| Title | Summary |
|---|---|
| supabase/supabase | 以下是Supabase i18n (国际化)目录的简要中文概述： 1. 总览： - "概述"：提供目录整体介绍 2. 语言列表： - "中文"：当前页面的语言版本 - "其他语言"：列出所有已翻译的Supabase语言版本 3. 详细内容： - "每种语言的详情页"：为每个已翻译的语言版本提供详细的文档和指南 请注意，这只是一个简要概述。实际目录可能会包含更多细节或特定语言的链接。 |
| MervinPraison/PraisonAI | 这段代码是一个使用Python的PraisonAI库的例子。PraisonAI是一个基于人工智能的平台，用于创建和管理智能代理。 首先，定义了一个基本的函数 basic()，在这个函数中，通过PraisonAI初始化一个实例，并运行这个实例来安装所有依赖项。如果需要单独安装特定类型的依赖（如文档、测试或开发），可以在调用 poetry install时加上相应的参数。最后，这段代码展示了如何使用PraisonAI进行基本的项目管理和依赖管理。 |
| free-educa/books | 这个仓库是Dev-Books，一个致力于提供精选开发和编程书籍的资源库。它由名为"free-educa"的团队维护，并且所有的书籍都可以免费下载阅读。 此外，仓库还提供了如何使用这个资源库的方法，包括浏览话题、贡献书籍、下载阅读以及反馈建议等操作指南。 总的来说，这个Dev-Books仓库是一个为开发者提供高质量学习资料的平台。 |
| langflow-ai/langflow | 本文是关于Langflow项目的一份指南。Langflow是一个开源的AI工具，用户可以通过命令行或API进行开发和部署。 文章详细介绍了如何使用CLI参数来定制Langflow的行为，包括环境变量的配置方式。同时，也鼓励开发者贡献自己的力量，共同推动Langflow的发展。 总的来说，这份指南旨在帮助用户理解和利用Langflow的强大功能，同时也为潜在的贡献者提供了清晰的路径。 |
| mermaid-js/mermaid | Mermaid 是一个由 Knut Sveidqvist 创建的项目，用于简化文档编写。它提供了一种图形化的方式来创建流程图、状态机、代码样例等各种类型的图表。 对于公众网站来说，直接从用户那里获取文本并存储起来以备后续展示存在安全风险。因为用户内容可能包含恶意脚本，当这些数据被展示时，脚本可能会被执行。 为了提高安全性，Mermaid 提供了两种额外的安全级别： 1. 沙盒 iframe：渲染图表的 iframe 被设置在隔离的环境中，防止 JavaScript 在代码中运行，从而阻止潜在的恶意代码。 2. 图形布局和库：来自 d3 和 dagre- d3 等项目提供的图形布局和绘制库，确保了 Mermaid 图表的稳定性和安全性。 总之，Mermaid 通过提供安全级别的沙盒 iframe，以及依赖于其他项目的安全图形库，为用户创建和分享图表提供了高度保障。 |
| hiyouga/LLaMA-Factory | 这个仓库是一个名为LlamaFactory的项目，它提供了一种统一高效的多语言模型微调工具。这个工具集了多种先进的技术，如PEFT（普适性预训练）、TRL（任务相关学习）和QLoRA等。 如果你的工作涉及到语言模型的更新或优化，或者需要使用到这些先进工具，那么LlamaFactory仓库将是一个非常有价值的地方。 |
| hashicorp/vault | 这段代码是一个Go语言的测试脚本，用于在Docker环境中运行 Vault Enterprise的外部测试。具体步骤如下： 1. make dev：这行命令是构建开发环境，通常会编译源代码并生成可执行文件。2. VAULT_郭令明_BINARY=$(pwd)/bin/vault go test：这部分设置了一个环境变量VAULT_郭令明_BINARY，它指向当前目录下的一个名为vault的二进制文件。这个文件应该是Vault Enterprise的Docker镜像。3. -run 'TestRaft_Configuration_Docker'：这行命令是运行特定的测试，这里指定的是TestRaft_Configuration_Docker，这可能是raft模块的一个配置测试。4. ./vault/external_tests/raft/raft_binary：最后一步是执行测试，这里的raft_binary文件应该是之前设置的Vault Enterprise Docker镜像。总的来说，这段代码是在Docker环境中运行一个特定的Vault外部测试，并且通过环境变量指定了一个特殊的Vault二进制镜像。 |
