XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System音频的
生成或复制：听觉音频潜伏...
摘要引入了具有文本描述的逼真的声音剪辑能力的音频潜在不同模型，该模型有可能彻底改变我们与音频的合作方式。在这项工作中，我们初步尝试通过调查其音频输出与培训数据的比较方式来了解音频潜在不同使用模型的内部工作，这与医生如何通过听取器官的声音来听诊患者。在AudioCaps数据集中训练的文本对审计潜在分歧模型，我们系统地分析了记忆行为，作为训练集大小的函数。 我们还评估了不同的检索指标，以证明训练数据记忆的证据，发现MEL频谱之间的相似性在检测匹配方面比嵌入向量更强大。 在分析音频潜在不同使用模型中的记忆过程中，我们还发现了AudioCaps数据库中的大量重复的音频剪辑。在AudioCaps数据集中训练的文本对审计潜在分歧模型，我们系统地分析了记忆行为，作为训练集大小的函数。我们还评估了不同的检索指标，以证明训练数据记忆的证据，发现MEL频谱之间的相似性在检测匹配方面比嵌入向量更强大。在分析音频潜在不同使用模型中的记忆过程中，我们还发现了AudioCaps数据库中的大量重复的音频剪辑。
案号1：23-CV-03054-CNS-MEH文件26提交了06/ ... div>
4被告在其动议中包括了与911音频的Vimeo链接，并要求法院在不转换动议以驳回简易判决动议的情况下对其进行考虑。ECF No. 16在2 n.1。 在驳回动议的裁决中，除了申诉中的指控外，法院“可以考虑文件中提到的文件，如果文件是原告索赔的核心，当事各方也不对文件的真实性提出异议。” Jacobsen诉Deseret Book Co.，287 F.3d 936，941（10th Cir。 2002）。 双方都没有挑战911录音的真实性，但他们不同意911呼吁是否对原告的主张至关重要。 法院认为该记录足以使原告的主张核心。 的确，ECF No.16在2 n.1。在驳回动议的裁决中，除了申诉中的指控外，法院“可以考虑文件中提到的文件，如果文件是原告索赔的核心，当事各方也不对文件的真实性提出异议。” Jacobsen诉Deseret Book Co.，287 F.3d 936，941（10th Cir。2002）。 双方都没有挑战911录音的真实性，但他们不同意911呼吁是否对原告的主张至关重要。 法院认为该记录足以使原告的主张核心。 的确，2002）。双方都没有挑战911录音的真实性，但他们不同意911呼吁是否对原告的主张至关重要。法院认为该记录足以使原告的主张核心。的确，
让失聪或听力障碍的飞行员能够使用 ATIS ...
简介 聋人和听力障碍 (DHH) 飞行员可以轻松在非管制空间飞行，无需使用无线电即可与空中交通管制 (ATCO) 通信。但是，DHH 飞行员通常无法在需要使用无线电的管制空域中独自飞行。 ATIS（自动终端信息服务）是通用航空飞行员的一项重要服务，它是一种语音消息，包含基本信息，例如天气数据、活动跑道、可用进场和飞行员所需的任何其他信息。飞行员通常在联系管制之前收听 ATIS，这可以减少管制员的工作量并降低频率占用率。但是，由于这是一项基于音频的服务，因此 DHH 飞行员目前无法使用。 D-ATIS（数据链）允许传输书面信息，但目前仅由大型机场使用。因此，DHH 飞行员和空中交通管制员之间的替代通信方法已经开发出来。DHH 飞行员当前使用的通信方法是光枪信号，这是 ATCO 在通信故障期间与飞机通信的工具。这些灯发出不同颜色的光束，可以闪烁或稳定，以表示飞行中或地面上的飞机的不同含义。第二种方法依赖于机上的听力副驾驶（无线电副驾驶）与 ATCO（Major 等人，2018 年）进行通信或收听 ATIS，ATIS 然后通过在白色
基于人工智能和网络的交互式大学咨询聊天机器人
框架 [10] 3. 拟议系统 3.1 项目范围 该聊天机器人是一个基于人工智能的聊天机器人，它以音频或文本格式接收用户的问题，将音频转换为文本格式，尝试通过使用 NLP 处理文本来理解问题，并找到问题的适当答案。 在自然语言处理中，人类语言被分成几个部分，以便可以在整个对话的背景下分析和理解语句的语法结构和这些部分的含义。 这使得计算机能够像人类一样阅读和理解口头或书面文本。 例如，当聊天机器人收到“学院有多少个系？”的问题时，它会回答“学院有 6 个系”。 主要目标是通过将回答访客对学院的疑问的责任转移到聊天机器人来减轻学院教职员工的负担，通过创建一个基于网络的聊天机器人，该聊天机器人可以与学院网站结合，并可以回答用户的文本和基于音频的查询。目标是为访客和教职员工提供一种快速简便的方式来解答他们的疑问，并为开发人员提供将新信息纳入聊天机器人信息库的方法。 3.2 用户类别和特征 根据用户查询聊天机器人的方式，此应用程序将用户分为两类： 1. 文本 - 这些用户通过在文本框中键入来提供文本格式的输入。 2. 音频 - 这些用户以音频格式提供输入，然后首先将其转换为文本格式或由聊天机器人服务器进行处理。
Voiceradar：使用Micro- ...
