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
通过亚马逊Alexa和Google Home安全验证的第三方应用程序，现在被证实可以在暗中窃听用户并窃取用户密码。
66aix是一款终极的AI助手工具，可以帮助您生成独特的内容，修复您已经存在的内容或改进它。您还可以从头开始生成完整的AI图像。同时，它还包括完整功能的语音转换文本AI转换和AI聊天机器人系统。
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
说起Dag Kittlaus这个名字，恐怕你完全没有印象，但要说到他的作品，恐怕是无人不知无人不晓。对，这位48岁的挪威工程师就是Siri之父，在将Siri以2亿美元卖给苹果之后，他又要卷土重来了，这次Dag Kittlaus准备通过Viv“吞并”整个互联网。 具体来说，Dag Kittlaus想打造出一个究极进化版的Siri，这款智能助手不再像现在的Siri一样鸡肋，它可以精确理解你的意思，而且将成为用户数字生活不可分割的纽带。而要想完成自己的宏伟计划，除了打磨好产品，它还要击败Facebook、亚马逊
众所周知，人工神经网络(ANN)的设计思路是模仿人脑结构。但是直到10年前，ANN和人类大脑之间唯一的共同点是对实体的命名方式（例如神经元）。由于预测能力较弱并且实际应用的领域较少，这样的神经网络几乎毫无用处。
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。
来源：http://www.fhadmin.org/webnewsdetail8.html
人工智能在过去几年中取得了一些重大进展。目前的大多数可用的进展都是为了工业和商业目的而开发的。此外，也有不少公司为消费者开发人工智能产品，这篇文章将盘点那些适合个人使用的人工智能工具。 个人/家庭类
安妮 编译自 Wired 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 从数字助手、加密数字货币到自动驾驶汽车，算法在生活中无处不在。 这是个抽象的概念，对于不了解人来说，算法的工作机制很难理解。“没有什么可以帮助我们决定是否能信任这些系统，或者可以选择哪一个。”伦敦艺术与科技工作室FIELD的创意总监Marcus Wendt说。 “我们需要更好地理解它们，然后决定是否要让它们进入我们的生活。”Wendt补充道。 为此，FIELD工作室基于计算代码的结构专门创建了一系列图像。这种新的可视化表示，或许能帮助你理解算
昨天凌晨，苹果宣布将个人智能系统“Apple Intelligence”应用于新版本的 iPhone 手机。这套系统包括创建电子邮件摘要、生成图像和表情符号等免费 AI 驱动功能，并可以通过 Siri 代表用户执行任务。
选自arXiv 作者：Anuroop Sriram等 机器之心编译 参与：李亚洲、李泽南 百度最近发表的一篇论文提出使用生成对抗网络（GAN）目标来实现鲁棒的语音识别系统，作者表示新框架不依赖信号处理中经常需要的领域专业知识或简化假设，直接鼓励以数据驱动的方式产生鲁棒性。更多细节内容，请查看论文原文。 自动语音识别（ASR）支持的语音助手、智能音箱等逐渐成为我们日常生活的一部分，例如 Siri、Google Now、Cortana、Amazon Echo、Google Home、Apple HomePod、
博文来源：www.fhadmin.org/webnewsdetail12.html
苹果OpenAI官宣合作，GPT-4o加持Siri，让AI个性化生成赛道热度飙升。
基于Springboot后台，前台vue.js跨域前端，Activiti6工作流的开发框架；是一个非常不错的工作流程开发框架；比较适合做中小型OA项目。
机器之心原创 参与：李泽南、李亚洲、黄小天 2016 年，人工智能行业经历了语音识别准确率飙升、神经机器翻译重大突破、图像风格迁移的兴盛。2017 年，人们对于 AI 领域的期待变得更高了，不过在这一年里，各家科研机构和大学仍为我们带来了很多激动人心的研究成果。本文将试图对 2017 年人工智能领域实现的重要科研成果进行盘点。 📷 来自谷歌大脑负责人 Jeff Dean 的 Keynote：人们在 arXiv 上提交的机器学习论文数量正遵循摩尔定律增长。人工智能技术的发展速度是否也有这么快？ AlphaGo
博文来源：http://www.fhadmin.org/webnewsdetail13.html