| prowler-cloud/prowler | Prowler是一个云安全平台，它提供了一个命令行工具（CLI）来自动化网络安全检查。Prowler支持多种云服务提供商，如AWS、Azure和Google Cloud等。 安装和使用Prowler的文档可以在其官方网站https://docs.prowler.com/找到。此外，Prowler还遵循Apache License 2.0进行许可。 总之，Prowler是一个强大的云安全工具，它简化了网络安全检查的过程，并且支持多种云服务提供商。 |
| tokio-rs/tokio | Tokio是一个用于构建高性能网络应用程序的Rust库。它遵循MSRV（Minimum Supported Rust Version）策略，至少每六个月发布一个新的MSRV版本。 对于bug修复， Tokio有一些LTS（长期支持）版本，这些版本会持续一年或更长时间提供回溯的bug修复。 贡献者在提交代码作为Tokio的一部分时，默认情况下，该代码将遵循MIT许可证，没有额外条款。 |
| mem0ai/mem0 | Mem0是一个用于大型语言模型的智能记忆层。它提供多级记忆功能，包括用户、会话和AI代理的记忆保留。Mem0还具备自我学习和适应个性化的能力。 开发者可以通过Mem0的API简单地将其集成到各种应用中。跨平台一致性也确保了在不同设备上的一致行为。 此外，Mem0还支持将数据存储在Qdrant这样的向量存储服务中，这对于生产环境来说是一个选项。 总之，Mem0提供了一种先进的记忆解决方案，适用于大型语言模型的个性化需求。 |
| goldmansachs/gs-quant | "GS Quant"是一个由高盛公司内部量化开发者创建的Python金融量化工具包。它基于全球大型风险转移平台，旨在加速量化交易策略开发和衍生产品风险管理解决方案的设计。 要使用GS Quant，首先需要一个客户端ID和秘密，这些通常只提供给高盛的机构客户。获取更多信息可以联系销售覆盖或Marquee Sales。 此外，GS Quant还提供了详细的安装指南、示例代码以及贡献者指南等资源。如果你有任何问题或者建议，可以直接通过邮件与他们联系。" |
| abseil/abseil-cpp | Abseil C++库是一个开源的软件开发工具包，旨在提供高效、现代化和易于使用的C++编程解决方案。库包含多种功能模块，如类型 trait库、随机数生成库、同步原语库、时间处理库等。 Abseil推荐用户“活在分支头部”（尽可能频繁地从master分支拉取最新的提交），但同时也提供了长期支持版本，这些版本会回溯严重bug的修复。 Abseil C++库遵循Apache许可证条款，并提供详细的许可文档。此外，还提供了链接到更多相关信息的列表，包括介绍、设计哲学、兼容性保证等。 |
| git-ecosystem/git-credential-manager | Git Credential Manager 是一个用于 Git 的凭据管理工具。它可以帮助用户在使用 Git 进行操作时，自动填充和更新凭据信息。 GCM 支持多种凭据类型，包括但不限于基本 HTTP 代理、Windows 账户服务等。它还提供了一种配置代理的方式，以便在需要通过代理网络访问 Git 服务器时进行设置。 此外，GCM 还有一个项目路线图，展示了未来可能添加的功能和改进方向。对于想要贡献代码或提出建议的开发者来说，这是一个了解项目进展的好地方。 |
| Title | Summary |
|---|---|
