設(shè)備能讀懂唇語 向腦機(jī)接口又邁進(jìn)一步
來源:桑間濮上網(wǎng)
時(shí)間:2025-11-27 19:58:06
導(dǎo)讀:人工智能設(shè)備又邁進(jìn)一步:能讀懂唇語。設(shè)備一種新型的讀腦機(jī)語音合成器可以跳過語音記錄,而直接將說話者嘴部動(dòng)作轉(zhuǎn)換為語句。懂唇長沙包夜美女外圍上門外圍女(微信181-8279-1445)提供全國及一二線城市外圍模特伴游預(yù)約、空姐、模特、留學(xué)生、熟女、白領(lǐng)、老師、優(yōu)質(zhì)資源覆蓋全國
網(wǎng)易科技訊11月29日消息,語向又邁據(jù)外媒報(bào)道,接口進(jìn)步一種新型的設(shè)備語音合成器可以跳過語音記錄,而直接將說話者嘴部動(dòng)作轉(zhuǎn)換為語句。讀腦機(jī)
該設(shè)備能“觀看”嘴唇的懂唇動(dòng)作,并利用人工智能網(wǎng)絡(luò)將它們轉(zhuǎn)換成聲音。語向又邁
研究人員表示,接口進(jìn)步該設(shè)備將能幫助聲帶麻痹患者發(fā)聲,設(shè)備長沙包夜美女外圍上門外圍女(微信181-8279-1445)提供全國及一二線城市外圍模特伴游預(yù)約、空姐、模特、留學(xué)生、熟女、白領(lǐng)、老師、優(yōu)質(zhì)資源覆蓋全國向腦機(jī)接口又邁進(jìn)一步。讀腦機(jī)

描述該裝置的懂唇研究發(fā)表在《PLOS計(jì)算生物學(xué)》期刊上。
這項(xiàng)研究的語向又邁作者來自法國國家科學(xué)研究中心。文章中提到,接口進(jìn)步“這種語音合成器將人體主要語音發(fā)音器(舌,顎,口和嘴唇)的運(yùn)動(dòng)轉(zhuǎn)換成智能語音?!?br>
說話者的發(fā)言,以及嘴部各個(gè)部位的位置會(huì)被同時(shí)記錄,然后通過人工智能網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行分析。
此處使用的人工智能算法是基于人類大腦建模的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)。算法設(shè)計(jì)針對偏復(fù)雜的模式識(shí)別。
該深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DNN通過測量舌頭、下顎、軟腭和嘴唇的協(xié)調(diào)動(dòng)作(又稱為”發(fā)音語音信號(hào)“)來識(shí)別嘴正在發(fā)音的某個(gè)詞語。

作者解釋道,DNN計(jì)算模型對這些測量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,將“發(fā)音語音信號(hào)”轉(zhuǎn)換成“聲學(xué)語音信號(hào)”。
作者提到,這項(xiàng)研究中,我們讓用于訓(xùn)練DNN模型的用戶,以及陌生新用戶都來測試語音合成器的實(shí)時(shí)控制性能,從而評(píng)估它在是否能很好地成為腦機(jī)接口的一部分。
“語音腦機(jī)接口將能通過解碼皮層的語言相關(guān)活動(dòng),實(shí)時(shí)控制語音合成器,從而幫助有嚴(yán)重發(fā)聲障礙的人恢復(fù)交流。
為幫助連聲道都無法震動(dòng)的患者“說話”,科學(xué)家將必須掌握如何解碼大腦信號(hào),并將其翻譯成語音。
使用人工智能來解碼語音和語言已有先例。
谷歌不久前推出了多語言之間機(jī)器翻譯系統(tǒng)。該系統(tǒng)被成為“Zero-Shot翻譯系統(tǒng)“,并具有自我學(xué)習(xí)能力。它能將未學(xué)習(xí)過的兩種語言翻譯成一種已經(jīng)學(xué)習(xí)過的語言 ——換言之,通過人工智能訓(xùn)練學(xué)習(xí)了如何實(shí)現(xiàn)X語言對Y語言的翻譯后,系統(tǒng)就能立即自動(dòng)掌握從X到Z語言的翻譯。
Google Brain的博文把這項(xiàng)翻譯技術(shù)稱為神經(jīng)機(jī)器翻譯系統(tǒng)(Google Neural Machine Translation ,簡稱GNMT)。
網(wǎng)易科技訊11月29日消息,語向又邁據(jù)外媒報(bào)道,接口進(jìn)步一種新型的設(shè)備語音合成器可以跳過語音記錄,而直接將說話者嘴部動(dòng)作轉(zhuǎn)換為語句。讀腦機(jī)
該設(shè)備能“觀看”嘴唇的懂唇動(dòng)作,并利用人工智能網(wǎng)絡(luò)將它們轉(zhuǎn)換成聲音。語向又邁
研究人員表示,接口進(jìn)步該設(shè)備將能幫助聲帶麻痹患者發(fā)聲,設(shè)備長沙包夜美女外圍上門外圍女(微信181-8279-1445)提供全國及一二線城市外圍模特伴游預(yù)約、空姐、模特、留學(xué)生、熟女、白領(lǐng)、老師、優(yōu)質(zhì)資源覆蓋全國向腦機(jī)接口又邁進(jìn)一步。讀腦機(jī)

