XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System音频
在心脏杂音特征上探索填充的音频-LLM
大型语言模型（LLMS）在认可和分析人类言论，音乐和环境声音方面表现出色。然而，尽管有很大的科学兴趣，但他们理解其他类型的声音，尤其是生物医学声音的潜力仍然很大程度上。在这项研究中，我们专注于使用Phonocardiongons，即心脏声音诊断心血管疾病。大多数现有的深神经网络（DNN）范式仅限于心脏杂音分类（健康与不健康），并且不预测杂音的其他声学特征，例如时间，时间安排，评分，苛刻，音高和质量，这对于帮助医生可以帮助医生诊断出底层心脏状况很重要。我们建议在Physionet Circor digiscope Phonocardiogram（PCG）数据集上对Audio llm（Qwen2-audio）进行验证，并评估其在对11个专家标记的杂音特征进行分类时的性能。从事方面的目标，我们旨在通过使用音频表示模型Ssamba探索预处理细分算法来实现更多的噪声和可推广系统。我们的结果表明，基于LLM的模型在11个功能中的8个中优于最先进的方法，其余3个。更重要的是，LLM成功地将长尾杂音功能分类为有限的培训数据，这是所有以前的方法都无法分类的任务。这些发现强调了Audio LLM作为人类心脏病专家在增强心脏病诊断方面的助手的潜力。
lg揭示2025年“ xboom by will.i.am”音频产品...
fyi是为创意者建造的第一个AI生产力工具，它是通过涡轮增压器来创造的。全球音乐艺术家，创新者和企业家Will.I.Am创立了FYI，以集中您的想法，并彻底改变了创意人创造，协作和货币化内容的方式。FYI提供了使用独特的AI角色，文件管理，项目管理，增强安全性和设计工具来最大化创造力的工具。 有关FYI.AI开创性的创意和通信Messenger工具的详细信息，请访问FYI.AI编辑注：如果您的编辑政策要求您列出Will.i.am的法律名称，则是William Adams。 Wiki中的所有其他名称和以前发表的故事都是错误的。 请向您的副本编辑团队提供此信息，并要求他们在内部数据库中使用Will.i.am的正确法律名称记下注释。 LG媒体联系人：LG电子LG电子美国Chris de Maria Christin Rodriguez cristopher.demaria@lge.com cristin.rodriguez@lge.com lg-one lgheus@lg-one@lg-one@lg-one.com fyi.com fyi.ai媒体媒体联系人：FYI提供了使用独特的AI角色，文件管理，项目管理，增强安全性和设计工具来最大化创造力的工具。有关FYI.AI开创性的创意和通信Messenger工具的详细信息，请访问FYI.AI编辑注：如果您的编辑政策要求您列出Will.i.am的法律名称，则是William Adams。Wiki中的所有其他名称和以前发表的故事都是错误的。请向您的副本编辑团队提供此信息，并要求他们在内部数据库中使用Will.i.am的正确法律名称记下注释。LG媒体联系人：LG电子LG电子美国Chris de Maria Christin Rodriguez cristopher.demaria@lge.com cristin.rodriguez@lge.com lg-one lgheus@lg-one@lg-one@lg-one.com fyi.com fyi.ai媒体媒体联系人：
人工智能转录在视频和音频内容中的力量
虽然 AI 转录彻底改变了转录领域，但创新之旅并未止步于此。AI 技术的不断进步正在应对挑战，并提高转录工具的准确性和适应性。AI 转录领域的持续研究和开发为更复杂的解决方案铺平了道路，确保为用户提供无缝的转录体验。AI 视频转录、AI 转录器和 AI 音频转录处于推动这些进步的前沿，有望在未来实现轻松无误的转录任务。
节能的文本转音频 AI
AudioLDM 设计概览，用于文本到音频生成（左）和文本引导的音频处理（右）。在训练期间，潜在扩散模型 (LDM) 以音频嵌入为条件，并在 VAE 学习的连续空间中进行训练。采样过程使用文本嵌入作为条件。给定预训练的 LDM，零样本音频修复和风格迁移以反向过程实现。前向扩散块表示用高斯噪声破坏数据的过程（参见公式 2）。来源：arXiv (2023)。DOI：10.48550/arxiv.2301.12503