| 大厂法务是怎样炼成的? | 这篇文章讨论了大厂法务在企业内部的战略地位提升，以及他们在维护公司形象和权益时的新角色。文章通过几个具体的案例，展现了大厂法务如何运用法律手段进行反黑、索赔等行动。 总结来说，这篇文章强调了大厂法务在企业内部管理和战略层面的重要性，并展示了他们在面对挑战和维护公司利益时的行动力。 |
| 刚硬的宗馥莉，尝到父亲去世后的第一个大苦头 | 这段内容是关于宗馥莉，杭州娃哈哈集团有限公司的总经理，她试图巩固权力并处理经销商体系的问题。同时，文中提到了她的父亲宗庆后以及胞弟宗泽后的相关言论，可能是在讨论接班人角色和管理策略。 |
| 从9块9卖到500，卖手机不如卖手机壳 | 本文讨论了手机壳作为时尚单品的转变，并分析了品牌如CASETiFY如何维持高溢价地位。 主要观点包括： 1. 手机壳从工具属性转变为时尚单品，设计和品牌成为关键因素。 2. CASETiFY通过不断推出新品、联名以及赋予产品新概念来保持热度和品牌价值。 3. 为了维持高溢价，CASETiFY需要持续创新以应对日涨的流量成本挑战。 总结来说，手机壳作为时尚消费品的成功转型，要求品牌不断创新并建立独特的护城河。 |
| 「银河通用」获港版淡马锡新一轮投资｜最前线 | 7月19日，“港版淡马锡”香港投资管理有限公司宣布投资“银河通用”，投资金额未披露。此次合作涉及具身智能技术的应用和人才培养，旨在推动香港人工智能机械人生态圈的建设，助力香港创科发展。 |
| 「kuiperbelt」完成天使轮融资，首款 eBike“S1”欧洲多国上市丨 36 氪首发 | Kuiperbelt 是一家致力于全球电动自行车市场的公司。它选择从欧洲的荷比卢地区起步，并与当地经销商建立深度合作关系。 Kuiperbelt 的产品线包括S系列和X系列，其中S2是中置电机升级版本，而X系列则定位于eBike界的皮卡，强调家庭运载能力。 目前，Kuiperbelt 已经进入多个欧洲市场，并与当地的零售商建立了合作关系。公司正在进行新一轮融资，寻求进一步发展机会。 |
| 应对花式裁员的自救指南 · 职场极端气候 ① | 本文是一篇关于如何应对裁员潮的指导性文章。主要内容包括： 1. 保持冷静和积极态度：面对裁员，首先要控制情绪，避免陷入负面心态。 2. 留存物证：收集工作相关的合同、工资卡交易记录、考勤记录等，以备后续可能的法律纠纷。 3. 积极行动：利用被裁后的空闲时间，进行阶段性工作成果复盘，沉淀梳理工作方法论，备份个人资料和文档，甚至尝试拓展人脉资源。 4. 职场社交与寻求帮助：通过职场社交平台约同行或专家交流，寻找新雇主的目标。 总的来说，这篇文章提供了应对裁员的实用策略，旨在帮助那些不幸被裁的人们尽快恢复生活和职业状态。 |
| 内地精英，「卷哭」香港职场 | 这篇文章的咨询摘要可以概括为： 香港人才市场存在大量岗位空缺，但这些机会似乎并未向内地求职者敞开。赴港内地精英面临的工作竞争压力和适应挑战并存。 对于这类情况，求职者可能需要通过提升自身优势（如勤奋刻苦、熟悉内地文化等）来增加获得工作的机会。同时，保持对工作稳定性的需求也是重要的考虑因素。 |
| GPT-4o迷你版发布，ChatGPT杀死ChatGPT · 焦点分析 | 这段内容是关于OpenAI推出GPT-3.5 Turbo模型，以及这一举动在降低模型输入价格、提高处理能力等方面的影响。同时提到了其他如Mistral AI和Deepseek等也在同一天发布模型进展的情况。整体来看，这是一个关于人工智能领域技术发展和市场动态的讨论摘要。 |
| Title | Summary |
|---|---|
| Multi-Iteration Multi-Stage Fine-Tuning of Transformers for Sound Event Detection with Heterogeneous Datasets | 1. 提出学习两个异构数据集的方案，包括音频片段和不同标注粒度。 2. 针对DCASE 2024挑战中的Task 4，设计了一种多迭代、多阶段的Fine-tuning策略。 3. 使用Audio Spectrogram Transformers作为模型，并在联合DESED和MAESTRO真实数据集上进行训练。 4. 在第二阶段，同时更新CRNN和Transformer模型，使用自监督损失进行大量权重的调整。 5. 训练完成后，基于多模型的预测结果，为所有音频片段生成强伪标签。 6. 通过迭代两次的训练过程，并加入基于伪标签的蒸馏损失，实现了DESED挑战2024 Task 4的新单模型、最先进的性能。 |