描述該裝置的懂唇研究發(fā)表在《PLOS計(jì)算生物學(xué)》期刊上。
這項(xiàng)研究的語向又邁作者來自法國國家科學(xué)研究中心。文章中提到,接口進(jìn)步“這種語音合成器將人體主要語音發(fā)音器(舌,顎,口和嘴唇)的運(yùn)動(dòng)轉(zhuǎn)換成智能語音?!?br>
說話者的發(fā)言,以及嘴部各個(gè)部位的位置會(huì)被同時(shí)記錄,然后通過人工智能網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行分析。
此處使用的人工智能算法是基于人類大腦建模的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)。算法設(shè)計(jì)針對偏復(fù)雜的模式識(shí)別。
該深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DNN通過測量舌頭、下顎、軟腭和嘴唇的協(xié)調(diào)動(dòng)作(又稱為”發(fā)音語音信號(hào)“)來識(shí)別嘴正在發(fā)音的某個(gè)詞語。

作者解釋道,DNN計(jì)算模型對這些測量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,將“發(fā)音語音信號(hào)”轉(zhuǎn)換成“聲學(xué)語音信號(hào)”。
作者提到,這項(xiàng)研究中,我們讓用于訓(xùn)練DNN模型的用戶,以及陌生新用戶都來測試語音合成器的實(shí)時(shí)控制性能,從而評(píng)估它在是否能很好地成為腦機(jī)接口的一部分。
“語音腦機(jī)接口將能通過解碼皮層的語言相關(guān)活動(dòng),實(shí)時(shí)控制語音合成器,從而幫助有嚴(yán)重發(fā)聲障礙的人恢復(fù)交流。
為幫助連聲道都無法震動(dòng)的患者“說話”,科學(xué)家將必須掌握如何解碼大腦信號(hào),并將其翻譯成語音。
使用人工智能來解碼語音和語言已有先例。
谷歌不久前推出了多語言之間機(jī)器翻譯系統(tǒng)。該系統(tǒng)被成為“Zero-Shot翻譯系統(tǒng)“,并具有自我學(xué)習(xí)能力。它能將未學(xué)習(xí)過的兩種語言翻譯成一種已經(jīng)學(xué)習(xí)過的語言 ——換言之,通過人工智能訓(xùn)練學(xué)習(xí)了如何實(shí)現(xiàn)X語言對Y語言的翻譯后,系統(tǒng)就能立即自動(dòng)掌握從X到Z語言的翻譯。
Google Brain的博文把這項(xiàng)翻譯技術(shù)稱為神經(jīng)機(jī)器翻譯系統(tǒng)(Google Neural Machine Translation ,簡稱GNMT)。


小溪妹妹和榕樹爺爺?shù)墓适?/a>






