: Dubbing for Vid
这种已经无处不在的音频转录成文本的技术，在缺乏足够大的数据集，模型过拟合严重。因此当前如何去扩增音频数据是个大问题。
链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6806637.html
本文中，Google 团队提出了一种文本语音合成（text to speech）神经系统，能通过少量样本学习到多个不同说话者（speaker）的语音特征，并合成他们的讲话音频。此外，对于训练时网络没有接触过的说话者，也能在不重新训练的情况下，仅通过未知说话者数秒的音频来合成其讲话音频，即网络具有零样本学习能力。
音频信号处理在各种应用中都发挥着重要的作用，如语音识别、音乐信息检索、语音合成等。其中，Mel频谱是一种常用的频域特征表示方法，用于描述人类听觉系统对频率的敏感程度。
当前智能手机上的运动传感器由于对振动的敏感性已被用于监听音频。但由于两个公认的限制，此威胁被认为是低风险的：首先，与麦克风不同，运动传感器只能捕获通过固体介质传播的语音信号，因此先前唯一可行的设置是使用智能手机陀螺仪窃听放置在同一桌子上的扬声器；第二个限制来自常识，即由于200Hz的采样上限，这些传感器只能捕获语音信号的窄带（85-100Hz）。在本文中将重新探讨运动传感器对语音隐私的威胁，并提出了一种新型侧信道攻击AccelEve，它利用智能手机的加速度计来窃听同一智能手机中的扬声器。
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。
作者 | James Vincent 等 编译 | 夕颜、Monanfei 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100）
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。
语言生成是一个涉及大量肌肉和认知过程的复杂功能，由于这是是人类特有的能力，所以语言产生背后的神经过程无法用动物实验来解析，而高保真度的人体数据只能通过临床环境获得，因此并非所有研究人员都能轻易获得。
博主最近转战语音增强研究，刚学习了最基础也是最成熟的方法——谱减法，最早是boll提出的《Suppression of acousic noise in speech using spectral subtraction》。http://blog.csdn.net/leixiaohua1020/article/details/47276353 链接中的这边博客给我帮助很大，比较详细，matlab源码也可以找到，对于刚入门音频处理的小白来讲，先从这边文献《Enhencement OF Speech Corru
「语音识别」已经跟随着手机语音助手和智能音箱的普及变成了普通人日常生活的一部分，然而尽管包括谷歌、微软在内的诸多公司纷纷宣称其模型可以在标准数据集上「词错率降低到 6% 以下」、「水平超过普通人」乃至「水平超过专业速记员」，但是真实的场景里有很多标准数据集上不会出现的情况：远场问题、鸡尾酒会问题、中英文夹杂问题等等，这些情况的存在导致现实生活中，语音识别模型的效果还远远达不到人类的期望，亟待解决的问题还有很多。
作者 | Qing He、Thilo Koehler、Antony D’Avirro、Chetan Gupta
人类获取外部世界信息主要的一个来源就是声音。音频世界系列文章将带大家走进人类的声音世界。学习了解数字音频算法的原理以及现实中的应用和FPGA的实现。
博雯 萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 现在，AI已经能克隆任意人的声音了！ 比如，前一秒的美玉学姐还在宿舍查寝： 后一秒就打算吃个桃桃： 简直就是鬼畜区的福利啊！ （像我们后面就试着白学了一下华强买瓜 ） 此外，还有正经的方言版，比如台湾腔就完全冇问题： 这就是GitHub博主Vega最新的语音克隆项目MockingBird，能够在5秒之内克隆任意中文语音，并用这一音色合成新的说话内容。 这一模型短短2个月就狂揽7.6k星，更是一度登上GitHub趋势榜第一： 社区里
音频项目中，比如识别，重建或者生成任务之前通常都需要将音频从时域转换到频域，提取特征后再进行后续工作。MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)，梅尔倒谱系数，就是比较常用的音频特征提取方式。本文主要介绍mfcc提取流程。