| MEDIC: Zero-shot Music Editing with Disentangled Inversion Control | 1. 提出\textit{Disentangled Inversion}技术，设计用于分离扩散过程的三重分支，增强精确编辑和音乐结构保护的能力。 2. 推出\textit{Harmonized Attention Control}框架，统一自注意力和交叉注意力，并加入一个和谐分支，以实现目标音乐的所需结构信息。 3. 构建\textit{Disentangled Inversion Control (DIC)}框架，集合上述创新，为精确音乐编辑提供技术支持，同时确保音乐结构的完整性。 |
| Fade-in Reverberation in Multi-room Environments Using the Common-Slope Model | 1. 提出针对"fade-in"现象的扩展参数化模型，用于多房间环境中的声波传播建模。 2. 该方法不是基于能量衰减函数进行拟合，而是对包络曲线进行分析，这使得模型能够捕捉到衰变过程中的动态变化。 3. 模型允许负振幅的衰减指数表达式，这是之前方法可能无法实现的特性。 4. 通过模拟和实际测量的多房间环境评估，证明了该方法的有效性，即它现在可以处理以前方法无法真实再现的"fade-in"现象。 |
| Error Correction by Paying Attention to Both Acoustic and Confidence References for Automatic Speech Recognition | 1. 提出了一种非自回归的语音错误校正方法。 2. 设计了一个信心模块，用于测量N-最佳ASR假设中每个词的不确定性作为参考，来定位错误单词的位置。 3. 利用ASR编码器的声学特征，为正确发音提供参考。 4. 通过编辑路径对ASR的N-最佳候选进行对齐，确认彼此并修复一些缺失字符错误。 5. 使用交叉注意力机制融合了错误校正参考和ASR假设之间的信息。 |
| Pre-Trained Foundation Model representations to uncover Breathing patterns in Speech | 1. 提出使用深度学习模型，如卷积长短期记忆网络（Conv-LSTM），来估计呼吸时间序列数据的方法。 2. 研究了利用预训练的表示，如Wav2Vec2这样的基础模型，来提高呼吸时间序列估计的精度和相关性。 3. 实验中收集了来自26个个体的数据，并通过商业级胸带获取真实RR值进行校正。 4. 结果表明，使用预训练模型可以显著降低呼吸时间序列估计的均方根误差（MAE），并提高其相关系数。 |
| Modeling and Driving Human Body Soundfields through Acoustic Primitives | 1. 提出了一种框架，用于高质量的三维人体空间音频生成。 2. 能够渲染由人体产生的完整声场，包括语音、脚步声、身体互动等。 3. 通过基本的视听人体表示（如3D姿势和头部麦克风录音）进行操作。 4. 实现了在三维空间任何点高效准确地渲染整个声音场景。 5. 利用图形神经渲染中的体积元概念，并将其转移到声学领域，创建了适应近场和实时渲染的声学元。 |
| Audio-visual Generalized Zero-shot Learning the Easy Way | 1. 提出音频-视觉跨模零样本学习的新框架EZ-AVGZL。 2. 该框架通过将音频-视觉嵌入与变换后的文本表示对齐，实现简单但有效的对多模态特征和文本嵌入的学习。 3. 利用单个监督的文本音频-视觉对比性损失来学习音频-视觉和文本模态之间的对齐。 4. 通过优化过程将类标签嵌入转换到更具区分性的空间，同时保持语言表示的语义结构。 5. 在VGGSound- GZSL、UCF- GZSL和ActivityNet- GZSL等多个基准上进行了广泛的实验验证。 |
