科大讯飞申请语音转换专利,自动获取源语音的相似语音
语音转换方法包括:提取源语音的第一语义特征;响应于表征源语音中源字词转换为目标字词的转换指令,基于第一语义特征,预测得到源语音中源字词替换为目标字词之后的第二语义特征;基于第一语义特征和第二语义特征,重建得到至少一个生成语音;其中,不同生成语音的发音变动程度不同,且发音变动程度表征在发音维度由源字词变为...
联想取得文本转换为语音的专利,实现对文本进行情感特征和内容特征...
专利摘要显示,本发明公开一种文本转换为语音的方法,包括:对文本进行情感特征识别,得到所述文本中每个词的多级情感特征向量;对所述文本进行内容特征识别,得到所述文本中每个词的多级内容特征向量;所述文本为第一文本或第二文本,所述第二文本为对所述第一文本进行口语化转换得到的;根据每个词的多级情感特征向量和多级...
离线语音识别和控制的工作原理及应用
3.特征提取在特征提取阶段,将语音信号转化为具有代表性的特征向量。这些特征向量能够捕捉到语音信号中的关键信息,如音调、音色和音节等。特征信息也是需要通过算法来提取,也需要大量的计算能力。4.匹配在匹配阶段,将提取的特征向量与预定义的词典中的词进行匹配。最常用的匹配算法是动态时间规整(DTW),它能有效地...
录音可以转换成文字吗
预处理操作可能包括去除噪音、标准化音量、分割语音段等。特征提取:特征提取是从预处理后的录音信号中提取出有代表性的特征,这些特征将被用于训练语音识别模型和进行识别。常见的特征包括梅尔频率倒谱系数(MFCC)、线性预测系数(LPC)等。模型训练:模型训练是利用已标注的语音数据来训练一个语音识别模型。这个模型将...
基于生物特征数据的数字取证技术研
基于音频源归属的数字取证技术可以从音频数据中提取特定录音设备的音频特征来鉴别音频的来源设备。第二,音频取证技术要解释和记录音频样本,需要从输入音频中提取如说话人身份和对话录音此类重要信息。然而,数字音频通常伴有背景噪声、声学混响和通道噪声,使得从输入音频中准确提取有价值的信息变得富有挑战性。第三,音频取证...
XR 交互浪潮——基于传感器的人机交互技术 + 多通道人机交互系统
特征提取:一旦手势被检测和跟踪,接下来的步骤是从手势中提取特征(www.e993.com)2024年7月26日。这些特征可能包括手势的形状、大小、方向、速度、加速度、曲率等。这些特征可用于区分不同的手势动作。分类和识别:通过使用机器学习算法,系统可以对提取的手势特征进行分类和识别。这意味着将手势与事先定义的手势模式或动作进行比较,以确定用户的意图。
Google DeepMind新研究:通过神经压缩文本训练LLM|大模型周报
来自香港中文大学、微软的研究团队提出了一种具有双编码器和提示感知LoRA权重适配器的鲁棒自适应语音大语言模型——WavLLM,其通过两阶段课程学习方法进行了优化。利用双编码器,研究团队将不同类型的语音信息解耦,利用Whisper编码器处理语音的语义内容,利用WavLLM编码器捕捉说话者身份的独特特征。在课程学习框架...
人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)
-特征工程是选择、修改和创建从原始数据中提取的特征的过程,以改善模型的性能。32.过拟合Overfitting-过拟合发生在模型在训练数据上学得太好,以至于失去了泛化到未见数据的能力。33.欠拟合Underfitting-欠拟合发生在模型在训练数据上的性能不佳,也不能泛化到新数据上。
人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用
之后统一进入Transformer块进行特征提取,最后根据任务类型通过线性层设计完成结果输出。同为预训练,GPT的Fine-tuning模式与ELMo的Feature-basedPre-Training模式区别在于:ELMo模型是一种词嵌入模型,它的目的在于生成词的上下文有关表示,而不执行特定的任务。应用于下游任务时,需要设计一个处理该任务...
我所初步了解的开源情报
分析的目的是从海量的信息或资源中,提取出有价值的信息或资源,然后对其进行结构化和语义化的转换,最后生成可视化和交互式的情报报告。开源情报的分类开源情报可以根据不同的标准,进行不同的分类。一种常见的分类方法,是根据信息或资源的类型,将开源情报分为以下几类:文本开源情报:指的是以文本形式存在的开源...