选自Baidu.Research 作者：Chao Li、Ajay Kannan 和 Zhenyao Zhu 机器之心编译 参与：吴攀 对话常常涉及到多个说话人，在这样的场景中，机器需要具备识别不同说话人的能力才能发挥更大的价值。近日，百度的一篇论文提出一种新的端到端的基于神经网络的说话人识别系统 Deep Speaker，实验表明该系统显著优于之前的基于 DNN 的 i-vector 方法。今天早些时候，百度发布了一篇技术博客对这项研究进行了解读，机器之心对本文进行了编译介绍，论文原文请访问：https:/
在今天这个数字技术迅速发展的时代，说话人识别技术（声纹技术）逐渐成为了身份验证、安全检查和个性化服务等领域的重要工具。随着需求的增加，这项技术也在不断进化，以适应更复杂的应用场景。最新的进展之一便是CAM++模型，这是一个基于密集连接时延神经网络的说话人识别模型，旨在提供更高的准确性和更快的推理速度。
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
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
版权声明：署名，允许他人基于本文进行创作，且必须基于与原先许可协议相同的许可协议分发本文 （Creative Commons）
编者按：SDN-IP是ONOS上的一个应用程序，允许软件定义网络使用标准的边界网关协议（BGP）连接到外部网络。从BGP角度看，SDN网络表现为单一的自治系统（AS），其行为与任何传统的AS一样。基于
---- 相关视频——黑马程序员C++(264-281) ---- 演讲比赛流程管理系统 演讲比赛程序需求 📷 程序功能 📷 代码实现 Speaker.h #pragma once #include<iostream> using namespace std; class Speaker { public: string m_Name; double m_Score[2];//两轮得分 }; SpeechManager.h #pragma once #include<iostream> #include
1.边界网关协议（BGP）是运行于 TCP 上的一种自治系统的路由协议。 BGP 是唯一一个用来处理像因特网大小的网络的协议，也是唯一能够妥善处理好不相关路由域间的多路连接的协议。 BGP 构建在 EGP 的经验之上。 BGP 系统的主要功能是和其他的 BGP 系统交换网络可达信息。网络可达信息包括列出的自治系统（AS）的信息。这些信息有效地构造了 AS 互联的拓扑图并由此清除了路由环路，同时在 AS 级别上可实施策略决策。
本文主要参考了The Go Programming Language Specification中的Comparison_operators。加入了自己的一些理解和示例。
image.png Watson Services for Bluemix Sample Apps: Watson Films App (Video) Watson Films App (developerWorks Article) Watson Films App (Code) Live Demos: User Modeling [view here] Concept Expansion [view here] Message Resonance [view here] Language Identif
" 如果你怀念 SDN 领域丰富的网络能力却在云原生领域苦苦追寻而不得，那么 Kube-OVN 将是你的最佳选择。本系列我们将逐个介绍Kube-OVN高级功能的工作原理及使用路径，帮你尽快征服容器网络难题！"
大家知道，在Windows 10 IoT Core上，如果用户外接了USB声卡、带有麦克风的摄像头之类的硬件，就会有多个音频设备可以用。但是，系统目前并没有提供直接的UI来设置音频的输入或者输出设备。经过查阅之后发现，我们可以使用命令行来更改默认的音频设备，具体方法如下。 以树莓派为例，笔者使用了一款USB声卡，再加上原来树莓派自带的3.5mm音频接口，就有两个音频输出和一个音频输入。系统默认是使用了树莓派自带的3.5mm Speaker作为音频输出，使用USB声卡的Microphone作为
在很早很早以前，WebSocket 协议还没有被发明的时候，人们在 Web 端制作类实时数据动态更新时，一般采用轮询、 长连接 (Long Polling) 来实现。大概就是：
数据清洗从来都不是一件简单的事情！ 使用httr包结合浏览器抓包工具进行网页数据抓取虽然非常方便，但是获取的数据后期处理工作量却非常庞大的。 因为大部分json数据包返回之后都会被转换为R语言中的非结构化数据类型——list。 也就是说，对于list数据结构的处理熟练程度，将会决定着你在数据清洗中所花费的时间与精力。 list数据结构本身即可简单也可复杂，当list中存在递归结构时，其处理难度就大大增加了。（不幸的是大部分json数据包都是递归结构的） 对于list数据结构的处理，你可以通过手动构造循环来处