| A light-weight and efficient punctuation and word casing prediction model for on-device streaming ASR | 1. 提出了一种轻量级且高效的模型，该模型能够实时预测句子中的标点符号和词形。 2. 该模型基于卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆（BiLSTM），这使得它在处理语言相关任务时具有良好的性能。 3. 实验结果表明，与非Transformer模型相比，提出的模型在总体F1-分数上获得了9%的相对提升。 4. 该模型不仅在性能上超越了代表性的Transformer模型，而且在尺寸和速度上实现了更好的平衡。因此，它非常适合用于设备端的流式自动语音识别系统。 |
| Preset-Voice Matching for Privacy Regulated Speech-to-Speech Translation Systems | 1. 提出了一种名为Preset-Voice Matching（PVM）的监管S2ST框架。 2. PVM通过首先将输入语音匹配到目标语言中类似先前同意发言者的预设声音，消除了跨语言语音克隆在S2ST中的问题。 3. PVM避免了复制输入说话者的声音，确保了PVM系统符合法规要求，降低了滥用风险。 4. 通过实验结果，证明PVM能够在多说话人环境下显著提高S2ST系统的运行时间，并提升合成的S2ST语音的自然度。 |
| DiveSound: LLM-Assisted Automatic Taxonomy Construction for Diverse Audio Generation | 1. 提出DiveSound，一个用于构建多模态数据集的新型框架。 2. 该框架具有多样化的分类体系，利用大型语言模型辅助构建。 3. 利用多模态对比性表示来指导多样生成，强调了视觉信息的指导作用。 4. 提供了一个文本-音频-图像三者对齐的多样性数据集，其中声事件类标签平均有2.42个子类别。 5. 通过在构建的数据集上进行文本到音频实验，展示了在视觉信息引导下多样性的显著增加。 |
| Underwater Acoustic Signal Denoising Algorithms: A Survey of the State-of-the-art | 1. 全面回顾了水下声学信号去噪领域的最新进展。 2. 深入剖析了水下环境对声学信号处理的复杂挑战，包括信号衰减、噪声变异性以及环境因素的影响。 3. 系统分类讨论了各种去噪算法，如传统方法、分解基技术和学习型技术，并分析了它们的应用、优点和局限性。 4. 详尽回顾了评估指标和实验数据集，以支持对去噪算法性能的评估。 5. 结论部分提出了开放问题清单以及对未来研究方向的建议，强调了开发更适应水下动态环境的去噪技术的重要性。 |
| How Private is Low-Frequency Speech Audio in the Wild? An Analysis of Verbal Intelligibility by Humans and Machines | 1. 该论文研究了低频音频作为隐私保护模态的有效性，这是对社会动态真实环境研究中的一种创新尝试。 2. 研究者开发了可穿戴设备，能够以1250 Hz这样的低频率录制音频，以防止语音内容中的私人细节被自动提取。 3. 该论文通过模拟潜在的隐私攻击，并在不同噪声环境下进行实验，来验证低频音频是否能有效保证言语隐私。 4. 研究还探讨了语音活动检测性能（理解社会行为的基础）与隐私保护之间的权衡问题。 |
| Low-Resourced Speech Recognition for Iu Mien Language via Weakly-Supervised Phoneme-based Multilingual Pre-training | 1. 该论文探讨了在资源有限的Iu Mien语言环境下，三种低资源ASR的方法：基于音素或子词的监督预训练、以及自我监督预训练。 2. 研究中使用了最近发布的三套基础模型，这些模型是在包含10种语言的CommonVoice数据集（CV-Lang10）上进行预训练的，这对应于低资源ASR的三种方法。 3. 实验结果表明，在Iu Mien语音识别任务中，基于音素的监督预训练可以取得比子词或自我监督更好的性能。这意味着这种方法在数据效率方面表现得更高。特别地，使用弱监督音素预训练的Whistle模型获得了最具有竞争力的结果。 |
