【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。
基于信号处理的传统音频降噪算法对于 Stationary Noise（平稳噪声）有比较好的降噪效果。但是对于 Non-stationary Noise（非平稳噪声），特别是 Transient Noise（突发噪声）降噪效果较差，而且有些方法对于语音也有较大的损伤。随着深度学习在 CV（Computer Vision）上的广泛应用，基于神经网络的音频降噪算法大量涌现，这些算法很好的弥补了传统算法对于 Non-stationary Noise 降噪效果不好的问题，在 Transient Noise 上也有较大的提升。
采用领先国际的流式端到端语音语言一体化建模方法，融合百度自然语言处理技术，近场中文普通话识别准确率达98%
我们现在就基于百度Ai开放平台进行语音技术的相关操作，demo使用的是C#控制台应用程序。
---- 新智元报道 来源：TechCrunch、微软 编辑：克雷格、肖琴 【新智元导读】昨晚，微软Build2018大会开幕，发布Project Brainwave预览版，并且称延迟比TPU低5倍，正面与谷歌交锋。现在，谷歌等公司都押注在专用定制芯片（ASIC）上，微软坚持投注于用FPGA加速机器学习模型，到底谁更胜一筹？ 昨晚午夜，微软Build 2018大会开幕，微软CEO萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）重点介绍几个方面的进展： Project Brainwave预览版 Azure
【编者按】随着机器学习算法的流行，Amazon、Google,、IBM和Microsoft等公司在机器学习云服务市场接连出手，并提供许多的API来吸引用户。本文中，Janet Wagner，ProgrammableWeb的data journalist、developer和contributor，根据互联网上的活跃度盘点了机器学习API的Top 10，并介绍了它们的功能特色。Janet Wagner同时认为，Project Oxford等少数API虽然没有上榜，但仍值得称道。 如今，机器学习无处不在。它可以
我们都使用过一些某某词霸的英语学习工具软件，它们大多都有朗读的功能，其实这就是利用的Windows的TTS（Text To Speech)语音引擎。它包含在Windows Speech SDK开发包中。我们也可以使用此开发包根据自己的需要开发程序。鸡啄米下面对TTS功能的软件开发过程进行详细介绍。 一.SAPI SDK的介绍 SAPI，全称是The Microsoft Speech API。就是微软的语音API。由Windows Speech SDK提供。 Windows Spe
官网链接：Speech Studio - Microsoft Azure （https://speech.azure.cn/audiocontentcreation）
小编所在项目中，C1、C1Pro、C1Max录音笔，通过BLE和APP连接，音频文件实时传输到录音助手App端，具备实时录音转写的功能。工欲善其事必先利其器，小编补习了语音识别相关基础知识，对所测试应用的实时转写业务逻辑有了更深的认识。希望对语音测试的小伙伴们也有所帮助~~(●—●)
我有一台带有 Quadro P5000 显卡的机器，运行 Windows 10。我想在这个系统上训练 TTS 语音。我需要安装什么才能使它正常工作？
1. 引言 随着Windows Phone SDK 8.0的发布，其包含的新特性也受到了广大开发者的关注，其中之一就是语音方面的提升。其实在Windows Phone SDK 8.0发布之前，Kinect for Windows也更新了其SDK，支持了其他新的语言，可惜没有看到支持中文的选项。而Windows Phone SDK 8.0的Speech中包含了中文的支持，这点令我们中文用户感受到了MS对中国市场的重视。这点大家可以在Windows Phone 8 模拟器中看到，将模拟器的语言设置为中文
随着互联网时代的进步，智能产品逐渐配备了更加多元化的功能应用、更加丰富的内容资源,用户在使用语音相关的功能时，越来越多的需求需要向智能产品用户提供更便捷的操作体验，语音转换成文本，语音识别是人工智能领域极为重要的前沿技术，实现快速、高效、准确的语音识别及控制，实现智能行业内全新的便捷操作模式。
