【新智元导读】谷歌今天发布了一个在声音识别上对标图像识别领域中的ImageNet的大型数据库。包含2100万标注视频、5800个小时的音频、527种类型的标注声音。 谷歌机器感知研究小组（Machine Perception Research）最新发布了一个大规模的音频数据集AudioSet。 根据谷歌在官网的介绍，AudioSet 包括 632 个音频事件类的扩展类目和从YouTube视频绘制的 2,084,320 个人类标记的10秒声音剪辑的集合。类目被指定为事件类别的分层图，覆盖广泛的人类和动物声音，
在机器学习中，梅尔滤波器组(Mel-filterbank)这种固定的、手工制作的声音表示，经常被用于训练声音分类算法中。
内容概要：米兰大学计算机系的研究团队，试图用隐式马尔科夫方法将猫咪在不同环境状态下的喵喵叫识别出来，他们还真的成功了。
嵌入式音频处理技术的迅猛发展正在改变我们的生活方式，从音频流媒体到声音识别，这个领域为人们的生活和工作带来了巨大的影响。本文将探讨嵌入式音频处理技术的最新趋势和应用，以及提供相关的代码示例。
Audio Analytic公司的录音室。数以亿计的音频被录制和标记，用以训练AI模型。
声音也是识别对象的一种重要数据源。其中根据声音来识别声音所处的环境也是语音识别的研究内容之一。今天对NIPS 2016年的这篇文章SoundNet: Learning Sound Representations from Unlabeled Video，（论文项目所在地址为：https://projects.csail.mit.edu/soundnet/）进行了复现，觉得这篇文章的做法挺有意义的。
DBMR在报告中认为，未来全球语音和声音识别市场的顶级玩家，包含如下公司 - Hoya, Raytheon, Sensory, Anhui USTC iFLYTEK Co., VoiceVault, LumenVox, Acapela Group, Nuance Communication, Microsoft, Google, Apple等。其中仅提到了一家中国公司 - 科大讯飞，未免有很大的局限性。以下为报告内容：
Apple于2020年WWDC发布iOS14，其中一个看起来很小却非常重要的一个功能是声音识别(sound recognition)。
对于人类来说，看懂视频似乎是再简单不过的事情了。从出生就开始拥有视觉，人眼所看到的世界就是连贯动态的影像。视野中每一个动态的形象都被我们轻易的识别和捕捉。但这对于计算机来说就没那么容易了。对于计算机来说，画面内容的识别，动作的捕捉，都要经过复杂的计算才能得出。当计算机从视频中识别出一些关键词后，由于语义和句子结构的复杂性，还要涉及词汇的词性、时态、单复数等表达，要让计算机将单个的词汇组成通顺准确的句子也是难上加难。 那么让计算机看懂视频都要经过哪几步呢？ 首先，识别视频里的内容。目前的图像识别研究大多基于C
选自arxiv 作者：Hang Zhao、Chuang Gan、Andrew Rouditchenko、Carl Vondrick Josh McDermott、Antonio Torralba 机器之心编译 参与：刘晓坤、李泽南 相比单模态信息，多模态信息之间的关联性能带来很多有价值的额外信息。在本文中，MIT 的研究员提出了 PixelPlayer，通过在图像和声音的自然同时性提取监督信息，以无监督的方式实现了对视频的像素级声源定位。该系统有很大的潜在应用价值，例如促进声音识别，以及特定目标的音量调整
这应该是第二篇，站在技术的角度，解决社会问题的文章。 第一篇，查阅：如何技术地识别双十一的“骗”局 这次围绕的是人工智能，我们探索下解决方案： 1 背景 幼儿园虐童事件又发生了。这次，是喂十几个月大的孩子，吃大量芥末，还把消毒水往孩子的眼睛和嘴里灌。 很多人看了视频，都气炸了，前阵子看到携程给员工提供了亲子园都福利，还挺羡慕的，这下好了…… 幼师虐童事件，透露出了为人父母一直所担忧的问题： 把孩子交给一个陌生人照料，是要冒着多大的风险？ 据各种渠道统计： 乘坐飞机，发生坠毁事件的概率是 0.000085
原标题 | Building a Vocal Emotion Sensor with Deep Learning
