如果你是谷歌云客户，并且正在使用该公司的AI套件来进行文字转语音或语音转文本服务，这有个好消息：谷歌今天宣布了这些方面的重大更新，包括云文本到语音的普遍可用性，优化声音以便在不同设备上播放的新音频配置文件，多声道识别的增强功能等等。
据外媒报道，近日，谷歌更新了其云端文本转语音（Cloud Text-to-Speech）API。
自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。本文作者为NLP初学者整理了一份庞大的自然语言处理领域的概览。选取的参考文献与资料都侧重于最新的深度学习研究成果。这些资源能为想要深入钻研一个NLP任务的人们提供一个良好的开端。 指代消解 https://github.com/Kyubyong/nlp_tasks#coreference-resolution 论文自动评分 论文：Automatic Text Scoring Using Neural Net
来源：机器之心 作者：Kyubyong Park 本文长度为3071字，建议阅读6分钟 本文为你整理自然语言处理最新深度研究成果。 自然语言处理（NLP）是人工智能研究中极具挑战的一个分支。随着深度学习等技术的引入，NLP 领域正在以前所未有的速度向前发展。但对于初学者来说，这一领域目前有哪些研究和资源是必读的？最近我们整理了一份完整列表。 GitHub 项目链接： https://github.com/Kyubyong/nlp_tasks 本人从事自然语言处理任务（NLP）的研究已经有很长时间了，有一
选自GitHub 作者：Kyubyong Park 机器之心编译 参与：刘晓坤、李泽南 自然语言处理（NLP）是人工智能研究中极具挑战的一个分支。随着深度学习等技术的引入，NLP 领域正在以前所未有的速度向前发展。但对于初学者来说，这一领域目前有哪些研究和资源是必读的？最近，Kyubyong Park 为我们整理了一份完整列表。 GitHub 项目链接：https://github.com/Kyubyong/nlp_tasks 本人从事自然语言处理任务（NLP）的研究已经有很长时间了，有一天我想到，我需要为
选自Google Blog 作者：Jonathan Shen、Ruoming Pang 机器之心编译 参与：黄小天、刘晓坤 近日，谷歌在其官方博客上推出了新的语音合成系统 Tacotron 2，包括一个循环序列到序列特征预测网络和一个改良的 WaveNet 模型。Tacotron 2 是在过去研究成果 Tacotron 和 WaveNet 上的进一步提升，可直接从文本中生成类人语音，相较于专业录音水准的 MOS 值 4.58，Tacotron 2 取得了 4.53 的 MOS 值。虽然结果不错，但仍有一些问
本系列推送主要参考： Stanford University CS20SI: Tensorflow for Deep Learning Research. 01 — 为什么会有TensorFlow ?
Google的文字转语音（Text-To-Speech）功能原本使用在Google助理或是GoogleMap等服务上，现在Google推出云端文字转语音服务，开发者也可以在自己的应用程序上添加语音功能
人工智能正在成为新一代技术变革的基础技术，但从头开始为自己的应用和业务开发人工智能程序既成本高昂，且往往很难达到自己想要的性能表现，但好在我们有大量现成可用的 API 可以使用。开发者可以通过这些 API 将其它公司提供的智能识别、媒体监测和定向广告等人工智能服务集成到自己的产品中。机器之心在 2015 年底就曾经编译过一篇介绍当前优质人工智能和机器学习 API 的文章《技术 | 50 个常用的人工智能和机器学习 API》，列举了 50 个较为常用的涉及到机器学习、推理预测、文本分析及归类、人脸识别、语言翻译等多个方面的 API。一年多过去了，好用的 API 也出现了一些新旧更迭，现在是时候对这篇文章进行更新了。
最近，百度硅谷人工智能实验室的研究员提出了 ClariNet，一种全新的基于 WaveNet 的并行音频波形（raw audio waveform）生成模型。WaveNet 是能够完美模仿人类声音的最前沿语音合成技术（Google I/O 大会所展示的超逼真合成语音的背后技术）。自从其被提出，就得到了广泛的离线应用。但由于其自回归（autoregressive）的特点，只能按时间顺序逐个生成波形采样点，导致合成速度极慢，无法在 online 应用场合使用。ClariNet 中所提出的并行波形生成模型基于高斯逆自回归流（Gaussian inverse autoregressive flow），可以完全并行地生成一段语音所对应的原始音频波形。比起自回归的 WaveNet 模型，其合成速度提升了数千倍，可以达到实时的十倍以上。
