XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemaudio
音乐和音频视角 George Tzanetakis，大学......
集成机器学习 ● 声明式数据流架构（计算结构与执行分离） ● >200K LOC，> 1000 次引用 ● 2017 年左右停止积极开发
使用8通道音频进行数据分析和
DNA序列包含大量的生物学数据，计算机算法在处理这些数据进行人体检查中起着重要作用。在这里，我们描述了一个更新的计算机生成的听觉显示工具，该工具被用作独立音频或与视觉显示的补充DNA序列检查。听觉显示使用音符来表示与基因表达或DNA复制过程有关的数据。鉴于在听觉显示中使用音符会增加这些可能被视为算法音乐的可能性。进一步追求这个概念，在科学实验室之外的音乐工作室环境中使用了听觉显示。音乐家受到挑战，要与音频播放同步，并点缀听觉显示的旋律和谐波内容。记录了带有听觉显示的新音乐作品，并在外展事件中进行了现场记录和进行，以促进对基因表达和DNA复制过程的更广泛理解，以及基因序列信息如何影响人类健康状况。
基于连续单词大小的音频令牌的生成语言模型
在NLP中，已知基于单词或子字的文本语言模型表现优于其基于字符的同行。然而，在语音社区中，口语LMS的标准输入为20ms或40毫米的离散单元（比音素短）。从基于文字的LM中汲取灵感，我们基于单词大小连续值的音频嵌入来引入生成性口语模型（GSLM），该模型可以产生多样化和表现力的语言。这是通过用词汇嵌入函数代替词汇类型的查找，通过对比度损失的横熵损失以及k-nn Sampling的多项式采样。最终的模型是基于单词大小连续嵌入的第一个属性语言模型。其性能与自动指标和主观人类判断衡量的发电质量的离散单位GSLM相当。此外，由于其200ms的大型单元，它的内存效率高五倍。此外，词汇嵌入器之前和之后的嵌入在含明确和语义上是可解释的。1
顶级个人发展有声读物
一月为更快乐、更高效、更充实的生活带来了新的可能性。无论您是想改变处理人际关系的方式还是克服坏习惯，这些自助有声读物都会激发积极的变化。如需更多灵感，请浏览我们精选的顶级自助书籍列表。《Unstressable》深入探讨了创伤后成长的概念，提供了使用神经科学和通俗易懂的心理学来管理压力的实用练习。Kirren Schnack 博士提供了焦虑急救包，其中包括音频独有的冥想指导和问答环节。分手可以带来变革，正如 Ginger Dean 的摆脱有毒关系手册所示。好奇心专家 Scott Shigeoka 通过他的书《Seek》帮助听众建立联系、治愈和个人成长。Michael Greger 博士在《如何不衰老》中分享了保持青春和整体幸福感的循证策略。最后，Vex King 的《没有人教给我们关于爱情的事》提供了培养充实的浪漫生活的简明指导。给定文本：解释此文本：听着，这本非凡的有声读物适合任何希望利用宇宙的力量和自己的自我理解来建立更强大、更深层次的关系的人。如果你为自己设定了似乎永远无法坚持的崇高决心，那么这就是你新年的倾听！在经历了过去几年的动荡之后，我们都应该在开始新的一年时善待自己，而 Shahroo Izadi 改变游戏规则的《善良方法》将教你做到这一点。无论您是在上下班途中收听，还是在冬夜蜷缩在家里，这本自助有声读物都会向您展示如何让自己休息一下并以应得的善意对待自己是做出持久改变的关键。在《你怎么了？》一书中，奥普拉·温弗瑞和布鲁斯·佩里博士阐述了我们的童年经历和过去的创伤如何帮助我们了解我们的个性以及成年后面临的挑战。温弗瑞分享了自己的经历，佩里则在大脑发育和创伤方面进行了开创性的研究，这本有声读物将帮助你了解过去经历的影响，并为你提供实用的工具来建立韧性，开始你的康复之旅。喜剧演员玛蒂·安霍尔特的有声读物《如何离开你的精神病患者》有趣又贴切，提供了如何摆脱控制或虐待关系的建议。安霍尔特解释了控制伴侣使用的策略，从煤气灯操纵到负面评价，并分享了在热恋期很容易被忽视的危险信号，帮助你了解为什么你选择了错误的伴侣类型。如果你和一个不为你服务的人在一起，她的个人故事和建议将帮助你逃离，过上自由和自信的生活。