这个周末小宝终于没球赛了，我也不用开车来回奔波两小时，再在寒风中瑟瑟发抖两小时（赛前训练+比赛）看球。本来打算做个应用尝试结合语音和 chat completion 中的 tools 做个智能客服，结果rust下一个好用的openai sdk都没有，于是干脆心一横，周六边写边录了7个视频（前后大概 6-7 小时），也算是为了一碟醋，包了顿饺子。后来有朋友提醒可以用 async-openai（有 700 多 star），不过木已成舟，也就算了。编辑视频的时候看了看 async-openai 的代码，实现思路跟我类似，但很多处理的选择不那么好，比如 reqwest::Client 其实 Clone 起来非常轻量，但它大量使用带生命周期的 Client，增加没必要的复杂性。此外没有充分利用 reqwest 生态，不管是 retry 还是 multipart 的处理，都写了很多不必要的代码。
大家估计都知道现在很多AI音响能够给你播报天气，叫你起床...甚至能够接受语音指令！所谓的人工智能音响，听起来很高大上，都说PHP是最好的编程语言，今天我就带大家来实现一个语音播报功能！先大体说一个思路，PHP怎么实现语音播报呢？其实就是调个API（接口）的事情，这个就尴尬了。实际上，现在很多AI平台都提供一些成熟的接口供你使用，比如语音转文字，文字转语音，语音唤醒等等，这里我使用的是百度的语音合成接口（https://ai.baidu.com/tech/speech/tts），思路就是使用PHP将文字调用接口转换成甜美的妹子语音播放出来。
Cognitive Service Introduction Twitter:@huiwenhan Weibo:@huiwenhan Agenda Watson Developer Cloud Service introduction and Demo Watson-developer-cloud SDK Resources Service introduction and Demo AlchemyLanguage Entity Extraction Sentiment Analysis Em
最近在开发中需要将文字播报出来，虽然目前像百度腾讯这类大厂都提供有API/SDK，但是都需要注册账号、申请API/SDK权限和最终上线正式使用。我参与的这项目是一个小项目，如果使用网上提供的开发API/SDK的话略嫌麻烦，并且需要联网（博主做的是C/S离线项目），经过翻阅微软文档发现了 .NET 内部已经提供了文字转语音的方法。下面我分享出来。 .NET 内部提供的文字转语音方法位于 System.Speech.Synthesis 命名空间下，使用起来也比较简单，只需传入要朗读的内容即可。下面是使用代码：
语音技术作为人工智能的一个重要分支，正在改变我们与设备和系统交互的方式。语音技术不仅提升了操作的便捷性，还增强了用户体验，使得各类应用更加智能化和人性化。腾讯云语音产品，包括语音合成（TTS，Text-to-Speech）和语音识别（ASR，Automatic Speech Recognition）技术，凭借其卓越的性能和广泛的应用场景，迅速赢得了市场的认可和青睐。
您可能会向智慧音箱提问「圣母峰有多高？」之类的问题。它可能会回答：「圣母峰的海拔高度为29,032 英尺。」但您是否曾经想过它是如何为您找出答案的？
人工神经网络在AI中具有举足轻重的地位，除了找到最好的神经网络模型和训练数据集之外，人工神经网络的另一个挑战是如何在嵌入式设备上实现它，同时优化性能和功率效率。 使用云计算并不总是一个选项，尤其是当设备没有连接的时候。 在这种情况下，需要一个能够实时进行信号预处理和执行神经网络的平台，需要最低功耗，尤其是在一个电池设备上运行的时候。
李林 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI Google今天推出了一个语音指令数据集，其中包含30个词的65000条语音，wav格式，每条长度为一秒钟。 这30个词都是英文的，基本是yes
什么是REST api？ -- REpresentational State Transfer REST api是基于http请求的一种api，就百度语音识别的实例来讲，通过百度提供的url加上经过编码的音频文件，向百度服务器发出请求，然后百度服务器返回识别的内容。结束。
