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谷歌云重大更新：Text-to-Speech现已支持26种WaveNet语音

首先在列表中：改进了谷歌的云文本到语音转换中的语音合成。从本周开始，它将提供多语言访问使用WaveNet生成的语音，WaveNet是Alphabet子公司DeepMind开发的机器学习技术。...云文本到语音的音频配置文件在实践中是如何工作的 Google Cloud团队表示，“每个设备的物理特性以及它们所处的环境都会影响它们产生的频率范围和细节水平（例如，低音，高音和音量），音频样本（由音频配置文件产生...词级置信度 通过自动表示每个单词的单独通道，多通道识别提供了一种简单的方法来转录多个音频通道。...（谷歌指出，实现最佳转录质量通常需要使用多个通道）。对于未单独录制的音频样本，Cloud Speech-to-Text提供了diarization，它使用机器学习通过识别扬声器标记每个单词数。...输入语言自动检测功能，可让你在查询云语音到文本时一次最多发送四个语言代码。

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手机侧信道窃听攻击

对于私人信息的提取，本研究实现了基于加速度计的语音识别和语音重构。语音识别将加速度信号转换为文本。它使攻击者能够从加速度计的测量结果中识别出预训练的数字，字母和热门单词。...这样的表示显示了信号的频率分量以及它们的强度如何随时间变化。在基于常规音频信号的语音识别任务中，通常会在Mel刻度上进一步处理频谱图，以计算梅尔频率倒谱系数倒谱系数（MFCC）。...因此，在重构网络的中间添加了多个残差块H（即上图（b）中的残差块）。解码器：最后，由解码器（即上图（b）中的反变换层）从由编码器学习的特征和残差块对语音频谱图进行解码。...使用此模型加上GL算法来重构所有测试句子的音频信号，并雇用两名志愿者来听取它们。在此过程中首先为每位志愿者提供基础培训，其中志愿者将听到20个句子的语音信号及其重构版本。...在这些关键的观察结果的基础上，提出AccelEve-一种基于学习的智能手机窃听攻击，无论智能手机放置在何处以及如何放置，它都可以识别和重构智能手机扬声器发出的语音信号。

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    学界 | 谷歌团队提出应用于噪声语音识别的在线序列到序列模型

    A：TIMIT TIMIT数据集是音素识别任务，其中必须从输入音频语音推断音素序列。有关训练曲线的示例，请参见图3。 可以看出，在学习有意义的模型之前，该模型需要更多的更新（> 100K）。...对于实验，每个音频输入始终与相同的混音音频输入配对。 有趣的是，可以发现，将相同的音频与多个混淆的音频输入配对产生更差的结果，这是由于产生了更为糟糕的过度配对。...结论：在本文中，谷歌团队引入了一种新的在线序列到序列模型的训练方式，并将其应用于嘈杂的输入。 作为因果模型的结果，这些模型可以结合语言模型，并且还可以为相同的音频输入生成多个不同的成绩单。...从实验分析的角度来说，每个扬声器只耦合到一个干扰扬声器，因此数据集的大小是有限的。 通过将每个扬声器与多个其他扬声器配对，并将每个扬声器预测为输出，应该能够实现更强的鲁棒性。...由于这种能力，该团队希望可以将这些模型应用到未来的多通道，多扬声器识别中。 via Techcrunch

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    谷歌采用全新方法解决语音分离任务，极大降低识别错误率

    他们训练了两个独立的神经网络，一个说话人识别网络和一个频谱图屏蔽网络，它们共同显著降低了多扬声器信号上的语音识别字错误率（WER）。...第一个采用预处理语音采样和输出扬声器嵌入（即矢量形式的声音表示）作为输入，而后者预测来自嵌入的软掩模或滤波器以及根据噪声音频计算的幅度谱图。...掩模用于生成增强幅度谱图，当与噪声音频的相位（声波）组合并变换时，产生增强的波形。 然后教导AI系统，以最大限度地减少屏蔽幅度频谱图与从干净音频计算的目标幅度频谱图之间的差异。...：干净的音频作为地面实况，包含多个扬声器的嘈杂音频和来自目标扬声器的参考音频）。...在测试中，VoiceFilter在双扬声器方案中将字错误率从55.9％降低到23.4％。 研究人员写道：“我们已经证明了使用经过有区别训练的扬声器编码器调节语音分离任务的有效性。

