搜索结果: 1-15 共查到“知识要闻 语音处理”相关记录31条 . 查询时间(0.376 秒)
近日，内蒙古大学计算机学院（软件学院）张学良教授团队的博士生刘晋江，代表学校在国际助听语音增强比赛 “The 2nd Clarity Enhancement Challenge （CEC2）”中斩获“Hearing industry research consortium prizes objectiveevaluation”和“Hearing industry research consorti...
内蒙古大学计算机学院成功举办NCMMSC2022-MTTSC蒙古语语音合成竞赛（图）
内蒙古大学计算机学院 NCMMSC2022-MTTSC 蒙古语语音合成竞赛 全国人机语音通讯学术会议
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2023/2/26
近日，由内蒙古大学计算机学院主办的"2022年全国人机语音通讯学术会议-面向蒙古语的低资源语音合成竞赛"（简称NCMMSC2022-MTTSC）成功举办。本次竞赛共吸引了来自中科院声学所、中国科学技术大学、天津大学、西北工业大学、微软（中国）有限公司、OPPO、上海维音信息技术股份有限公司、中移在线服务有限公司和浙江核新同花顺网络信息股份有限公司等学术界和工业界的众多单位报名参与。
中北大学信息与通信工程学院20220505期华彩讲坛成功举办（图）
中北大学信息与通信工程学院 华彩讲坛 语音增强处理
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2022/11/24
2022年11月19日下午，中北大学信息与通信工程学院通过线上会议举办了研究生第20220505期华彩讲坛。中北大学信息与通信工程学院特邀南昌航空大学孙成立教授开展了学术讲座，主题为《基于深度学习的语音增强处理技术-研究进程及展望》。学院广大青年教师、研究生积极参与了此次学术交流会。
近日，2022年ISCA国际语音通讯学会年会（2022 Annual Conference of the International Speech Communication Association, INTERSPEECH）发布录用通知，内蒙古大学计算机学院有4篇论文被录用。这些论文涉及语音合成、回声消除、语音鉴伪、语音增强等多个研究领域，合作伙伴包括：新加坡国立大学（NUS）、新加坡科技与设计...
CSIG图像图形中国行将于2022年5月27日举办（图）
CSIG 图像图形中国行 多媒体信号处理与安全
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2022/9/19
“CSIG图像图形中国行”是由中国图象图形学学会主办的学术活动，旨在推动图像图形学科的普及，加强各高校研究所以及企业间的交流。自2017年4月起，分别在扬州大学、哈尔滨工业大学、兰州大学、杭州电子科技大学、北京交通大学、海南大学、福州大学、西北农林科技大学、佛山科技学院等及深圳、烟台成功举办了80余期，线上线下参会人数累计数万人次，受到业界好评。亚太国家/地区信号与信息信号处理协会（Aisa-Pa...
基于频域卷积传递函数的盲源分离研究获得进展（图）
频域卷积 传递函数 盲源分离研究
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2023/1/7
盲源分离是指仅利用传声器接收到的信号把各个源信号恢复出来。音频信号的盲源分离最初是为解决“鸡尾酒会问题”发展起来，它在人机语音交互、自动会议纪要、人声和配乐分离等方面有潜在的重要应用价值。
2022年1月20日，由IEEE ICASSP主办的全球信号处理挑战赛(L3DAS22, Learning 3D Audio Sources of 2022)公布比赛结果。我院人类语言技术实验室（HLT Lab, Human Language Technologies Lab）学生王卉在语音增强赛道获得第10名。ICASSP（International Conference on Acoustic...
模式识别大讲堂：基于深度学习的语音增强（图）
模式识别大讲堂 深度学习 语音增强 张学良
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2022/9/27
随着智能语音交互设备的广泛使用，如何提升噪声环境下语音交互质量受到了产业界和学术界的广泛关注，语音增强是提升语音交互质量的重要技术之一。2021年7月12日，受中科院自动化所刘文举研究员邀请，张学良博士为所内师生做了“基于深度学习的语音增强”的学术报告。
2021年3月30日下午，中国科学院深圳先进技术研究院与深圳市红途创程科技有限公司共同建立“1999智能语音及声纹”联合实验室（以下简称联合实验室），并举行了揭牌仪式。联合实验室将在复杂声学环境下的超大规模声纹识别等方面，开展前沿技术研究，加快研究成果落地。会议由深圳先进院院企合作与创新发展处处长毕亚雷主持。
中国科学院声学所噪声与振动重点实验室IACASlab9团队在ICASSP 2021 DNS-Challenge中夺冠（图）
噪声与振动 IACASlab9 ICASSP 2021 DNS-Challenge 语音信号处理
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2021/4/6
中国科学院噪声与振动重点实验室IACASlab9团队在近期举办的语音信号处理领域顶级会议ICASSP 2021深度噪声抑制挑战赛(Deep Noise Suppression-Challenge，以下简称DNS-Challenge)中斩获冠军。DNS-Challenge是由微软公司组织的ICASSP 2021五大挑战赛之一，主要围绕复杂场景下单通道语音增强任务，以平均主观意见分(Mean Opin...
中科院自动化所智能交互团队多年来深耕语音生成技术，提出韵律与音色个性化解耦建模方法，为小样本语音模仿提供了一种有效的途径。语音模仿技术是指利用一定量的目标人数据生成目标语音，在生活、娱乐、新闻、教育、医疗、金融等重多领域具有广泛的应用前景。但是，在小样本场景下该技术存在声音模仿相似度低和鲁棒性差的问题，这是当前面临的关键技术挑战。针对上述挑战，团队积极开展研究，推动语音模仿技术将声音的要素有效分解...
中国科学院声学所研究人员提出一体化降噪与混响消除算法（图）
语音增强 降噪 解混响
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2020/11/24
当环境中存在噪声或混响干扰时，传统的降噪算法或解混响算法能够有效抑制相应的干扰，但当这两种干扰同时存在时，这些算法的性能明显下降，从而导致语音通信的质量与自动语音识别系统的准确率大大降低。为了同时抑制环境中存在的噪声与混响，中科院语言声学与内容理解重点实验室的硕士生宋思远与其导师李军锋研究员等人提出了一种融合了多通道加权预测误差与多通道维纳滤波的一体化降噪与解混响算法。
在复杂的声学应用场景中，语音信号容易受到环境噪声与房间混响的影响，给自动语音识别和语音通信带来较大的干扰。尽管目前基于深度学习的单通道语音增强方法能够有效抑制干扰成分，但这些方法的网络参数量较大且运算复杂度较高，难以应用于低功耗设备。对此，中科院噪声与振动重点实验室研究生李安冬与其导师郑成诗研究员等人提出了一种基于卷积循环的单通道渐进语音增强方法，在保持增强性能不变的前提下，大幅度减小了参数量并降...
中国科学院深圳先进技术研究院环绕智能与多模态研究中心获科技部重点专项项目立项
中国科学院深圳先进技术研究院 环绕智能 多模态 科技部 重点专项 项目立项
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2020/6/24
近日，科技部正式公示“主动健康和老龄化科技应对”2019年重点专项立项清单，中国科学院深圳先进技术研究院集成所环绕智能与多模态中心（以下简称“环绕智能中心”）牵头的“发声与言语功能障碍康复训练系统”项目获得立项。 “主动健康和老龄化科技应对”专项旨在加强健康促进科技研究系统性布局，构建生命全过程的危险因素控制、行为干预、疾病管理与健康服务的技术产品支撑体系，提升健康保障能力和自主性，减少对医疗干预...