本文作者对今年相关研究进行概述，介绍了语音分离的背景、监督语音分离的形成和组成部分，从历史的角度叙述了监督语音分离的技术发展过程。本文对监督语音分离的概述还包括分离算法和泛化等问题。...最近出现一种新方法把语音分离作为监督学习问题处理，从训练数据中学习语音、说话人和背景噪声的判别模式（discriminative pattern）。...本文还讨论了泛化这一重要问题。本文从历史视角叙述监督语音分离的技术发展过程。此外，我们还讨论了很多概念上的东西，比如目标源的构成。 1. 引言 语音分离的目标是把目标语音从背景干扰中分离出来。...一种最近提出的方法将语音分离当作一个监督学习问题。监督语音分离的最初形成受 CASA 中时频掩膜（time-frequency (T-F) masking）概念的启发 [98][140][138]。...在测试中，学习机器的目的就是估计 IBM，这也是监督语音分离的第一训练目标（参见 Sect. III）。 由于语音分离已经变成分类问题，因此数据驱动的方法在语音处理领域得到了广泛研究。
但其他信息，如公司的机密数据或医生记笔记的语音助手所记录的健康和医疗细节，则被认为是敏感信息。 在语音和语言应用中使用云服务有很大的缺点，涉及到安全，安全和隐私问题。...此外，犯罪分子可以利用作为生物识别因素的语音数据来对付另一个人或组织。 消费者声音的隐私问题 通过语音识别产生的语音相关信息是可以识别人类的生物识别数据。...然而，随着COVID-19的出现，迫使全世界的企业及其员工在网上进行大部分业务，语音数据隐私问题又出现了。...解决语音隐私问题 虽然云计算提供了许多好处，但实施安全和其他措施对保持用户数据的隐私和安全至关重要。 公司应该使用多因素认证，而不是仅仅依靠语音来避免语音欺骗。 另一种生物识别可以作为身份验证的备份。...遵循语音隐私联盟的指导方针也可以帮助企业保护语音数据。 例如，VPA建议公司明确说明语音数据收集的目的，并允许选择不分享此类信息。该小组还建议指派人员监督数据隐私的收集和监测。
对此火山语音团队在基于无监督预训练的语音识别技术落地过程中，针对以上三大痛点进行了算法改进和工程优化，形成一套完整易推广的落地方案。...解决了线上计算量和兼容性的问题之后，聚焦到整个流程中最为核心的无监督预训练技术，针对wav2vec2.0，火山语音团队分别从算法和工程两个维度进行了优化。...算法优化 wav2vec2.0作为Meta AI在2020年提出来的自监督预训练模型，开启了语音无监督表征学习的新篇章。...总结与展望 火山语音团队在实践中摸索出一套基于wav2vec2.0的低资源语种ASR落地方案，解决了推理开销大的问题，实现了与端到端引擎的无缝衔接。...未来，火山语音团队将在以下三个方向持续挖掘探索： 无监督算法升级：在wav2vec 2.0之后语音无监督预训练的研究工作如雨后春笋，团队将持续跟进最新的研究，并内化到业务场景。
文 / 闫永杰 整理 / LiveVideoStack 大家好，我是来自大象声科的闫永杰，接下来我会从以下六个方面为大家介绍深度学习在单通道语音分离中的应用： 1、 单通道语音分离问题的引入 2、 借助深度学习来解决单通道语音分离...3、 工程实践中的挑战及解决方案 4、 思考 5、 总结 一、单通道语音分离问题的引入 在第一部分，我会简单介绍单通道语音分离问题的引入。...首先，存在一个问题就是到底什么是单通道语音分离呢？对于做与语音相关工作的工作者来说，单通道语音分离是大家比较熟悉的一个问题，那么我就先从音频采集的方式开始来为大家介绍。...image.png 现在已经有了降噪的目标，那么该如何实现这个目标，解决目标人声和噪音源分离的问题呢？...首先为大家分享一个概念——计算听觉场景分析，这套理论的主要贡献者之一是我们的首席科学家汪德亮教授，他于2001年提出理想二值掩膜（Ideal Binary Mask，IBM），并将预测IBM作为计算听觉场景分析解决语音分离问题的计算目标
