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：
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。
原标题 | Building a Vocal Emotion Sensor with Deep Learning
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
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。
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。
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
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。
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。
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。
TTS是Text To Speech的缩写，即“从文本到语音”，是人机对话的一部分，让机器能够说话。
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~
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)。
【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，
近日，谷歌召开了一年一度的Google I/O大会。 谷歌CEO劈柴直接抛出了这次大会的主题——AI人工智能！ 今年微软、亚马逊、谷歌的发布会主角通通是人工智能。不出意外的话，下月
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。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/143455.html原文链接：https://javaforall.cn
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
使用体验，BUG反馈 更新部分 闹钟回归机械样式（但无声音）； 相机可以快速识别文字内容（目前认为升级后最方 便的功能）； Safari浏览器，UI更新，支持底部下滑切换页面，输入搜索内容更加便捷； FaceTime噪声单独处理，支持分享屏幕内容（自认为国内很少人使用，不过第三方常用软件如果可以增加这个功能的话还是很不错的）； 地图app新增四种模式，可根据不同使用场景按需切换； 非常便捷的备忘录，在“新建备忘录”空白出长按屏幕，选择“来自相机的文本”即可实现实时录入文本内容，识别正确率还是很高的； 图
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
随着时间进入六月，科技界的目光再次聚焦在苹果年度盛会——苹果WWDC24！苹果公司即将在这场盛会上发布一系列令人期待的新技术和软件更新，让我们一同来了解即将到来的重磅内容！
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。
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
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
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。
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
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。
广义上来讲智能语音技术有各种各样的定义，以上是常见的一些热门的场景。语音识别，刚才罗老师也分享了部分内容。语音合成是文字变成语音，这部分我们后面会详细展开。再往后看，声纹识别，在智能车里面有很多的功能需要人的发音媒介来控制命令的时候声纹就很重要。开一个车门，车上有一个小孩，突然哭闹，下一个不合适的指令，你区别不出来这个人，对语音控制来说不合适的。或者有一些不当的操作，可以通过声纹来做，通过声音来做对人的识别和认证的过程。声纹识别其实在未来的应用场景比较热门，实际应用当中遇到大的挑战点是什么？很多其他的生物识别靠人脸或指纹这类比较稳定的特征，可是声纹不稳定，人高兴的时候，第一天晚上唱了卡拉OK，第二天声音哑了，怎么能够在变化比较明显的生物特征上做识别是一个很大的挑战。
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
如你所见，苹果的 WWDC、Google I/O 开发者大会或多或少都会连接普通消费者，大会期间会发布一些最新的电子消费产品，以引起更广泛人群的关注。
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)。
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。
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
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
图片由《走向智能论坛》小智提供 首届世界智能大会上，中国工程院士潘云鹤在大会主论坛做了题为“中国新一代人工智能”的主题演讲。 以下为演讲全文（略有删减）和PPT，分享给大家，公众号后台回复关键词：“
jumpcutter 是最近上了 GitHub Trending 的一个视频编辑脚本。
现在有非常多的大公司在做人工智能方面的研究，包括Google、IBM、Facebook、Apple、百度等，也有数不尽的小型创业团队进入，使得人工智能方面变得热闹非凡。每一家公司都有自己的研究思路，也取得了不同程度的进展，比如百度李彦宏就透露，百度大脑已经相当于2~3岁小孩的智力水平，而按照我们对自己人工智能系统的模拟测试结果，可以达到12岁中学生的智力水平，大幅度领先百度深度学习研究院。下边在不泄露技术机密的前提下，简要分享我们人工智能系统的设计思路与背后基于的原理。 1、文字与编程语言（视频、图片、文
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。
VR应用分发平台ConstructVR宣布关闭 今日，VR应用分发平台Construct VR向用户发出邮件，宣布平台正式关闭。Construct VR致力于帮助企业在VR平台中部署VR应用，让企业可
当前信息技术已经进入人机物融合、万物智能互联的阶段，人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的重要战略性技术，成为各行业数字化重构的神兵利器。与我们生活息息相关的诸如智能家居、智能汽车、智慧手机等等终端设备的“智”化发展都离不开 AI 技术的支撑。
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。
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。
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