2023年11月2日，上海科技大学白芳老师团队在J Cheminform上发表文章DeepSA：a deep-learning driven predictor of compound synthesis accessibility。
今天给大家介绍格拉斯哥大学化学系S. Hessam M. Mehr等人在Science上发表的文章“A universal system for digitization and automatic execution of the chemical synthesis literature”。进行已知反应的典型化学家将从发现已发表论文中描述的方法开始。Mehr等报告了一个软件平台，该平台使用自然语言处理将有机化学文献直接翻译为可编辑的代码，然后可以对其进行编译以驱动化合物在实验室中的自动合成。该合成程序旨在普遍适用于以批处理反应体系结构运行的机器人系统。已证明了用于合成止痛药以及常见氧化剂和氟化剂的完整工艺。
智能音箱在ASR（语音识别）以及NLP自然语义处理常用框架 – 兔尔摩斯的文章 – 知乎
作者：Riley Simmons-Edler、Anders Miltner、Sebastian Seung
国际上利用该技术已经初步实现了英语的语音合成。然而，汉语作为声调语言通过声调表达不同的语义，英语解码的神经机制和算法无法直接适用于汉语语言，而目前汉语语言脑机接口研究仍是空白。
中学的时候参加朗诵比赛，老师教我在文字上“做记号”，把所有的停顿、重音、轻音、语速节奏等全都在文字上标记出来，这样再读就非常简单了。
选自arXiv 作者：Daniel A. Abolafia、Mohammad Norouzi、Quoc V. Le 机器之心编译 参与：路雪、李泽南 由谷歌大脑 Quoc V. Le 团队提交的论文提出了一种使用循环神经网络进行程序合成的新方法——优先级队列训练（PQT）。目前，该论文已提交 ICLR 2018 大会，正在接受评议。 GitHub 链接：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/brain_coder 自动程序合成是一
今天为大家介绍的是来自Tal Golan团队的一篇论文。语言模型似乎越来越符合人类处理语言的方式，但通过对抗性示例来识别它们的弱点十分具有挑战性，因为语言是离散的，并且人类语言感知非常复杂。
运动员在不断打破记录的同时，其实离不开新科技的助力。印象最深的是游泳运动员身穿的仿生鲨鱼皮泳衣，在游泳的过程中，可以让水流更加顺畅的从运动员身体的各个部位划过。 除此之外，今年东奥会上也出来现了很多新科技应用场景，有点像科技“秀场”。 这里选取语音技术来展开，例如科大讯飞在开放创新平台基础上，建成了一套具有奥运特征的多语种智能语音和语言关键技术服务平台，为中国奥运代表团提供了“语音转写”和“机器翻译”两项技术类别的支持，方便大家在会场上和不同国家的运动员交流，也便于识别不同语言文字的意思。 另外，像语音合
编者按：语音合成一直以来是语言、语音、深度学习及人工智能等领域的热门研究方向，受到了学术界和工业界广泛的关注。尽管语音合成技术的研究已有几十年的历史，基于神经网络的语音合成技术也有近十年历史，且已产出了大量的优质研究成果，但针对神经语音合成不同研究方向的整合型综述论文却十分匮乏。近日，微软亚洲研究院的研究员们通过调研了450余篇语音合成领域的文献，发表了迄今为止语音合成领域几乎最详尽的综述论文 “A Survey on Neural Speech Synthesis”。在文中，研究员们还整理收集了语音合成领域的相关资源如数据集、开源实现、演讲教程等，同时也对语音合成领域未来的研究方向进行了探讨和展望。希望本文能对相关工作的研究人员提供具有价值的参考。
语音合成在日常的生活当中使用是比较广泛的，有时候在电视上就经常能够看见语音合成技术，如虚拟主持人等等。下面就将为大家详细介绍云服务器语音合成方法。
据官方消息，ICLR 2020会议将取消线下会议，并于4月25日-30日线上举办虚拟会议。本届会议共有 2594篇投稿，其中 687篇论文被接收（48篇oral论文，107篇spotlight论文和531篇poster论文），接收率为26.5%。