机器之心专栏 腾讯音频实验室 2017 年 8 月 20 日，语音通信领域的国际顶级学术会议 Interspeech 2017 在瑞典斯德哥尔摩召开，腾讯音视频实验室王燕南博士的一篇论文入选，并获邀在大会作了 oral 报告，本文对此论文进行了介绍。读者可点击阅读原文查看该论文。 Interspeech 是由国际语音通信协会 ISCA（International Speech Communication Association）组织的语音研究领域的顶级会议之一，是全球最大的综合性语音信号处理领域的科技盛会
（本文基本逻辑：音频编码的理论基础 → PCM 编码 → AAC 编码工具集、编码流程、编码规格和数据格式）
将一个人的声音与嘈杂的人群分开是大多数人在潜意识里做的事情，它被称为鸡尾酒派对效应。像谷歌和亚马逊的Echo这样的智能扬声器通常会有更艰难的时间，但是在未来AI过滤声音可能会和人类一样好。
消费升级的时代，搭配才能创造奇迹。文字是苍白的，语音是生动的，语音转文字是具备科技色彩的。文字一旦有了科技感，生活才能有质感。本课程以GME做“活化酶”，将详细介绍以微信语音转文字技术为基础的GME功能，带你告别文字的苍白，激发AR活性，让你的生活瞬间充满“胶原蛋白”。随着AR技术的不断发展，语音转文字在音频场景的应用不断成熟。
就在Meta AI成立10周年之际，研究团队重磅开源了在语音翻译领域的突破性进展——「无缝交流」（Seamless Communication）模型。
需要对语音的短时幅度谱进行估计，这种方法没有使用参考噪声源，但他假设噪声是统计平稳的，既有语音期间与无语音间隙噪声振幅谱的期望值相等，用无语音期间的噪声频谱估计值代替有语音期间的
编者按：目前，人类使用的语言种类有近7000种，然而由于缺乏足够的语音-文本监督数据，绝大多数语言并没有对应的语音合成与识别功能。为此，微软亚洲研究院机器学习组联合微软（亚洲）互联网工程院语音团队在ICML 2019上提出了极低资源下的语音合成与识别新方法，帮助所有人都可以享受到最新语音技术带来的便捷。
AI 科技评论按：2017年8月20日，语音通信领域的国际顶级学术会议Interspeech 2017在瑞典斯德哥尔摩召开，腾讯音视频实验室王燕南博士的一篇论文入选，并获邀在大会作了oral报告。 Interspeech是由国际语音通信协会ISCA（International Speech Communication Association）组织的语音研究领域的顶级会议之一，是全球最大的综合性语音信号处理领域的科技盛会，该会议每年举办一次，每次都会吸引全球语音信号领域以及人工智能领域知名学者、企业以及研发人
本章介绍如何使用Tensorflow实现简单的声纹识别模型，首先你需要熟悉音频分类，没有了解的可以查看这篇文章《基于Tensorflow实现声音分类》。基于这个知识基础之上，我们训练一个声纹识别模型，通过这个模型我们可以识别说话的人是谁，可以应用在一些需要音频验证的项目。
python编程语言无疑是人工智能最重要的语言之一，但是其中语音识别是当前人工智能比较热门的方向，百度的小度机器人、阿里的天猫精灵等其他各大公司都推出了各自的语音助手机器人，其识别算法主要是由RNN、LSTM、DNN-HMM等机器学习和深度学习技术做支撑。但训练这些模型的第一步就是将音频文件数据化，提取当中的语音特征。
摘要：MATLAB是十分强大的用于数据分析和处理的工程实用软件,利用其来进行语音信号的分析、处理和可视化十分便捷。文中介绍了在MATLAB环境中如何驱动声卡采集语音信号和语音信号采集后的文档处理方法,并介绍了FFT频谱分析原理及其显示、MATLAB中相关函数的功能、滤波器的设计和使用。在此基础上,对实际采集的一段含噪声语音信号进行了相关分析处理,包括对语音信号的录取和导入,信号时域和频域方面的分析,添加噪声前后的差异对比,滤波分析,语音特效处理。结果表明利用MATLAB处理语音信号十分简单、方便且易于实现。
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好，拖更的AIScholar Weekly栏目又和大家见面啦！
有专家预测，到2020年，企业将实现与客户对话的自动化。据统计，由于呼叫中心的员工要么没有接好电话，要么没有足够的能力进行有效沟通，公司损失了多达30%的来电。
A1：但是你传过来的音频，必须是双通道的。是你音频文件生成好的。是一个实时音频流的概念。
语音降噪是一个长期存在的问题。给定有噪声的输入信号，目的是在不降低目标信号质量的情况下滤除此类噪声。可以想象有人在视频会议中讲话，而背景音乐正在播放。在这种情况下，语音去噪系统的任务是消除背景噪声，以改善语音信号。除许多其他用例外，此应用程序对于视频和音频会议尤其重要，在视频和音频会议中，噪声会大大降低语音清晰度。
