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利用人工智能 (AI) 笔记软件的过程
在 ASHI 委员会和董事会会议期间目标：为在 ASHI 虚拟委员会和董事会会议期间使用 AI 笔记记录器建立结构化流程，确保机密性、准确性并遵守有关数据管理和会议文档的内部政策。范围和应用此政策适用于参与组织、参加或记录虚拟委员会和董事会会议的所有 ASHI 总部工作人员。它概述了使用 AI 笔记记录器记录会议记录同时确保讨论的隐私和机密性的要求。使用 AI 笔记记录器的批准 ASHI 通常不允许录制虚拟会议（有关更多信息，请参阅 ASHI 隐私政策的虚拟会议和网络研讨会录音部分。）默认情况下，AI 笔记记录器会记录虚拟会议的所有视频和音频部分。这些组件存储并处理在 AI 公司建立的美国云基础设施中，但 ASHI 拥有该信息的权利，而 AI 公司则充当数据保管人。因此，使用 AI 笔记记录器时，允许记录隐私政策之外的虚拟会议，但只有 ASHI 总部工作人员才能按照本政策中概述的职责和程序部分访问这些记录。职责 ASHI 总部工作人员负责管理 AI 笔记记录器流程，确保遵守保密规则，并在分发前校对 AI 生成的笔记的准确性。AI 笔记记录器软件只能用于将会议讨论转录为结构化笔记。录音不得共享、保存或下载。此外，录音不得在 72 个工作小时后存储在 AI 软件站点上。程序 AI 笔记记录器设置和记录 ASHI 总部工作人员将为每个委员会和董事会会议启用已批准的 AI 笔记记录器软件。必须在任期开始时通过电子邮件告知委员会成员，AI 笔记记录器将用于转录虚拟委员会和/或董事会会议。委员会和董事会会议议程还应表明正在使用 AI 笔记记录器软件。数据管理和安全 AI 笔记记录器软件将生成并存储临时音频数据以进行转录。任何个人不得共享、查看或访问原始会议记录。笔记校对AI Note Taker 软件生成的所有原始音频数据必须在转录完成后 72 个工作小时内永久删除。
共同进化的感觉模式和传感器特性
摘要：使单一传感模态足够精确和稳健，以获得人类级别的性能和自主性可能非常昂贵或难以实现。融合来自多种传感模态的信息很有前景——例如，最近的研究表明，将视觉与触觉传感器或音频数据相结合会带来好处。基于学习的方法通过消除对手动特征工程的需求，促进了该领域的更快进步。然而，传感器属性和传感模态的选择通常仍然是手动完成的。我们的蓝天观点是，我们可以模拟/仿真具有各种属性的传感器，然后推断哪些属性和传感器组合可以产生最佳学习结果。这种观点将激励开发新型、价格合理的传感器，这些传感器可以对机器人分类器、模型和策略的性能、稳健性和训练的简易性产生显着影响。这将激励制造提供与现有信号互补的硬件。结果：我们可以显著扩展基于学习的方法的适用范围。
WM8728
描述................................................................................................................................1 特性................................................................................................................................1 应用................................................................................................................................1 框图................................................................................................................................1 目录................................................................................................................................2 引脚配置.............................................................................................................................3 订购信息.............................................................................................................................3 引脚说明.............................................................................................................................4 绝对最大额定值.............................................................................................................5 直流电气特性.............................................................................................................6 电气特性.............................................................................................................................6 术语.............................................................................................................................................7 主时钟时序.............................................................................................................................8 数字音频接口.........................................................................................................................8 电源时序............................................................................................................................9 上电复位（POR）.............................................................................................................9 MPU 3 线接口时序......................................................................................................12 MPU 2 线接口时序......................................................................................................13 器件描述...................................................................................................................14 简介........................................................................................................................14 时钟方案................................................................................................................14 数字音频接口.............................................................................................................15 