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    如何在 NVIDIA Jetson 开发板上运行类似 ChatGPT 的 LLM

    你可能会问，如何实现呢？嗯，看看下面的硬件示意图，主演们包括Respeaker USB麦克风阵列、强大的NVIDIA Jetson单板计算机以及迷人的蓝牙扬声器。...文字回复还将展开一段激动人心的旅程，通过蓝牙扬声器神奇地转化为声音。 现在，妙不可言的部分来了。整个过程——捕捉音频、生成文字和转换为语音——全部在边缘设备上完成，无需互联网连接。...我们将一步步解析这个过程，来看看软件图示吧： 麦克风输入：我们的冒险从用户的声音通过可靠的麦克风捕捉开始。就像语音助手的耳朵，专心倾听。...自动语音识别（ASR）：一旦确认了唤醒指令，音频数据就开始了一段变幻莫测的旅程。它经过自动语音识别（ASR）的神秘领域，将口语转化为书面文字。就像解密一种秘密语言。...在这里，被识别的文本进入了强大的语言模型的领域，就像一位擅长对话的大师，准备理解和回应。 文本到语音（TTS）：Chatbot语言模型施展魔法，生成了以文本形式呈现的回复。但等等，冒险还没有结束！

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    GitHub 开源神器 Bark模型，让文本转语音更简单！

    Bark 是由Suno创建的基于转换器的文本到音频模型。Bark 可以生成高度逼真的多语言语音以及其他音频 - 包括音乐、背景噪音和简单的音效。该模型还可以产生非语言交流，如大笑、叹息和哭泣。...write as write_wav write_wav("/path/to/audio.wav", SAMPLE_RATE, audio_array) Bark 支持开箱即用的各种语言，并自动根据输入文本确定语言...the jungle, the mighty jungle, the lion barks tonight ♪ """ audio_array = generate_audio(text_prompt) 扬声器提示...""" audio_array = generate_audio(text_prompt) 注意：使用Python执行代码时，会默认识别电脑上有无GPU，如果没有GPU则会下载可用于CPU的训练模型，默认模型文件下载地址为当前用户目录...● 「多线程大杀器」Python并发编程利器：ThreadPoolExecutor，让你一次性轻松开启多个线程，秒杀大量任务！ 如果本文对您有帮助，也请帮忙点个 赞 + 在看 哈！

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    令人激动的语音UI背后

    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。...无论房间的声学特性如何，不管产品放在房间的哪个位置，都期望可靠的声音识别，希望语音UI即使在中等噪音的环境噪声下也能工作。...第一个复杂因素是，扬声器、用于平衡扬声器的 DSP 和阵列中使用的麦克风可能被具体材料改变了波形。 幸运的是，可以将麦克的输入信号与原(dsp)输入信号进行比较，并计算出修正曲线。...这个图表显示了用外部参考麦克风测量扬声器的 THD。 每一行代表一个不同的播放级别。 对于每一个回放级别，记录测量的 SPL 和在整个音频频谱的多个频率的 THD。...任何存在的或重复的声音，都可以从麦克风阵列发出的信号中被探测到并消除。 例如汽车的道路噪音，以及家庭中的洗碗机和暖通空调系统的噪音。 高于或低于人类声音频谱的声音也可以被过滤。

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    蓝牙核心规范（V5.4）11.2-LE Audio 笔记之LE Auido架构

