飞桨语音模型库PaddleSpeech，为开发者提供了语音识别、语音合成、声纹识别、声音分类等多种语音交互能力，代码全部开源，各类服务一键部署，并附带保姆级教学文档，让开发者轻松搞定产业级应用！
阅读本文大约需要4分钟 导语丨Unity作为游戏开发者首选引擎，其引擎强大的图像引擎和功能全面的编辑器为高质量的游戏与应用开发提供了基础。而现有的引擎内并未提供游戏语音技术，本课程介绍Unity引擎集成语音技术，并通过GME实例集成到Unity工程中，与您一起动手实践。 一、游戏多媒体引擎GME 1 GME简介 游戏多媒体引擎（Game Multimedia Engine，GME）提供一站式语音解决方案。针对不同场景进行深度优化，覆盖游戏、社交、娱乐等多种泛互联网行业应用场景。提供实时语音、语音消息及转文本
pyaudio是语音处理的python库，提供了比较丰富的功能。 具体功能如下： 特征提取(feature extraction)：关于时域信号和频域信号都有所涉及 分类(classification)：监督学习，需要用已有的训练集来进行训练。交叉验证也实现了，进行参数优化使用。分类器可以保存在文件中以后使用。 回归(regression)：将语音信号映射到一个回归值。 分割(segmenttation)：有四个功能被实现了 [x] 固定大小的分割 [x] 静音检测（silence removal）
随着人工智能，大数据，纳米技术，各种语音分析和人工智能技术（ASR, NLU等），各种传感器技术的指数级发展，未来的听力设备（助听器，各种消费类耳机产品和各种行业和专业类耳机产品等），将有能力通过你的耳朵，实时获取每个人的生物信息。
实时音视频 TRTC 主打多人音视频通话和低延时互动直播两大场景化方案，根据具体应用场景可细分为视频通话、语音通话、视频互动直播和语音互动直播四种基础服务。
大家好，我是来自大象声科的闫永杰，接下来我会从以下六个方面为大家介绍深度学习在单通道语音分离中的应用：
智能语音技术已经在生活中随处可见，常见的智能应用助手、语音播报、近年来火热的虚拟数字人，这些都有着智能语音技术的身影。智能语音是由语音识别，语音合成，自然语言处理等诸多技术组成的综合型技术，对开发者要求高，一直是企业应用的难点。
腾讯云计费方式分为基础计费、增值服务计费和免费试用。其中基础计费包括语音通话额直播、视频通话和直播，增值服务主要为云端录制，采用旁路直播推流的方式使用云直播的能力并提供全程录制功能，录制的文件可以存储到云点播平台。
智能语音技术已经在生活中随处可见，常见的智能应用助手、语音播报、近年来火热的虚拟数字人，这些都有着智能语音技术的身影。智能语音是由语音识别，语音合成，自然语言处理等诸多技术组成的综合型技术，对开发者要求高，一直是企业应用的难点。 飞桨语音模型库 PaddleSpeech ，为开发者提供了语音识别、语音合成、声纹识别、声音分类等多种语音处理能力，代码全部开源，各类服务一键部署，并附带保姆级教学文档，让开发者轻松搞定产业级应用！ PaddleSpeech 自开源以来，就受到了开发者们的广泛关注，关注度持续上涨。
李杉 编译自 VentureBeat 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 还记得移动App的兴起，带来了好几波新的统计分析工具。 比如你熟悉的友盟、TalkingData，或者你不那么熟悉的Flu
TRTC 是腾讯云基于 QQ 十多年来在音视频通话技术上积累，结合腾讯浏览服务 TBS WebRTC 能力与腾讯实时音视频 SDK ，为客户提供多平台互通高品质可定制化的 实时音视频互通服务 解决方案。