AI科技评论消息：2017年10月4日，Deepmind发表博客称，其一年前提出的生成原始音频波形的深层神经网络模型WaveNet已正式商用于Google Assistant中，该模型比起一年前的原始模型效率提高1000倍，且能比目前的方案更好地模拟自然语音。 以下为Deepmind博客所宣布的详细信息，AI科技评论摘编如下： 一年之前，我们提出了一种用于生成原始音频波形的深层神经网络模型WaveNet，可以产生比目前技术更好和更逼真的语音。当时，这个模型是一个原型，如果用在消费级产品中的计算量就太大了。
安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 让电脑会讲话没什么，但让电脑说得666就不是一件容易事了。 今天，谷歌推出一种直接从文本中合成语音的神经网络结构，即新型TTS（Text-to-Speech,TTS）系统Tacotron 2。Tacotron 2结合了WaveNet和Tacotron的优势，不需要任何语法知识即可直接输出文本对应的语音。 下面是一个Tacotron 2生成的音频案例，效果确实很赞，并且还能区分出单词“read”在过去分词形式下的读音变化。 △ “He has read
【导读】近日，大数据科学家Volodymyr Fedak发布一篇博客，总结了2017年深度学习的发展：深度学习在文本和语音领域的应用。深度学习从发展伊始就在图像领域取得了越来越好的效果，当今，图像领域
选自arXiv 作者：王雨轩等 机器之心编译 参与：李泽南、吴攀 最近，谷歌科学家王雨轩等人提出了一种新的端到端语音合成系统 Tacotron，该模型可接收字符的输入，输出相应的原始频谱图，然后将其提供给 Griffin-Lim 重建算法直接生成语音。该论文作者认为这一新思路相比去年 DeepMind 的 WaveNet 以及百度刚刚提出的 DeepVoice 具有架构上的优势。点击阅读原文下载论文。 现代文本转语音（TTS）的流程十分复杂（Taylor, 2009）。比如，统计参数 TTS（statist
选自DeepMind 机器之心编译 参与：刘晓坤 昨日，谷歌发布了一系列新的产品，从音箱到手机，让我们看到了其产品全面 AI 化的趋势。而 DeepMind 一年前宣布的语音合成技术 WaveNet 也正式产品化，融入谷歌助手之中。本文对升级后的 WaveNet 技术做了解读。 就在一年前，谷歌 DeepMind 发布了 WaveNet，这是一种新的深度神经网络，能生成新的声音信号波形，并且比起其它现有技术，其生成的语音拥有更加逼真的音效。当时这个模型还只处于研究雏形阶段，对于消费性产品而言，模型的计算消耗
夏乙 编译自 DeepMind Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 上个月，Google Assistant英语和日语版终于用上了DeepMind一年前推出的语音合成算法：WaveNet
选自DataScience 作者：Chia-Chun 机器之心编译 参与：Edison Ke、路雪 本文作者 Chia-Chun (JJ) Fu 是加州大学圣塔芭芭拉分校的化学工程博士。她在 Insight 工作的时候，在安卓系统上用 TensorFlow 部署了一个 WaveNet 模型。本文详细介绍了部署和实现过程。 对于个人和公司来说，存在许多状况是更希望在本地设备上做深度学习推断的：想象一下当你在旅行途中没有可靠的互联网链接时，或是要处理传输数据到云服务的隐私问题和延迟问题时。边缘计算（Edge c
网址：https://github.com/zzw922cn/awesome-speech-recognition-speech-synthesis-papers
【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
自OpenAI发布ChatGPT以来，世界正迅速朝着更广泛地将AI技术融合到机器人设备中的趋势发展。机械手臂，作为自动化与智能化技术的重要组成部分，在制造业、医疗、服务业等领域的应用日益广泛。随着AI技术的进步，机械手臂不仅能执行复杂的操作任务，还能通过自然语言处理技术进行更加直观的交互，极大提高了灵活性和用户友好性。
Google的DeepMind研究实验室昨天公布了其在计算机语音合成领域的最新成果——WaveNet。该语音合成系统能够模仿人类的声音，生成的原始音频质量优于目前的文本转语音系统（text to speech，简称TTS）。 DeepMind宣称，通过人耳测试，该技术使得模拟生成的语音与人类声音之间的差异缩小了一半。当然，这种测试不可避免地存在主观性。 WaveNet目前还没有被应用到谷歌(微博)的任何产品中，而且该系统需要强大的计算能力，近期也无法应用到真实世界场景。 让人类跟机器自由交谈是人机交互研究领
本篇基于 2017 年的推荐清单做了一些改进——去除了一些不再进行维护的 API，并且更新了一些新的 API。主要覆盖如下方向：
对于个人和公司来说，存在许多状况是更希望在本地设备上做深度学习推断的：想象一下当你在旅行途中没有可靠的互联网链接时，或是要处理传输数据到云服务的隐私问题和延迟问题时。
