微軟全球范圍內(nèi)Cortana升級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語音，效果堪比真人發(fā)音
1月15日消息 近日，微軟在全球范圍內(nèi)對(duì) Cortana 進(jìn)行了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語音全面升級(jí)，升級(jí)后的 Cortana 更加自然流暢，語音效果堪比真人發(fā)音。
IT之家獲悉，此次升級(jí)利用了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，打破重讀和語調(diào)的傳統(tǒng)語音合成限制。韻律預(yù)測和語音合成以同步方式執(zhí)行，使輸出聽起來更流暢且自然。該項(xiàng)技術(shù)能夠更流暢地將數(shù)字文本（如電子書）轉(zhuǎn)換為有聲讀物，也可以使得與聊天機(jī)器人和語音助手的交流更加自然，且富有吸引力。
微軟的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語音已在全球部署，可通過 PC 瀏覽器免費(fèi)試用。
責(zé)任編輯：PSY
聲明：本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人，不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用，如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題，請聯(lián)系本站處理。
舉報(bào)投訴
-
微軟
+關(guān)注
關(guān)注
4文章
6742瀏覽量
107908 -
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
+關(guān)注
關(guān)注
42文章
4838瀏覽量
107887 -
語音
+關(guān)注
關(guān)注
3文章
405瀏覽量
39812 -
Cortana
+關(guān)注
關(guān)注
0文章
35瀏覽量
11768
發(fā)布評(píng)論請先 登錄
相關(guān)推薦
熱點(diǎn)推薦
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初步認(rèn)識(shí)
日常生活中的智能應(yīng)用都離不開深度學(xué)習(xí)，而深度學(xué)習(xí)則依賴于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)。什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心思想是模仿生物神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，特別是大腦中神經(jīng)
自動(dòng)駕駛中常提的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是個(gè)啥？
在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，經(jīng)常會(huì)聽到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，簡稱為CNN，是一種專門用來處理網(wǎng)格狀數(shù)據(jù)（比如圖像）的深度學(xué)習(xí)模型。CNN在圖像處理中尤其常見，因?yàn)閳D像本身就可以看作是由像素排列成的二維網(wǎng)格。
NMSIS神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫使用介紹
NMSIS NN 軟件庫是一組高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)核，旨在最大限度地提高 Nuclei N 處理器內(nèi)核上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能并最??大限度地減少其內(nèi)存占用。
該庫分為多個(gè)功能，每個(gè)功能涵蓋特定類別
發(fā)表于 10-29 06:08
在Ubuntu20.04系統(tǒng)中訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的一些經(jīng)驗(yàn)
本帖欲分享在Ubuntu20.04系統(tǒng)中訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的一些經(jīng)驗(yàn)。我們采用jupyter notebook作為開發(fā)IDE，以TensorFlow2為訓(xùn)練框架，目標(biāo)是訓(xùn)練一個(gè)手寫數(shù)字識(shí)別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
發(fā)表于 10-22 07:03
CICC2033神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署相關(guān)操作
在完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量化后，需要將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署到硬件加速器上。首先需要將所有權(quán)重?cái)?shù)據(jù)以及輸入數(shù)據(jù)導(dǎo)入到存儲(chǔ)器內(nèi)。
在仿真環(huán)境下，可將其存于一個(gè)文件，并在 Verilog 代碼中通過 readmemh 函數(shù)
發(fā)表于 10-20 08:00
液態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LNN）：時(shí)間連續(xù)性與動(dòng)態(tài)適應(yīng)性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1.算法簡介液態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LiquidNeuralNetworks，LNN）是一種新型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，其設(shè)計(jì)理念借鑒自生物神經(jīng)系統(tǒng)，特別是秀麗隱桿線蟲的神經(jīng)結(jié)構(gòu)，盡管這種微生物的
【「AI芯片：科技探索與AGI愿景」閱讀體驗(yàn)】+神經(jīng)形態(tài)計(jì)算、類腦芯片
：
脈沖驅(qū)動(dòng)Transformer的獨(dú)特特性：
三、超導(dǎo)與非超導(dǎo)低溫類腦芯片
低溫器件是指在低于絕對(duì)零度（-273.15℃）的溫度范圍內(nèi)工作的器件。
大型神經(jīng)形態(tài)網(wǎng)絡(luò)功耗的主要來源是神經(jīng)
發(fā)表于 09-17 16:43
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的并行計(jì)算與加速技術(shù)
隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在眾多領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的潛力和廣泛的應(yīng)用前景。然而，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的復(fù)雜度和規(guī)模也在不斷增加，這使得傳統(tǒng)的串行計(jì)算方式面臨著巨大的挑戰(zhàn)，如計(jì)算速度慢、訓(xùn)練時(shí)間長等
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字預(yù)失真模型解決方案
在基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字預(yù)失真（DPD）模型中，使用不同的激活函數(shù)對(duì)整個(gè)系統(tǒng)性能和能效有何影響？
無刷電機(jī)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)子位置檢測方法的研究
MATLAB/SIMULINK工具對(duì)該方法進(jìn)行驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法在全程速度下效果良好。
純分享帖，點(diǎn)擊下方附件免費(fèi)獲取完整資料~~~
*附件：無刷電機(jī)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)子位置檢測方法的研究.pdf
發(fā)表于 06-25 13:06
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)在電機(jī)故障診斷中的應(yīng)用
摘要:針對(duì)傳統(tǒng)專家系統(tǒng)不能進(jìn)行自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)的問題,本文提出了基于種經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)的并步電機(jī)故障診斷方法。本文將小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)相結(jié)合,充分發(fā)揮了二者故障診斷的優(yōu)點(diǎn),很大程度上降低了對(duì)電機(jī)
發(fā)表于 06-16 22:09
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RAS在異步電機(jī)轉(zhuǎn)速估計(jì)中的仿真研究
，在一定程度上擴(kuò)展了轉(zhuǎn)速估計(jì)范圍。
純分享帖，需要者可點(diǎn)擊附件免費(fèi)獲取完整資料~~~*附件：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RAS在異步電機(jī)轉(zhuǎn)速估計(jì)中的仿真研究.pdf【免責(zé)聲明】本文系網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)載，版權(quán)歸原作者所有。本文所用視頻、圖片、文字如涉及作品版權(quán)
發(fā)表于 06-16 21:54
基于FPGA搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的步驟解析
本文的目的是在一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)通過python或者M(jìn)ATLAB訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將訓(xùn)練好的模型的權(quán)重和偏置文件以TXT文件格式導(dǎo)出，然后通過python程序?qū)xt文件轉(zhuǎn)化為coe文件，（coe
AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)降噪算法在語音通話產(chǎn)品中的應(yīng)用優(yōu)勢與前景分析
隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)降噪算法在語音通話產(chǎn)品中的應(yīng)用正逐步取代傳統(tǒng)降噪技術(shù)，成為提升語音質(zhì)量的關(guān)鍵解決方案。相比傳統(tǒng)DSP（數(shù)字信號(hào)處理）降噪，AI降噪具有更強(qiáng)的環(huán)境適應(yīng)能力、更高
NVIDIA實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)渲染技術(shù)的突破性增強(qiáng)功能
近日，NVIDIA 宣布了 NVIDIA RTX 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)渲染技術(shù)的突破性增強(qiáng)功能。NVIDIA 與微軟合作，將在 4 月的 Microsoft DirectX 預(yù)覽版中增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)著色技術(shù)，讓開
工商網(wǎng)監(jiān)
評(píng)論