AI科技评论按：本文作者王海良，呤呤英语开发总监，北京JavaScript／Node.js开发者社区的运营者，曾就职IBM创新中心。本文为系列文章第一篇，由AI科技评论独家首发，转载请联系授权。 目前
随着 AI 的不断发展，我们前端工程师也可以开发出一个智能语音机器人，下面是我开发的一个简单示例，大家可以访问这个视频地址查看效果。
论文：Speech2Face: Learning the Face Behind a Voice (CVPR 2019,MIT)
Easy, Embedded and Secure Voice Biometric Authentication for Devices and Applications
Api Level 6 (SDK 2.0.1)、Api Level 7 (SDK 2.1和Api Level 5 (SDK 2.0)一样，没有增加。
机器之心专栏 作者：腾讯游戏知几AI团队，西北工业大学音频、语音与语言处理研究组（ASLP@NPU） 近日，腾讯游戏知几AI团队与西工大ASLP组联合发布了基于 WenetSpeech 1 万小时数据训练的中文版 Wav2vec 2.0 和 HuBERT 模型。 Wav2vec 2.0 [1]，HuBERT [2] 和 WavLM [3] 等语音预训练模型，通过在多达上万小时的无标注语音数据（如 Libri-light ）上的自监督学习，显著提升了自动语音识别（Automatic Speech Recogn
使用python制作一个专属于自己语音播报器是不是很酷，很多人都会认为只是一件很难的事情，但是需要告诉你的是，这是一件非常简单的事情。
【1】 Credit Union Regulations' Mysterious Hold on Thrifts and Community Banks 标题：信用社条例对储蓄和社区银行的神秘把持 链接：https://arxiv.org/abs/2110.07611
大型语言模型（LLMs）在人工智能生成内容（AIGC）方面引起了相当大的关注，特别是随着 ChatGPT 的出现。
随着人工智能技术的飞速发展，语音识别（ASR）和语音合成（TTS）技术已经成为智能语音服务领域的核心技术。腾讯云语音产品，凭借其业界领先的技术优势和极具竞争力的价格，为各行业提供了从标准化到定制化的全方位智能语音服务，广泛应用于多个行业场景，极大地推动了企业服务、阅读、教育、游戏、金融、电商等行业的智能化升级。
今日凌晨，Facebook AI研究中心宣布开源语音识别工具包wav2letter！这是一款简单高效的端到端自动语音识别（ASR）系统，wav2letter 实现的是论文 Wav2Letter: an End-to-End ConvNet-based Speech Recognition System 和 Letter-Based Speech Recognition with Gated ConvNets 中提出的架构。 16年11月，Facebook的三位研究者Ronan Collobert, Chri
AI 科技评论按：美国时间10月31日，百度研究院发出博文，宣布发布新一代深度语音识别系统 Deep Speech 3。继2014首秀的第一代Deep Speech和被MIT科技评论评为“2016年十
机器之心发布 字节跳动AI Lab机器翻译团队 作者：董倩倩 语言是人类社会最自然、最有效的交流方式之一，是人类文化融合和信息传播的主要工具。随着全球化与信息化时代的到来，国际间的交流以及信息传播呈现爆发式增长，让计算机理解不同语言并实现语言之间的自动翻译成为人类社会的迫切需求。 语音作为一种自然、便捷且传递信息丰富的语言承载形式，是人类与机器交互的理想方式。 道格拉斯・亚当斯在小说《银河系漫游指南》中提到过一种叫做巴别鱼的神奇生物：体型很小，靠接受脑电波为生。人们可以携带它，它从脑电波中吸收精神频率，转化
【1】 Chebyshev Greeks: Smoothing Gamma without Bias 标题：契比雪夫希腊人：没有偏见地平滑伽马
近期，麻省理工CSAIL（人工智能实验室），最近就发布了这样一个让人难以置信的研究。只需要听6秒的声音片段，AI就能推断出说话者的容貌。 详细解释之前，咱们一起试试先。 听听下面这段录音，一共有六段。你能想象出来，说话的人长什么样么？