    多个单播或广播等时通道绑定在一起形成组。BAP定义了如何将这些组及其组成等时通道组合用于广播和单播流。...在蓝牙低功耗音频中，最终的音量是通过助听器、耳塞或扬声器进行调节的，而不是在传入的音频流中（尽管顶级配置文件可能也需要这样做）。...这些设备可能在不同的设备上呈现，例如单独的左耳塞和右耳塞或扬声器，或者在单个设备上，如一对耳机或音响。音频输入控制服务（AICS）承认大多数设备具有支持多个不同音频流的能力，如图2.10所示。...AICS提供了控制多个不同的输入的能力，这些输入可以混合在一起并在您的耳塞或扬声器中呈现。下图说明了这三个服务如何在具有蓝牙、HDMI和麦克风输入的音响中使用。...下图说明了它们在音响中的应用，其中麦克风输入1和2既用于环境声音又用于蓝牙流。 1.3 内容控制 在指定了如何设置和管理音频流以及如何处理音量和麦克风输入之后，我们来谈谈内容控制。

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    学界 | 图像识别攻击还没完全解决，语音识别攻击又来了！

    语音识别技术落地场景也很多，比如智能音箱，还有近期的谷歌 IO 大会上爆红的会打电话的 Google 助手等。本文章的重点是如何使用对抗性攻击来攻击语音识别系统。...在监督学习中，输入数据保持不变，而模型通过更新使做出正确预测的可能性最大化。然而，在针对性对抗攻击中，模型保持不变，通过更新输入数据使出现特定错误预测的概率最大化。...因此，监督学习可以生成一个高效转录音频的模型，而对抗性攻击则高效的生成可以欺骗模型的输入音频样本。 但是，我们如何计算模型输出某种分类的概率呢？ ? 通过算法推导出此音频片段中所说的词语并不容易。...难点有如每个单词从哪里开始和哪里结束？ 在语音识别中，正确分类的概率是使用连接主义时空分类（CTC）损失函数计算的。...Carlini ＆ Wagner 的攻击在使用扬声器播放时会失效，因为扬声器会扭曲攻击噪音的模式。另外，针对语音转文本模型的攻击必须根据每段音频进行定制，这个过程还不能实时完成。

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    Facebook的语音助手Aloha疑曝光

    它没有语音助手，它的智能扬声器仍在开发中，而像Instagram这样的一些应用程序并没有完全配备音频通信。但根据在Facebook代码中发现的实验，再加上新的专利申请，情况可能有所改变。...改进的转录和语音到文本到语音转换功能可以将Messenger用户连接到输入媒体上，并将它们保留在聊天应用程序上，而不是偏向于短信。...以下是Facebook在语音领域的最新发展，以及它过去的实验如何为其下一次重大推动奠定基础。...Aloha Facebook正在以Aloha为名开发自己的语音识别功能，用于Facebook和Messenger应用程序，以及外部硬件，可能是它正在开发的视频聊天智能扬声器。...Aloha语音测试中，当用户在消息线程中说话时，水平蓝条会扩展和收缩，以便在识别和转录到文本时可视化语音量。该代码将该功能描述为与外部Wi-Fi或蓝牙设备建立连接。

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    同声传译被攻陷！谷歌发布Translatotron直接语音翻译系统

    传统上，语音翻译系统通常有3个独立的部分：自动语音识别将源语音转录为文本，机器翻译将转录的文本翻译成目标语言，最后，文本到语音合成(TTS)系统将翻译文本转换成目标语言的语音。...在训练过程中，序列到序列模型使用一个多任务目标预测源和目标转录文本，同时生成目标声谱图。然而，推理过程中不需要使用转录文本或其他中间文本表示。 ?...该分数是通过语音识别系统转录的文本计算的。虽然结果落后于传统的级联系统，但已经证明了端到端直接语音到语音转换的可行性。 ?...保持声音特征 通过结合扬声器编码器网络，Translatotron还能够在翻译的语音中，保留原始说话者的声音特征，这使得翻译的语音听起来更自然，不那么刺耳。...谷歌提供了诸多使用示例，如下面的例子，Translatotron将西班牙语对话转换为英语，下面的音频分别是西班牙语输入、真人参考翻译，以及Translatotron的翻译。 ?