内容一览：过去，人类在植物对外界感知应变能力的研究，大多停留在释放有机化合物、光电信号的传递上，最近一项研究表明植物还可以通过声波传递信息。近期，以色列特拉维夫大学研究人员通过机器学习，证实了植物在面对缺水、生存压力时会发出高频「尖叫」，目前这一成果已发布在《Cell》期刊上。
MATLAB 是一款被广泛应用于科学计算、数据分析和机器学习等领域的软件。它具有独特的功能，如开发和调试脚本、可视化设计和数据管理等。在本文中，我们将举例说明 MATLAB 的几个独特功能，并介绍其在实际应用中的价值。
家电的蜂鸣，水流声，犬吠声，这些都是可能会引起你注意的声音，但是如果有听力障碍(hearing loss)或者佩戴耳机的时候，你可能会错失这些声音的提醒。
神经网络和深度学习（一）——深度学习概述 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、监督学习与神经网络 监督学习可以在一些地方应用，包括房价预测、广告精准定位、图像识别、声音识别、翻译、图像定位等。
神经网络和深度学习（一） ——深度学习概述 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、监督学习与神经网络 监督学习可以在一些地方应用，包括房价预测、广告精准定位、图像识别、声音识别、翻译、图像定位等。当需求更复杂时，可以考虑用神经网络来使用，包括标准神经网络（standard neural network）、卷积神经网络（CNN，ConvolutionalNeural Network）、循环神经网络(RNN，Recurrent Neural Networks )、复合神经网络等。 📷 二、各类NN 📷 1、神
近日，NEC宣布开发了更易于提高识别精度的深度学习自动优化技术。 以往进行深度学习时,很难基于神经网络构造(注1)进行调整,所以无法在整个网络进行最优化的学习,因而无法充分发挥其识别性。此次开发的技术, 可以基于其结构自动优化神经网络学习的进度,从而轻松实现比以往更加精准的识别。 此技术的出现，使得应用了图像识别及声音识别等深度学习技术的各个领域，均有望实现识别精度的进一步提高。例如，人脸识别和行为分析等视频监控识别精度的提高、基础设施等点检工作效率的提高，实现自动检测灾害、事故和灾难等。 一、背景 近年来
说的更具体一点，声音识别、图像识别和数字化的人工智能算法，会对零售行业带来根本性的推动。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | John Mannes 编译团队 |Yawei， Jennifer Zhu，孙雅姗 声音是传递信息的重要方式之一。 大多数开车的人都熟悉汽车皮带打滑的声音。我爷爷甚至能靠耳朵来判断高载火车的刹车问题。还有很多专家都能通过听他们常用机器发出来的声音来检测机器运行的问题。 如果能找到一种自动监听的方法，我们就可以24小时监控我们生活的世界中存在的各种机器。 当我们被通知机器声音发生异常时，我们便可以预测出发动机、铁路基础设施、石油钻井和发电厂的运行故障。 自动监听技术
每吸一口母乳，都有定量记录。在人工智能技术的帮助下，只需要一个App，就可以很便捷的监测婴儿的母乳摄入量。
如果你对苹果、微软或是谷歌这些IT巨头略显常规的新产品感到失望，不妨将目光放在初创领域。不论是国内外，众筹平台都不乏一些具有超前理念的新概念产品，即便暂时无法买到，也是令人激动人心的。下面，就一起来看看其中5款值得关注的产品： MegaBots：格斗机器人 虽然我们知道谷歌等科技巨头正在研发机器人，但一帮爱好者正在将电影《铁甲钢拳》中的格斗机器人变成现实。他们筹集了180万美元，建立了一个具有内置驾驶舱的格斗机器人，虽然我们并不确定它真正能够进入消费市场，但显然这是一个巨大的技术突破。或许很快，电影中的
导读：为什么要使用机器来理解音频内容呢？一个重要的出发点就是在大量数据存在的情况下，由人来完成音频内容的理解是一件较为困难的事情，在图片和文本处理方面，快速理解尚有一定实现的可能，古代有一个形容人记忆力很好的成语叫做走马观碑，描述一个人骑着快马路过一个石碑，看到石碑上密密麻麻的小字一瞬间就能够全部记下来。但是对于音频与视频这种内容，即使在加速的情况下也需要一定的时间来听完、看完音频和视频内容才能够进一步理解它。如果采取人力处理这些问题会遇到困难，我们就可以借助于机器辅助人来进行处理。
