XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System语音
扩散的语音增强和覆盖...
摘要 - 在这项工作中，我们基于以前的出版物和基于Iffusion的GenerativeModelsForsPeechenHancement。我们介绍了基于随机微分方程的扩散过程的详细概述，并深入研究了其含义的广泛理论研究。与通常的有条件生成任务相反，我们不会从纯高斯噪声中开始反向过程，而是从嘈杂的语音和高斯噪声的混合物开始。这与我们的前进过程相匹配，该过程通过包括一个漂移术语从干净的语音到嘈杂的语音。我们表明，此过程仅使用30个扩散步骤来生成高质量的干净语音估计。通过调整网络架构，我们能够显着提高语音增强性能，表明网络而不是形式主义是我们原始范围的主要限制。在广泛的跨数据库评估中，我们表明，改进的方法可以与最近的判别模型竞争，并在评估与培训不同的语料库时可以更好地概括。我们使用现实世界的嘈杂录音和听力实验的仪器评估来补充结果，其中我们提出的方法是最好的。检查以解决反向过程的不同采样器配置，使我们能够平衡性能和计算速度驱动量。此外，Weshowthatthatthatthatthatthepropsed方法也适用于消耗，因此不限于添加背景噪声的去除。
手势和基于语音的演示控制器
在当今快节奏的世界中，技术在使演讲更具动态和互动性方面起着至关重要的作用。传统的控制演示文稿（例如使用键盘，鼠标或点击器）有时会阻碍扬声器的流程和受众参与度。为了解决这个问题，我们提出了一个基于手势和语音的演示控制器，该系统允许演示者通过手势和语音命令轻松控制幻灯片。这种创新的解决方案利用机器学习和自然语言处理的进步来创建演示者及其内容之间的无缝接口。通过消除对物理设备的需求，该系统不仅可以提高可访问性，还可以增强整体演示体验。是通过简单的手浪移动到下一个幻灯片还是通过口语命令激活钥匙函数，我们的方法会改变演示文稿的方式。
高性能的语音神经假期
1 Ping Che ping.che@corteva.com 2 Emily Wu emily.wu@corteva.com 3 Marissa K. Simon marissa.simon@corteva.com 4 Ajith Anand ajith.anand@corteva.com 5 Keith Lowe keithslowe@gmail.com 6 Huirong Gao huirong.gao@corteva.com 7 Amy L. Sigmund amy.sigmund@corteva.com 8 meizhu yang meizhu.yang@corteva.com 9 Marc C. Albertsen marc.albertsen@corteva.com 10 William Gordon-kamm william.gordon.gordon.gordon-kamm@corteva comcortem@corteva.cortem@corteva.comcorm@corteva com
AMC25语音Oliver Blume
我们向E-Mobility发送了一个明确的信息：在欧洲的本国市场，我们是迄今为止全电动领域的市场领导者。奥迪Q6 E-Tron和Porsche Macan在新的Premium Platform Electric（PPE）上成功首次亮相。我们在软件中取得了定性的飞跃：我们通过重组Cariad，专注于产品，并将新的高质量软件集成到汽车中。成功：我们正在赢得比较测试。软件并非总是如此。我们已经急剧提高了我们的设计，突出了我们的品牌身份。我们通过系统和纪律的工作对产品和服务的质量进行了可衡量的改进。奖励：出色的反馈。来自我们的客户以及贸易出版社。一个示例：大众的顶级电动型号ID.7是享有声望的ADAC车辆测试中的最佳射手，总体评级为“非常好”。有史以来第一个获得此评级的车辆。和：我们呆在球上，变得越来越好。
一个神经语音解码框架利用深度学习和语音综合
动机：由于固有的热DNA运动，DNA双螺旋的两链在局部和自发分离并在活细胞中重新组合。这种动力学导致双螺旋中的瞬态开口，被称为“ DNA呼吸”或“ DNA气泡”。在广泛的生物学过程中，例如转录，复制和转录因子结合，形成局部瞬态开口的倾向很重要。然而，由于许多因素的复杂相互作用，例如温度，盐含量，DNA序列，氢键，基础堆积等，对这些现象的建模和计算机模拟仍然是一个挑战。结果：我们提出了Pydna-EPBD，这是扩展的Peyrard-Bishop-Dauxois（EPBD）非线性DNA模型的并行软件实现，该模型使我们能够详细描述DNA动力学的某些特征。pydna-epbD生成了基因组规模的基本量表，其基本水平开口，基本漏洞的概率，DNA气泡概率以及特征性动态长度的计算，表明碱基对统计学上的统计学数量在统计上显着地通过单点突变使用Markov Chain Monte Carlo（MCMC）Algor（MCMC）。
关于预测人类语音误解的自我监督的学习语音表征的好处
