《星际迷航》语音翻译器成真

微软研究人员展示了能够实时将英文口语翻译为中文口语的软件,同时保持原有语音特色,显著提高跨语言交流的效率和个人化体验。此技术在减少语言障碍方面迈出了重要一步。

【为什么重要】

能够即时翻译口语的软件,使不同语言之间的交流大大简便。

 

对于学习新语言来讲,这可能就是下一个重大创新。微软的研究人员已经成功演示了能够几乎立即将英文口语翻译成中文口语的软件,同时还能保持说话者独有的声音顿挫。这可能使交流的效率更高,更加个人化。

 

10月25日,微软公司首席研发官里克•拉希德(Rick Rashid)在中国天津首次演示了这款软件。拉希德对现场的观看者说:“我在说英语,你们将听到用我自己的声音说出的汉语。”该系统识别出说话者说出的单词,将文本迅速转换成为通顺的中文句子,然后将其交给经训练能够复制说话者声音的语音同步软件。

 
这段演示视频被现场观众录了下来,一直在中国的社交网站上广为传播。11月8日,拉希德在一篇包含视频的博客文章中,发布了一段在讲英语的观众中的演示视频。
 
微软在今年早些时候曾演示了能够将同步语音进行修改,使其与某个人的声音相匹配的技术,但这一系统只能说出人工合成的文本。该软件需要大约一小时的训练,才能对人声进行同步,其原理是对旧的文本-语音转换模型进行调节,让它能够发出像说话者一样的某些声音。
 
AT&T曾经展示过一个英语和西班牙语的在线翻译系统,谷歌也因建立自己的实验性在线翻译系统而著名。然而,这些公司开发出的原型都不能将同步语音和说话人的声音相匹配。
 
微软的这一系统是该公司最新的语音识别技术的展示,该技术是采用脑细胞的网络运行原理的学习软件的基础上开发的。在一篇关于该技术演示的博客文章中,拉希德表示,这一技术的采用,可能诞生未来几十年内在识别精度上最重大的一次飞跃。他写道:“现在的错误率是七八个词错一个,而不是四五个词错一个。”
 
微软不是唯一一家通过研究神经式网络来开发语音识别系统的公司。谷歌最近也开始在其语音识别应用程序和服务中使用自己的基于神经式网络的技术(见《谷歌的虚拟脑技术》一文)。谷歌的工程师表示,使用这一方法能够使错误率降低20%-25%。
 
拉希德通过电子邮件对《麻省理工科技创业》表示,他和北京的微软亚洲研究院的研究人员尚未使用该系统与公司之外的任何人进行过对话,但公开演示已经激起了很多人的浓厚兴趣。
 
他说:“我看到了人们对于这项技术所开辟的未来产生的激动、惊奇和乐观。”
 
拉希德表示,该系统还远远不完美,但他也提到,用它足以实现本不可能实现的交流。微软和谷歌研究基于神经式网络的方法的工程师们,对于从该技术中挖掘出更多力量表示乐观,因为该技术还在开发过程中。
 
 “我们还不知道这一技术能达到的精度极限,它太新了。随着我们用数据对系统进行‘训练’,它似乎会变得越来越出色。”
【SCI复现】含可再生能源与储能的区域微电网最优运行:应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕含可再生能源与储能的区域微电网最优运行展开研究,重点探讨应对不确定性的解鲁棒性与非预见性策略,通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置,结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模,提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计(如C&CG算法、大M法)及仿真验证全过程,适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果,掌握应对风光负荷不确定性的建模与求解方法;②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用;③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程,并尝试在不同场景下调试与扩展代码,以深化对微电网优化运行机制的理解。
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 图片数量: 训练集:4,524张图片 分类类别: - Gloves(手套):工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet(安全帽):头部防护装备。 - No-Gloves(未戴手套):未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet(未戴安全帽):未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes(未穿安全鞋):未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest(未穿安全背心):未佩戴身体防护的状态。 - Shoes(安全鞋):足部防护装备。 - Vest(安全背心):身体防护装备。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标和类别标签,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于实际场景图像,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型,提升工作环境安全性。 建筑与工业安全检查:集成至监控系统,实时检测PPE穿戴情况,预防安全事故,确保合规性。 学术研究与创新:支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究,促进AI与安全工程的结合。 培训与教育:可用于安全培训课程,演示PPE识别技术,增强员工安全意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性:每个实例均用多边形精确标注,确保分割边界准确;覆盖多种PPE物品及未穿戴状态,增加模型鲁棒性。 场景丰富:数据来源于多样环境,提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模型开发,支持目标检测和分割任务。 实用价值高:专注于工作场所安全,为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑,有助于减少工伤事故。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值