选自arXiv 机器之心编译 参与：刘晓坤、路雪 近年来，基于深度学习的监督语音分离发展很快。本文作者对今年相关研究进行概述，介绍了语音分离的背景、监督语音分离的形成和组成部分，从历史的角度叙述了监督
大家好，我是崔庆才。 想必大家在开发项目过程中可能或多或少用到语音识别、语音合成等相关技术，但又不知道哪家的服务好，而且有的收费还贼贵。尤其流式识别更是个难题。 今天我给大家推荐一个流式语音合成库，现在在 GitHub 上已经开源，而且已经斩获 3.1k star，效果很不错，同时这也是业界首个流式语音合成系统，推荐给大家试试。 具体详情大家可以了解下文哈，最后还有直播课，大家感兴趣欢迎扫码了解。 智能语音技术已经在生活中随处可见，常见的智能应用助手、语音播报、近年来火热的虚拟数字人，这些都有着智能语音技术
什么是端到端音源分离呢？罗艺老师首先介绍了端到端音源分离的定义。从名称来看，端到端的含义是模型输入源波形后直接输出目标波形，不需要进行傅里叶变换将时域信号转换至频域；音源分离的含义是将混合语音中的两个或多个声源分离出来。
数据猿导读 随着金融结构的业务发展，呼叫中心的规模与日俱增，国内超过千席的呼叫中心不乏少数，银行呼叫中心语音数据体量巨大，是典型的非结构化“大数据”。 本篇案例为数据猿推出的大型“金融大数据主题策划”
行业增长放缓，技术价值被严重低估和浪费，如何实现个人技术价值最大化？本文我将带着这个疑问给大家讲解以下几点，旨在帮助您将深入掌握副业（创业）项目开发的完整流程，并学习多种高效的运营方案。通过全面学习整套副业（创业）项目开发与运营的核心技能，您将拥有实现创意转化的强大能力。
【新智元导读】《福布斯》今日刊文，指出语音分析蕴含惊人商业潜力：除了客服，如今通过语音分析还能理解人意，甚至检测真假信息。 语音分析不仅包括机器对自然语言理解的理解，还有更多的是语气、情绪和情感。机器想要更好的理解人类，对人类语言背后的含义需要有更准确和深入地理解。通过文章分析可以看到，商业应用已经存在，但是，如何创造更大的商业价值，同时也是更好的社会价值？这需要AI行业技术人员与公司更多的努力。 在电话另一端的客服代理可能没有意识到你不断增长的愤怒，但是记录你通话的计算机却能够察觉。越来越多的公司正在使
选自Google Research Blog 作者：Inbar Mosseri等 机器之心编译 在嘈杂的环境中，人们非常善于把注意力集中在某个特定的人身上，在心理上「屏蔽」其他所有声音。这种能力被称为「鸡尾酒会效应」，是我们人类与生俱来的技能。然而，虽然关于自动语音分离（将音频信号分离为单独的语音源）的研究已经非常深入，但该问题仍是计算机领域面临的重大挑战。谷歌今日提出一种新型音频-视觉模型，从声音混合片段（如多名说话者和背景噪音）中分离出单独的语音信号。该模型只需训练一次，就可应用于任意说话者。 在《Lo
大数据时代，文本、语义和社交分析就像企业的“天眼”，可以聆听到来自用户、患者和市场的声音。目前文本、语义和社交分析技术已经包括金融、医疗、传媒、电商在内的在多个行业得到广泛应用，企业从海量的互联网和企业内部数据，包括文本、视频等结构化和非结构化数据中提取那些能提高决策质量的有用信息和情报。 但是，文本、语义和社交分析技术依然处于成长期，在一些领域，例如数据分析和市场研究方面的应用还只是刚刚起步，而在相对成熟的领域，例如用户体验、社交聆听和用户互动方面，还有很大的提升空间。 总之，文本、语义和社交分析技术
选自arXiv 机器之心编译 参与：路雪、李泽南 近日，来自 Fraunhofer IDMT、Tampere University of Technology 与蒙特利尔大学的 Yoshua Bengio 等人在 arXiv 上提交了一篇论文，提出跳过使用泛化维纳滤波器进行后处理的步骤，转而使用循环推断算法和稀疏变换步骤进行歌唱语音分离，效果优于之前基于深度学习的方法。这篇论文已经提交至 ICASSP 2018。 论文：Monaural Singing Voice Separation with Skip
