


Schrödinger Bridge의 도움으로 Tsinghua University의 Zhu Jun 팀은 확산 문제를 해결하기 위한 새로운 음성 합성 시스템을 개발했습니다.
이 방법의 주요 아키텍처는 위 그림에 나와 있습니다. 먼저 텍스트 인코더를 통해 입력 텍스트를 추출하여 생성된 대상의 잠재 공간 표현(멜-스펙트로그램, 멜 스펙트럼)을 추출합니다. 이후 이 정보를 잡음 분포에 통합하거나 조건 정보로 사용하는 확산 모델과 달리 Bridge-TTS 방식은 이를 직접 사전 정보로 활용하고 무작위 또는 결정적 샘플링을 지원하여
음성 합성 품질 검증을 위한 표준 데이터 세트인 LJ-Speech에서 연구팀은 9개의 고품질 음성 합성 시스템과 확산 장치로 Bridge-TTS를 가속화했습니다. 모델 샘플링 방법을 비교했습니다. 아래에 표시된 것처럼 이 방법은 다음은 Bridge-TTS의 생성 효과와 확산 모델 기반 방법의 예입니다. 더 많은 세대 샘플 비교를 보려면 프로젝트 웹사이트(https://bridge-tts.github.io/
- 1000단계 합성 효과 비교

- 4 단계 합성 효과 비교

- 2
단계 합성 효과 비교
입력 텍스트: "교도소 인구는 크게 변동했습니다."


50단계 합성에서 Bridge-TTS와 확산 모델 기반 방법 확산 모델 방법의 멜 스펙트럼 비교

전진 프로세스: 이 연구는 강력한 정보 사전 정보와 생성 목표 사이에 완전히 해결 가능한 슈뢰딩거 브리지를 구축하여 유연한 전진 프로세스를 지원합니다. 대칭 노이즈 중에서 선택합니다. 전략: , 상수
및 비대칭 잡음 전략:
, 선형
및 확산 모델에 직접적으로 대응하는 분산 보존(VP)잡음 전략. 이 방법은 음성 합성 작업에서 비대칭 잡음 전략: 선형
(gmax) 및 VP 프로세스가 대칭 잡음 전략보다 더 나은 생성 효과를 갖는다는 것을 발견했습니다.
모델 훈련: 이 방법은 단일 단계, 단일 모델, 단일 손실 함수 등 확산 모델 훈련 프로세스의 여러 장점을 유지합니다. 그리고 잡음 예측(Noise), 생성 목표 예측(Data), 확산 모델에 대응하는 흐름 매칭 기술 등 다양한 모델 매개변수화(Model paramization), 즉 네트워크 훈련 대상 선정 방법을 비교한다[10,11 ] 속도예측(Velocity) 등 기사에서는 생성 대상, 즉 멜 스펙트럼을 네트워크 예측 대상으로 사용할 경우 상대적으로 더 나은 생성 결과를 얻을 수 있음을 발견했습니다.
Sampling process: 본 연구에서는 슈뢰딩거 브리지의 완전히 해결 가능한 형태 덕분에 슈뢰딩거 브리지에 해당하는 전방향-후진 SDE 시스템을 변환하여 저자는 브리지 SDE와 추론에는 Bridge ODE가 사용됩니다. 동시에 Bridge SDE/ODE 추론의 직접 시뮬레이션 속도가 느리기 때문에 샘플링 속도를 높이기 위해 본 연구에서는 확산 모델에서 일반적으로 사용되는 지수 적분기를 사용했으며[12,13], 1차 슈뢰딩거 브리지의 SDE 및 ODE 샘플링 형식:
Tan Xu, Microsoft Research Asia 수석 연구 관리자, 음향 효과, 생체 전기 신호 합성 및 기타 애플리케이션. 그는 Microsoft, JD.com, TikTok 등 여러 회사에서 인턴으로 일했으며 ICML/NeurIPS/ICASSP 등 음성 및 기계 학습 분야의 중요한 국제 회의에서 많은 논문을 발표했습니다.
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전통적인 거짓말 탐지기는 구식입니다. 손목 대역으로 연결된 포인터에 의존하는 것은 대상의 활력 징후와 물리적 반응을 인쇄하는 거짓말 탐지기가 거짓말을 식별하는 데 정확하지 않습니다. 그렇기 때문에 거짓말 탐지 결과는 일반적으로 법원에서 채택되지는 않지만 많은 무고한 사람들이 감옥에 갇히게되었습니다. 대조적으로, 인공 지능은 강력한 데이터 엔진이며, 작동 원리는 모든 측면을 관찰하는 것입니다. 이것은 과학자들이 다양한 방식으로 진실을 찾는 응용 분야에 인공 지능을 적용 할 수 있음을 의미합니다. 한 가지 방법은 거짓말 탐지기처럼 심문을받는 사람의 중요한 부호 반응을 분석하지만보다 상세하고 정확한 비교 분석을 분석하는 것입니다. 또 다른 방법은 언어 마크 업을 사용하여 사람들이 실제로 말하는 것을 분석하고 논리와 추론을 사용하는 것입니다. 말이 갈 때, 한 거짓말은 또 다른 거짓말을 번식시키고 결국

혁신의 선구자 인 항공 우주 산업은 AI를 활용하여 가장 복잡한 도전을 해결하고 있습니다. Modern Aviation의 복잡성 증가는 AI의 자동화 및 실시간 인텔리전스 기능이 필요합니다.

로봇 공학의 빠른 발전은 우리에게 매혹적인 사례 연구를 가져 왔습니다. Noetix의 N2 로봇의 무게는 40 파운드가 넘고 키가 3 피트이며 백 플립을 할 수 있다고합니다. Unitree의 G1 로봇의 무게는 N2 크기의 약 2 배이며 키는 약 4 피트입니다. 경쟁에 참여하는 작은 휴머노이드 로봇도 많으며 팬이 앞으로 나아가는 로봇도 있습니다. 데이터 해석 하프 마라톤은 12,000 명 이상의 관중을 끌어 들였지만 21 명의 휴머노이드 로봇 만 참여했습니다. 정부는 참여 로봇이 경쟁 전에 "집중 훈련"을 수행했다고 지적했지만 모든 로봇이 전체 경쟁을 완료 한 것은 아닙니다. 챔피언 -Tiangong Ult Beijing Humanoid Robot Innovation Center가 개발했습니다.

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강화 결합은 인간의 피드백을 기반으로 조정하도록 모델을 가르치면서 AI 개발을 흔들었다. 감독 학습 기초가 보상 기반 업데이트와 혼합되어 더 안전하고 정확하며 진정으로 도움을줍니다.

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