本文是对 ICLR 2020 论文《High Fidelity Speech Synthesis with Adversarial Networks》的解读，论文作者来自谷歌。
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。
GAN诞生在2014年，Ian Goodfellow和他的同事发表了名为生成性对抗网络Generative Adversarial Nets的论文。
本笔记参考的课程是李宏毅老师的自然语言处理 课程Link：https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/lessonvideo/1000466
还记得那个「会说话」的蒙娜丽莎吗？机器之心前不久报道了一项来自三星莫斯科 AI 中心和 Skolkovo 科学技术研究所的研究。在那项研究中，研究人员利用一张图像就合成了人物头像的动图，而且头像中的人物可以「说话」（只动嘴不发声）。蒙娜丽莎、梦露等名人画像、照片都可以用来作为「原料」。
2.流程管理 ：导入导出流程资源文件、查看流程图、根据流程实例反射出流程模型、激活挂起 、自由跳转
近年来，生成对抗网络(GAN)得到广泛的研究，已经在一些特定应用上与其它机器学习算法相结合，针对有监督学习、半监督学习、无监督学习任务都有许多新型算法涌现出来。同时，由于 GAN 无需显式建模任何数据分布就可生成Real-like的样本，因此已经广泛应用到了诸如计算机视觉、自然语言处理等领域中。
---- 新智元报道 来源：Facebook AI 编辑：LRS 【新智元导读】Facebook在语音识别上又出重磅新作，继wav2vec, wav2vec 2.0以来，又出完全不需要监督数据的wav2vec-U，小众语言也能用语音识别啦！ 相比显示器、鼠标、键盘这些传统的人机交互方式以外，随着语音识别技术的逐渐成熟，和电子产品进行「对话」也逐渐成为一种稀松平常的人机交互。 无论是给计算机或其他设备下达指示，还是回答用户的问题，语音识别在各个方面让电子产品的使用变得更加容易，无需学习，想要干什么只
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 AI语音技术是AI技术的一个分支，随着AI技术的发展，AI语音技术突飞猛进、换代升级。 通过基于AI的深度伪造变声技术，可以利用少量用户的语音生成他想要模仿的语音。这种技术在给用户带来新奇体验的同时，潜在安全风险。 深度伪造AI变声技术可能成为语音诈骗的利器。 研究发现，利用漏洞可以解密窃听VoIP电话，并利用少量目标人物的语音素材，基于深度伪造AI变声技术，生成目标人物语音进行注入，拨打虚假诈骗电话。 下图展示了语音诈骗的整体流程。总的来说，这种新型
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
Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下人工智能生态核心技术—— AIGC，即 “生成式人工智能” 。
Sensory宣布其TrulyHandsFree - 面向边缘侧设备端的唤醒词和语音识别引擎(edge-based wake-word and phrase recognition engine)，面向全球不同国家，推出"Hey Siri”唤醒词。
机器之心专栏 字节跳动-智能创作团队 字节跳动 - 智能创作团队提出了一种用于学习轻量级 GAN 的在线多粒度蒸馏算法 OMGD。该算法能够把 GAN 模型的计算量减少到最低 1/46、参数量减少到最低 1/82 的程度，并保持原来的图像生成质量。 近年来，生成对抗网络（GAN）在图像生成、图像翻译等多种视觉应用中取得了显著成果。尽管 GAN 模型给图像生成带来了不同程度的提升，但大部分模型的部署都涉及巨大的计算资源和内存消耗。这成为在资源受限的移动设备或其他轻量级物联网设备上部署 GAN 的一个关键瓶颈。
当AI技术与语音合成相遇，开源技术众多，为什么 ChatTTS 能够一夜爆火？你有听说过能说情感真切文字的 AI 吗？
生成对抗网络（GANs）是一种深度学习模型，它由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。
提出HIFI-gan方法来提高采样和高保真度的语音合成。语音信号由很多不同周期的正弦信号组成，对于音频周期模式进行建模对于提高音频质量至关重要。其次生成样本的速度是其他同类算法的13.4倍，并且质量还很高。
