智能解决方案与ML/AI在IoT网络中的整合形成了一种新的网络范式，即智能物联网（IIoT）。IIoT已经改变了智能医疗保健、智能交通和智能工业等IoT应用。特别是，IIoT为设备进步打开了众多机会，例如为本地IoT设备配备由集成AI模型驱动的设备智能，以及服务提供，包括智能数据传输和AI辅助的数据处理。

本指南的目标是帮助你培养对视觉不一致性的敏锐眼光，并校准你对图像是否由AI生成、真实或太模糊而无法在没有进一步信息的情况下知道的直觉。

本文提供一份关于 XAI 的全面综述，涵盖常见的术语和定义、XAI 的需求、XAI 的受益者、XAI 方法分类以及 XAI 方法在不同应用领域的应用。

有效检测基于ALM的深度伪造音频，我们从以下三个维度进行优化：专注于ALM基于音频生成方法的机制、构建Codecfake数据集、采用CSAM策略。

2024年5月，语音情感基座模型emotion2vec的新版本发布emotion2vec+。emotion2vec+ 的迭代过程最终是在 160,000 小时的语音情感数据中筛选出 40,000 小时的数据来训练 emotion2vec+ large 模型。emotion2vec+在HuggingFace的表现明显超过其他高下载开源机型。

Whisper 是一个通用语音识别模型，由 OpenAI 开发。它可以识别多种语言的语音，并将其转换为文本。Whisper 模型采用了深度学习技术，具有高准确性和鲁棒性。

今年MER2024除了扩大数据集的大小，引入了一个新的开放式词汇情绪识别赛道MER-OV。这个赛道的主要考虑是现有数据集通常固定标签空间，并使用多数投票来增强注释者的一致性，但这个过程可能限制了模型描述微妙情绪的能力。在这个赛道中，我们鼓励参与者生成任意数量的标签，在任何类别中，目标是尽可能准确地描述情绪状态。

本文专注于人类语音，提供了深度伪造语音检测（DSD）任务全面概述。

FastSpeech 的改进版 FastSpeech 2，抛弃了 Teacher-Student 知识蒸馏框架降低训练复杂度，直接用真实的语音数据作为训练目标避免信息损失，同时引入了更精确的时长信息和语音中的其它可变信息（包括音高（Pitch）和音量（Energy）等）来提高合成的语音质量。

本指南的目标是帮助你培养对视觉不一致性的敏锐眼光，并校准你对图像是否由AI生成、真实或太模糊而无法在没有进一步信息的情况下知道的直觉。