在自媒体的时代，语音合成这项技术已经越来越成熟了。很多的平台都提供了语音合成的服务，这主要是因为市场的需求是非常大的，云服务器做语音合成怎么样呢？下面将为大家详细的介绍。
语音合成标记语言的英文全称是Speech Synthesis Markup Language，这是一种基于XML的标记语言，可让开发人员指定如何使用文本转语音服务将输入文本转换为合成语音。与纯文本相比，SSML可让开发人员微调音节、发音、语速、音量以及文本转语音输出的其他属性。SSML可自动处理正常的停顿(例如，在句号后面暂停片刻)，或者在以问号结尾的句子中使用正确的音调。
场景描述：利用神经网络将人说话时，相应大脑区域的神经信号进行解码，然后使用循环神经网络将信号合成为语音，可帮助语言障碍患者解决语言沟通问题。
BERT是google最近提出的一个自然语言处理模型，它在许多任务检测上表现非常好。如：问答、自然语言推断和释义而且它是开源的。因此在社区中非常流行。
语音合成技术可以将任何文字信息转换成标准流畅的语音且进行朗读，相当于给机器装了一张人工合成的“嘴巴”。它是涉及多个学科，如声学、语言学、数字信号处理和计算机科学的一个交叉学科。 英伟达NeMo是一个用于构建先进的对话式AI模型的工具包，它内置集成了自动语音识别 (ASR)、自然语言处理 (NLP) 和语音合成 (TTS)的模型及方法，方便调用先进的预训练模型、快速完成对话式AI中各类子任务。 我们可以通过NeMo快速、方便地实现文字与语音之间的转换，让我们的文字会说话！ 7月28日，第3期英伟达x量子位NL
科大讯飞一直在智能语音与人工智能核心技术上代表国际先进水平，在语音合成、语音识别、口语评测、语言翻译、声纹识别、人脸识别、自然语言处理等领域一直“代言”黑科技。尽管创新能力已经从语音扩展到影像领域，人们对科大讯飞最深刻的印象一直围绕语音。
这项研究是由语音科学家GopalaAnumanchipalli和Chang实验室的生物工程研究生Josh Chartier领导。该项研究是基于一系列研究基础上进行研究的，首次描述了人类大脑的语音中心是如何编排嘴唇,下巴,舌头,和其他声道组件的运动以生产流利的语音。
机器之心专栏 机器之心编辑部 如今的 AI 技术发展堪称「神奇」，文字、图片竟能一键直接生成逼真音效，这就是浙大、北大联合火山语音推出的新模型 Make-An-Audio。 近期 AIGC 如同上了热搜一般，火热程度居高不下，当然除了名头格外响亮，突破也是绝对斐然：输入自然语言就可自动生成图像、视频甚至是 3D 模型，你说意不意外？ 但在音频音效的领域，AIGC 的福利似乎还差了一些。主要由于高自由度音频生成需要依靠大量文本 - 音频对数据，同时长时波形建模还有诸多困难。为了解决上述困难，浙江大学与北京大学
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 导读：如今的AI技术发展堪称“very神奇”，文字、图片竟能一键直接生成逼真音效，嗯，妥妥都是因为TA，一款在语音音频领域“横空出世”的新模型：Make-An-Audio。 近期AIGC如同“上了热搜”一般，火热程度居高不下，当然除了名头格外响亮，突破也是绝对斐然：输入自然语言就可自动生成图像、视频甚至是3D模型，你说意不意外？但在音频音效的领域，AIGC的“福利”似乎还差了一些。主要由于高自由度音频生成需要依靠大量文本-音频对数据，同时长时波形建模还有诸
随着互联网的发展越来越好，很多自媒体大咖都纷纷转型做短视频项目，而制作短视频最令人头痛的就是配音问题。很多小伙伴不想自己配音，于是就找了语音合成的工具进行AI配音，这种语音合成的方式不仅能提高做视频的效率，甚至比人工语音的效果还要好。那么语音合成平台哪个好？
机器之心报道 编辑：rome rome DALL-E 已经能够很好地从文本生成图像，那么如何高效地实现语音合成呢？本文带你看微软最新推出的语音合成模型 ——VALL-E，它的效果将惊掉你的下巴。 近十年间随着神经网络和端到端建模的发展，语音合成技术取得了巨大突破。级联的文本到语音（TTS）系统通常利用声学模型 pipeline 和梅尔频谱作为中间表示的声码器。先进的 TTS 系统可以从单个或多个 speaker 合成高质量的语音，但仍需要高质量的 “干净” 数据。从网络上抓取的大规模数据无法满足要求，并且会