摘要 - 综合语音构成中的进步，包括文本到语音（TTS）和语音转换模型（VC）模型，允许产生令人信服的合成声音，通常称为音频深击。这些深击构成了日益增长的威胁，因为对手可以在社交媒体或绕过语音身份验证系统上使用它们来模仿个人，特别是突出的人物，从而产生广泛的社会影响。最先进的验证系统有效地检测语音深击的能力令人震惊。我们提出了一种新型的音频深击检测方法Voiceradar，它通过物理模型增强了机器学习，以近似音频样品中的频率动力学和振荡。这显着增强了检测能力。Voiceradar利用了两个主要的物理模型：（i）多普勒效应了解音频样品的频率变化和（ii）鼓头振动以将复杂的音频信号分解为组件频率。语音形式通过应用这些模型来识别音频信号中的微妙变化或微频。这些微观频率是聚合以计算观察到的频率的，从而捕获了音频的独特签名。该观察到的频率集成到机器学习算法的损耗函数中，从而使算法能够识别将人类生产的音频与AI生成的音频区分开的不同模式。我们构建了一个新的不同数据集，以全面评估Voiceradar，其中包含来自领先的TTS和VC模型的样本。我们的结果表明，语音的表现优于准确识别AI生成的音频样品的现有方法，展示了其作为音频深击检测的强大工具的潜力。
艺术/视觉艺术
将学生介绍为数字媒体理论，实践和工具的基本基础。该课程涵盖了计算机技能，术语的基本知识以及用于创建数字艺术和相关作品的软件的使用。主题包括文本，图形，图像，视频和音频的创造性应用。所有艺术专业的课程。ART 250陶瓷I本课程使用线圈，捏，平板和悬垂物介绍了基本的手工制造技术，并了解粘土和射击过程的特性。艺术120/220绘画I通过各种材料对基本油漆的简介。艺术121绘画II延续艺术120，重点是技术，构图和风格的独立发展。艺术122二维设计是为工作室艺术家研究二维设计的基础课程。ART 123颜色特性和结构设备及其对视觉组织的贡献的色彩理论研究。每周四个小时。先决条件：ART 122或讲师的同意。Art 124三维设计的基本课程是为工作室艺术家研究三维设计的基础课程。Art 130图1绘图I研究和应用不同的图形介质，方法和技术。艺术135雕塑焊接雕塑焊接是金属作为创造性结构的媒介的介绍。学生将学习焊接基础知识，并研究基于金属作为主要媒介的各种雕塑技术。艺术140手工艺品I基本手工艺简介。艺术150/250陶瓷I基本陶瓷技术简介。Art 146 Beadwork完成美国原住民作品中使用的珠子所需的基本缝制。艺术170/270版画i
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。
目前使用可穿戴设备进行在线情绪感知的挑战
情绪感知的诸多方法包括：压力下的手机交互行为分析[12]、情绪与智能手机使用之间的相关性[11]），无论是从开展研究还是构建情绪感知应用的角度。在各种不同的情绪感知方法中 [17]，最广泛使用的情绪测量方法是主观经验的自我报告[13]。这要求参与者意识到自己经历过的情绪，并通过评定量表准确地反映他们的现象意识[13]。虽然自我报告被认为是收集真实数据的黄金标准[17]，但自我报告容易出现不准确性；因此，如何客观测量人类情绪的问题仍然没有答案[4]。研究人员试图使用生理测量[15]，如脑电图 (EEG)、心电图 (ECG)、体温和皮肤电活动 (EDA) 来客观地量化人类的认知状态。另外，许多方法是基于视觉或音频的方法（例如面部表情和声音）。在这里，生理测量有助于理解情绪状态，因为它们代表了无法轻易控制或隐藏的非自愿反应[16]。然而，由于需要不断监测生理测量，隐私受到威胁[10，15]。特别是，情感计算研究人员现在依赖于非侵入性、随时可用且多功能的可穿戴设备来收集各种类型的生理数据（参见[2，18]）。测量生理信号是实时提取用户情绪的第一步。下一个挑战是如何分析和解释这个数据流。在本文中，我们确定了使用可穿戴传感器进行情绪感知的挑战和未来方向。我们首先总结了最近被研究人员广泛用于情绪感知的现有可穿戴传感器。然后，我们强调了有望有益于可穿戴情绪感知研究的未来方向。
