在线分离音频:人声分离提取人声

在现代音频处理领域,人声分离提取人声的技术已经成为一项重要的工具,广泛应用于语音识别、音频修复、语音转换、音乐制作等多个领域。人声分离的核心任务是从包含多个声源的混合音频中,将人声信号和背景音信号精确分离出来。这一技术的实现依赖于复杂的音频信号处理技术,包括基于频域、时域和深度学习的方法。基于频域的人声...

ASR在技术和通信领域中指的是什么?它如何影响语音识别和处理技术?

特征提取环节会从预处理后的语音中提取出有代表性的特征,例如频谱特征、韵律特征等。在模型训练方面,通常会使用深度学习技术,如循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)等,通过大量的语音数据进行训练,以提高模型的准确性和泛化能力。ASR技术对语音识别和处理技术产生了多方面的影响。首先,它极大地提高了语音识...

OpenAI语音转录工具被曝严重幻觉:转录100小时,一半儿在瞎扯

Whisper是OpenAI老早前推出的开源自动语音识别(ASR)系统,于2022年9月发布。它采用简单的端到端方式,基于编码器-解码器Transformer架构。输入音频将被分成30秒的块,转化为梅尔倒谱(音频特征提取方式之一,log-Melspectrogram),然后传入编码器。经过68万小时的多语言和多任务监督网络数据的训练,Whisper可以进行多语言转...

我的AI产品经理转型之路

CV计算机视觉技术:如果说NLP处理的是文本,那么CV相当于是解决视觉内容相关的技术,CV技术包括常见的图像识别技术、视频分析技术、图像分割技术等,都属于CV技术,CV技术也是大模型应用中常见的技术,特别是后面会讲到的多模态大模型技术;语音识别和合成技术:包括语音转换为文本技术,以及语音合成技术,例如文本合成语音技术(简...

科大讯飞获国际车载多通道语音识别挑战赛双冠军

通过引入口音自适应的自监督预训练模型提取声纹信息,将这些不同的声纹信息融合使说话人日志模型学习到更丰富精确的口音普通话说话人特征。该模型充分挖掘音频信号中的说话人信息,有效提升了说话人角色分离性能,为后续的分离和识别模块奠定了坚实的基础。基于多粒度单元增强的口音语音识别算法(AccentASRbasedonMulti...

智能时代的模式识别:技术进步与应用前景探讨

图像识别是模式识别中最为成熟的应用之一(www.e993.com)2024年11月3日。它涉及到从图像中提取特征并进行分类,广泛应用于人脸识别、物体检测和自动驾驶等领域。通过深度学习技术,图像识别的准确性得到了显著提升。6.2语音识别(SpeechRecognition)语音识别技术使得计算机能够理解和处理人类的语言。它被广泛应用于智能助手、语音翻译和电话客服等场景...

追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?

弗吉尼亚大学工程教授GustavoK.Rohde领导的跨大学研究团队,合作开发了一种新技术,能够通过脑成像高效识别孤独症的遗传标记。研究团队利用了一种新型数学建模技术——三维传输形态测量法(3DTransport-basedMorphometry,TBM),该技术能够提取与16p11.2区域遗传拷贝数变异(CNV)相关的脑结构变化。通过分析来自SimonsVaria...

AI大模型助力音频处理,音质与效率齐飞!

二、语音识别:让机器听懂你的话语音识别是音频处理领域的一个重要应用方向。传统的语音识别系统往往受限于词汇量和噪声干扰等因素,难以达到理想的识别效果。而AI大模型则通过大规模的训练数据和复杂的神经网络结构,显著提高了语音识别的准确性和鲁棒性。

AI技术简介之通义千问

2.特征提取：利用深度学习模型对文本数据进行特征提取，将文本转化为计算机可理解的数值表示。3.模型训练：基于提取的特征，训练深度学习模型，使模型能够识别和理解文本中的语义信息。4.文本生成：根据用户的输入和模型的理解，生成符合语法和语义规则的文本输出。二、通义千问技术的应用场景通义千问技术在多个领域...

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。