车圈最大AI「黑马」吉利:自研语音大模型登顶,性能超SOTA 10%
完全体8亿参数的HAM-TTS模型,相比VALL-E,字符错误率直接下降2.3%。在风格一致性、音调一致性以及整体得分上,HAM-TTS模型有10%左右的提升。在智能座舱的交互场景中,比如联动虚拟形象、自定义人设、语音导航、新闻播报、绘本朗读、说书、直播等等,背后都离不开星睿语音大模型提供强大的技术支持能力。星睿语音大模型...
信号为什么需要调制?QAM、DPSK...常用调制全解析
载波有三个特征参数可以改变,即幅度、相位和频率。分别针对这三个特征参数进行改变就称为调幅、调相和调频。数字调制称为矢量调制,因为同时改变两个以上的参数,如幅度和相位。在信息论中,称信道无差错传输信息的最大信息速率为信道容量,记为C。从信息论的观点来看,各种信道可概括为两大类:离散信道和连续信道。所谓...
无需联网的离线语音识别ic方案让全屋家电更智能
●低功耗高性价比●??多种接口和协议支持●??高度稳定性和可靠性●??采用数字信号处理技术和人工智能算法●??拥有完善的软件开发工具和技术支持语音相关参数●高性能32位RISC内核●主频240MHz●??内置1MBSPIFLASH存储●??采用最新的神经网络(TDNN)算法和语音降噪算法●支持硬件浮点运算●5米...
LeCun转发,AI让失语者重新说话!纽约大学发布全新「神经-语音...
这一框架包含两个核心部分:首先是ECoG解码器,它负责将ECoG信号转换为一系列可理解的声学语音参数,如音高、是否发声、响度及共振峰频率等;其次是语音合成器部分,负责将这些参数转换为频谱图。通过构建一个可微分的语音合成器,研究人员实现了在训练ECoG解码器的同时,也对语音合成器进行优化,共同减少频谱图重建的误差。...
2024比亚迪梦想日带来了哪些“硬货”?
首创基于车辆全工况运行大数据的云端-车端电池均衡、容量标定功能,车端上传企标、国标、高精度、云BMS等数据至云端平台,借助云端平台强大的算力,进行数据分析处理,准确计算电池均衡、可用容量等电池管理策略参数,再下发至车端执行,智能化控制车端电池管理,提高车端电池SOX精度,提升车端电池可用容量。
多模态大模型会是未来人机交互的方向吗?
第二类是语音叠加视觉等其他模态的信息,来让信号输入更加精准(www.e993.com)2024年10月18日。例如,可以用视觉感知(包括唇语识别、唇动识别、手势识别等)作为语音的补充,在车内环境比较嘈杂时,系统也可以较好地识别用户的意图。当车窗处于打开状态或者其他情形导致车内噪音较大时,语音交互的识别精度会非常低,相应地,召回率(即用户讲话时,语音助手...
语音识别是什么 语音识别声学特征介绍
常用的一些声学特征*线性预测系数LPC:线性预测分析从人的发声机理入手,通过对声道的短管级联模型的研究,认为系统的传递函数符合全极点数字滤波器的形式,从而n时刻的信号可以用前若干时刻的信号的线性组合来估计。通过使实际语音的采样值和线性预测采样值之间达到均方差最小LMS,即可得到线性预测系数LPC。对LPC的计算...
语音识别为啥赚钱不多;AI公司要有什么道德标准;一年内癌症治愈...
主要的语音识别算法包括基于动态时间规整(DTW)算法、基于非参数模型的矢量量化(VQ)方法、基于参数模型的隐马尔可夫模型(HMM)的方法、基于人工神经网络(ANN)和支持向量机等。由于数据训练过程中有大量的运算,高性能语音识别芯片也是提升语音识别效果的关键。使用专属语音识别AI芯片,来处理识别阶段大量的矩阵运算,实现运算...
灰关联分析与语音/音乐信号识别
目前,国内外语音信号识别多采用基于感觉特征(例如响度、音调、谐度等)和过零率、功率谱、MFCC系数等多种语音/音乐分类特征的模式识别技术实现信号的自动识别。然而当识别对象的参数不完整、不齐全时,这些方法有的不能给出正确可靠的结果,有的无法进行识别,有的识别的可靠性较差。由于语音信号环境的复杂和多变性,语音...
【专利解密】科大讯飞——从语音中解密你的情绪
1)采集包括异常情绪和非异常情绪的各种语音数据;2)提取各种语音数据中的短时动态特征,生成对应的短时特征序列,存入训练数据缓冲区;3)构建通用背景模型拓扑结构;4)利用步骤c的短时特征序列集合训练背景模型,获得模型参数,得到一个通用的高阶高斯GMM模型的似然函数p(x|λ)。