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pro vyhledávání: '"語音"'
Autor:
施昊翔, 张旭龙, 王健宗, 程宁, 肖京
Publikováno v:
大数据, Vol 10, Iss 5, Pp 56-73 (2024)
作为语音领域一个重要的研究方向,语音合成致力于将文本转化为语音。随着深度学习技术的快速发展,语音合成的目的早已不仅仅是合成一段“能听懂”的音频这么简单,情感的加入往往
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https://doaj.org/article/3fb253b6d0444ac1940ba9e227d03019
Autor:
张冰源, 张旭龙, 王健宗, 程宁, 肖京
Publikováno v:
大数据, Vol 10, Iss 5, Pp 74-95 (2024)
在现代计算机视觉和自然语言处理的交叉领域,数字说话人脸生成技术已经成为一个越来越重要的研究主题。数字说话人脸生成技术专注于依据预定的文本或音频序列生成逼真的人脸图像。
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https://doaj.org/article/827f74d5838a43838d570b4b666f55d5
Autor:
应娜, 吴顺朋, 杨萌, 邹雨鉴
Publikováno v:
Dianxin kexue, Vol 40, Iss 5, Pp 62-72 (2024)
为了充分挖掘语音信号频谱包含的情感信息以提高语音情感识别的准确性,提出了一种基于小波散射变换和梅尔频率倒谱系数(Mel-frequency cepstral coefficient,MFCC)的排列熵加权和偏差调整规
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https://doaj.org/article/6e7057c3025643d5ba45bc4c54668a4f
Autor:
李鹏程, 张旭龙, 王健宗, 程宁, 肖京
Publikováno v:
大数据, Vol 10, Iss 3, Pp 65-81 (2024)
语音转换是语音及人工智能领域的一项研究课题,其目标是在保持源语音内容不变的情况下改变语音的音色,使其听上去像是由另一个目标说话人说出的,同时还需保证语音的质量和自然度
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https://doaj.org/article/dc57c1c7f7fd4b6788e88ee72d3dd3e6
Autor:
唐浩彬, 张旭龙, 王健宗, 程宁, 肖京
Publikováno v:
大数据, Vol 9, Iss 6, Pp 53-71 (2023)
语音合成是语音、语言和机器学习领域的一个热门研究课题,旨在合成给定文本的可理解和自然的语音,在工业中有广泛的应用。语音合成的目标之一是合成自然的语音,而目前的语音合成
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https://doaj.org/article/eb8e5ca4be10485da806c4630b777a9b
Autor:
Buhalis, Dimitrios, Moldavska, Iuliia
Publikováno v:
Journal of Hospitality and Tourism Technology, 2021, Vol. 13, Issue 3, pp. 386-403.
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http://www.emeraldinsight.com/doi/10.1108/JHTT-03-2021-0104
Publikováno v:
智能科学与技术学报, Vol 3, Iss 3, Pp 351-358 (2021)
全卷积时域音频分离网络(Conv-TasNet)是近年提出的一种主流的端对端语音分离模型。Conv-TasNet利用膨胀卷积扩大感受野,使其在空间上可以融合更多语音特征,极大地提高了网络的语音分离
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https://doaj.org/article/a9d11838bfe44b4389f92e389002f2e7
Publikováno v:
智能科学与技术学报, Vol 3, Iss 2, Pp 187-194 (2021)
疫情防控期间,智能机器人在医疗、巡检和配送等领域走上防疫一线,成为抗疫战斗中一股极为重要的力量,使得更多的人意识到智能机器人在解决公共卫生安全问题中的重要性。重点关注
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https://doaj.org/article/fd236f41173b4be284b36b40b78ca46c
Autor:
Yizhi, Sun
Publikováno v:
Journal of Chinese Linguistics, 2018 Jun 01. 46(2), 406-431.
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https://www.jstor.org/stable/26538078
Publikováno v:
言語科学. 58:35-46
为了提高日语母语使用者在汉语语音方面的听说水平,基于感知训练的语音教材有待开发。本文的第一作者曾经开发过这样的语音教材(Ver1.0) 。通过使用该教材,在双音节的前后声调和难度