Sensory TrulySecure人声和面部生物识别技术(face and voice biometrics)为用户带来极大的便利性，同时为用户在COVID-19新常态期间带来新价值 - 用户带口罩仍可正常识别，而且可以识别咳嗽和打喷嚏(cough and sneezes)。
如果说在上一轮人机大战的人脸识别对决中，由于小度对阵了并不擅长人脸识别的王峰，令比赛意义打了折扣，那么昨天进行的第二轮声音识别的人机大战，虽然最终只是战平，但对于AI 界的意义却似乎更大。 原因有两点：一、公认实力顶尖的对手；二、业界公认困难的比赛内容。 在对手上，此次迎战百度小度的是名人堂公认最擅长声音辨别的选手孙亦廷，他辨别声音细节的能力在名人堂无出其右，能通过水球从0~70米高空坠地破碎的声音，来准确辨别水球下落时的高度。这相当于在一根70米长的琴弦上拉奏任意位置，他都通过音高准确辨别拉弦的位置，甚至
EasyDL全称为Easy DeepLearning，是一款定制模型训练和服务的技术平台。使用时，根据页面文字提示进行四步简单操作，最快10分钟小伙伴们即可训练业务定制的深度学习模型啦~
以下摘自池化-ufldl： 如果人们选择图像中的连续范围作为池化区域，并且只是池化相同(重复)的隐藏单元产生的特征，那么，这些池化单元就具有平移不变性 (translation invariant)。 这就意味着即使图像经历了一个小的平移之后，依然会产生相同的 (池化的) 特征。 在很多任务中 (例如物体检测、声音识别)，我们都更希望得到具有平移不变性的特征，因为即使图像经过了平移，样例(图像)的标记仍然保持不变。 例如，如果你处理一个MNIST数据集的数字，把它向左侧或右侧平移，那么不论最终的
jumpcutter 是最近上了 GitHub Trending 的一个视频编辑脚本。
这项工作为社区提供了高密度脑电图(HD-EEG, 256个通道)数据集，这些数据集是在无任务和任务相关范式下收集的。它包括43名健康的参与者执行视觉命名和拼写任务，视觉和听觉命名任务和视觉工作记忆任务，以及静息状态。HD-EEG数据以脑成像数据结构(bid)格式提供。这些数据集可以用来(i)追踪大脑网络动力学和在不同条件下(命名/拼写/其他)的次秒级时间尺度,和模态(听觉、视觉)的快速重新配置和相互比较,(ii)验证几个方法中包含的参数，这些方法是用来通过头皮脑电图估计大脑皮层网络,例如最优通道数量和感兴趣区域数量的问题，以及(iii)允许到目前为止使用HD-EEG获得的结果的再现性。我们希望，这些数据集的发布将推动新方法的发展，可以用来评估大脑皮层网络，并更好地了解大脑在休息和工作时的一般功能。 数据可从https://openneuro.org免费获取。 1.1.背景和概要 新的证据表明，来自于空间上遥远的大脑区域之间的通信导致大脑功能（失能）。尽管在过去的几十年里，功能性磁共振成像已经给神经科学带来了革命性的变化，但其固有的时间分辨率较差，这是限制其用于跟踪快速大脑网络动态的主要缺陷，而这种网络动态是多个大脑(认知和感知运动)过程执行的基础。脑电图/脑磁图(EEG/MEG)是一种独特的非侵入性技术，能够在毫秒的时间尺度上跟踪大脑动态。 在无任务范式和任务相关范式下，已经有一些研究使用脑电图/脑磁图源连通性方法来跟踪大脑皮层网络。然而，尽管人类连接组项目(HCP)和几个脑电图数据集的MEG数据集模型得到了人们的称赞，但只有很少的数据可以同时用于休息和任务，并且在不同任务中开放获取的高密度脑电图(HD-EEG, 256个通道)数据仍然缺失。 HD-EEG与复杂的信号处理算法相结合，正日益将EEG转变为一种潜在的神经成像模式。最近的脑电图研究揭示了在休息和认知任务期间跟踪快速功能连接动态的可能性。此外，一些研究报告了HD-EEG数据(与低脑电通道密度相比)在某些病理条件下的潜在应用，如癫痫网络的定位和神经退行性疾病中认知功能下降的检测。此外，新出现的证据表明，在一定程度上，使用HD-EEG可以捕获皮层下的结构。