文 / 闫永杰 整理 / LiveVideoStack 大家好，我是来自大象声科的闫永杰，接下来我会从以下六个方面为大家介绍深度学习在单通道语音分离中的应用： 1、 单通道语音分离问题的引入 2、 借助深度学习来解决单通道语音分离...3、 工程实践中的挑战及解决方案 4、 思考 5、 总结 一、单通道语音分离问题的引入 在第一部分，我会简单介绍单通道语音分离问题的引入。...首先，存在一个问题就是到底什么是单通道语音分离呢？对于做与语音相关工作的工作者来说，单通道语音分离是大家比较熟悉的一个问题，那么我就先从音频采集的方式开始来为大家介绍。 1）音频采集的方式 ?...现在已经有了降噪的目标，那么该如何实现这个目标，解决目标人声和噪音源分离的问题呢？...首先为大家分享一个概念——计算听觉场景分析，这套理论的主要贡献者之一是我们的首席科学家汪德亮教授，他于2001年提出理想二值掩膜（Ideal Binary Mask，IBM），并将预测IBM作为计算听觉场景分析解决语音分离问题的计算目标
在大量标记语音数据上使用监督学习算法训练的深度神经网络在各种语音处理应用中取得了显著的性能，往往在相应的排行榜上处于领先地位。...提出了两种自监督算法，一种基于"未来预测"的思想，另一种基于"从未被掩码中预测被掩码"的思想，用于从未标记语音数据中学习上下文化语音表示。...我们证明了我们的自监督算法能够学习表征，将语音信号的高级属性，如语音内容和说话人特征转换为比传统声学特征更容易获得的形式，并证明了它们在提高深度神经网络在广泛的语音处理任务中的性能方面的有效性。...在本论文中，我们着重于将自监督学习策略应用于语音领域，目的是推动口语技术的最先进性能，并提高训练它们的数据效率。我们致力于开发新的自监督语音表征学习方法，并分析其学习表征的特性。 论文贡献： 1....介绍了最早成功的自监督语音表征学习框架之一。我们利用了“未来预测”的思想，并提出了一个简单而有效的自监督目标，称为自回归预测编码(APC)，用于训练深度神经网络。
AIGC-Audio/AudioGPT[5] Stars: 9.4k License: NOASSERTION AudioGPT 是一个理解和生成语音、音乐、声音和虚拟人的开源项目。...主要功能： 文本转语音 风格迁移 语音识别 语言增强 (Speech Enhancement) 声学分离 (Speech Separation) 该项目具有以下核心优势： 多领域支持：AudioGPT
一、背景 最近在弄毕业设计啦，采用CodeIgniter4+Vue3来做的，前后端分离项目，首先便是跨域问题。一顿搜索无果后，自己折腾了一个解决方案，希望能帮助到看到这篇文章的你。...二、跨域问题 由于浏览器的 同源策略 限制，使用前后端分离的模式下，前端和后端的域名一般都不是一样的，在我的项目中，前端是使用二级域名，而后端是使用三级域名，此时前后端就不同源了，就产生了跨域问题。...port) 下表即我目前遇到的情况 域名 域名级别 框架 前端 example.com 二级域名 Vue3 后端 api.example.com 三级域名 CodeIgniter4 三、解决方法 1.问题
这里记录一下，我在写一个自己设计的项目时遇到的几个问题！！！...它包括请求报头、请求行、请求体等所有的数据 3、前端跨域问题 在npm run server执行vue脚手架项目时，所有请求都是好的。...但是webpack打包后，在运行项目去请求，所有请求都失效了，在控制台报错 '跨域问题' 。
我花了一段时间试图搞清楚这是怎么回事，最后发现这是因为数据传输时的处理方式有问题。...这其实不是个问题，而是因为JSON的原理就是这样，数据只能以字符串的形式传递。要解决这个问题，我们可以在前端加入一个拦截器，过滤掉那些空的参数。
