人工智能与机器学习领域：探索亚马逊 Chime SDK 的音频科学创新

作者：Jillian Munro 和 Mike Goodwin时间：2023年9月5日类别：亚马逊 Chime SDK、商业生产力、思想领导力永久链接

重点摘要

在此次深入访谈中，我们探讨了亚马逊 Chime SDK 在音频科学和机器学习方面的创新成果。这些研究成果不仅提升了音频质量和鲁棒性，还为解决客户在实时沟通中的难题提供了新方案，无论您是科技爱好者还是对音频科学感兴趣的普通人，这篇博客将为您揭示亚马逊 Chime SDK 引领的科学前沿。

引言

我最近有机会与亚马逊 Chime SDK 的应用科学高级经理 Mike Goodwin 坐下来，深入了解他的团队及其最新的创新工作。作为新音频技术的推动力，亚马逊 Chime SDK 正在不断拓展音频 AI 和机器学习的边界。让我们一起深入他们的当前项目，探索他们的专业领域，并了解他们正在开发的解决方案，以满足客户的实际需求。

音频科学会议与研究成果

问：近期举办了一场名为国际音响、语音与信号处理会议ICASSP的音频科学会议，讨论了语音识别等主题。您能用通俗易懂的语言说明一下您团队在这个会议上所发表的论文吗？

答：我们在 ICASSP 上发表了四篇论文。其中两篇与利用机器学习改善语音编码相关，一篇关于利用机器学习简化自适应过滤，另一篇是关于灵活的语音去噪器。首先，让我们来聊聊语音编码的论文。

语音编码器有两个基本组件，编码器和解码器。编码器的目标是提取语音信号的高效表示。这一问题已经研究了几十年，一些经典的信号处理技术，如线性预测编码，在现代编码器中仍在使用。编码器将语音信号转换为一组代表性参数，从而实现高效存储或传输语音。相对而言，解码器则需要根据参数表示重建语音信号。这一过程通常被称为语音合成。

语音编码的实际应用

问：您提到语音编码器已经存在几十年了。它的日常应用有哪些？您的团队在其中又进行了哪些创新？

答：语音编码器的一个重要应用是通过互联网传输语音信号，例如在视频会议中。当前最广泛使用的编码器是 Opus，这是一种自2007年开始研发的开源编解码器。在过去的十年里，机器学习得到了蓬勃发展。我们团队在论文中展示了如何通过将专门的模型添加到 Opus 中来提升其质量和鲁棒性。第一篇论文低比特冗余编码语音使用率失真优化变分自编码器主要解决数据包丢失的恢复问题。在互联网传输语音信号时，信息以数据包的形式传送，而在网络条件不佳时，这些数据包可能会丢失。我们在论文中提出创建机器学习模型，以冗余的方式编码语音，这样即使某些数据包丢失，也能成功恢复语音。我们的模型可以实现高达 50 倍的冗余编码，因此即使损失了高达一秒的音频，也能从后续到达的数据包中恢复。

机器学习的高效合成模型

问：您提到的第二篇论文关注于什么？

答：第二篇论文Framewise WaveGAN：高效低计算复杂度的时间域对抗式语音合成器涉及语音合成过程。我们利用 Framewise WaveGAN 训练一种新型机器学习模型，从编码器导出的参数表示中合成高质量的语音。我们旨在提高其效率和质量，并且这种创新不仅限于语音编码，还具有文本转语音合成等应用。

低比特冗余编码和 Framewise WaveGAN 论文都是语音处理和编码研究的前沿贡献，我们很高兴能在此次会议上分享我们的研究成果，并希望通过标准化过程使这些创新更贴近客户需求。

未来展望与挑战

面对不断变化的技术环境，亚马逊 Chime SDK 团队正在进行多项研究工作，以推动音频科学的发展，包括以下三大方向： 语音编码：研发下一代 Opus 标准，以汇集基于机器学习的进展，广泛适用于各类设备。 语音增强：清理噪声或低质量语音信号，提升通话质量和有效性，进而提高用户的沟通效率。 分析功能：了解沟通会话中的变化，例如通过对话语气分析工具评估说话者的情绪。

结论

通过对 Mike 的访谈，我们深入了解了亚马逊 Chime SDK 在音频科学及机器学习方面的创新工作。希望此次访谈能够让您对这些发展有更深入的理解，并激发您对未来可能性的期待。感谢您的参与，敬请关注更多关于亚马逊 Chime SDK 客户导向的科学项目的精彩访谈。

论文总结

你可以通过以下链接了解作者们的研究文章：

论文标题描述低比特冗余编码语音使用率失真优化变分自编码器在网络不可靠的情况下，通过高效地重传每个音频数据包来改善语音质量与可理解性。Framewise WaveGan：高效低计算复杂度的时间域对抗式语音合成器提出了一种新的 GAN 语音合成架构，显著降低了计算复杂度并保持高质量输出。统一实时个性化与非个性化语音增强框架引入了 UPN 模型，实现个性化与非个性化语音增强的简化管理。生成建模基础的流形学习通过结构化流形学习快速准确地估计声学混响响应，以提升音频信号处理能力。

了解更多

快速浏览亚马逊在 ICASSP 发布的40多篇论文 神经编码使丢失音频数据包的恢复更高效 在通话中标记多个说话者的新博客 亚马逊 Chime SDK 发布通话分析 亚马逊 Chime SDK 控制台 亚马逊 Chime SDK

关于作者

Jillian MunroJillian Munro 是亚马逊 Chime SDK 的项目经理，专注于提升亚马逊 Chime SDK 的教育和意识。

黑石加速器破解版

Mike GoodwinMike 是亚马逊 Chime SDK 的应用科学高级经理，他的团队专注于音频与视频工作负载的机器学习及信号处理解决方案。在业余时间，他喜欢跑步、皮划艇和弹吉他。