探索音频语音情感检测的深度学习方法：合奏MFCC，CNN和LSTM
摘要：我们的世界完全依赖我们每天使用的小工具，使世界变得越来越大。拟议的情感交流基于非视线（NLOS），以摆脱传统的人机相互作用。这种情感交流定义为互动，类似于我们每天使用的常见视频和语音媒体；同样，该信息在长距离内传输。我们提出了EAS框架，这是针对实时沟通要求的情感交流协议的另一种合奏技术。该框架支持情感实现的交流。他们也设计了。最后，正在开发用于特征提取的CNN-LSTM体系结构，实施一种选择相关功能的注意机制，为选择相关功能而创建以及用于实时场景，使用有或没有注意机制的实时评估矩阵，为实时场景创建CNN-LSTM网络。DCCA特征提取用于在数据集中的不同标签之间提取属性和发现相关性。toAnaly在情感沟通中与他人之间的长距离通信的情感交流中的实时性能。提出的CNN-LSTM模型以87.08％的精度达到了最高精度，而现有模型（例如CNN基线和LSTM模型）分别显示出81.11％和84.01％。与现有作品相比，我们的方法显示出提高的准确性，尤其是对于实时应用程序。
虚拟环境中音频吸引力的代理的深度加固学习
摘要本文研究了基于音频的环境感知。该受试者可能会使车辆自动化受益，该自动化近年来引起了显着的兴趣。该技术允许对象在没有人类的情况下几乎或不完全移动。车辆自动化已用于自动驾驶，无人机以及许多家庭和工业机器人。通常，自主迁移率需要监视周围环境。监视使用传感器，例如雷达，相机，激光雷达和声纳，收集可见环境的信息以及障碍物的距离。但是，很少关注监测声学环境。通过使用诸如Unity之类的游戏引擎，可以通过虚拟环境在计算机上方便地研究该问题。可以根据声源的感知位置进行培训的代理商在环境中导航。通过机器学习方法启用了培训，例如深钢筋学习（DRL）。本论文评估了利用统一性在复杂环境中进行导航的智能音频感知者的智能音频感知者的可行性，并专门评估音频输入的培训。目的是通过使用音频来源构建虚拟环境，高级声音空间化和隔离统一的直接声音，以及在环境中具有声音源定位（SSL）功能的智能代理来实现的。空间化允许对环境中的自然声音传播进行建模，以使声音似乎从正确的位置到达。ssl，在工作中使用DRL实现，使代理可以推断出声音到达的方向。结果表明，在平均论文的平均工作量中，可以使用随便可用的插件来构建学习环境和统一训练团结的培训。此外，只要利用先进的声音空间化，就可以成功地对音频输入进行培训。
AI超出文本：整合视觉，音频和语言...
AI/ML工程师摘要： - 本报告深入研究了人工智能（AI）与多模式学习领域的视觉，音频和语言的整合，这使AI系统能够处理和分析来自各种感觉源的数据，以便获得更整体的世界观。多模式AI通过视觉，听觉和语言信息的结合使用情感识别，图像字幕，自动驾驶汽车导航和医学诊断等任务中的性能。AI的一些值得注意的应用包括通过客户服务，自动驾驶汽车的实时决策，改进的医疗保健诊断和患者护理以及其他应用程序的个性化客户互动。在报告中，AI负责部署的挑战在报告中还具有在报告中的特征。挑战，该报告指出，多模式AI将通过提高效率，安全性和多种服务的个性化革新行业所产生巨大影响。AI多模式学习的未来创新的前景有望破坏路径，并显着提高AI系统在跨领域广泛解决问题方面的能力。关键字： - 人工智能，多模式学习，视觉，音频和语言。
公开听证会变焦视频 /音频会议... < /div>
9:15 am Historic Area Revitalization Project (“HARP”) …………………………….New Application 10:30 am KCV Associates, Inc. d/b/a St. John Brewers………… New Small Business Application 11:15 am LV USVI Investment & Management, LLLP……………………….………….. New Application 12:00 am TrillaMed Global, LLC…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………休会