pcm1780.pdf-德州仪器
• A/V 接收器 • 24 位分辨率 • DVD 电影播放器 • 模拟性能（V CC = 5 V）： • 高端 PC 的 DVD 附加卡 – 动态范围：106 dB • DVD 音频播放器 – SNR：106 dB，典型值 • HDTV 接收器 – THD+N：0.002%，典型值 • 汽车音响系统 – 满量程输出：3.9 Vp-p，典型值 • 需要 24 位音频的其他应用 • 4×/8× 过采样数字滤波器： – 阻带衰减：-50 dB – 通带纹波：±0.04 dB PCM1780/81/82 是一种 CMOS、单片、 • 采样频率：5 kHz 至 200 kHz 集成电路，其中包括立体声数模转换器和支持电路。 、384 f S 、小型 16 引线 SSOP 封装。数据转换器使用 TI 的增强型多级 delta-sigma 架构，可实现出色的动态性能和更高的时钟抖动容限。PCM1780/81/82 接受 16 至 24 位数据的行业标准音频数据格式，从而轻松实现与音频 DSP 和解码器芯片的左对齐接口。支持高达 200 kHz 的采样率。 PCM1780/82 通过三线串行控制端口提供全套用户可编程功能，支持寄存器写入功能。 PCM1781 通过四个控制引脚提供一组用户可编程功能。 PCM1780 与 PCM1680（8 通道 DAC）引脚兼容。 – 开漏输出零标志 (PCM1782) • 硬件控制 (PCM1781)： – I2S 和 16 位字，右对齐 – 数字去加重 – 软静音 – L、R 通道公共输出的零标志 • 电源：5V 单电源 • 小型 16 引脚 SSOP 封装（150 mil） • 与 PCM1680 引脚兼容
数据驱动的机器学习模型，用于解码诱发大脑反应的语音分类
抽象目标。对音频的分类感知（CP）对于了解人脑认为尽管声学特性的广泛可变性是如何感知语音的至关重要。在这里，我们研究了反映语音CP的听觉神经活动的时空特征（即将语音原型与模棱两可的语音分开）。方法。我们记录了64次通道脑电图，因为听众沿声音连续体迅速分类元音。我们使用支持向量机分类器和稳定性选择来确定何时何地在大脑CP中通过对事件相关电位的源级分析在空间和时间上最好地解码。主要结果。我们发现早期（120毫秒）全脑数据解码语音类别（即原型与模棱两可的代币）的精度为95.16％（曲线下的面积为95.14％； F 1分95.00％）。在左半球（LH）和右半球（RH）响应上进行单独的分析表明，LH解码比RH更准确，更早（89.03％vs. 86.45％的精度； 140 ms vs. 200 ms）。稳定性（特征）选择确定了68个大脑区域中的13个兴趣区域（包括听觉皮层，上部回旋和下额回（IFG）]，在刺激编码过程中显示出分类表示（0-260毫秒）。相比之下，有必要15个ROI（包括额叶 - 顶部区域，IFG，运动皮层）来描述以后的分类阶段（后来300-800毫秒），但这些区域与听众的分类听证会的强度高度相关（即意义。行为识别函数的斜率）。我们的数据驱动的多元模型表明，在语音处理的时间过程中，抽象类别出人意料地出现了早期（〜120毫秒），并由相对紧凑的额叶临时 - 直脑脑网络的参与来控制。