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）。
早期的音频系统都是基于声音的模拟信号实现的，在声音的录制、编辑和播放过程中很容易引入各种噪声，从而导致信号的失真。随着信息技术的发展，数字信号处理技术在越来越多领域得到了应用，数字信号更是具备了易于存储和远距离传输、没有累积失真、抗干扰能力强等等，信号和信号处理都往数字化发展。为了使得数字音频可以被高效地压缩存储并高品质地还原，数字音频的编码技术就变成至关重要的一个部分了。本篇文章会介绍当今的音频的编码器(传统算法非深度学习)的两大主流阵营之一的基于线性预测的语音编码器的原理。
或许这也是一种方法论：当针对一个问题有多种方法时，不妨将它们综合起来，或能取各家之长，补各家之短。
本文中介绍了Lamphone，是一种用于从台灯灯泡中恢复声音的光学侧信道攻击，在 COVID-19 疫情期间，这种灯通常用于家庭办公室。本研究展示了灯泡表面气压的波动，它响应声音而发生并导致灯泡非常轻微的振动（毫度振动），可以被窃听者利用来被动地从外部恢复语音，并使用未提供有关其应用指示的设备。通过光电传感器分析灯泡对声音的响应，并学习如何将音频信号与光信号隔离开来。本研究将 Lamphone 与其他相关方法进行了比较，结果表明，与这些方法相比Lamphone可以以高质量和更低的音量恢复声音。最后展示了窃听者可以应用Lamphone，以便在受害者坐在/工作在 35 米距离处的桌子上，该桌子上装有带灯泡的台灯时，可以恢复虚拟会议声级的语音，并且具有相当的清晰度。
2017年8月20日，语音通信领域国际顶级学术会议Interspeech 2017在瑞典斯德哥尔摩召开。 Interspeech是由国际语音通信协会ISCA（International Speech Communication Association）组织的语音研究领域的顶级会议之一，是全球最大的综合性语音信号处理领域的科技盛会。该会议每年举办一次，每次都会吸引全球语音信号领域以及人工智能领域知名学者、企业以及研发人员参加。 本届Interspeech会议主题是“情景互动”，研究影响和形成交流互动的情境、
机器之心报道 机器之心编辑部 这项技术未来在虚拟人、短视频玩法、客服服务、直播互动玩法上有着很大的落地空间。 字节跳动智能创作语音团队 SAMI（Speech, Audio and Music Intelligence）近日发布了新一代的低延迟、超拟人的实时 AI 变声技术。不同于传统的变声，AI 变声是基于深度学习的声音转换（Voice Conversion）技术来实现的，可以实现任意发音人的音色定制，极大程度保留原始音色的特点。 该方案的亮点如下： 在 CPU 单核上就能做到极低延迟的实时输入实时变声，
Librosa是一个用于音频、音乐分析、处理的python工具包，一些常见的时频处理、特征提取、绘制声音图形等功能应有尽有，功能十分强大。本文主要介绍librosa的安装与使用方法。
Librosa是一个 Python 模块，用于分析一般的音频信号，是一个非常强大的python语音信号处理的第三方库，根据网络资料以及官方教程，本文主要总结了一些重要且常用的功能。
AiTechYun 编辑：chux 即使在嘈杂的环境下，人们也能够将注意力放在特定的人身上，选择性忽略其他人的声音和环境音。这被称作鸡尾酒会效应，对人类来说十分寻常。然而自动语音分离，将音频信号分离到
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
数字信号处理课设，我们使用MATLAB对语音信号进行了一系列处理，并将其所有功能集中于下图界面中：
📷 语音合成(TTS)是语音AI平台的基础设施，而声码器则决定着其中的声学模型以及合成质量。喜马拉雅FM音视频高级工程师 马力在LiveVideoStack线上交流分享中详细介绍了新一代合成音质更高，
语音识别是当前人工智能的比较热门的方向，技术也比较成熟，各大公司也相继推出了各自的语音助手机器人，如百度的小度机器人、阿里的天猫精灵等。语音识别算法当前主要是由RNN、LSTM、DNN-HMM等机器学习和深度学习技术做支撑。但训练这些模型的第一步就是将音频文件数据化，提取当中的语音特征。
audioFlux是一个Python和C实现的库，提供音频领域系统、全面、多维度的特征提取与组合，结合各种深度学习网络模型，进行音频领域的业务研发，下面从时频变换、频谱重排、倒谱系数、解卷积、谱特征、音乐信息检索六个方面简单阐述其相关功能。
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