对于前谷歌员工莫·高达特来说，有一种方法可以设计任何东西，让它更好地发挥作用，甚至幸福。在《解决幸福问题》中，Gawdat 解释了如何通过改变我们的思维方式并学习如何避免他所谓的“不幸福陷阱”，即使在最具挑战性的时期，我们也可以让幸福成为我们的默认设置。Gawdat 最畅销的自助有声读物提供了一些实用的方法，可以让您的生活更加快乐，适合任何想要学习如何让每一天都感觉更充实的人，无论他们面临什么挑战。由于日常生活及其不确定性会以多种方式引发焦虑，《如何平静你的心》应该出现在每个人 2023 年的阅读清单上。在这本有声读物中，生产力专家 Chris Bailey 分享了他的倦怠经历如何让他发现如何管理焦虑并找到平静。从在线和离线处理压力情况的解决方案到如何处理因我们对“忙碌”的痴迷而导致的压力，《如何平静你的心》将为您提供一套策略工具包，帮助您以您想要的方式开始新的一年。在畅销的自助有声读物《依恋》中，了解您和伴侣的依恋风格如何帮助您找到真爱并保持关系蓬勃发展。《依恋》由精神病学家和神经学家 Amir Levine 和心理学家 Rachel SF Heller 撰写和讲述，并包含大量案例研究和见解，它将告诉您在关系中您是焦虑型、回避型还是安全型。要参与，用户必须拥有 Goodreads 帐户，因为它需要登录才能投票。投票者可以通过单击列表中每个标题旁边的“为这本书投票”链接对现有书籍进行评分。对于未包含在列表中或无法找到的书籍，用户可以单击“将书籍添加到此列表”选项卡并从自己的图书馆中选择或使用搜索功能。Attached。由精神病学家和神经学家 Amir Levine 和心理学家 Rachel SF Heller 撰写和讲述，包含大量案例研究和见解，Attached 将教您如何在人际关系中应对焦虑、回避或安全。要参与，用户必须拥有 Goodreads 帐户，因为它需要登录才能投票。投票者可以通过单击列表中每个标题旁边的“为这本书投票”链接对现有书籍进行评分。对于未包含在列表中或无法找到的书籍，用户可以单击“将书籍添加到此列表”选项卡并从自己的图书馆中选择或使用搜索功能。Attached。由精神病学家和神经学家 Amir Levine 和心理学家 Rachel SF Heller 撰写和讲述，包含大量案例研究和见解，Attached 将教您如何在人际关系中应对焦虑、回避或安全。要参与，用户必须拥有 Goodreads 帐户，因为它需要登录才能投票。投票者可以通过单击列表中每个标题旁边的“为这本书投票”链接对现有书籍进行评分。对于未包含在列表中或无法找到的书籍，用户可以单击“将书籍添加到此列表”选项卡并从自己的图书馆中选择或使用搜索功能。
讲故事探索故事创作中的AI-发布其第一个AI撰写的Audiobook
当AI负责写书时会发生什么？结果是否提供了令人满意的阅读体验？讲故事的故事在2024年春季开始了一个项目，目的是探索如何在创作过程中使用生成的AI，确定可用的AI工具来简化工作流程，并对最终产品的质量进行更深入的了解。AI将负责写作，翻译，叙述和说明完整的工作。框架：瑞典语，丹麦语，芬兰语和英语中的一部未来派小说，讲述了AI驱动的世界中的爱与人际关系，主要针对年轻的观众。
DEPITCM：一种检测抑郁症的视听方法
方法：在本文中，我们提出了基于抑郁症检测模型的视觉和音频（DEPITCM）的多任务表示学习。该模型包括三个主要模块：数据预处理模块，Inpection-Permotal-Channel-Channel-Channel主体组件分析模块（ITCM Encoder）和多级学习模块。为了有效地从音频和视频数据中提取丰富的特征表示，ITCM编码器采用了分阶段的特征提取策略，从全球过渡到本地特征。这种方法可以捕获全局特征，同时在详细信息中强调时间，频道和空间信息的融合。此外，受到多任务学习策略的启发，本文通过合并次要任务（回归任务）来提高整体绩效，从而增强了抑郁症分类的主要任务。
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：
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