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OPTIMAL HUMAN-MACHINE CONVERSATIONS USING EMOTION-ENHANCED NATURAL SPEECH USING HIERARCHICAL NEURAL NETWORKS AND REINFORCEMENT LEARNING

机译:运用基于神经网络和强化学习的增强型自然语音的最佳人机对话

摘要

A system and method for emotion-enhanced natural speech using dilated convolutional neural networks, wherein an audio processing server receives a raw audio waveform from a dilated convolutional artificial neural network, associates text-based emotion content markers with portions of the raw audio waveform to produce an emotion-enhanced audio waveform, and provides the emotion-enhanced audio waveform to the dilated convolutional artificial neural network for use as a new input data set.
机译:一种使用膨胀卷积神经网络的情绪增强自然语音的系统和方法,其中音频处理服务器从膨胀卷积人工神经网络接收原始音频波形,将基于文本的情绪内容标记与原始音频波形的一部分相关联以产生情感增强的音频波形,并将情感增强的音频波形提供给扩张的卷积人工神经网络,以用作新的输入数据集。

著录项

  • 公开/公告号US2020320974A1

    专利类型

  • 公开/公告日2020-10-08

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 NEWVOICEMEDIA LTD.;

    申请/专利号US202016863855

  • 发明设计人 ALAN MCCORD;ASHLEY UNITT;BRIAN GALVIN;

    申请日2020-04-30

  • 分类号G10L13/10;G06N3/04;G06N3/08;G10L13/047;G10L13/033;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 11:20:29

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