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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。
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：
神经音频编解码中的学习来源分离
摘要 - 神经音频编解码器通过有效将连续音频信号转换为离散令牌，具有显着高级的音频组合。这些编解码器可以通过对这些令牌进行训练的生成模型来保留高质量的声音，并使复杂的声音生成。但是，现有的神经编解码器模型通常在大型，未分化的音频数据集上进行训练，从而忽略了语音，音乐和环境声音效果等声音域之间的基本差异。这种监督使数据建模复杂化，并为声音发电的可控性带来了其他挑战。为了解决这些问题，我们介绍了源 - 触发性神经音频编解码器（SD-CODEC），这是一种结合音频编码和源分离的新型方法。通过共同学习音频重新合成和分离，SD-Codec明确地将来自不同域的音频信号分配给不同的代码书，以及一组离散表示。实验结果表明，SD-Codec不仅保持竞争性的重新合成质量，而且还得到了分离结果的支持，还证明了潜在空间中不同来源的成功分离，从而增强了音频编解码器中的可解释性，并提供了对音频产生过程的潜在控制。索引术语 - 神经音频编解码器，源分离，表示学习，量化。
在学习中使用音乐音频媒体（歌曲）
摘要：这项研究是由认为学习阿拉伯语往往很无聊的学生人数。因此，教育者和学生需要学习媒体的作用，以便可以更轻松地完成教学过程，以理解材料并促进对学习学生的兴趣。用简单语言学习阿拉伯语的歌曲将帮助学生轻松理解材料。这项研究旨在找出并确定在Al-Azhar所使用的SDS学习阿拉伯语中使用歌曲媒体的效果。本研究中使用的方法是通过观察，访谈定性的。通过观察技术收集的数据，对阿拉伯学科教师以及学生的访谈。结果表明，与歌曲媒体在SD上学习阿拉伯语的阿拉伯学习活动IT Al-Azhar Plered对学生的影响很大，这使学生在学习时唱歌更容易理解。
使用深度学习的深层音频检测-IJarcce
摘要：Deepfake技术的兴起对多媒体内容的真实性和完整性（包括录音）构成了重大威胁。应对这一挑战，该项目提出了一种基于深度学习的方法来检测DeepFake音频。利用机器学习和信号处理的进步，该系统旨在以高精度区分真正的和操纵的音频记录。该项目始于对现有的深层检测技术的全面探索，尤其是在音频操纵的上下文中。随后，设计和实施了一种新颖的深度学习体系结构，以有效地捕获指示音频操作的微妙提示和模式。该系统的关键组件包括针对音频数据的独特特征的功能提取模块，以及在真实的和Deepio Audio samples和Deepio Audio sample上训练的深神经网络模型。通过广泛的实验和评估，在各种类型的音频操纵技术和复杂水平上评估了开发系统的有效性和鲁棒性。关键字：深层，音频操纵，深度学习，检测，特征提取，神经网络
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。
AD52095 2x50W 立体声/1x100W 单声道 D 类音频...
AD52095 是一款具有可调功率限制功能的高效立体声 D 类音频放大器。扬声器驱动器的工作电源电压为 4.5V~26V，模拟电路的工作电源电压为 5V。它可以在 21V 电源电压下向 4 扬声器提供 50W/CH 输出功率，THD+N 低于 10%。
AD52070 2x30W 立体声/1x60W 单声道 D 类音频...
当输入信号超过阈值水平时，自动增益控制 (AGC) 可防止输出信号失真。AGC 可在不削波信号的情况下调整最大输出电压，从而增强扬声器保护和音频质量。功率限制控制可进一步限制放大器的输出功率水平。可调功率限制功能允许用户设置电压以限制流过扬声器的电流量。所有这些功能均自动执行。
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。