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    谷歌通过定制的深度学习模型升级了其语音转文字的服务

    转录的准确性在有多个扬声器和明显背景噪音的情形下有了改进提高。 另外两个因素构成了本次升级。...谷歌的语音转文字API现在能够给转录后的文本添加标点符号，进一步提高了转自长音频序列的文本的可读性。这种自动添加标点符号的功能是利用了LSTM神经网络模型。...）的神经网络模型，这些模型也可以应用于机器翻译和文本摘要。...简而言之，Seq2seq模型使用第一个LSTM对音频输入进行编码，第二个LSTM以输入序列为条件，对数据进行解码，并把数据转换成转录文本。...其他现有的语音转文字服务包括支持29种语言的微软语音识别API、支持7种语言的IBM Watson API，以及2017年11月发布的亚马逊Transcribe，到目前为止，其只支持美式英语和西班牙语。

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    只需3秒就能偷走你的声音！微软发布语音合成模型VALL-E：网友惊呼「电话诈骗」门槛又拉低了

    最近来自微软的研究人员发布了一个全新的文本到语音（text-to-speech, TTS）模型VALL-E，只需要提供三秒的音频样本即可模拟输入人声，并根据输入文本合成出对应的音频，而且还可以保持说话者的情感基调...从方法上具体来说，研究人员从现成的神经音频编解码器模型中提取的离散编码来训练语言模型VALL-E，并将TTS视为一个条件语言建模任务而非连续信号回归。...虽然一些高性能的TTS系统可以从单个或多个扬声器中合成高质量的语音，但它仍然需要来自录音室的高质量清洁数据，从互联网上抓取的大规模数据无法满足数据要求，而且会导致模型的性能下降。...研究人员利用LibriLight数据集训练VALL-E，该语料库由6万小时的英语语音组成，有7000多个独特的说话人。原始数据是纯音频的，所以只需要使用一个语音识别模型来生成转录即可。...该模型的输入为一个文本句子、一段enrolled语音及其相应的转录。将enrolled语音的转录音素作为音素提示添加到给定句子的音素序列中，并使用注册语音的第一层声学token作为声学前缀。

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    (含源码！)「Fun Paper」见过语音翻译，但你见过嘴型翻译吗？

    我们为这个问题创建了一个自动管道，并演示了它在多个实际应用程序中的影响。...语音到语音翻译流程介绍 语言A（LA）语音识别：使用公共可用的最先进的ASR系统来生成语言LA中的文本。使用Deep Speech 2的公共可用的预训练模型被用于英语语音识别。...由于我们的TTS模型仅在单个语音中生成音频样本，因此我们对该语音进行个性化处理以匹配不同目标扬声器的语音。...包含面部说话音频A与适当的唇同步。    我们在一个直观的GAN设置中训练我们的LipGAN网络。该生成器根据音频输入生成人脸图像。鉴别器检查生成的帧和输入的音频是否同步。...与这些词片段相对应的音频片段从引导视频中提取出来，并输入到上述比较的每个模型中。从上到下:(a) Zhou等人，(b) Chung等人，我们的LipGAN模型。

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    音视频技术开发周刊 | 239

    Google Widevine及其工作原理 在本文中，我们将深入了解谷歌的Widevine DRM解决方案——它是一种流行的DRM解决方案，在Web和移动生态系统中获得了广泛支持。...这里是第六篇：iOS 音频渲染 Demo。 5G Edge-XR 中的音频处理 本文主要介绍了 5G Edge-XR 及其所使用自动声源识别和混音的机器学习方法。...小目标检测、图像分类、图像识别等开源数据集汇总 本文收集整理了多个小目标检测、图像识别、图像分类等方向的开源数据集，本次还有猫咪、斯坦福狗狗数据集以及3D MNIST数字识别等～ TensorFlow基础入门十大操作总结...SOME/IP在实践中到底应该如何使用呢？今天，我们就来一起探索并回答这些问题。...音频和音乐工程专业的Ben Kevelson是罗切斯特大学团队的一员，该团队致力于设计可以作为声学和触觉界面的平面，不需要外部麦克风或扬声器。

