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Text-to-Speech-Systeme im Vergleich

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Einen Vergleich von Text-to-Speech-SystemenVergleich von Text-to-Speech-Systemen (TTS) gibt es im Blog von Codecentric. Anhand diverser deutsch- und englischsprachiger Zungenbrecher haben die Softwareentwickler Siri, Alexa, Google und andere Systeme auf die Probe gestellt und das Ergebnis in einem Video festgehalten. Außerdem liefert die Autorin des Artikels, die promovierte Bioinformatikerin Shirin Glander (Bild: Codecentric), eine Auflistung von TTS-Systemen – darunter auch SaaS-Angebote und Open-Source-Produkte – und gibt Tipps, wie sich TTS-Funktionen in E-Speak und in der Programmiersprache Python realisieren lassen.

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Algorithmen exponentiell beschleunigt

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Algorithmen zur Optimierung von Lösungen – zum Beispiel die Identifikation der schnellsten Route von A nach B – könnten mit neuen Forschungsergebnissen aus Harvard viel schneller ablaufen. Bislang werden derartige Problemlösungen schrittweise berechnet: je mehr Daten, desto mehr Rechenschritte – bis hin zu einer technisch nicht mehr darstellbaren Rechenintensität. Informatiker der John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences (SEAS) in Harvard haben nun einen Algorithmus entwickelt, der die Anzahl der Rechenschritte drastisch reduziert und Berechnungen dadurch exponentiell beschleunigt, meldet Eurekalert. Anwendungsgebiete sehen die Harvard-Forscher um Professor Yaron Singer (Bild) unter anderem in der Medizin und der Evolutionsbiologie, aber auch in Logistik und im Consumer-Markt. Die Arbeiten aus Harvard werden auf der International Conference on Machine Learning (ICML) vom 10. bis 15. Juli in Stockholm präsentiert.

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Software schaut in die Zukunft

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Ein Forscherteam um Prof. Jürgen Gall von der Universität Bonn hat eine Software entwickelt, die „einige Minuten“ in die Zukunft schauen können soll, wie Eurekalert! berichtet. Das Programm lernt typische Abfolgen von Handlungen, etwa beim Kochen, wie in einem Video vorgeführt wird. In neuen, ähnlichen Situationen kann es dann mit großer Genauigkeit voraussagen, was Koch oder Köchin als nächstes tun werden. Für kürze Voraussageperioden soll die Software bereits eine Genauigkeit von 40 Prozent erreicht haben. Gall und Kollegen sehen ihre Studie, die in diesen Tagen auf der Conference on Computer Vision and Pattern Recognition in Salt Lake City vorgestellt wird, als ersten Schritt in einer neuen Disziplin namens „Activity Recognition“.

 

 

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KI schaut durch die Wand

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Forscher des Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) am Massachusetts Institute of Technology (MIT) haben ein künstlich-intelligentes System entwickelt, das Positionen und Bewegungen von Objekten selbst durch Wände hindurch wahrnehmen können soll. Laut ZDNet nutzt „RF Pose“ dazu die Reflektionen der Funksignale von WLAN-Geräten und lernt darüber hinaus anhand der Bewegungen der Objekte im Raum. Anwendungsmöglichkeiten sehen die CSAIL-Forscher um Professor Dina Katabi (Bild: CSAIL) vor allem im Bereich Medizin und Pflege.

 

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Gesichtserkennung wird ausgetrickst

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Gesichtserkennungs-Algorithmen werden immer leistungsfähiger. Und je mehr Fotos man auf Social-Media-Plattformen hochlädt, desto mehr Informationen über Identität, Aufenthaltsort und Beziehungen gibt man preis. Eine Forschungsgruppe an der Universität von Toronto (Bild: Logo) hat nun einen Algorithmus entwickelt, der dem einen Riegel vorschieben soll. Dazu werden zwei neuronale Netze quasi aufeinander losgelassen: eines für die Gesichtserkennung und eines, das diese zu unterbinden versucht. Das Ergebnis dieses „Rüstungswettlaufs“, wie es auf Eurekalert heißt, ist ein Instagram-ähnlicher Filter, der bestimmte Pixel im Bild so verändert, dass Algorithmen in die Irre geführt werden, menschliche Augen jedoch kaum einen Unterschied wahrnehmen.

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