native-windows-gui ：Rust 轻量级的 windows GUI 工具包。
NodePort还没有完全解决外部访问Service的所有问题,比如负载均衡问题,假如我们的集群中有10个Node,则此时最好有一个负载均衡器,外部的请求只需访问此负载均衡器的IP地址,由负载均衡器负责转发流量到后面某个Node的NodePort上。如图
网址：https://github.com/zzw922cn/awesome-speech-recognition-speech-synthesis-papers
声纹识别（又称说话人识别）是从说话人发出的语音信号中提取声纹信息，并对说话人进行身份验证的一种生物识别技术。简单来说，声纹识别技术可以“确认说话人是谁”。我们说话的时候，每个人的发音器官、发音通道和发音习惯上都有个体差异，声纹识别技术就是为了识别出说话人之间的这些差异。需要注意的是，声纹识别不同于常见的语音识别 [1]：
大家平时有没有注意到你每天可能会执行许多地重复的任务，例如阅读 pdf、播放音乐、打开书签、清理文件夹等等。
情况说明： 当前ubuntu18.04上有多个声卡设备，两个麦克风(1个USB声卡带的麦克风、1个内置麦克风)、2个扬声器设备(内置外放扬声器、USB接口扬声器)。
【1】 Analysis of Data Mining Process for Improvement of Production Quality in Industrial Sector 标题：提高工业部门生产质量的数据挖掘过程分析 链接：https://arxiv.org/abs/2108.07615
最近看了几篇文章，都是关于注意力机制在声纹识别中的应用。然后我主要是把其中两篇文章整合了一下，这两篇文章发表在interspeech 2018/19上。两个团队分别是港科和约翰霍普金斯大学(Daniel povey)；以及东京工业大学
Easy, Embedded and Secure Voice Biometric Authentication for Devices and Applications
国际机器学习大会ICML2014 主题演讲直播由腾讯视频、腾讯高校合作支持。 直播链接：http://ur.tencent.com/home/live_icml 直播： 6月22日 8:30am People, Decisions, and Cognition: On Deeper Engagements with Machine Learning Keynote Speaker: Eric Horvitz, Microsoft 6月23日 8:30am Algorithmic Trading an
在本文中，我们研究深度神经网络（DNNs）在小型文本相关的说话者验证任务的应用。在开发阶段，DNN经过训练，可以在帧级别对说话人进行分类。在说话人录入阶段，使用训练好的的DNN用于提取来自最后隐藏层的语音特征。这些说话人特征或平均值，d-vector，用作说话人特征模型。在评估阶段，为每个话语提取d-vector与录入的说话人模型相比较，进行验证。实验结果表明基于DNN的说话人验证与常用的i-vector相比，系统在一个小的声音文本相关的说话人验证任务实现了良好的性能表现。此外，基于DNN的系统对添加的噪声更加稳健，并且在低错误拒绝操作点上优于i-vector系统。最后，组合系统在进行安静和嘈杂的条件分别优于i-vector系统以14％和25％的相对错误率（EER）。
【1】 Keep it green, simple and socially fair: a choice experiment on prosumers' preferences for peer to peer electricity trading in the Netherlands 标题：保持绿色、简单和社会公平：荷兰消费者对点对点电力交易偏好的选择实验 链接：https://arxiv.org/abs/2109.02452
【1】 Causal Impact Of European Union Emission Trading Scheme On Firm Behaviour And Economic Performance: A Study Of German Manufacturing Firms 标题：欧盟排污权交易计划对企业行为和经济绩效的因果影响：一项对德国制造企业的研究 链接：https://arxiv.org/abs/2108.07163
云音箱机身上帖有云音箱的 ID 码，每台云音箱拥有唯一永久 ID，SPEAKERID由字母、数字组成， 在生产过程中写入云音箱，云音箱出厂后不会再改变。