AiTechYun 编辑：chux 即使在嘈杂的环境下，人们也能够将注意力放在特定的人身上，选择性忽略其他人的声音和环境音。这被称作鸡尾酒会效应，对人类来说十分寻常。然而自动语音分离，将音频信号分离到
视听语音分离（AVSS）技术旨在通过面部信息从混合信号中分离出目标说话者的声音。这项技术能够应用于智能助手、远程会议和增强现实等应用，改进在嘈杂环境中语音信号质量。
在上周五我们举办了测开分享会第十三期的分享，现在就由芒果为大家整理这次分享会的知识。
实时音视频 TRTC 的服务项根据服务类型划分为基础服务和增值服务两大类。除了这两大类之外，从2019年10月11日起，首次在实时音视频控制台创建应用的腾讯账号，还可有10000分钟的免费试用，也就是第一次使用实时音视频这个产品就会有免费试用。有免费试用可以先试用，试用之后再看使用效果在决定是否续费套餐及购买活动的超值套餐。
原文链接 / https://ai.googleblog.com/2020/11/improving-on-device-speech-recognition.html
我们已经毫无疑问地进入大数据时代，借助我们所有彼此互联的设备，计算机正实时捕捉并处理我们的所有细节。商家视之为“圣杯”，因为他们终于可以预测，哪些消费者将在何时何地购买他们的已有解决方案，以及未来何种
2017年8月20日，语音通信领域国际顶级学术会议Interspeech 2017在瑞典斯德哥尔摩召开。 Interspeech是由国际语音通信协会ISCA（International Speech Communication Association）组织的语音研究领域的顶级会议之一，是全球最大的综合性语音信号处理领域的科技盛会。该会议每年举办一次，每次都会吸引全球语音信号领域以及人工智能领域知名学者、企业以及研发人员参加。 本届Interspeech会议主题是“情景互动”，研究影响和形成交流互动的情境、
AI 科技评论按：2017年8月20日，语音通信领域的国际顶级学术会议Interspeech 2017在瑞典斯德哥尔摩召开，腾讯音视频实验室王燕南博士的一篇论文入选，并获邀在大会作了oral报告。 Interspeech是由国际语音通信协会ISCA（International Speech Communication Association）组织的语音研究领域的顶级会议之一，是全球最大的综合性语音信号处理领域的科技盛会，该会议每年举办一次，每次都会吸引全球语音信号领域以及人工智能领域知名学者、企业以及研发人
“CCF语音对话与听觉专业组走进企业系列活动”第十期之“走进腾讯”研讨会于上周六圆满闭幕，本次研讨会由上海交通大学钱彦旻副教授主持，并邀请到四位专家介绍腾讯语音及对话领域的最新成果，分别是： 腾讯AI Lab语音技术中心副总监苏丹博士，腾讯AI Lab资深算法专家卢恒博士，腾讯语言算法专家黄申博士，腾讯多媒体实验室高级总监商世东。 其中，腾讯 AI Lab语音技术中心副总监苏丹博士作了题为《腾讯AI Lab语音技术中心应用与研究介绍》的学术报告，主要介绍了腾讯AI Lab语音技术中心的主要应用落地，分
在这周五我们举办了V咖分享会第十五期的分享，现在就由芒果为大家整理这次分享会的知识。本次整理内容包含我们的V咖李强老师的分享内容，部分提问及回复。想要提问或者观看完整问题解答的小伙伴，请积极参与到我们分享会中来，我们的分享会每两周就有一次哟~
本次内容由清风为大家整理，整理内容仅仅是云层在微信群分享的知识，关于群里小伙伴们讨论的内容，以及云层的答复则没有整理。如果想要听到更多精彩的内容，与大家一起参与讨论测试的问题，那么就快加入我们吧！