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    Python Audio 库 详解

    这些库能够支持各种音频文件格式，进行音频播放、录制、转换、效果处理、特征提取等操作。下面我们将介绍几个常用的 Python 音频库及其应用。...它通常用于处理实时音频流（例如麦克风输入或扬声器输出），也可以用于播放和录制音频。LibrosaLibrosa 是一个专门用于音频和音乐分析的库，特别适用于处理音频特征提取（例如节奏、音高、时长等）。...AudioreadAudioread 是一个音频解码器库，支持从多种音频格式中读取音频数据。它常与其他音频处理库（如 Librosa 或 Pydub）一起使用。...它支持各种音频和视频格式的处理。SpeechRecognitionSpeechRecognition 是一个用于语音识别的库，支持将音频转换为文本。...随着机器学习和人工智能的发展，音频数据的处理与分析将在许多领域（如语音识别、音乐分析、音频修复等）发挥越来越重要的作用。

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    IoT中的高音质音频设计

    通常可以在消费者音频应用程序中使用低成本的音频单片机, 或者管理音频配件中的数字音乐流, 如数字扬声器集。...视来源而定, 音频流一般以多种格式中的一种形式出现, 但是, 一些低成本的编码器只能接受一个特定的格式。 在这些情况下, MCU 在确保数据在输入到编解码器之前的正确对齐方面发挥了重要作用。...图5 唤醒式短语检测 对一个或多个扬声器进行有效的多播 多播是一种网络处理方法, 用于使用最有效的策略同时向一组目的地址传递信息。...它也可以使用文本对语音识别来大声读取用户通知或电子邮件。 通过网络音频设备，使用者也可以选择在多房间音频系统内创建区域。...在许多物联网系统中, 音频是一种重要的功能, 需要高质量的音频来支持许多高级功能, 如流质量音频、语音识别 / 命令和无线链路(蓝牙和 Wi-Fi)上的音频传输。

    1.2K40

    谷歌神经网络人声分离技术再突破！词错率低至23.4%

    像谷歌Home和亚马逊的Echo这样的智能扬声器实现分离人群中的声音可能还要再经历一段时间，但多亏了AI，它们或许有一天能够像人类一样过滤掉声音。...第一个采用预处理的语音采样和输出扬声器嵌入（即矢量形式的声音表示）作为输入，而后者预测来自嵌入的软掩模或滤波器以及根据噪声音频计算的幅度谱图。...掩模用于生成增强幅度谱图，当与噪声音频的相位（声波）组合并变换时，产生增强的波形。 AI系统被训练以便最大限度地减少屏蔽幅度频谱图与从干净音频计算的目标幅度频谱图之间的差异。...在测试中，VoiceFilter在双扬声器方案中将字错误率从55.9％降低到23.4％。 研究人员写道：“我们已经证明了使用经过专门训练的扬声器编码器来调整语音分离任务的有效性。...这样的系统更适用于真实场景，因为它不需要事先知道扬声器的数量……我们的系统完全依赖于音频信号，可以很容易地通过使用具有高度代表性的嵌入向量来推广到未知的扬声器。”

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    现在你可以通过深度学习用别人的声音来说话了

    在使用深度学习创建TTS时，这有一个限制，你必须收集文本-音频的数据集，而录制演讲的演讲者可能是固定的——因为你不可能有无限多个演讲者！...从技术角度来看，系统分为3个顺序组件： 给定我们希望使用的声音的一个小音频样本，将语音波形编码为一个固定的维向量表示 给定一段文本，也把它编码成向量表示。...将语音和文本这两个向量结合起来，将它们解码成声谱图 使用声码器将声谱图转换成我们可以听到的音频波形。 ? 系统的简化版本 在文章中，我们对这三个部分分别进行了训练。...在过去几年中，语音合成系统在深度学习社区中得到了很多研究关注。事实上，有很多基于深度学习针对语音合成的解决方案都非常有效。 这里的关键是，系统能够将编码器从语音中学到的“知识”应用到文本中。...一旦运行结束，你将听到扬声器以某个声音朗读你的输入文本。 你甚至可以录制你自己的声音作为输入，只需要点击 “Record one” 按钮。相信我，这会非常有趣！

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