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语音综合的轻巧语言模型
大规模自回归文本到语音（TTS）模型可以产生与人类言语几乎没有区别的语音。但是，由于记忆和计算限制，培训大语言模型（LLMS）具有挑战性。本文描述了我们2024对话语音克隆挑战（COVOC）的TTS方法。我们的方法通过扩展中文拼音词汇并减少仅解码器式变压器体系结构中的层数来修改劳拉格模型，以综合中文和英语文本。尽管使用了最少的训练数据，但在主观和某些客观评估中，我们的方法和其他受约束系统之间的性能差距相对较小。本文讨论了我们试图训练轻量级LLM的零拍摄TTS的尝试，并分析了导致低性能的因素。我们的音频样本可以在线访问1。索引术语：文本到语音，语音识别，人类计算机互动，计算副语言学
Voice.AI 网关 - 产品描述
6.1 机器人框架 ................................................................................................................ 21 6.2 对话发起功能 .............................................................................................................. 21 6.2.1 机器人的初始活动 .............................................................................................................. 21 6.2.1.1 将 SIP 标头传递给机器人 ...................................................................................... 21 6.2.2 在机器人提示时连接 ...................................................................................................... 22 6.2.3 向机器人发送初始消息 ...................................................................................................... 22 6.2.4 欢迎消息 ...................................................................................................................... 22 6.2.5 使用占位符的动态参数设置 ................................................................................ 22 6.3 语音功能 ................................................................................................................ 22 6.3.1 STT 和 TTS 提供商 ................................................................................................ 22 6.3.2 语言 .......................................................................................................................... 22 6.3.3 自定义语言和 STT 上下文 ................................................................................................ 23 6.3.3.1 使用 Google Class Tokens 进行语音识别 ......................................................23 6.3.3.2 使用 Boosts 进行语音自适应 ..............................................................................23 6.3.4 TTS 的 SSML .............................................................................................................23 6.3.5 连续 ASR .........................................................................................................................24 6.3.6 覆盖 STT 参数以进行激活和流式传输 .............................................................................24 6.3.7 存储的 STT 转录 .........................................................................................................24 6.3.8 STT 转录的标点符号 .............................................................................................24 6.3.9 通过语音或 DTMF 输入进行插入 .............................................................................24 6.3.10 TTS 缓存 .............................................................................................................25 6.3.11 通过 STT 引擎进行音频记录 .............................................................................................25 6.4 将用户 DTMF 数字发送到机器人........................................................................... 25 6.5 通话期间失败时的活动 .............................................................................. 26 6.6 用户输入和 Bot/STT/TTS 响应的超时 .............................................................. 26 6.7 机器人的语音录制活动 ...................................................................................... 26
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。
有一个不可思议的山谷吗？调查听众对现实综合声音的评估
探索不可思议的山谷效应（UVE）是对几乎但不是人类的实体的厌恶 - 一直是人类机器人相互作用研究的富有成效的主题。含义 - 在各种设置中，越来越多地反驳现实的文本到语音（TTS）声音。在这项工作中，我们旨在描述综合声音的人类相似性和愉悦性之间的关系，并在听众的评估中寻求听觉uve的证据。在在线主题间示例中，听众对使用单个扬声器的数据进行了培训，对一系列操纵的TTS声音进行了评分。所获得的证据与现实主义和批准之间普遍正面的平稳性兼容。所有使用的TTS声音平均收到了低于50％的“人类风格”的评分，因此有关uve的结论，即对被认为是非常人类的声音的负面反应，无法从这些数据中得出。我们的结果表明，尽管相关的相关性，但对于相对较高的高度来说，高现实主义可能不是必需的。平均而言，音高变化降低的声音被评为“愉快”和“友好”的高度两倍，就像“像人”一样。俯仰变化与感知现实主义之间的关系被检查并确定为进一步研究的方向。索引术语：语音综合，语音韵律，音调变化，人类计算机相互作用，TTS评估
the-thres-threshold-Shift-Model- ...