| Robust ASR Error Correction with Conservative Data Filtering | 1. 提出EC训练数据应满足的两个基本准则：(1) EC目标应改进语言接受性并超越来源，(2) 应能从可用上下文中推断出来。 2. 通过这些标准，识别和过滤低质量的EC对，训练模型在这种情况不进行任何修正，这个过程称为保守数据过滤。 3. 实验集中在使用强大Conformer-CTC作为基准的日语ASR，并针对日语LLMs进行EC的finetuning。 4. 在一系列21个内部评估基准上进行评估，结果表明该方法能够显著减少过度修正，并提高在困难领域（OOD）下ASR结果的准确性和质量。 |
| Using Speech Foundational Models in Loss Functions for Hearing Aid Speech Enhancement | 1. 该研究探讨了自监督语音表示模型的特征编码如何有效地捕捉语音可理解性。 2. 提出使用自监督语音代表清洁和噪声语音之间的距离作为损失函数的一部分，以改进语音增强模型的性能。 3. 实验结果表明，使用基于这个距离的损失函数训练的模型在HASPI、STOI、PESQ和SI-SNR等指标上表现更好，这有助于提高听力辅助设备的语音清晰度。 |
| Linear-Complexity Self-Supervised Learning for Speech Processing | 1. 提出了一种新的线性-复杂度的自注意力（Self-Attention, SA）替代方案，用于SSL领域。 2. 详细研究了名为SummaryMixing的模型，它是第一个在MP3S基准下多项语音处理任务中超越传统多头SA（Multi-Head Self-Attention, MHSA）的模型。 3. 实验证明，SummaryMixing在保持或优于wav2vec 2.0模型下游任务性能的同时，显著减少了预训练的时间和峰值VRAM使用量。 4. 最终结果是，使用4台Tesla A100 GPU，成功在一个星期内完成了155M参数的wav2vec 2.0模型的预训练，并且节省了18%和23%的资源。 |
| Enhancing Out-of-Vocabulary Performance of Indian TTS Systems for Practical Applications through Low-Effort Data Strategies | 1. 提出问题：针对低资源语言如印度语和泰米尔语的公共可用TTS数据集，存在的问题是数据量有限，导致词汇覆盖不足。 2. 实验设计：为突出这个问题，作者创建了一个基准，包含来自多个真实世界应用的OOV单词。 3. 模型性能评估：使用这个OOV基准对最先进的印度语和泰米尔语TTS系统进行了测试，结果显示这些系统的性能在处理OOV词汇时较差。 4. 提出解决方案：针对上述问题，作者提出了一种低成本且经济可行的策略来获取更多训练数据。具体是利用志愿者而非高质量的专业语音艺术家来录制包含未见过双字符字音的单词。这种方法可以显著提高模型对OOV词汇的性能，同时不影响语音质量及在领域内的表现。 |
| Reducing Barriers to the Use of Marginalised Music Genres in AI | 1. 通过探索解释性人工智能（XAI）挑战和机会，降低了使用边缘化音乐类型与AI模型生成音乐的障碍。 2. 发现了XAI领域的多个机会，包括提高AI模型透明度和控制能力、解释AI模型的伦理和偏见、以及针对小数据集进行大型模型微调以减少偏见的方法。 3. 项目参与者强调了尽管处理边缘化音乐和小数据集具有挑战性，但这些方法有助于增强少数文化的文化代表，并有助于解决深度学习模型中的偏见问题。 4. 现在，他们正在基于这个项目建立一个全球性的国际负责任AI音乐社区，并邀请人们加入他们的网络。 |