10.png 还有就是突发情况，前一段时间日本地震，这是没办法提前计划的，没有人知道会地震，但是问题确实发生了，而且这种场景下有大量的客户咨询相关问题，订酒店，或者提前要走，或者航班机票取消等等相关的问题...稍后大家自己也可以试一下，微信通过语音输入南昌禧悦大酒店，也可以通过其他的app语音输入南昌禧悦大酒店，发现那个“禧”是延禧攻略里面的那个禧。...前面我们有些专家也分享过语音识别场景里的一些难点，在我们的质检场景里面全部都有，游客可能在海外旅游，手机自动切换到本地网络，语音提示可能是日语，可能是英语，客户接起电话说的是中文，有一些海外的客户中英文夹杂着说...我们用5台服务器对酒店的语音做到全量覆盖。凡是被我们打过标签的问题我们会持续的监控，如果这个趋出现了异常的抬头，我们团队就会知道，不用再做增量的工作了。...附件如下： 张童皓：智能语音赋能的客服监督和质检.pdf
https://github.com/pyannote/pyannote-audio pip install pyannote.audio 场景： 一段音频中有多个说话人，将不同的人说的话分离出来 已知一些人的语音特征...，跟分离出来的片段，分别求特征的余弦距离，余弦距离最小的作为说话的人 # _*_ coding: utf-8 _*_ # @Time : 2024/3/16 10:47 # @Author : Michael...speaker_turns if __name__ == "__main__": token = "hf_***" # 请替换为您的Hugging Face Token # 加载声音分离识别模型
data2vec 是首个适用于多模态的高性能自监督算法。...Meta AI 将 data2vec 分别应用于语音、图像和文本，在计算机视觉、语音任务上优于最佳单一用途算法，并且在 NLP 任务也能取得具有竞争力的结果。...语音和文本的代码和模型已经发布，视觉模型代码即将到来！...自监督使计算机能够通过观察世界，然后弄清楚图像、语音或文本的结构来了解世界。不需要专门训练就能对图像进行分类或理解语音的机器，其扩展性也会大大提高。...data2vec 证明其自监督算法可以在多种模态下良好执行，甚至比现有最佳算法更好。这为更一般的自监督学习铺平了道路，并让人工智能更接近使用视频、文本、音频来学习复杂世界的目标。
本人使用的springboot shiro 作为后端，前端是vue，请求一直出现跨域问题 网上看见的实现springmvc 接口配置类，重载addcors这个方法已经用了，也没有解决， 然后 shiro...fetch 的配置方法， axios 是下面这样配置的 这个配置的意思就是，后端shiro认证成功后，返回的sessionId在浏览器里，会被浏览器自动的添加到header里携带 但是由于跨域的问题...，浏览器是禁止的，这个时候你会在返回的header浏览器的setcookie 那个属性那边看到一个黄色的警告⚠，这代表跨域问题还在，所以浏览器不会让你携带上后端返回的cookie里的jssessionid..., 最后我发现由于是开发环境，我前端的域名有问题，用127.0.0.1访问，才能免去跨域的问题。
不过，对于计算机来说，要把一个音频信号分割成多个不同的语音来源，依然有些棘手的问题需要解决。当许多人的语音交叠在一起的时候，AI时常措手不及。...△ 不戴眼镜，AI也一样 这项技术的独到之处，就是把听觉和视觉信号结合起来用，而不单单靠声波来分离视频中的语音。直观来看，以嘴上的动作为例，人的口型和语音相互对应。...视听语音分离模型 要生成训练样例，团队先搜集了100,000条高清视频，全部是油管上的讲座和演讲。...在多人发声的场景下，视觉信号除了有效提升语音分离的质量，还可以把分离之后的音轨和视频里的人物对应起来。...不，是你的字幕 语音识别的预处理，以及视频字幕的自动生成中，也能用上这个方法。遇到相互交叠的声音，视听模型或许可以解决，以往语音分离系统遇到的难题。