在过去的几十年中，无论在硬件组织还是软件架构上，计算机行业已经发生了翻天覆地的变化，各种软硬件产品的性能和用户体验均得到了显著提升。 但对程序员而言，软件编码的本质似乎并没有什么本质的改变：无论哪种编程语言，仍然需要程序员根据算法逻辑和实现步骤一步一步地手动敲入代码。虽然近几年随着编码工具的改进和编程语言的版本更新，对于程序员而言，这一过程已经相当方便了，但学习如何编程仍然是诸多计算机用户不得不面对的一道难题。 AI科技评论消息，近日，微软在论文中公布了一项最新的代码合成系统：RobustFill。它基
在过去的几十年中，无论在硬件组织还是软件架构上，计算机行业已经发生了翻天覆地的变化，各种软硬件产品的性能和用户体验均得到了显著提升。 但对程序员而言，软件编码的本质似乎并没有什么本质的改变：无论哪种编
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】微软新模型VALL-E实现地表最强zero-shot语音合成，刚开口声音就被偷了？ 让ChatGPT帮你写剧本，Stable Diffusion生成插图，做视频就差个配音演员了？它来了！ 最近来自微软的研究人员发布了一个全新的文本到语音（text-to-speech, TTS）模型VALL-E，只需要提供三秒的音频样本即可模拟输入人声，并根据输入文本合成出对应的音频，而且还可以保持说话者的情感基调。 论文链接：https://arxiv.org
机器翻译依赖于大型平行语料库，即源语和目的语中成对句子的数据集。但是，双语语料是十分有限的，而单语语料更容易获得。传统上，单语语料被用于训练语言模型，大大提高了统计机器翻译的流畅性。
现在，3个月后，这个AI主播不仅能“坐在”演播室，开始替代人类播报新闻。还能“手舞足蹈”，运用起肢体语言丰富表达了。
做个比较，当机器的“脑子”里想到了一段内容时，或者是看到了一段话时，知道哪些字应该怎么读：
长期以来，许多研究人员一直担心神经网络能否有效地泛化，从而捕获语言的丰富性。从 20 世纪 90 年代开始，这成为我工作的一个主要课题，在我之前，Fodor、Pylyshyn、Pinker 和 Prince 1988 年在《Cognition》中提出了与之密切相关的观点。Brenden Lake 和他的合作者在今年早些时候也提出了类似的观点。
只要你能把两种语言都学到熟练，那切换起来太过自然、简单，甚至切换的时候都意识不到。
---- 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
CCF-腾讯犀牛鸟基金于2013年由腾讯公司和中国计算机学会（CCF）共同发起，今年是基金发起的第10年。10年来，犀牛鸟基金致力于为海内外青年学者搭建产学合作创新的平台，推动科技在产业创新和社会发展中持续发挥价值。 本年度犀牛鸟基金设立12个技术领域共35项研究命题，我们将分7期对各项命题进行详细介绍，本文重点聚焦知识图谱与自然语言处理&语音技术领域，欢迎海内外优秀青年学者关注并申报。 6.知识图谱与自然语言处理 6.1 自然语言生成 自然语言生成是指在特定的交互目标下，根据给定的输入信息生成人类可读的自
区分说话主要是通过音高（基频）和音色（频谱包络-频谱最大幅度的连接线） 音高：http://ibillxia.github.io/blog/2013/05/16/audio-signal-processing-time-domain-pitch-python-realization/ 音色：http://ibillxia.github.io/blog/2013/05/18/audio-signal-processing-time-domain-timbre-python-realization/ 此工具箱通过提取语音的三个特征，然后对其进行修改，从而改变语音的音色等特征，从而转换语音特性 比如：通过调高基频，可以偏女性化，通过改变基频未固定值，可以类似机器人等等 f0 : ndarray F0 contour. 基频等高线 sp : ndarray Spectral envelope. 频谱包络 ap : ndarray Aperiodicity. 非周期性