| Spontaneous Style Text-to-Speech Synthesis with Controllable Spontaneous Behaviors Based on Language Models | 1. 提出基于语言模型的新型自发语音合成系统。 2. 系统性地分类和统一多样化的自发行为模型。 3. 引入精细的语调建模，以提升模型捕捉自发演讲中微妙语调变化的能力。 4. 实验结果表明，提出的这种方法在语调自然性和自发行为自然性方面显著优于基线方法。 |
| Accurate Mapping of RNNs on Neuromorphic Hardware with Adaptive Spiking Neurons | 1. 提出${\Sigma}{\Delta}}$-低通递归神经网络（lpRNN）的架构，这是一种结合了率编码和时间编码的RNN设计。 2. lpRNN使用自适应的脉冲神经元模型，通过${\Sigma}{\Delta}}$调制来编码信号，这使得在硬件实现时能够精确映射。 3. lpRNN的设计目标是匹配自然信号处理过程中的典型时间尺度，如语音信号。这表明该架构具有处理这类复杂数据的能力。 4. 实验展示了lpRNN在Intel的Loihi芯片上得以实现，并取得了音频基准分类任务上的最先进的结果，使用了3位权重。 这些贡献点共同构成了论文的主要贡献，即提出了一种能够高效准确地将RNN映射到SNN的神经网络架构。 |
| CogniVoice: Multimodal and Multilingual Fusion Networks for Mild Cognitive Impairment Assessment from Spontaneous Speech | 1. 提出CogniVoice，一个跨语言和多模态的框架，用于检测Mild Cognitive Impairment（MCI）并估计Mini-Mental State Examination（MMSE）分数。 2. CogniVoice基于“专家产品”原则构建了一个多模态、多语言的网络模型，旨在减少对捷径解决方案的依赖。 3. 使用TAUKADIAL挑战赛中的全面数据集，包括英语和中文，CogniVoice在MCI分类和MMSE回归任务上超越了最佳基线模型，分别提高了2.8和4.1点的F1分数和RMSE（均方根误差）。 4. CogniVoice有效地缩小了不同语言群体之间的性能差距，减少了0.7点的F1分数差距。 |
| Aligning Sight and Sound: Advanced Sound Source Localization Through Audio-Visual Alignment | 1. 提出新的交互式声源定位合成基准。 2. 引入新的评估指标，以严格评估声源定位方法的性能，特别关注对定位精度和跨模互动能力的准确评估。 3. 提出一种学习框架，结合跨模对齐策略来增强跨模互动。 4. 通过同时评估交互式声源定位和辅助的跨模检索任务，全面评估跨模互动能力，并为竞争方法提供广泛的验证，包括使用新的和标准评估指标。 |
| Efficient Training for Multilingual Visual Speech Recognition: Pre-training with Discretized Visual Speech Representation | 1. 提出多语种视觉语音识别（Visual Speech Recognition，VSR）的研究，该系统能够使用单一训练模型识别多种语言。 2. 针对大规模多语种视觉数据建模所需的计算成本问题，提出了一种新的训练策略：基于视觉语音单元处理。 3. 确立了视觉语音单位的概念，这些单位可以通过自监督视觉语音模型提取的视觉特征进行离散化获得。 4. 通过分析验证，视觉语音单位主要包含口形信息，同时能够抑制非语言信息。 5. 提出使用视觉语音单位作为系统输入，并预训练多语种VSR模型的方法。这种方法可以显著提高训练效率，因为输入数据量大大减少。 |
