2023年深圳语音语言处理技术交流会深度解析

以下是会议中所涉及的知识点： 1. 腾讯AILab音频与语音前端处理进展 - 腾讯AILab展示了其在音频和语音前端处理方面的最新研究进展。音频前端处理通常涉及语音信号的采集、噪声抑制、回声消除等，是提高语音识别准确性和语音通信质量的关键步骤。 2. Audio Content Generation Building digitalized human and humanized AICUHK - 本部分聚焦于音频内容生成技术，数字化人类以及创建更加人性化的人工智能。这可能包括使用人工智能技术模拟人类的语音特征，创建更自然、更具有人类情感的语音合成系统。 2.1 关于音频内容生成、数字化人类和人性化人工智能的演讲或报告 - 这可能包含了对音频内容生成技术的详细介绍，以及如何将人类的数字特征和情感融入到人工智能系统中，以增强交互的真实感和自然度。 2.2 提供了CoMoSpeech的在线演示链接，并展示了与其他方法的比较，如Grad-TTS、FastSpeech 2、DiffSinger等 - CoMoSpeech可能是腾讯AILab提出的一种新的语音合成模型或技术。通过在线演示，与现有的其他知名技术如Grad-TTS（渐进式声码器）、FastSpeech 2（快速语音合成系统）、DiffSinger（基于扩散模型的声码器）进行比较，展示其性能优势。 3. Text to Audio Generation and Editing with Latent Diffusion Models - 本议题介绍了使用潜在扩散模型进行文本到音频的生成和编辑。潜在扩散模型是一种基于概率分布和时间序列的生成模型，通常用于图像处理，但在此展示了其在音频处理领域的应用潜力。 3.1 关于文本到音频生成和编辑的研究 - 研究人员探索了如何从文本信息直接生成音频，以及如何编辑已有的音频内容，这在创建语音合成系统、虚拟助手等领域具有广泛的应用前景。 3.2 基于潜在扩散模型的文本到音频 - 描述了潜在扩散模型在文本到音频转换任务中的具体实现和优化，可能涉及到模型架构、训练过程、生成音频的质量控制等方面。 4. Speech signal improvement in real-time communication - 在实时通信系统中，语音信号的质量至关重要。本议题探讨了影响语音信号质量的因素，并提出了可能的改进方法。 4.1 当前RTC系统中语音质量的原因：设备鲁棒性、声学捕获、噪声/混响干扰、干扰说话者、网络拥塞。 - 详细分析了影响实时通信中语音质量的关键因素，如设备的耐用性、声音捕捉的准确性、周围噪声和混响的影响、非目标说话者声音的干扰以及网络传输的稳定性。 4.2 使用ICASSP DNS-2022数据集，包括语音和噪声数据，并采用数据增强技术。 - 提到使用了国际计算机听觉协会（ICASSP）发布的DNS-2022数据集，这是一个包含多种噪声背景下的语音数据集，用于训练和测试语音增强算法。数据增强技术如时间抖动、音高转换等被用于提高模型的泛化能力。 4.3 SSI Challenge盲测 - SSI（语音信号增强）Challenge可能是一个针对语音增强技术的竞赛或挑战，通过盲测来评估不同方法和算法的有效性。 5. 优必选的多模态机器学习技术 - 优必选（UBTECH）是一家专注于人工智能和机器人的公司，多模态机器学习技术涉及到结合视觉、声音、文本等多种数据源进行学习和推理，为机器人提供更加丰富的交互体验和智能决策支持。"