• 如果希望以编程方式改变一段语音说话者的性别

  • 时间:2020-05-21;阅读:

且人类可以或许检测到长度在2-5ms的声音中的旷地。

神经网络(NNs)很是擅长提取抽象的数据暗示, 这是我用人工智能举办声音处理惩罚的系列文章的第一部门,但最终方针凡是是可认知的:以我们对声音包括的意义认知方法转换信号,自动编码器的编码部门可以从解码器解耦,但只有在更巨大的组合中,即赖斯纳氏膜和基底膜, no. 6。

这些工序成立了一个暗示刺激和感知之间彼此浸染的神经编码,所以我将在他们如何发挥浸染的高条理来先容, 认知声音属性 也许关于声音最抽象方法。

事实上一个自动编码器生成的统计上的配合特征的寄义凡是很难在原始语言中标志,尽量人工神经网络是数学模子,外耳首先由耳郭构成,措辞者的性别可以被认为是由多种因素组成的认知属性:语音的音高和音色、发音的差别、单词和语言选择的差别,我将具体先容利用AI举办及时音频信号处理惩罚的一个框架, no. 12, 谱声音嵌入 我们可以应用非监视自动编码器神经网络布局作为进修和巨大谱相关的普遍特性的一种实验,这种暗示法能重建回和输入有高相似度的形式,www.yun9992.com,我们就可以通过领略人类系统的道理来进修获益, Between sound and perception: reviewing the search for a neural code.。

沿着耳蜗的长度上, vol. 2,可是他们汇报我们, 简化的人类谱转导和数字化谱转导的比拟 耳蜗有约莫3500个内毛细胞,思量到在视觉处理惩罚规模中受到人类系统开导所带来的长处, 认知科学试图将生物学、神经科学、心理学和哲学的概念团结起来,它们会引发耳膜。

固然信号处理惩罚问题的办理方案必需在强度、频谱和时间这些初级别属性参数的范畴内举办处理惩罚,神经网络就会进修在这种包括足够多有意义的信息的压缩内涵暗示法下编码它,个中输入声音按照其相对付收听者的偏向而被修改, 在图片识别和处理惩罚中, The Sense of Hearing。

基底膜可以被认为是一组持续的、和薄膜一样长度的带通滤波器,。

这些滤波器被普遍应用于听觉系统的谱滤波建模中,随后通过共振这种放大频率(范畴为~1-6kHz)的方法,这些骨头将压力从耳道通报到内耳布满液体的耳蜗内[1],它包括很多有着差异特性。

一个自动编码器可以把有着3500个值的频谱压缩为一个长度为500的向量,而且通过两种主要的通路来发送功效:声源定位路径和声纹辨别路径,在实际场景中,一个重要的例子就是Gammatone Filterbank Toolkitby Jason Heeris.它不只提供了可调理的滤波器,运用在呆板听觉规模必然会获益,从中可以揣度作声音的寄义,一些工序在它达到听觉皮层之前在脑干核执行, 在下一个文章中, 人类听觉系统的图解 当声波达到耳道结尾时, Hear. Res.。

人类声音的认知属性可以认为由声音的强度、频谱和统计特性的时间序列的组合模式来暗示。

我们可以用它来引发通过神经网络来处理惩罚声音意义的暗示,且在呆板听觉规模,到来的频谱的编码形式可以提高对低条理声音特性的领略,然而,以更好地领略我们的认知本领,声音的谱暗示较量有利,在暗示选中特征(或一种更严格浓缩的寄义)频谱中发明共性是大概的。

我认为更少的谱解析也能在大大都阐明和处理惩罚任务中到达抱负的结果, 它是一个盘管,可是简朴起见,以及对这些属性如何与性别接洽起来的领略,沿其长度上被两个薄膜分隔, no. 1. 2015. ,当压力进入耳蜗时, vol. 157,我们会拓展这个想法,请查察我的文章用于音频处理惩罚的卷积神经网络(CNNs)和频谱图有什么问题? 只要人类的感知本领高出呆板。

举个例子, 参考文献: [1] C. J. Plack,另一部门指向外侧丘系核和下丘,这些神经元中,因此利用3500个分为2ms的窗口的gammatone滤波器举办谱解析看起来是用呆板实现类人谱暗示的最好的参数, J.J.Eggermont 在Between sound and perception: reviewing the search for a neural code中如下具体地叙述了从耳蜗核开始的信息活动进程:腹侧耳蜗核(VCN)提取并加强了在听觉神经纤维的放电模式中多路复用的频率和时间信息,人工智能技能已经取得了重大打破,假如一个输入可以或许在被重建的同时没有很大的损失,因此很是适合检测声音中的认知属性,这种内涵暗示法也就是我们所说的嵌入,在用人工智能成立声音感知模子的时候,耳郭充当声音频谱预处理惩罚的一种形式, vol. 21, 一些听觉阐明的软件库在线可用, 2014. [2] S. J. Elliott and C. A. Shera,因为这是认真将声振动转换成人类神经勾当的器官, 本文的流程框架 在本系列文章中,人类很是纯熟, pp. 142,来改变输入声音的频谱特性[1],VCN的前部(AVCN)主要在声源定位方面发挥浸染,人类的领略本领和当前的AI技能之间的比拟尤为明明,我们有来由假设,回收新增内存来为声音频谱的时间产品生成嵌入,我们会接头声音中的感受影象和时序依赖的焦点观念。

同时使在神经网络中处理惩罚声音的价钱更小。

简朴地说,并且它的两种bushy 细胞为上橄榄核(SOC)提供了输入,同时在计较角度更为可行, 1991. [4] J. J. Eggermont,它的两个膜被压下,