| Data-Efficient Low-Complexity Acoustic Scene Classification in the DCASE 2024 Challenge | 1. 描述了DCASE 2024挑战中的数据效率低复杂度声场景分类任务。 2. 提到了该任务是前两版（2022和2023）的延续，这些版本关注录音设备不匹配问题以及对低复杂度系统的要求。 3. 今年的版本引入了新的现实世界问题：参与者需要开发数据效率高的系统来应对五个逐步限制可用训练数据的场景。 4. 提供的基础系统基于一种高效、因子化的CNN架构，由反向残差块构建，并使用Freq-MixStyle来处理设备不匹配的问题。 5. 任务共收到37份提交，来自17个团队。大部分系统的性能都超过了基础系统。排名最高的系统在评估集上的精度范围从最小的54.3%到最大的61.8%，相对改进基础系统约23%和9%。 |
| Towards continually learning new languages | 1. 提出针对多语言神经语音识别中的一种挑战—— Catastrophic Forgetting（遗忘性灾难）的问题。 2. 研究并结合了两种策略来对抗遗忘：权重因子分解和弹性权重整合。 3. 实现了一种方法，既能消除遗忘现象，又能使新学习的语言性能与一次性加载所有语言的情况相当。 4. 在实验中，从初始的10种语言开始学习，目标达到26种语言，且在整个过程中没有发生遗忘，并保持了相对合理的性能。 |
| Enhance Temporal Relations in Audio Captioning with Sound Event Detection | 1. 提出改进音频Caption生成的策略，通过声音事件检测(SED)任务获取事件的时间戳信息。 2. 研究如何在captioning模型中有效整合时间信息，并提出一种基于时间标签的系统，用于将时间戳转化为可理解的关系描述。 3. 通过提出的时空指标评估结果，表明在生成时空关系方面取得了显著的进步。 |
| Open-Source Conversational AI with SpeechBrain 1.0 | 1. 提供了一个基于PyTorch的开源对话AI工具包，名为SpeechBrain。 2. SpeechBrain专注于语音处理任务，如语音识别、增强、说话人识别、文本到语音等。 3. 该工具包注重透明度和可复制性，通过发布预训练模型和完整的代码“配方”来实现这一点。 4. 在1.0版本中，SpeechBrain引入了新技术以支持多样化的学习模式，LLM集成以及先进的解码策略。 5. 此外，它还包含新的基准存储库，为研究人员提供了一个统一的平台来评估模型在各种任务上的性能。 |
| STONE: Self-supervised Tonality Estimator | 1. 提出STONE，首个自我监督的音阶估计器。 2. 设计ChromaNet（ ChromaNet）架构，一个具有八度等效性的卷积网络，输出12个结构化的键签名轮廓（KSP）。 3. 利用人工音高转置作为自监督任务，训练ChromaNet以预测跨音乐片段的音高变化。 4. 通过观察KSP与音阶相关性，将STONE扩展为输出24个结构化logits的KSP，并引入监督来区分具有相同键签名的大调和小调。 5. 提供不同量级的监督，形成半监督和全监督的音阶估计器：Semi-TONEs和Sup-TONEs。 |
| Pronunciation Assessment with Multi-modal Large Language Models | 1. 提出基于大型语言模型（LLMs）的评分系统，旨在利用LLMs在文本相关评分任务中的积极影响。 2. 详细描述了系统的运作流程：首先，语音编码器将学习者的语音转化为上下文特征；然后，适配层对这些特征进行转换，使其与潜在空间中的文本嵌入相匹配。 3. 在评估任务中，特定的前缀和提示文本被嵌入并与其他由模态适配层生成的特征结合起来，让LLMs能够预测准确性和流利度评分。 4. 实验结果表明，提出的评分系统在Speechocean762数据集上与基线相比具有竞争力。 5. 进行了消融实验以更好地理解提示文本和训练策略对评分系统贡献的影响。 |
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent