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firnet：基本频率可控的快速神经声码
一些具有基本频率（F 0）控制的神经声码器已成功地对单个CPU进行实时推断，同时保留了合成语音的质量。但是，与基于信号处理的旧声音编码器相比，它们的推理速度仍然很低。本文提出了一个基于源滤波器模型的神经声码器，具有可训练的时间变化的有限冲动响应（FIR）过滤器，以达到与传统声音编码器相似的推理速度。在拟议的模型中，使用神经网络预测了FIRNET，多个FIR系数，然后通过将混合的激发信号与这些FIR系数进行卷积，从而生成语音波形。实验结果表明，Firenet可以达到类似于传统声音编码器的推理速度，同时保持F 0可控性和自然语音质量。
AudioCodes安全漏洞处理
AudioCodes作为常规维护软件更新的一部分提供了所有必要的操作系统补丁程序，从而消除了单独的操作系统修补程序的需求。此外，没有可能在SBC设备上安装任何第三方应用程序。根据我们的漏洞处理程序，有声码编码提供了任何安全漏洞的补丁程序。
使用基于变压器的解码器和验证的Vocoder
摘要。这项研究描述了在想象的语音期间来自电皮质图（ECOG）的语音合成。，尽管使用基于变压器的解码器和预验证的Vocoder，我们的目标是产生高质量的音频。具体来说，我们使用了预训练的神经声码编码器Parallel Wavegan，将Transformer Decoder转换为对Log-Mel频谱图的输出，后者是在ECOG信号上训练的，将其转换为高质量的音频信号。在我们的实验中，使用来自13名参与者的ECOG信号，想象中的语音的综合语音实现了动态时间巡航（DTW）Pearson相关性，范围从0.85到0.95。这种高质量的语音合成可以归因于变压器解码器准确地重建高保真日志频谱图的能力，这证明了其在处理有限训练数据时的有效性。
声码器：创建数字语音 | N5DUX
我们是否将数字放入数字语音中？数字语音越来越受欢迎，我认为我们应该仔细研究一下它的工作原理。因此，这次我们将转向技术方面，学习很多（双关语）关于将人类语音编码为数字数据流的知识，这一过程称为语音编码或声码。一开始，有一个声音。我们使用代表该声音的电子波形首先改变无线电信号的幅度，然后改变频率、相位和其他特性，作为在没有电线负担的情况下将该声音传输到很远距离的手段。无线电语音通信的出现是我们文化科学觉醒的主要驱动力，是 19 世纪中叶开始的技术革命的锦上添花。然而，尽管建设和维护有线网络及其相关设备的费用巨大，无线电仍无法取代（甚至无法在经济上与电话竞争）。美国贝尔公司可以添加更多双绞线，或将数千个语音信号多路复用到一条电缆上，但无线电频谱本质上是一种有限的资源。这与数字语音有什么关系？简而言之，就是频谱 - 或者更准确地说，更有效地使用它。电话公司仍然必须通过其系统提供大约 3 kHz 的幅度和相位控制通带，并且不太关心频谱，因为它不限于仅使用一次。电话公司只需添加另一条电线，
快速神经语音波形生成模型，具有完全连接的层上采样
抽象虽然端到端（E2E）具有基于HIFI-GAN的神经声码器（例如vits and jets）可以以快速推理速度实现类似人类的语音质量，这些模型仍然有空间可以通过CPU使用CPU来进一步提高推理速度，因为基于HIFI-GAN的神经声码器单元是一种瓶颈。此外，HIFI-GAN不仅被广泛用于TT，而且用于许多语音和音频应用。在维持合成质量的同时，已经提出了多式（MS）-HIFI-GAN，ISTFTNET和MS-ISTFT-HIFI-GAN。尽管在ISTFTNET和MS-ISTFT-HIFI-GAN中引入了基于短期的傅立叶变换（ISTFT）的快速上取样，但我们首先发现ISTFT层的预测中间特征输入与原始STFT层完全不同，这是由于ISTFT中的重叠式dancy dancy dancy造成的。为了进一步提高合成质量和推理速度，我们提出了FC-HIFI-GAN和MS-FC-HIFI-GAN，通过引入可训练的完全连接（FC）的基于基于重叠的ADD操作而不是ISTFT层的可训练的完全连接（FC）层的快速上采样。对于看不见的说话者合成和E2E TTS条件的实验结果表明，所提出的方法可以稍微加速推理速度，并显着提高基于JETS的E2E TTS的合成质量，而不是ISTFTNET和MS-ISTFTNET和MS-ISTFTNET和MS-ISTFTNET。因此，ISTFT层可以用基于HIFI-GAN基于HIFI-GAN的神经声码编码器中的基于重叠的ADD操作的提议的可训练FC层的上采样代替。