最近，百度硅谷人工智能实验室的研究员提出的ClariNet（合成语音展示），是一种全新的基于WaveNet的并行音频波形（raw audio waveform）生成模型。
编者按：语音合成一直以来是语言、语音、深度学习及人工智能等领域的热门研究方向，受到了学术界和工业界广泛的关注。尽管语音合成技术的研究已有几十年的历史，基于神经网络的语音合成技术也有近十年历史，且已产出了大量的优质研究成果，但针对神经语音合成不同研究方向的整合型综述论文却十分匮乏。近日，微软亚洲研究院的研究员们通过调研了450余篇语音合成领域的文献，发表了迄今为止语音合成领域几乎最详尽的综述论文 “A Survey on Neural Speech Synthesis”。在文中，研究员们还整理收集了语音合成领域的相关资源如数据集、开源实现、演讲教程等，同时也对语音合成领域未来的研究方向进行了探讨和展望。希望本文能对相关工作的研究人员提供具有价值的参考。
该文章介绍了如何利用深度学习进行自然语言处理，包括文本分类、命名实体识别、情感分析等任务。文章还探讨了深度学习在语音识别、计算机视觉等领域的应用，并展望了未来的研究方向。
Google最近开源了一种语音压缩的新型超低比特率编解码器，这种编码器的最大特点是基于机器学习原理，能够使用最少的数据来重建语音，这是和传统AAC和Opus编码原理的本质区别，这种基于机器学习的编码思想也逐渐应用的图像编码和视频编码上。
https://github.com/bharathgs/Awesome-pytorch-list
那么，智能时代跟FreeSWITCH什么关系呢？严格来说，其实没什么关系。你看，我今天又标题党了。
关键时刻，第一时间送达！ 最近，Mybridge发布了一篇文章，对比了过去一年中机器学习领域大约8800个开源项目后，选出30个2017年度优秀的开源项目，包含机器学习开源库、数据库以及其他应用程序，这些项目差不多都是在2017年1-12月发布。Mybridge AI通过受欢迎度、参与度以及其他方面对开源项目进行评定。 对于机器学习者来说，阅读开源代码并基于代码构建自己的项目，是一个非常有效的学习方法。看看以下这些Github上平均star为3558的开源项目，你错了哪些？ 在开始之前，先推荐阅读： A
许多人写了关于深度学习将如何接管世界，以及为什么它很重要；我无法一一回应他们。 使用深度学习最让我感觉成为一个魔术师的事。最近我清楚地看到，每一个伟大的软件将在未来3年内由深度学习驱动发展。 然而，深
【导读】DeepMind提出速度提高千倍的并行WaveNet语音合成方法。我们来一览这篇文章。（DeepMind Blog） ▌正文内容 在十月份，我们公布了迄今为止最先进的语音合成模型WaveNet
【新智元导读】新智元不久前盘点了2016年 Top50 的深度学习库，本文则根据 GitHub里星标（Star）数多少，整理了排名前16的深度学习应用项目，从风格迁移到生成图说、玩FlappyBird游戏、分辨视频里的不宜内容等，供你参考实践。这份榜单还会持续更新哦~ Neural Style Star：12122 Github 地址：https://github.com/jcjohnson/neural-style 这个项目是用 Torch 对 Leon A. Gatys, Alexander S. Ec
最近，Mybridge发布了一篇文章，对比了过去一年中机器学习领域大约8800个开源项目后，选出30个2017年度优秀的开源项目，包含机器学习开源库、数据库以及其他应用程序，这些项目差不多都是在2017年1-12月发布。Mybridge AI通过受欢迎度、参与度以及其他方面对开源项目进行评定。 对于机器学习者来说，阅读开源代码并基于代码构建自己的项目，是一个非常有效的学习方法。看看以下这些Github上平均star为3558的开源项目，你错了哪些？ 在开始之前，先推荐阅读 A. 神经网络：深度学习 A-
【导读】近日，Mybridge发布了一篇博文，总结了在过去一年中机器学习、深度学习领域全球流行的开源项目。作者从8800个GitHub的开源项目中筛选出30个2017年最炙手可热项目，这些项目都是在2
选自Mybridge 机器之心编译 参与：李泽南 2017 年里哪些机器学习项目最受人关注？Mybridge 为我们整理了一份 Top 30 列表，以下所有项目均附有 GitHub 链接。 我们对比了近 8800 个开原机器学习项目，并挑选了其中最好的 30 个列举于此。这是一个非常具有竞争力的列表，其中包含 2017 年 1 月-12 月份开源的各类优秀机器学习库、数据集和应用。Mybridge AI 通过流行度、参与度和新鲜程度来对它们进行评级。先给你一个直观印象：它们的 GitHub 平均 stars
还记得我们前几天发出文章《百度超谷歌跃升全球第二，硬核语音技术成抢夺智能音箱“C位”的王牌》吗？本篇文章我们将讲述 2019年深度学习语音合成的一些进展，其中有多篇工作来自百度研究院或百度硅谷人工智能研究院。
