引言 最近2019年新鲜的ACL论文出来了，发现了一篇关于多轮对话模型的文章还不错，其题目为：Improving Multi-turn Dialogue Modelling with Utterance...为了解决多轮对话中的共指关系和信息缺失的问题，本文的思路是训练一个言语重写器将多轮对话转换成单轮对话，其目的就和上图所示，将Utterance3改成Utterrance3`。
for (int i = 0; i < speechStrings.count; i ++) { AVSpeechUtterance *utterance...= [[AVSpeechUtterance alloc] initWithString:speechStrings[i]]; utterance.voice...= voices[i % 2]; // 语言 utterance.rate = 0.4f; // 播放语音的速度 utterance.pitchMultiplier...= 0.8f; // 音调 utterance.postUtteranceDelay = 0.1f; // 下一句间隔时间...// 发音 [synthesizer speakUtterance:utterance]; } - 设置音频会话类型 下面是常见音频会话分类 分类 作用 是否允许混音
I am now going to give you another user utterance....I am now going to give you another user utterance....Please give me the user utterance."...I am now going to give you another user utterance....Please give me the user utterance. [INST] Hi! is Dr. Danielle Boyd at the clinic [/INST]Hi!
Layer，解决OOV问题采用的3种向量： 预训练词向量 训练集词向量 基于CNN的字向量 Sentence Encoding Layer 受ELMo网络的影响，作者使用了多层BiLSTM表示多个utterance...将每一层BiLSTM隐含状态根据一定权重累加： Matching Layer 将context中的n个utterance各自的表征进行concatenation： 计算每一个utterance...与候选response的匹配度： 利用匹配度信息进行utterance与response的交互并各自重构对方的表征，从而融合相互之间的匹配信息： 将匹配信息和交互信息进行融合： 将综合信息拆分成各个句子的粒度...Aggregation Layer 将匹配之后的信息通过BiLSTM进一步捕捉词粒度的时序关系： 做pooling，取隐状态各位的max 拼接上 最后一个隐状态： 通过BiLSTM进一步捕捉utterance
（即把对话中的每条文本（utterance）看作word）。...，均使用上面这种图像分类的思想生成high-level表征文本对相似度的特征向量作为该utterance的向量表示（utterance embedding）。...然鹅显然self-attention丢失了utterance的顺序信息，因此作者这里又把encoding后的utterance embedding跟encoding前的utterance embedding...所以这个大立方体的三个维度分别代表对话上下文中的每个utterance、utterance中的每个词（位）、response中的每个词（位）。...utterance embedding sequence的思路，提出了一种将word-level和utterance-level的信息整合到一起，构建一个多通道的3D Image（其实把utterance
: Representation 主要用到：self-attention 和 cross-attention self-attention： cross-attention： Utterance-Response...Matching Aggregation 有n句utterance，Q就有有n个切片。...对应n个utterance-response对的匹配矩阵, 每一片的尺寸都是(n_u_i, n_r)对应匹配矩阵中每个矩阵的尺寸 最大池的3D卷积的操作是典型的2D卷积的扩展，如图其过滤器和步幅是3D
= [[AVSpeechUtterance alloc] initWithString:pageStrings[i]]; utterance.voice = _speechVoices...[i % 2]; utterance.rate = 0.5f; utterance.pitchMultiplier = 0.8f; utterance.postUtteranceDelay...= 0.1f; [self.speechSynthesizer speakUtterance:utterance]; } } - (void)viewDidLoad {...void)speechSynthesizer:(AVSpeechSynthesizer *)synthesizer didStartSpeechUtterance:(AVSpeechUtterance *)utterance...{ if ([utterance.speechString isEqualToString:@"/n"]) { [self tapNext:nil]; } } @end
(^)(UNNotificationPresentationOptions))completionHandler（前台收到通知的代理方法）中写语音播报的方法 AVSpeechUtterance *utterance...= [AVSpeechUtterance speechUtteranceWithString:alterText]; // utterance.voice = [AVSpeechSynthesisVoice...voiceWithLanguage:@"zh-TW"];//设置语言 // utterance.rate = 0.4; //设置语速 // utterance.volume...= 0.0; //设置音量（0.0~1.0）默认为1.0 // utterance.pitchMultiplier = 1.0; //设置语调 (0.5-2.0) //...AVSpeechSynthesizer *synth = [[AVSpeechSynthesizer alloc] init]; // [synth speakUtterance:utterance
iOS的坑啊 代理方法 //开始播放 func speechSynthesizer(synthesizer: AVSpeechSynthesizer, didStartSpeechUtterance utterance...speechSynthesizer(synthesizer: AVSpeechSynthesizer, willSpeakRangeOfSpeechString characterRange: NSRange, utterance...: AVSpeechUtterance) { let process = Double(characterRange.location) / Double(utterance.speechString.characters.count...process)") } //播放完毕 func speechSynthesizer(synthesizer: AVSpeechSynthesizer, didFinishSpeechUtterance utterance
//定义播放的语音语种 utterance.voice = AVSpeechSynthesisVoice(language: "en-US") //定义播放语音内容的速率 utterance.rate...= 0.5 //可在播放特定语句时改变声音的音调 pitchMultiplier 的允许值一般介于0.5（低音调）和2.0（高音调）之间 utterance.pitchMultiplier = 1.0...//让语音合成器在播放下一语句之前有短暂时间暂停 utterance.postUtteranceDelay = 0.5 //播放 synthesizer.speak(utterance) 强调一下AVSpeechUtterance...} //暂停朗读 func speechSynthesizer(_ synthesizer: AVSpeechSynthesizer, didPause utterance...} //继续朗读 func speechSynthesizer(_ synthesizer: AVSpeechSynthesizer, didContinue utterance