作者 | 周翔 本周三（7 月 19 日），一个名为“Apple Machine Learning Journal”的博客在苹果官网悄悄上线，一同发布的还有一篇题为“Improving the Realism of Synthetic Images”的文章。这篇文章介绍了苹果在机器学习领域的最新成果，以下是内容摘要： 神经网络的大多数成功实例都是由监督训练得来的。但是，如果要想获得较高的准确性，就必须使用庞大、多样且精确标注的训练数据集，但是这类数据集成本很高。有一种方法不需要标记大量数据，它使用模拟器
【导读】过去一个月里，我们对近 250 个机器学习开源项目进行了排名，并挑选出热度前 10 的项目。这份清单的平均 github star 数量高达919，涵盖了包括 Auto Keras，Glow，Video to Video，机器翻译，舞蹈生成器，3D 足球视频，垃圾邮件过滤，语音识别，图像生成，人脸处理等主题，希望你能从中找到一个你所感兴趣的项目深入探究。
以下是大家推荐的最近很火爆的代码生成器神器。如果有更好的希望大家多多留言，我会及时补充上去。
GPT-SoVits 是一款强大的支持少量语音转换、文本到语音的音色克隆模型。支持中文、英文、日文的语音推理。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2001.06937.pdf
对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）是一种深度学习模型，由深度生成网络（Generator）和深度判别网络（Discriminator）两部分组成。其主要目的是学习数据的分布，并生成能够伪造与真实数据相似的新数据。
生成学习（Generative Learning）在机器学习领域中占据了重要的位置。它通过学习数据分布的方式生成新的数据实例，这在多种应用中表现出了其独特的价值。本节将深入探讨生成学习的核心概念，明确区分生成学习与判别学习，并探索生成学习的主要应用场景。
刷脸乘车、刷脸支付、刷脸解锁手机......从钱包到手机，这一次干脆彻底解放。生活中似乎不会再有忘带现金、忘记密码的尴尬，因为没有人出门会忘记”带脸“。现实真魔幻，很快在中国什么都可以刷脸了。然后呢？ AI 技术的曲折发展，宛若一个经历了大起大落、终磨一剑的绝世高手，坚守半世纪终于再次获得尊重。但是，那些招数又能否经得起现实的考验？ 什么是生物识别验证？ 在探讨生物识别验证领域中的 AI 攻防之前，我们先了解一下：什么是生物识别验证。 “验证”表示“满足规定要求”，通常可能出现以下几种情况： W
MyGenerator是一个国外很不错的代码生成工具，有人觉得比CodeSmith简单、好用。所有api可以在帮助菜单中找到。
现如今，无论到什么样的场合，都需要通过微信扫码的方式进入，因此在生成二维码方面必须要运用软件来完成的。那么，随着二维码生成器研发出来之后，可以说在功能的先进性上会更加突出。接下来，由小编为你介绍一下主要具备哪些先进的功能呢？
摘 要 2017年1月至9月，360烽火实验室共捕获手机勒索恶意软件50万余个，平均每月捕获手机勒索软件5.5万余个。语音识别、二维码和文件加密等新型勒索软件不断涌现。 社交网络服务被滥用，2017年前三季度，360烽火实验室发现勒索信息中新增QQ号码7.7万余个，QQ群号码1千余个。其中，一季度新增QQ号码和QQ群号码数量均为最多，第二、三季度逐渐下降，与一季度相比二季度下降23.0%，三季度下降56.8%。 大部分勒索信息中都会同时出现QQ号和QQ群号。在相似页面布局的勒索页面中，变化是只是
前阵子学习 GAN 的过程发现现在的 GAN 综述文章大都是 2016 年 Ian Goodfellow 或者自动化所王飞跃老师那篇。可是在深度学习，GAN 领域，其进展都是以月来计算的，感觉那两篇综述有些老了。
经典的文本转语音（以下称 TTS）系统包括多个独立训练或独立设计的阶段，如文本归一化、语言特征对齐、梅尔谱图合成和原始音频波形合成。尽管 TTS 已经能够实现逼真和高保真度的语音合成，并在现实中得到广泛应用，但这类模块化方法也存在许多缺点。比如每个阶段都需要监督，在某些情况下需要耗费高成本的「真值」标注来指导每个阶段的输出。此外，这类方法无法像机器学习领域很多预测或者合成任务那样，获得数据驱动「端到端」学习方法的全部潜在收益。
谷歌表示，开发者每年都会构建独特且富有创意的 Chrome 扩展程序，以帮助提高从生产力到网络可访问性的各个方面。2023 年当然也不例外，从在线购物省钱 到快速翻译网站。IT之家汇总 12 个最受欢迎的 Chrome 浏览器扩展如下：
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