语音直播系统_画板 1.png 作为多人语音连麦系统，语音社交APP源码在开发时，有以下几个需要重点关注的问题： 1、连麦机制：互动连麦的选取主要是一对一和多人连麦两种，无论哪种方式，目前市面上都有完整的连麦...2、前处理：在很多多人连麦聊天场景下，语音内容的前处理技术极为关键。主要是针对聊天室内回声和噪音的处理，尽可能给用户提供无损音质下的互动聊天体验。...4、房间音乐：背景音乐是语音直播社交系统开发的重要内容，不同于视频直播平台，可以存在直播画面，对于语音聊天系统来说，在单纯的语音世界里，声音每时每刻都是重要的，房间的背景音乐能够让用户的听觉持续受到刺激...以及端到端的传输链路设计都会对卡顿造成影响； 7、时延：通话延时大于150ms时，就会影响通话质量通话连续性影响，当最大时延大于400ms，基本听不到对方讲话； 8、音质：噪声、回声、听不清、无声等音质问题...语音社交作为社交形式当中极为重要的一环，相信会有越来越多的企业和产品来不断的展现其多元化的属性，并进入到语音社交的时代。
如果打算一下子分离所有数据库，那么下面的脚本就是有用了。...生成分离脚本： SELECT DISTINCT 'use master;' + Char(10) + 'GO' + Char(10) + 'ALTER DATABASE...master.sys.master_files WHERE Db_name(database_id) NOT IN ( 'master', 'model', 'msdb', 'tempdb' ) 这个脚本生成了需要分离数据库的脚本...附加数据库操作脚本： 下面将生成一个脚本来分离数据库。确保运行在原服务器上。因为一旦你分离数据库，数据库将在原来的服务器上消失。 ...如果有数据库实例带有多个数据或者日志文件，还要手动分离。另外，脚本假定源和目标服务器有相同的文件路径。如果日志或者数据文件路径不同，也需要重新替换生成的脚本。
从上述来看我们的读写分离实践效果还是蛮不错的，但是这里如下几个问题： 0、MySQL主从集群主要解决的问题？ 1、MySQL主从同步的几种策略？以及区别？ 2、MySQL的主从延迟到底有多大？...5、当数据量大读写分离只要有写的地方依然会出现延迟导致的数据不一致情况，该如何解决？ 0、MySQL主从集群主要解决的问题？...而且这里还有另外一个问题，就是如果主库突然宕机，然后恰好数据还没同步到从库，那么有些数据可能在从库上是没有的，有些数据可能就丢失了 mysql的两个机制： # 一个是半同步复制，用来解决主库数据丢失问题...如下图所示： 瓶颈思考的角度：sql语句包含大量慢查询，高并发,网络传输问题以及服务器配置 Note： 读写分离不适用的场景不能强行使用： 否则读写分离的主从延迟导致的影响会不止如下几条： 异常情况下...然后最重要的一点就是有时候往往业务逻辑是引发问题的根本原因，优化业务逻辑是 最根本的问题。动态数据变更频繁的必须走实时的读写master主库。否则高并发流量场景下，读写分离带来的损失会更大。
有一些技术同学可能对于“读写分离”了解不多，认为数据库的负载问题都可以使用“读写分离”来解决。 ?...这其实是一个非常大的误区，我们要用“读写分离”，首先应该明白“读写分离”是用来解决什么样的问题的，而不是仅仅会用这个技术。 什么是读写分离?...在互联网的应用场景中，常常数据量大、并发量高、高可用要求高、一致性要求高，如果使用“读写分离”，就需要注意这些问题： 数据库连接池要进行区分，哪些是读连接池，哪个是写连接池，研发的难度会增加; 为了保证高可用...在这么多的问题需要考虑的情况下，如果我们仅仅是为了解决“数据库读的瓶颈问题”，为什么不选择使用缓存呢?...例如订单表，数据量只增不减，历史数据又必须要留存，非常容易成为性能的瓶颈，而要解决这样的数据库瓶颈问题，“读写分离”和缓存往往都不合适，最适合的是什么呢? ? 数据库水平切分 什么是数据库水平切分?
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