for unlabeled cases) 关键是下面两个文件，一个包含了所有文本，一个包含了文本之间的关系 - movie_lines.txt - 包含每个表达(utterance)的实际文本...characterID (who uttered this phrase) - movieID - character name - text of the utterance...for unlabeled cases) - movie_lines.txt - contains the actual text of each utterance - fields...characterID (who uttered this phrase) - movieID - character name - text of the utterance
《Modeling Multi-turn Conversation with Deep Utterance Aggregation》 本文来自COLING2018, 文章提出, 诸如Multi-view...通用的词向量+GRU做embedding 第二部分: 开始着手处理上面提到的对话历史交互问题, 首先虽然history中的多句话都对response有影响, 但最后一句通常是最关键的, 这一层的每个utterance...连接(concatenation), 元素加(element-wise summation), 元素乘(element-wise multiplication), 其中连接操作的效果最好 第三部分: 以utterance
SpeechSynthesis和SpeechSynthesisUtterance function speak(text) { if ('speechSynthesis' in window) { const utterance...= new SpeechSynthesisUtterance(text) utterance.voice = speechSynthesis.getVoices()[0] utterance.pitch...= 1 utterance.rate = 1 speechSynthesis.speak(utterance) } } 然后直接调用这个函数，传入需要朗读的文本，就可以实现语音播放
console.error('Speech Recognition Error:', event.error); }; 语音合成（文字转语音）： // Create speech synthesis utterance...const utterance = new SpeechSynthesisUtterance(); utterance.text = 'Hello, world!'...// Speech synthesis voices const voices = speechSynthesis.getVoices(); // Set voice and language utterance.voice...= voices.find(voice => voice.lang === 'en-US'); // Speak the text speechSynthesis.speak(utterance);...最后，我们使用 speechSynthesis.speak(utterance) 来使用选定的声音播放语音文本。
paste-length-tolerance fefault=2 --nj：并行任务数量（开启的线程数） --cmd：运行方式 --write-utt2num-frames: default=true，每个音频utterance...对应的帧数 --write-utt2dur：default=true，每个音频utterance对应的时长duration for x in train dev test; do steps/make_mfcc_pitch.sh
一般而言，context/history是具有层次化结构的文本：一个context由不同的会话语句（utterance）组成，一个会话语句又由不同的词组成。...这个模型中有两种encoder，分别是utterance encoder和context encoder。...前者得到每个utterance对应的表示，后者将目前为止得到的句子表示再进行编码，用来建模inter-utterance的关系，然后送入decoder中。...图4 VHRED模型图 不论是HRED还是VHRED，在inter-utterance关系建模的时候，选择的是RNN模型，即把utterance encoder得到的句子表示送入context encoder...同时使用了utterance drop的方式去削弱模型的自回归性，使得隐变量可以更好地发挥作用。
中、晚，可分为3个策略： FES 第1到2列，就是在做fusion 第2列3列，做U、R 交互特征，Ti∗ 矩阵中的的各个向量为： 其中： 后续进行词粒度的GRU得到v，再进行utterance...representation U、R交互特征，再fusion，之后的和FES一样 FLE 先做各个representation U、R交互特征，再做各个representation 词粒度的GRU 、utterance...实验证明了FLE效果最好： 思考 首先我们发现utterance越长attention的优势被证明更明显。
text：包含了每条语音对应的转录文本，格式为 ＜utterance-id＞＜transcription＞. # 范例：T0055G1428S0319 没有 网络 可以 听 短信 吗 wav.scp：记录语音位置的索引文件...，格式为＜utterance-id＞＜filename＞. # 范例：T0055G1428S0319 /DATA/disk1/ASR/aidatatang_200zh/corpus/train/G1428
endpoint_config=EndpointConfig(rule1=EndpointRule(must_contain_nonsilence=False, min_trailing_silence=2.4, min_utterance_length...=0), rule2=EndpointRule(must_contain_nonsilence=True, min_trailing_silence=1.2, min_utterance_length=...0), rule3=EndpointRule(must_contain_nonsilence=False, min_trailing_silence=0, min_utterance_length=300
; utterance.voice = self.speechSynthesisVoice; utterance.volume = 1.0; utterance.rate = AVSpeechUtteranceDefaultSpeechRate...; [self.speechSynthesizer speakUtterance:utterance]; } - (AVSpeechSynthesizer *)speechSynthesizer...void)speechSynthesizer:(AVSpeechSynthesizer *)synthesizer didStartSpeechUtterance:(AVSpeechUtterance *)utterance...)speechSynthesizer:(AVSpeechSynthesizer *)synthesizer didCancelSpeechUtterance:(AVSpeechUtterance *)utterance...)speechSynthesizer:(AVSpeechSynthesizer *)synthesizer didFinishSpeechUtterance:(AVSpeechUtterance *)utterance
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
