声浪

语音小管家

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黑芝麻智能 黑芝麻智能科技（Black Sesame Technologies）致力于成为全球嵌入式智能驾驶计算平台的共创者，用“芯”赋能未来出行。公司于2016年设立，在硅谷、新加坡、上海，全球员工近700人，创始团队大多毕业于清华大学，…

语音小管家

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面壁智能 面壁智能是一家人工智能大模型技术创新与应用落地企业，愿景为“智周万物”，致力于创造安全、普惠的通用人工智能，让AI技术惠及千万家企业。 我们将努力构建智能时代大模型基础设施，加速大模型在人工智能典型场景与领域应用与落地，成为通用智…

语音小管家

原创2 years ago

由于大规模实录多通道音频数据集的匮乏，基于深度学习的多通道语音增强和声源定位非常依赖于房间冲激响应以及多通道扩散噪声的仿真。然而，仿真数据与实录数据的声学特性差异会使得模型在泛化到真实场景中时增强与定位性能下降。为了降低仿真到真实泛化带来的…

西工大音频语音与语言处理研究组

原创2 years ago

过去二十年来，语音技术取得了突飞猛进的发展，特别是在自动语音识别（ASR）任务中，针对流利语音的识别已经达到了接近人类的水平。然而，当这些模型应用于非典型语音（如口吃）时，其效果却显著下降。这种局限性表明，当前的ASR系统在处理多样、复杂的…

语音小管家

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用14,000 小时的中文数据集训练后，模型的效果取得了 SOTA 或者接近 SOTA 的水平。750M 参数量的 Zipformer-XL 模型可以实现 WenetSpeech test_meeting 测试集5.85%的错误率, 达到了…

每日语音速递

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今日论文合集：cs.SD语音7篇，eess.AS音频处理10篇。 本文经arXiv每日学术速递授权转载 cs.SD语音

语音小管家

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2024 火山引擎 AI 创新巡展・成都站于近日正式举办。活动现场发布了豆包・图生图模型，以及升级版的豆包・文生图模型、豆包・语音合成模型、豆包・声音复刻模型。 本文介绍了升级版文生图、语音合成、声音复刻模型特征，包括图像生成方面更深刻理解…

语音小管家

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微软举办的DNS Challenge比赛做语音的朋友们或多或少有所了解，但是这个比赛更多的注重语音增强的效果。然而在实际场景下，很多语音增强的算法要放在低算力的端侧运行，这就对模型的参数量提出了要求。受到DNS Challenge比赛的启发…

每日语音速递

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今日论文合集：cs.SD语音7篇，eess.AS音频处理10篇。 本文经arXiv每日学术速递授权转载 cs.SD语音

21dB声学人

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音频资料通常只以原作语言广泛传播，而翻译工作成本高昂且不普遍。所以，人们一直梦想着能够将流行的音频资料翻译成当地语言。 除此之外，当音频材料被翻译时，它通常是用一种听起来很普通的声音进行的，与书本（文章等）的预期基调完全不符。 而现在，得益…