Sensory TrulySecure Speaker Verification(TSSV)技术是独立于语言的(language independent)，具备高度安全性和便利性的，设备端(on device)用户语音和短语(passphrase)验证技术。
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。
参考资料 源码请点:https://github.com/llSourcell/tensorf... ---- 语音识别无处不在，siri，google，讯飞输入法，讯飞语记，智能家居，车，etc。
本文介绍如何使用 TensorFlow 创建自己的语音识别器。首先，导入所需的库，然后定义一些参数和常量。接下来，导入语音数据并处理，然后建立模型。最后，使用训练数据对模型进行训练和预测。模型训练完成后，将其保存到文件中以供使用。
【1】 European option pricing under generalized fractional Brownian motion 标题：广义分数布朗运动下的欧式期权定价 链接：https://arxiv.org/abs/2108.12042
【1】 Continual self-training with bootstrapped remixing for speech enhancement 标题：用于语音增强的自举混音连续自我训练 链接：https://arxiv.org/abs/2110.10103
实现这个功能的目的,是我看见我公司硬件工程师给客户回答问题的时候用公司研发的APP,每次都是手动输入打字,看着他带着老花镜的样子,于心不忍,毕竟咱就是干这个的.
人的听力能够根据声音判断对方的性别、年龄或者来自哪个地方， 但是我们不能够判断出对方的面部特征。但AI可以，而且只需6秒。
前端工程师在人工智能的团队到底能做什么，能体现怎么的价值？对此，可以先下图的一个总结，然后再会逐条结合实际以及业界的发展情况做一些分析
、你需要android手机应用开发基础 2、科大讯飞语音识别SDK android版 3、科大讯飞语音识别开发API文档 4、android手机 关于科大讯飞SDK及API文档，请到科大语音官网下载：http://open.voicecloud.cn/ 当然SDK和API有多个版本可选，按照你的需要下载，其次，下载需要填写资料申请注册，申请通过或可获得Appid 二、语音识别流程 1、创建识别控件 函数原型 Public RecognizerDialog(Context context,String
首先需要到科大讯飞官网开发者控制台创建一个应用，创建成功后获得服务接口认证信息，我们只需用到其中的AppID。
和图像处理一样，我们在进行音频任务的模型训练时，也需要对音频进行一些随机处理，作为训练数据的增广。本文主要介绍音频低音消除，音频增加噪声，音频变速。
最近忙里偷闲，想把博士期间的基于深度学习的语音增强的代码整理下。想当初需要在C++，perl和matlab之间来回切换，同时需要准备pfile这个上世纪产物，十分头疼。一直想把它们重新整理，用一种语言实现全部，一键run整个流程，有点符合当下end2end的潮流思想。 Python的易用，Keras的简单，Tensorflow/CNTK等后台的强大（支持多GPU）为这个想法提供了可能。 我的最终目的是想实现一个通用的鲁棒的语音增强工具，同时研究如何让语音增强这个前端可以真正服务于语音识别的后端模型。但光靠我
作者丨房庆凯 1 前言 在这个信息全球化的时代，人们能够通过互联网轻松接触到来自世界各地的信息，了解异国他乡的风土人情。然而，语言不通常常成为我们网上冲浪过程中的最大阻碍。幸运的是，近年来迅猛发展的机器翻译技术已经能够在很大程度上帮助人们打破语言屏障，理解各种语言背后的信息。但随着互联网时代信息的呈现方式愈加丰富多样，例如声音、视频、直播等，简单的文本翻译已经不再能够满足人们的日常需求。 在这样的背景下，语音翻译技术应运而生。语音翻译，即将一种语言下的语音翻译为另外一种语言下的语音或文字，在当下有着广泛
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