神经网络结构搜索算法在语音合成的应用
神经网络结构搜索算法最近在各个方面都使用，本文是在语音合成上的使用， 关键是论文链接：https://arxiv.org/abs/2002.10389， GitHub链接：https://github.com/renqianluo/Semi…
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声浪
深度学习在单声道录音中的说话人角色识别优化实践
智能语音分析平台简介 在58 同城生活服务平台上，语音是用户间的重要沟通手段：销售、客服人员会通过呼叫中心与客户进行电话沟通；平台上 C 端用户和 B 端商家会通过电话或微聊进行语音沟通。平台每天会产生大量的录音，这些录音中往往蕴含着众多有…
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普及下一代 TWS 耳机支持始终在线的语音助手，还缺什么？
高通、杰理、瑞昱的芯片级支持都到位了，然后呢？ -shenzhenware- 当我们在谈下一代 TWS 耳机时，始终在线的语音助手不可或缺。 近年来，随着越来越多的 TWS 耳机增加了语音交互功能，语音唤醒的方式也从传统的触控唤醒，逐渐过渡…
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火了这么久的 AI，现在怎么样了？
阿里妹导读：近年来AI发展迅猛，从最初的萌芽到今天非常成功的应用，AI有很多优秀的实践，同时也遇到了非常多的挑战，需要不断地通过技术革新来解决这些困局。阿里巴巴达摩院高级研究员金榕将通过本文介绍当前 AI 已取得的应用实践，解析 AI 的创…
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语音机器人SIP通话场景下如何捕获用户电话按键信号
背景 随着互联网技术的发展和网络的普及，线上告警已经由早期的短信/邮件通知发展为微信/电话语音等方式，由于短信/邮件等告警方式存在延时问题，不能及时告知被通知对象，业内开始流行将服务器接收到的告警内容通过TTS（语音合成）合成语音后告知用户…
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【技术揭秘】解决“鸡尾酒会问题”的利器-基于盲源分离的前端信号处理框架
设想在一个“鸡尾酒会”上，不同客人的说话声、脚步声、音乐声等各种声音混合在一起。对于宴会中的客人来说，即使处于嘈杂的环境中，他们也能够很轻松的理解同伴说话的内容，然而对于计算机来说，例如语音识别程序，却很难在这样一个有干扰的环境下将接收到的…
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语音识别系列之区分性训练和LF-MMI
在传统的语音识别中，区分性训练扮演着非常重要的角色，是语音识别学习中的一个重点和难点。如今，端到端的语音识别系统虽初露锋芒，是目前语音识别研究的热点，但在实际工业应用中，传统的语音识别仍然占据着主导地位，区分性训练仍然发挥着重要角色。并且，…
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如何高效系统学习语音识别技术？
摘要：全面覆盖主流算法，理论与实践并重，高效入门并精通语音识别技术。 近年来随着深度学习的突破，语音识别技术得到了长足的发展。由于语音识别的准确度不断提高，手机语音助手、智能家居与服务型机器人等产品已经逐渐融入到我们的日常生活中。 随着语音…
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情感语音合成技术难点突破与未来展望
语音技术的进步，让机器合成的声音不再顿挫、冰冷，在自然度和可懂度等方面取得了不错的成绩，但当前合成效果在合成音的表现力上，特别是语气和情感方面，还存在不足。声音如果缺少情感，何谈表现力 ，又如何能提高用户交互的意愿？本文由标贝科技联合创始人…
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Hey Siri唤醒原理
Hey Siri：一个由DNN驱动的苹果个人助理语音触发器 参考资料 https://machinelearning.apple.com/2017/10/01/hey-siri.html “Hey Siri”功能允许用户免提唤醒Siri。一…
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