1. DeepMind发布2017年的回顾blog，总结今年在多个方面取得的进展，比如AlphaGo Zero，Parallel WaveNet（比最早的WaveNet快了100倍，用来产生Google Assistant的语音），基于进化算法的增强学习和神经网络架构搜索，基于概率分布的增强学习（那篇paper很值得一读），已经基于imagination的model-based增强学习（跟Yann LeCun说的predictive learning有点像）等等 blog链接：https://deepmin
【飞桨开发者说】顾茜，PPDE飞桨开发者技术专家，烟草行业开发工程师，毕业于厦门大学数学科学学院，研究方向为：人工智能在烟草行业的应用。
大数据文摘作品 编译：叶一、Shan LIU、Aileen 2017年是机器学习应用全面开花的一年，惊为天人的想法和项目层出不穷。我们对比了过去一年中近8800个开源机器学习项目，并挑选了其中较好的30个（Top 0.3%）列举于此。 这是一份极具竞争性的列表，它精挑细选了发表于2017年1月-12月份的机器学习库、数据集和应用类的优质项目。我们通过流行度、参与度和时近性来对其质量进行评级。有一项数据可以让你对表单质量有一个直观印象：这些项目的GitHub平均stars数是3558。 开源项目对于数据科
【新智元导读】 百度最新发布文本到语音转化系统Deep Voice。百度称，这是一个全部由深度神经网络构建的系统，在文本到语音的转化速度上比 WaveNet 快400倍。 百度研究院今天发布 Deep Voice，这是一个文本到语音转化系统，完全由深度神经网络构建。 百度研究院在官方博客上写道： 目前，要搭建这样一个系统，最大的阻碍在于声频合成的速度，此前的方法一般都需要数分钟或数小时来生成几秒的语音。 我们解决了这一难题，并且证明我们能够进行实时的音频合成。在速度上，这一系统比WaveNet 参数部署要快
▲ 内容预览： 百度实现文本到语音的实时转换 Facebook 发布支持 90 种语言的预训练词向量 英伟达发布迄今为止最强核弹 GTX 1080 TI 每日推荐阅读： 高手实战演练，十大机器学习时
机器之心专栏 本专栏由机器之心SOTA！模型资源站出品，每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。 本文将分 2 期进行连载，共介绍 19 个在语音合成任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第 1 期：BLSTM-RNN、WaveNet、SampleRNN、Char2Wav
androidauthority AI 科技评论消息，今日百度研究院在官网上正式推出了 Deep Voice：实时语音合成神经网络系统（Real-Time Neural Text-to-Speech for Production），Twitter 上也同步更新了消息，目前论文也已经投递 ICML 2017。 本系统完全依赖深度神经网络搭建而成，最大的优势在于能够满足实时转换的要求。在以前，音频合成的速度往往非常慢，需要花费数分钟到数小时不等的时间才能转换几秒的内容，而现在，百度研究院已经能实现实时合成，
整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到：
【导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：在不远的将来，实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到：
译者 | 廉洁 编辑 | 明明 【AI科技大本营导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：在不远的将来，实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。
译者 | 廉洁 编辑 | 明明 出品 | AI科技大本营（公众号ID：rgznai100） 【AI科技大本营导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：在不远的将来，实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。通过本指南，你将学到： 语音识别的工作原理； PyPI 支持哪些软件包; 如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于
【导读】今天DeepMind官方博客发布文章-DeepMind's work in 2017: A Year In Review 。 过去一年，从AlphGo到WaveNet，DeepMind取得了一
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