TTS是Text To Speech的缩写，即“从文本到语音”，是人机对话的一部分，让机器能够说话。
今天为大家介绍的是来自Amol Thakkar团队的一篇论文。数据驱动的逆合成方法在用户交互、预测多样性以及提出非直观断裂策略方面存在限制。在这里，作者将自然语言处理中基于提示的推理概念扩展到化学语言建模的任务。作者展示了通过使用描述分子中断裂位点的提示，引导模型提出更广泛的前体集合，从而克服逆合成推荐中训练数据的偏见，并实现了相较于基线水平39%的性能提升。
电路、开关、闸门、传感器、振荡器是机器人、计算机和数字逻辑电路的语言。当我们将视角转到生物学，我们需要一套新的语言，生命与死亡的语言，蛋白质结构、生物进化、物种繁殖和细胞衰亡，生物竞争的语言。为了建立一套可以使用生物语言的方式，新兴的合成生物学诞生了。
5月21日，腾讯AI虚拟人艾灵再秀出新技能，首次展示AI作诗、AI书法等国风才艺，并与青年歌手白举纲跨次元合作，共同演唱国风新歌《百川千仞》。
今天为大家介绍西安交大，清华大学、华中科大联合MEGVII Technology的一篇关于多模态LLM学习框架的论文，名为DREAMLLM。
手机用户的普遍如何快速的应答与高质量的沟通是智能客服的关键问题。 采用合理的分层结构流程与先进的中间组件（例如，语音识别、语音合成、智能对话、知识图谱等技术组建），建立客服热线自动语音应答系统。缓解人工忙线，客户问题简单，如法充分利用资源的情况。 借用AI相关的技术，建立稳定、有效的智能语音应答系统的研究目标。
在对话式AI系统中，语音交互是主要的输入输出方式。对语音输出而言，有两种主要的方法，一种是事先制作好音频，然后根据用户的请求，播放音频；另一种是通过语音合成中的TTS技术，将文本转化为语音。在很多情况下，制作的音频往往要比语音合成的用户体验要好，因为人的声音中有更多的“色彩”，语音语调中可以有更多的情绪。
机器之心报道 作者：泽南 研究员大战「硬演 AI」的故事。 AI 整的活，永远出乎人类的预料。最近，一个网络小说阅读 APP 因为有 bug 登上了热搜，b 站上也出现了不少搞笑视频，一些还有百万播放量。 引发人们广泛讨论的「番茄小说」是抖音旗下的阅读 APP，和其他很多同类应用一样带有听书功能，AI 算法生成的语音可以让你直接去听任何文字版小说，同时去做别的事。 番茄小说的不同之处在于——相对大多数 APP，它的语音合成 AI 「更聪明一点」：能够把文字读出不同音色和语气，如果文字是「哈哈哈……」，AI
我们知道，GPT、DALL-E 等大规模生成模型彻底改变了自然语言处理和计算机视觉研究。这些模型可以生成高保真文本或图像，而且它们有个重要特点就是「通才」，可以解决没训过的任务。相比之下，语音生成模型在规模和任务泛化方面一直没有「突破性」成果。
【导语】9 月 7 日，在CSDN主办的「AI ProCon 2019」上，微软（亚洲）互联网工程院人工智能语音团队首席研发总监赵晟、微软（亚洲）互联网工程院 Office 365资深产品经理，Office 小程序负责人张鹏共同发表《微软语音AI与微软听听小程序实践》的主题演讲，分享微软人工智能语音的技术以及微软听听小程序的落地实践。
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】GPT-4等大模型组成的AI智能体，已经可以手把手教你做化学实验了，选啥试剂、剂量多少、推理反应会如何发生，它都一清二楚。颤抖吧，生化环材圈！ 不得了，GPT-4都学会自己做科研了？ 最近，卡耐基梅隆大学的几位科学家发表了一篇论文，同时炸翻了AI圈和化学圈。 他们做出了一个会自己做实验、自己搞科研的AI。这个AI由几个大语言模型组成，可以看作一个GPT-4代理智能体，科研能力爆表。 因为它具有来自矢量数据库的长期记忆，可以阅读、理解复杂的科学文档
OCR 方向的工程师，一定需要知道这个 OCR 开源项目：PaddleOCR。短短几个月，累计 Star 数量已超过 7.2K，频频登上 Github Trending 日榜月榜，称它为 OCR 方向目前最火的 repo 绝对不为过。
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