首先想像一下，女朋友生气了，都不想理你，旁边就只有一台电脑。然后女朋友把你赶出去了，这这么办！
立秋（节气）以后，秋后下一次雨凉快一次，因而有“一场秋雨一场寒，十场秋雨要穿棉”的说法。立秋是古时“四时八节”之一，民间有祭祀土地神，庆祝丰收的习俗。
首先我们来想象一下，当你说一句话，然后电脑就会回复你，当你无聊的时候，电脑也会主动和你聊天，是不是一大高兴的事，今天我们就来了解一下半自动智能聊天机器人。陪你浪漫一夏！再也不怕找不到女朋友
Parakeet 旨在为开源社区提供灵活、高效和最先进的文本转语音工具包。它建立在 PaddlePaddle 动态图上，包括许多有影响力的 TTS 模型。
【1】 Stock Portfolio Optimization Using a Deep Learning LSTM Model 标题：基于深度学习LSTM模型的股票投资组合优化 链接：https://arxiv.org/abs/2111.04709
【1】 Intra-Household Management of Joint Resources: Evidence from Malawi 标题：联合资源的家庭内部管理：来自马拉维的证据 链接：https://arxiv.org/abs/2112.12766
什么是端到端音源分离呢？罗艺老师首先介绍了端到端音源分离的定义。从名称来看，端到端的含义是模型输入源波形后直接输出目标波形，不需要进行傅里叶变换将时域信号转换至频域；音源分离的含义是将混合语音中的两个或多个声源分离出来。
目前短视频 、互动直播等音视频应用火爆，抖音，快手等已经成为当红流量入口，音视频技术有了长足的发展。随着社交流行IM功能也成为很多很多很多~App中必备功能之一。2019年伴随着5G、AI热度持续升高即时通讯和音视频技术将会有哪些发展？
在打电话时如果想在电话接通时默认采用扬声器进行audio的输出，也就是打开免提。具体的做法是在InCallService文件中，做出下面的修改。
IP地址分为网络部分和主机部分，EGP和IGP的关系与IP地址类似，EGP类似IP的网络部分，可以根据EGP在区域网络之间(或ISP之间)进行路由选择；
【1】 Correlation scenarios and correlation stress testing 标题：关联场景和关联压力测试
Speaker diarization即根据谁说什么，以及什么时候说，将语音样本划分为独特的，同质的片段的过程，对机器来说不像人类那么容易，并且训练机器学习算法来执行它很难。具有鲁棒性的Diarization系统必须能够将新个体与之前未遇到的语音段相关联。
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选自Baidu Research 机器之心编译 参与：刘晓坤、许迪 语音复制（voice cloning）是个性化语音接口的非常急需的功能。在此论文中，百度介绍了一种能以少量音频样本作为输入的神经语音复制系统。 在百度研究院，我们的目标是用最新的人工智能技术革新人机交互界面。我们的 Deep Voice 项目在一年前启动，致力于教会机器从文本生成更加类人的语音。 通过超越单个说话者语音合成的局限，我们证明了单个系统可以学习生成几千个说话者身份，每个说话者只需要少于半小时的训练数据。我们通过在说话者之间学习共
接口可以理解为对一组方法声明进行统一的命名，这些方法没有提供任何实现。也就是说，把一组方法声明在一个接口中，然后继承于该接口的类都需要实现这些方法
元宇宙入局之路 —— 新风口，新挑战 Speaker 张琼芳 微软 首席研发经理 刘一鸣 英伟达 解决方案架构师 赵春雨 汽车之家 直播与视频技术负责人 迟小羽 北航青岛研究院副院长 , 歌尔视觉与空间技术负责人 当疫情席卷全球，加速虚拟化相关技术的发展，也加速了非接触式的互动交流。2021年，定为元宇宙元年，各大厂商纷纷入局，等待新风口的到来。本圆桌将从数字人/虚拟人、基于AI/引擎生产内容、扩展现实等元宇宙相关技术来一同探讨元宇宙的入局之路应该如何走。 从“芯”出发，布局未来
volute(蜗壳)是一个使用 Raspberry Pi+Node.js 制作的语音助手.
大家知道，我们一直在探索在FreeSWITCH里实现ASR和TTS的各种方案。这一次，我们遇到了Bark。
「If it looks like a duck, swims like a duck, and quacks like a duck, then it probably is a duck.」
我们只需要安装 pywin32 这个库就可以了。 pywin32库安装教程 代码也非常的简单。 import win32com.client speaker = win32com.client.D
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