音频数据采样率....................................................................................................17 硬件控制模式.............................................................................................................18 软件控制接口.............................................................................................................20 寄存器映射........................................................................................................................................21 衰减控制................................................................................................................22 数字滤波器特性...................................................................................................25 DAC 滤波器响应...................................................................................................25 数字去加重特性...................................................................................................26 应用信息......................................................................................................................27 推荐的外部元件（PCM 音频）.............................................................................27 推荐的外部元件值.............................................................................................27 针对 PCM 数据格式的推荐模拟低通滤波器（可选）.....28 封装尺寸.............................................................................................................29 重要通知.............................................................................................................30 地址：.............................................................................................................................30
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
TPA5050 - 德州仪器
• 高清电视唇形同步延迟 • 数字音频格式：16-24 位 I2S，右对齐、左对齐 • 平板电视唇形同步延迟 • 家庭影院后声道效果 • I2C 总线控制 • 无线扬声器前置声道 • 单串行输入端口同步 • 延迟时间：170 ms/ch @ fs = 48 kHz • 延迟分辨率：一个样本 • 加电时或加电后清除延迟内存 TPA5050 接受单个串行音频输入，并在单个串行输出上输出延迟的音频数据。一个器件允许高达 170 ms/ch (fs = 48 kHz) 的延迟，以将音频流与具有复杂视频控制处理算法的系统中的视频流同步。如果需要更多延迟，可以将器件串联连接。fs = 32 kHz–192 kHz • 无需外部晶体或振荡器 – 所有内部时钟均由音频时钟生成 • 表面贴装 4mm × 4mm、16 引脚 QFN 封装
具有可信意图的语音声学分类
语音中的非语言韵律模式能够传达说话者的情绪状态、健康状况、性别甚至性格特征，例如可信度。虽然研究主要集中在从听众的角度看语音声学与感知到的性格特征之间的关系，但当前的研究已经开发了一个大型语音数据集，以根据说话者的自我感知来检查说话者为了听起来可信而发出的语音。更准确地说，当前的研究正在寻求确定某些声学线索是否可用于表征说话者的意图（即中性或可信）。总共招募了 96 名来自不同种族背景（即白人、黑人和南亚人）的年轻人和老年人。他们被要求首先以他们正常的说话方式（“中性”）说一组句子，然后重复相同的句子，但这次他们被要求传达听起来可信的意图。我们的研究结果证明，音调和语音质量相关特征可以从我们的音频数据集中正确区分说话者的意图，准确率约为 70%。索引术语：可信度、语音声学、音调、语音质量。
人类的个性化语音情感识别 -
摘要 - 情绪是人类言语交流中的重要因素，因此在人类机器人相互作用（HRI）期间了解个体的影响很重要。本文研究了视觉变压器模型的应用，即VIT（视觉变压器）和BEIT（来自图像变压器预训练的双向编码器代表）管道中的言语情感识别（SER）。重点是通过在基准数据集上填充这些模型并利用集合方法来概括为单个语音特征的SER模型。为此，我们从与NAO社会机器人进行伪自然对话的几个人类受试者中收集了音频数据。然后，我们对基于VIT和BEIT的模型进行了研究，并在参与者的看不见的语音样本上测试了这些模型，以便从语音中辨认出四种主要情绪：中性，快乐，悲伤和愤怒。结果表明，基准数据集上的填充视觉变压器，然后使用这些已经精心调整的模型或结合VIT/BEIT模型会导致比调节的Vanilla-Vits或BEITS更高的分类精度或BEIT。
指南
从远古时代到今天，音乐的本质使其能够通过数学和概念化算法进行编码。的确，许多音乐结构都是围绕模式和过程构建的。音乐对被基于规则的系统以及最终由机器进行建模和操纵的响应能力。作为符号或音频数据（注释，过程或声音），音乐的代表都会邀请这些独特的特征的操纵和精心构成具有更大复杂性和更广泛想象力的作品，例如许多文化的艺术音乐。Musica Ex Machina：思维的机器在音乐上探索了计算思维，机械化，技术和音乐的交集。展览在机器之间的复杂关系，代数思维和技术创新之间展示了人类的创造力。它表明没有“表达”音乐的固有二分法，有时也称为“机械”或“正式”音乐。音乐具有固有的技术，这是我们与之互动的一部分。Musica Ex Machina选择对象来突出显示并说明今天的富裕历史。展览首先探索了以算法编码和概念化算法的原始方式。古典希腊天文学家开发了早期模型
TPA5050 - 德州仪器
• 高清电视唇形同步延迟 • 数字音频格式：16-24 位 I2S、右对齐、左对齐 • 平板电视唇形同步延迟 • 家庭影院后声道效果 • I2C 总线控制 • 无线扬声器前置声道 • 单串行输入端口同步 • 延迟时间：fs = 48 kHz 时为 170 ms/ch • 延迟分辨率：一个样本 • 加电时或加电后清除延迟内存 TPA5050 接受单个串行音频输入，在可选时间段内缓冲数据，并在单个串行输出上输出延迟的音频数据。一个器件允许高达 170 ms/ch (fs = 48 kHz) 的延迟，以将音频流与具有复杂视频处理算法的系统中的视频流同步。如果需要更多延迟，可以将器件串联连接。其中 fs = 32 kHz–192 kHz • 无需外部晶体或振荡器 – 所有内部时钟均由音频时钟生成 • 表面贴装 4mm × 4mm、16 引脚 QFN 封装
人工智能的双刃剑
在过去十年中，人们在社交媒体平台上消费新闻的倾向大大增加。信息现在可以快速、廉价地传播，消费者可以轻松获取；这迅速促进了分散的新闻制作，通常没有编辑监督。对抗代理正在利用这种情况传播虚假信息。在过去十年中，人工智能 (AI)/机器学习 (ML) 领域在文本自动化应用程序的开发以及视觉和音频数据的识别和生成方面经历了前所未有的增长。这些蓬勃发展的人工智能能力是否会增强恶意行为者操纵人群的能力？人工智能现在在生成合成内容方面发挥着至关重要的作用，并使社交媒体平台上使用的有效微定位能够传播虚假信息，包括超现实的合成图像、视频、音频和文本。这篇技术性很强的文章旨在向北约的从业者、政策制定者和人工智能爱好者介绍如何使用人工智能/机器学习技术来塑造虚假信息。