Sesame AIs röstassistent med nästan mänsklig röst
芝麻是一家对未来的愿景，即计算机变得更加人性化，并且可以通过与人看到，听力和合作来自然互动。特别是，他们强调了自然声音作为实现这一愿景的关键组成部分的重要性，并确定了最初的目标来启动[…]芝麻AIS声音助手，几乎是人类的声音首次出现在AI新闻上。
Anti-LGBTQI Legislation in Europe Curbs Speech Freedom, DemocracyReport
Bratislava，3月4日（IPS） - 欧洲和中亚的LGBTQI社区被政府“武器化”，这是对基本人权和自由的广泛攻击的一部分，权利活动家已警告，阅读完整的故事。
Towards Automatic Assessment of Self-Supervised Speech Models Using Rank
这项研究使用嵌入式等级探讨了通过自我监督学习（SSL）训练的通用语音编码器的无监督评估度量。传统上，评估这些编码器的性能是资源密集的，需要从下游任务中标记的数据。受视觉域的启发，嵌入等级显示了评估图像编码器的希望，而无需对标记的下游数据进行调整，因此考虑到信号的时间性质，研究了其在语音域中的适用性。这些发现表明等级与下游相关……
Voice-controlled drones a military game-changer, Primordial Labs says
原始实验室的阿努拉（Anura）允许操作员以声音控制机器人，这可能会改变无人机与战场上的人类互动的方式。
How AI Voice Chatbots Make Life Easier for Busy People
在当今快节奏的世界中介绍，有效地管理日常任务比以往任何时候都更具挑战性。随着苛刻的时间表，无尽的待办事项...
«Грачи» прилетели: полвека первому полету Су-25. Часть II
现代战争著名攻击飞机的沉积应用 div>
dMel: Speech Tokenization Made Simple
大型语言模型通过利用自我监督的大量文本数据预处理来彻底改变了自然语言处理。受到这一成功的启发，研究人员研究了复杂的语音令牌化方法，以离散连续的语音信号，以便将语言建模技术应用于语音数据。但是，现有方法要么模型语义（内容）令牌，可能会丢失声学信息或模型声音令牌，从而冒着语义（内容）信息丢失的风险。拥有多种令牌类型也使体系结构复杂化，并且需要……
Ростех расширяет сотрудничество с Сеченовским университетом
州立公司的司法科学科学科学董事总经理埃琳娜·德鲁吉纳尼娜（Elena Druzhinina）讨论了第一个MGMU，是对医疗仪器的联合项目和人事培训的联合项目
What’s Next for Automatic Speech Recognition? Challenges and Cutting-Edge Approaches
与当今自动语音识别（ASR）系统一样强大，该领域远非“解决”。研究人员和从业人员正在努力应对许多挑战，这些挑战推动了ASR可以实现的界限。从提高实时功能到探索将ASR与其他模式结合在一起的混合方法，在[…]帖子中的下一波创新浪潮是自动语音识别的下一步？挑战和尖端方法首先出现在Unite.AI上。
在这篇文章中，我们讨论了AWS和DXC如何使用Amazon Connect和其他AWS AI服务来提供接近实时的V2V翻译功能。
'Speech gene' seen only in modern humans may have helped us evolve to talk
在人们中看到的一种特定的基因变异可能是许多促进现代人类语言发展的众多基因变体之一。它改变了老鼠的尖叫方式。
ElevenReader mobilapp omvandlar text till naturligt ljudande tal med hjälp av AI-teknik
ElevenLabs 开发了 ElevenReader，这是一款利用人工智能技术将文本转换为自然语音的移动应用。创新的移动应用可将文本转换为自然语音。这一革命性的解决方案将先进的机器学习与用户友好的界面相结合，使文本内容可以通过高质量的语音叙述来访问。该应用程序的核心由一个复杂的人工智能引擎组成，它可以处理各种各样的[…]这篇文章ElevenReader 移动应用程序使用人工智能技术将文本转换为自然的语音首先出现在人工智能新闻中。
Why The U.S. Army Wants Voice-Controlled Robot Tanks
机器人战车正成为现代战场上的常见特征。无人地面车辆从充当机械骡子和炸弹处理设备，发展成为自动侦察兵，以及类似微型坦克的枪支和导弹平台。但人类操作员将如何控制这些车辆？在 […]The post Why The U.S. Army Wants Voice-Controled Robot Tanks appeared first on 19FortyFive.
Creating a Useful Voice-Activated Fully Local RAG System
本文将探讨启动 RAG 系统并使其完全语音激活。
Zyphra AI släpper Zonos Text-till-tal-modell med emotionell kontroll och röstkloningsegenskaper
快速发展的 AI 语音通过 Zyphra AI 的新文本转语音模型 Zonos 获得了另一项重要补充。这项技术进步标志着情感智能语音助手发展的重要一步，同时将自己定位为 ElevenLabs 等老牌公司的经济实惠的替代品。 Zonos 通过两项主要创新与竞争对手拉开了距离：复杂的情绪控制 [...]Zyphra AI 发布具有情绪控制和语音克隆功能的 Zonos 文本转语音模型一文最先出现在 AI News 上。
Phonics: What is a Syllable & Its Importance?
教你的孩子拼音。学习如何识别和计算单词中的音节以及音节为何重要。下载练习表进行练习。
Compact Neural TTS Voices for Accessibility
当代无障碍应用的文本转语音解决方案通常可分为两类：(i) 基于设备的统计参数语音合成 (SPSS) 或单元选择 (USEL) 和 (ii) 基于云的神经 TTS。SPSS 和 USEL 以牺牲自然度和音频质量为代价，提供低延迟和低磁盘占用。基于云的神经 TTS 系统提供明显更好的音频质量和自然度，但在延迟和响应性方面有所退步，使得它们不适用于实际应用。最近，神经 TTS 模型被部署到……
本文介绍了一种使用大型语言模型 (LLM) 进行端到端自动语音识别 (E2E-ASR) 的有效解码方法。虽然浅层融合是将语言模型纳入 E2E-ASR 解码的最常见方法，但我们在 LLM 方面面临两个实际问题。 (1) LLM 推理在计算上成本高昂。 (2) ASR 模型和 LLM 之间可能存在词汇不匹配。为了解决这种不匹配，我们需要重新训练 ASR 模型和/或 LLM，这在最好的情况下很耗时，而且在许多情况下是不可行的。我们提出了“延迟融合”，它应用 LLM 分数……