数字通信平台（Digital Communication Platform）Twilio(www.twilio.com)于本月6日，首次发布其实时呼叫分析服务 - Media Streams。新的发布具备整合Google Cloud, Amazon Web Services，语音识别和呼叫分析软件创业公司Gridspace(www.gridspace.com)的能力。
机器之心专栏 腾讯音频实验室 2017 年 8 月 20 日，语音通信领域的国际顶级学术会议 Interspeech 2017 在瑞典斯德哥尔摩召开，腾讯音视频实验室王燕南博士的一篇论文入选，并获邀在大会作了 oral 报告，本文对此论文进行了介绍。读者可点击阅读原文查看该论文。 Interspeech 是由国际语音通信协会 ISCA（International Speech Communication Association）组织的语音研究领域的顶级会议之一，是全球最大的综合性语音信号处理领域的科技盛会
或许这也是一种方法论：当针对一个问题有多种方法时，不妨将它们综合起来，或能取各家之长，补各家之短。
在这周五我们举办了测开分享会第十一期的分享，现在就由芒果为大家整理这次分享会的知识。
交通运输行业的调度中心是确保运输流程顺畅与安全的神经中枢。在紧急情况或事故发生时，能够迅速而准确地回溯事件细节对于采取有效应对措施至关重要。
在上周日我们举办了V咖分享会第二十一期的分享，这是分享是这次由钱琪老师给大家分享的“基于k8s的CI流程”，传授她在实现项目持续集成与持续交付过程中实践经验的。现在就由芒果为大家整理这次分享会的知识，本次整理内容包含我们的V咖钱琪老师的分享内容，部分提问及回复。想要提问或者观看完整问题解答的小伙伴，请积极参与到我们分享会中来，我们的分享会每两周就有一次哟~
Facebook周三宣布了Portal家族的三个新成员：新的Portal，Portal Mini和Portal TV。
在这周五我们举办了测开分享会第十一期的分享，现在就由芒果为大家整理这次分享会的知识。本次整理内容包含我们的V咖越女老师的分享内容，部分提问及回复，还有一部分小伙伴的讨论内容（关于提问与讨论环节语音比较多，由于篇幅原因，芒果这里没有像往常一样做整理，大家都可听语音版的）。想要提问或者观看完整问题解答的小伙伴，请积极参与到我们分享会中来，我们的分享会每两周就有一次哟~
谷歌助手和其家庭扬声器在假期到来之前变得越来越智能，现推出了一些新功能，比如创建和管理待办事项清单、教孩子们礼仪、用声音分享照片等。创建待办事项列表的功能仅适用于iOS和Android应用程序用户。
捷通华声作为国内领先的金融智能客服、智能外呼等人工智能产品及解决方案供应商 ，受邀出席了此次大会，并展示了包含智能语音导航、全智能客服、智能外呼系统、智能语音分析系统等在内的灵云人工智能联络中心（AICC） 在行业内的落地应用，成为大会焦点。
MFCC(Mel-frequency cepstral coefficients):梅尔频率倒谱系数。梅尔频率是基于人耳听觉特性提出来的， 它与Hz频率成非线性对应关系。梅尔频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系，计算得到的Hz频谱特征。主要用于语音数据特征提取和降低运算维度。例如：对于一帧有512维(采样点)数据，经过MFCC后可以提取出最重要的40维(一般而言)数据同时也达到了将维的目的。
人类非常善于在嘈杂的环境中，集中注意力听某一个人说的话，从精神上“屏蔽”一切其他声音。这种现象便是“鸡尾酒会效应”，我们与生俱来。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