在这种背景下,无任务和任务相关的可用性开放HD-EEG数据库正在快速成为强制性的(i)解读(次秒级)重组的脑功能网络在认知,(ii)开发新的信号处理方法,充分估计大脑皮层网络和(iii)允许使用HD-EEG到目前为止结果的再现性。 在此，我们提供了第一个开放获取的HD-EEG(256通道)数据集，在休息状态和4种不同的任务(视觉命名、听觉命名、视觉拼写和工作记忆)下记录。部分数据已经被用于开发和分析各种信号处理方法。 特别地，我们的努力集中在对休息和图片命名期间的脑功能网络的估计上。然而，这些研究都没有描述数据集的细节，而且到目前为止的工作只用了小部分数据。在这项工作中，我们提供了所有必要的细节和一个开放的数据库，以便国际科学界能够在无任务和与任务相关的范式中自由地产生对大脑功能的更好的理解。这也将有助于新方法的开发，以提高目前使用的HD-EEG评估皮质脑网络的技术的准确性，并通过比较结果和未来的meta分析来使得这些技术互相面对。我们希望这个数据集将有助于使脑电图源空间网络分析成为一种成熟的技术，以解决认知和临床神经科学中的一些问题。 1.2 方法 1.2.1 数据采集 数据是2012年至2017年在法国雷恩进行的两项不同实验中收集的。第一数据集包括视觉对象名字的命名和拼写(图1)。第二个数据集包括静息状态、视觉/听觉命名和视觉工作记忆任务(图2)。同样的设备中使用的数据集和录音都在同一个地方(雷恩大学医院中心)。采用HD-EEG系统(EGI,256个电极)以1 KHz采样率记录脑活动，电极阻抗保持在50 k ω以下。两项研究的参与者是不同的。他们提供了参与的书面知情同意，并完成了一些纳入/排除标准问卷(总结见表1)。参与者坐在法拉第结构房间的扶手椅上。房间由百叶窗减弱的自然光照亮。我们的参与者的头大约位于屏幕前1米。图像以白色背景上的黑色图画的形式集中呈现，没有任何尺寸修改(10厘米x 10厘米)。这种设置对应于从注视点的最大靠近度2.86度的视角，从而使整个图像处于参与者的中心凹视野内。声音通过50瓦的罗技扬声器显示，没有任何音频隔离的可能性。
人工智能的再次兴起让机器学习（Machine Learning）这个名词进入了公众的视野，它成为当前解决很多人工智能问题的核心基石。
Rokid于近日推出首款家庭机器人。该机器人拥有声纹识别技术和远距离声音识别功能，能够辨别家庭成员。同时，产品所具备的深度学习功能，能够帮助Rokid家庭机器人与用户之间进行良好的互动体验，了解家庭成
交互设计（Interaction Design）这一概念，最初是由IDEO创始人之一Bill.Moggridge（莫格里奇）1984年在一次会议上提出。他设计了世界上第一台笔记本电脑Compass，并写作出版了在交互设计领域影响深远的《Designing Interactions》一书，被称为交互设计之父。
反恐斗争中生物识别技术的应用不断扩大，联合国正采取措施对此进行监管，发布了一份参考指南，名为“联合国关于反恐斗争中负责任地使用与分享生物识别技术的建议实践概要”（United Nations Compendium of Recommended Practices for the Responsible Use & Sharing of Biometrics in Counter Terrorism）。该指南在2018年6月29日举行的反恐机构首长高级别会议（High-level Conference of Heads of Counter-Terrorism Agencies）上发布。
项目背景 About Project 腾讯优图实验室(Tencent YouTu Lab) —— 腾讯旗下顶级机器学习研发团队，在人脸检测、五官定位、人脸识别、图像理解等领域都积累了完整的解决方案和领先的技术水平。作为腾讯顶尖科技的品牌，其品牌应当结合优图实验室的“科技”“人工智能”等特性，让用户感受到品牌的魅力和实力，提升整体品牌体验。同时品牌视觉识别应当保持统一风格，构建一个完善的视觉识别系统。 品牌概述 Brand Overview 腾讯优图实验室隶属于腾讯社交网络事业群(SNG)，团队整体立足于腾讯