深度神经网络（DNNS）最近已证明接受自我监督的学习（SSL）训练，可以产生类似于相同语音输入的大脑激活的表示。SSL表示能否有助于解释人类的语音感知错误？旨在阐明这个问题，我们研究了它们用于语音误解预测的用途。我们从WAV2VEC 2.0中提取表示形式，这是一种用于语音的SSL架构，并使用它们来计算特征作为模型，以预测语音感知误差在噪声信号中的语音感知错误。我们对3000多个语料库进行了实验，英语中有3000多个毫无意义的混乱。我们考虑基于多PLE SSL的功能，并将其与传统的声学基准和通过ASR的监督学习微调获得的传统声学基准和特征。我们的结果表明，从适当的层中提取SSL表示的支撑性，进一步表明了它们对人类语音感知的建模潜力。索引术语：语音感知，可理解性预测，次级清晰度，自我监督的学习，语音中的语音
从人脑解码语音和语言
能否从大脑活动中解码语音？#neu- ral2speech 项目将利用认知神经科学和自然语言处理方面的突破，通过强大的神经解码器来解决这个引人注目的问题。具体来说，脑转语音解码器将被设计用于从非侵入性脑记录（即功能性磁共振成像和脑磁图数据）重建感知和产生的语音。通过整合深度学习技术和大型语言模型，#neu- ral2speech 不仅寻求加深我们对人类大脑语言处理的理解（特别关注多语言处理），而且还旨在为开发可以帮助受言语障碍影响的个体的创新沟通辅助工具铺平道路。潜在的应用非常广泛，有望彻底改变临床神经科学和人机交互。索引词：脑机接口、神经语音解码、脑磁图、功能性磁共振成像
基于人工智能的智能语音助手
1,2,3,4,5 计算机网络系 1,2,3,4,5 PSG 理工学院，印度哥印拜陀 摘要：聊天机器人是一种基于人工智能的助手，可以与人类进行双向互动交流。它可以帮助他们找到问题的答案，完成一些小任务，例如提供用户问题的数据，并根据他们的喜好推荐餐馆、医院、商场等地方。在机器人系统和自然语言处理领域，智能聊天机器人系统越来越受欢迎。人工智能越来越多地应用于聊天机器人系统，聊天机器人系统通常用于对话系统，用于各种实际原因，例如客户支持或信息获取，作为自然语言处理。本文的目的是演示如何使用 Rasa 开发聊天机器人。索引术语 - 聊天机器人、Rasa、开源、实体、意图。
JARVIS - 人工智能语音助手
摘要：JARVIS 是一款虚拟嵌入式语音助手，它采用了基于 gTTS 和 Python 的尖端技术，可以开发个性化助手。JARVIS 将 AIML 的功能与行业领导者 Google 的文本转语音平台以及男/女声音集成到由 Marvel 世界提供支持的 gTTS 库中。这通常是采用动态基础 Pyttsx Pythons 的结果，这些基础在 gTTS 的连续阶段被认为是明智的，有助于在助手管理和用户之间建立本质上经过微调的对话。它将帮助最终用户进行日常活动，例如一般人类语音、在 Google、Bing 或 Yahoo 中进行查询搜索、视频搜索、图像检索、实时天气、单词含义，预测和提醒用户预定的事件和任务。这往往是多个贡献者过度贡献的唯一结果，比如AIML的可用性以及与Python[pyttsx]和gTTS[Google Text to Speech]等平台动态合并的能力，导致相同的JARVIS标准结构表现出一般的可重用性和几乎为零或没有可维护性。 关键词：语音助手，NLP，神经网络，谷歌搜索 1.简介 AI语音助手，也称为虚拟或数字助手，是一种使用语音识别技术，自然语言处理和人工智能（AI）响应人们的设备。通过技术，该设备汇总用户消息，分解它们，对其进行评级，并给出有意义的反馈作为回报。人工智能可以带来真正的对话。虚拟助手理解自然语言语音命令并为用户执行任务。这些任务以前由私人助理或秘书执行，包括听写，大声朗读短信或交换电子邮件，为最终用户安排约会。AI助手还可以执行其他活动，例如发送消息，接听电话和获取路线。它还有助于阅读新闻和天气更新、打开 Google、You Tube、Stack Overflow 等、回答任何问题、网页抓取、播放音乐等。虽然这个定义强调了虚拟助手的数字风格，但虚拟助手或虚拟个人助理这个术语也通常用于描述在家工作的合同工，他们执行高管、助理或秘书通常执行的体力活。数字助理也可以与其他形式的面向消费者的人工智能编程进行比较，称为响应式顾问。智能顾问程序是面向主题的，而虚拟助手是面向任务的。“虚拟助手通常是基于云的程序，需要互联网连接的设备和/或应用程序才能运行”。为虚拟助手提供支持的技术需要大量知识，为平台提供支持，以及机器学习、语言交流过程，和语音识别领域。有专门的设备提供虚拟协助。市场上最流行的是亚马逊、谷歌和微软，他们分别推出了 Alexa、谷歌 Siri 和 Cortana 作为 AI 语音助手。
语音和早期阅读政策
促进对阅读的热爱投资早期阅读。按照保真度遵循系统的合成程序。我们选择的方案是崛起的星星；火箭语音。教授从托儿所开始的高质量的音会，至2年级。追踪孩子，以确保没有孩子从托儿所落后到6年。确保所有员工都是阅读教学的专家。任命一个指定的员工团队在我们学校倡导语音。确保父母了解我们的方法，并帮助他们支持孩子学习阅读。确保儿童在整个学校的阅读和写作中运用诗意知识。提供富有扫盲的课程，使儿童沉浸在词汇丰富的环境中。在每个教室中提供一个储存良好的书角，以及与儿童学习有关的一系列书籍。进入学校图书馆供儿童遇到各种小说和非小说文字。此外，提供高质量的文本，以与父母分享，以丰富可解码阅读计划之外的语言，书籍讨论和支持阅读。