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【DSP 不只語音識別!聽覺場景、語意理解更到位】
上傳雲端處理,功耗、延遲性、隱私權和網路連接是最大顧慮;所以,嵌入式/離線「邊緣語音識別」的成長性備受期待;為滿足較低的功耗和運算資源需求,Tiny Machine Learning (TinyML) 編譯便應運而生。
現今不少微控制器 (MCU) 已具機器學習 (ML) 能力,且集成數位訊號處理器 (DSP) 作為加速器以增強效能;更有另將音訊編/解碼器、基頻處理器及無線射頻 (RF) 整合其中者,可支援遠程控制。選擇支援移植和優化大量詞彙的 MCU 可簡化開發過程。
在無線鏈路傳輸音訊資料前,數位訊號處理至關重要,包括:測量、過濾和壓縮音訊類比訊號;DSP 要考慮的不只是 MAC 多寡與 ISA 效能,還有與 AI 開源工具、語音功能軟體堆疊,乃至於「雜訊抑制和濾波」等前端訊號預處理及後端無線連接易用性的整個生態系。坊間多數音訊 DSP IP 內核以安謀 (Arm)、Tensilica 和 CEVA 為三大主流派別。相關產品組合各有哪些優勢&特色?適用性如何?又有哪些異軍突起的另類解決方案?一起來認識它們吧!
延伸閱讀:
《喚醒.識別.場景.理解.情境感知——DSP IP「擴展」不停歇》
http://www.compotechasia.com/a/feature/2021/0205/47108.html
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同時也有10000部Youtube影片,追蹤數超過2,910的網紅コバにゃんチャンネル,也在其Youtube影片中提到,...
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臉書部署最新的文字轉語音系統,強調能在維持既有音訊品質下,語音生成速度比基準快1百多倍,而且整個服務採用一般CPU進行運算,不需GPU或專用硬體
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「這次Alexa背後使用的技術稱為「神經文字轉語音」(neural text-to-speech)技術,亞馬遜表示新的語音風格是由自家開發的「神經文字轉語音」(neural text-to-speech)技術簡稱 NTTS,透過機器學習更快地產生更加生動的聲音,是新一代的語音合成方法。
至於主播說話的聲音來自於現實生活中新聞頻道的錄音音頻片段,藉由機器學習技術辨識並模仿,使機器可以像主播一樣讀新聞,更驚人的是Alexa竟然只花了幾個小時來訓練Alexa的新聞主播的聲音。」
TTS是未來語音交互產品個人化與精緻化服務的關鍵,肯定也是可以加值收費的項目,大家都會希望跟你講話的會是XXX的聲音吧~哈(請自行帶入)
裡面有傳統機器發音、NTTS發音、真人發音的比較音檔,可以聽聽看~
#TTS服務
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想請版友推薦android pie上可用的男聲中文tts軟體,付費也ok,希望能比較清晰
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google文字轉語音是好用,但google姐的聲音在播放小說時我聽起來總覺得格格不入,
大概是我狂新聞跟惡搞影片看太多了,聽到那個聲音總覺得不太正經
而且之前聽喜瑪拉雅的有聲小說也都是聽男聲為主習慣了,所以開朗讀小說時傾向男聲
之前有用過工研院的,但是效果被對岸的科大訊飛吊打不說,本來還因為發音聽起來比
較比較吻合台灣人的發音習慣加減用著,但原本的aok,在android pie上也不能安裝,
工研院好像也沒更新的打算,只好放棄
科大訊飛的語記,這軟體撇除資安不說,實際用起來只有一個缺點,那就是身為台灣人
的我聽不習慣對岸的腔調,裡面有個佳宜(台灣女聲)聽起來也不像台女
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