进入大数据时代，调查报道愈加成为信息战。从哪里收集有效数据？如何抽取、筛选、整合、分类大量琐碎的信息？如何分享、存储数据，并实现随取随用？钱塘君整理了一张数据收集和处理工具清单，分为八大类，方便实用，各有所长，供大家选择。 ---- 1.全文本搜索和挖掘的搜索引擎： 包括：搜索方法、技术：全文本搜索，信息检索，桌面搜索，企业搜索和分面搜索 开源搜索工具： Open Semantic Search：专门用于搜索自己文件的搜索引擎，同样的还有Open Semantic Desktop Search:可用于搜索单
8月31日讯，“2017互联网+数字经济中国行·四川峰会”在四川省成都市举行。本次峰会上，腾讯正式发布了首款一体化“政务连接器”——腾讯慧眼。它是基于图像识别、声音识别、大数据分析能力，利用深度学习技术打造的人工智能实名核身解决方案，也就是“刷脸”技术。 这种方便快捷的“刷脸”技术解决了在线政务的“核验关”问题，实现了人脸识别、活体检测、证件OCR等技术的结合，能够在真实的政务办理场景中，快速实现身份证与持证人的匹配认证。同时，在复杂场景中，依托活体检测对抗能力，可防止人脸识别被恶意破解，确保在远程政务办理
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Sensory TrulySecure Speaker Verification(TSSV)技术是独立于语言的(language independent)，具备高度安全性和便利性的，设备端(on device)用户语音和短语(passphrase)验证技术。
越来越多的企业选择采用高效便捷的企业即时通讯系统开会办公，提高沟通效率的同时也能够提高办公效率，而其中语音通话的质量可以直接影响用户体验。 QttAudio创始人幸小然表示：“实现音视频通话需要解决回
@shadow 老师老师！想投稿一篇关于SpringVibe的文章在mixlab，这次保证不鸽辽！
专访中科云创周北川：用AI来做工业设备的故障诊断，目前还停留在“鸡尾酒疗法”阶段
2018年生物特征识别冬令营（IAPR/IEEE Winter School on Biometrics 2018）由IAPR和IEEE冠名和赞助，于2018年1月29日至2月2日在深圳举办，由香港浸会大学计算机科学系、中科院自动化所和深圳大学计算机与软件学院联合主办。本文按S´ebastien Marcel博士在生物特征识别冬令营（WSB2018）的报告《Biometric Spoofing and Anti-Spoofing Presentation Attack Detection》进行整理，经《生物特征识别冬令营》授权发布。
嵌入是我们遇到的许多技术中看不见但很重要的一部分。从互联网搜索引擎，到推荐系统和广告个性化，再到图像、视频以及语音和声音识别技术的高级分析，嵌入无处不在。在本文中，我们将解释嵌入是如何工作的，以及它们如何促进和丰富我们的日常技术体验。正如我上面提到的，向量嵌入是一种流行的技术，它以一种可以被算法（尤其是深度学习模型）轻松处理的格式（通常作为数值向量）表示信息，这些“信息”可以是文本、图片、视频和音频。
对，就是你每日敲击的键盘。当指尖在键盘上跳跃，清脆的噼啪声此起彼落时，你输入的所有信息，包括那些情真意切的词句，那些不欲人知的心事，还有你的网络账户、银行密码……全都被它泄露了。
AI 研习社的“竞赛”板块运营至今，一共积累了 18 场涵盖计算机视觉、自然语言等领域的 AI 赛事，这些赛事获得众多社友的踊跃参与，留下丰富的代码、文章、视频资源。
一名合格的铲屎官，还要钻研各种养宠攻略，了解汪星人、喵星人的脾气与习性，体察它们的小情绪。
作为智能语音交互相关的从业者，今天以天池学习赛：《零基础入门语音识别：食物声音识别》为例，带大家梳理一些自动语音识别技术（ASR）关的知识，同时给出线上可运行的完整代码实践，供大家练习。
亚马逊Echo和Echo Dot智能音箱获得了成功，它已经使语音命令（通常称为语音UI或语音UI）出现在了新技术产品中。在每一部智能手机和平板电脑上，大多数新型汽车上，以及快速增长的音频产品中，都有这个功能。最终，大多数家用电器，音频和视频产品，甚至像健身跟踪器这样的可穿戴设备，最终也都会有语音命令功能。
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