我们的实验室已经开发了一种独特的啮齿动物模型的慢性噪声诱导的耳鸣（NIT），该模型是由与多频临时临时阈值移位（TTS）相关的声学过度暴露创伤引起的，在损伤的急性阶段，该损伤阶段在损伤的急性阶段，这些阈值在损伤后的水平接近基线水平接近基线（即expassion后四周）（即在该模型中，惊吓反射抑制测试证明了NIT的最终多频表现，同时在相同的Tonotopic频率范围内的外毛细胞（OHC）传出末端的大小显着降低，并且在tinnitus相关的生物标志物中的显着变化，以及在听觉系统中的显着变化，这是该NIT的听觉系统中的证据。Notably, this TTS NIT model does not induce any significant HC loss and only presents with afferent ribbon synapse loss in the high tonotopic frequency region outside of the putative histopathological area of emphasis for tinnitus, creating a unique opportunity to study the functional consequences of reduced efferent signaling and tinnitus-related biomarker expression in the auditory system on the development and specification of a chronic tinnitus感知没有混淆变量，例如HC丢失或广泛的消除屈服，这为相关的电生理评估增加了相当大的复杂性。中央听觉系统中谷氨酸受体2的表达与此TTS NIT模型中的耳鸣评分之间的显着正相关提供了证据，表明中枢神经系统中谷氨酸的反应性改变与NIT的发展有关。我们认为，该TTS NIT模型可以作为靶向耳鸣相关的药物研究的有力候选者。
COVID-19疫苗：基于病毒载体的疫苗
AEFI被定义为遵循免疫接种的任何不愉快的医疗事件，不一定与使用疫苗有因果关系。1在整体AEFI监视的背景下，对COVID-19疫苗的特殊兴趣事件（AES）报告可通过预先指定的事件进行增强监测，否则这些事件可能不会从被动监测系统中捕获或很容易分析。除了在启动COVID-19疫苗计划之前确定的AESS外，该文档还概述了通过销售后监视识别的事件的指导，并继续是增强监测的重点（例如，血栓细胞增生型综合征（TTS）遵循病毒载体疫苗和Mysoardare/Myocardare/myrocardecardsis Istry percardocytopenia综合征（TTS）的血栓形成。目的
您需要了解的有关病毒矢量疫苗的知识
以下报告率是基于9月11日在安大略省施用的Astrazeneca/Covishield疫苗的首次剂量的数量（864,737剂量）作为分母。在5月11日之后管理的阿斯利康/库维希菲尔德的第一剂量，安大略省宣布，预计将对阿斯利康疫苗的首次剂量的暂停，预计将很小。基于21个报告的TTS报告率为每100,000个初次剂量（大约41,000分之一）。基于16个报告的VITT的报告率（作为TTS的亚型）为每100,000个首次施用的1.9（约1分之一）。报告率计算会随着时间的推移而发生变化，包括诊断并报告给疫苗安全监视系统的其他事件。
加拿大疫苗接种后血栓形成和血小板减少综合征的病例定义
*根据目前的理解，抗 PF4 阳性结果的 TTS 病例极有可能是腺病毒载体 COVID-19 疫苗相关反应。在临床医学中，在欧洲发表的一系列患者病例报告表明该生物标志物与所审查的病例有关后，这些病例被称为 VITT（疫苗诱导的免疫性血栓性血小板减少症）或 VIPIT（疫苗诱导的血栓前免疫性血小板减少症）。从那时起，包括美国、英国和欧洲在内的多个国际监测系统的早期数据一致表明腺病毒载体 COVID-19 疫苗与 TTS 之间存在关联。因此，人们越来越多地认为这些事件与腺病毒载体疫苗有因果关系。随着指向因果关系的证据的不断发展，其强度正在不断受到审查。与所有其他严重的 AEFI 和 AESI 一样，每例腺病毒载体疫苗接种后的 TTS 病例都需要由至少两名具有因果关系评估专业知识的医生进行医疗案例审查，以根据 WHO 免疫接种后不良事件因果关系评估指南对一致性进行分类，以确定是否具有因果关系。这些审查人员可能会标记复杂案例以供进一步的专家审查，联邦/省/地区/土著公共卫生管辖区也可能这样做。
印度理工学院
印度理工学院巴特那分校的人工智能-自然语言处理-机器学习 (AI-NLP-ML) 研究小组 (http://www.iitp.ac.in/~ai-nlp-ml/) 正在招募多个职位，这些职位属于一项着名的研发项目，名为“COIL-D：印度语言数据中心”，由印度政府旗舰项目 Bhasini 资助。该项目旨在创建印度语言之间的机器翻译 (MT) 语言资源、词性标注、NER、ASR、TTS 的基准语料库；开发 NMT 模型，研究 LLM 对 MT 的能力；为包括 MT、NER、NLG、情感和 TTS 在内的各种任务创建排行榜。仅邀请以规定格式申请该研究所开展的纯时间限制研究项目中的以下任务。