人工智能技术的重大突破已经通过对人体系统进行建模实现 。虽然人工神经网络（NNs）只是与实际的人类神经元功能松散耦合的数学模型 。但它们在解决复杂和模糊的现实世界问题方面的应用却非常深远 。此外 。在神经网络中建模大脑的建筑深度已经为学习更有意义的数据表示开辟了广泛的可能性 。在图像识别和处理方面 。来自CNN视觉系统复杂且空间不变的细胞的灵感也使我们的技术有了很大的改进 。
只要人类的感知能力超过机器的感知能力 。我们就可以通过理解人类系统的原理获得收益 。人类在感知任务方面非常熟练 。人类理解与人工智能现状之间的对比在机器听觉领域变得尤为明显 。考虑到人类系统在视觉处理过程中获得的好处 。我们从神经网络机器听觉的类似过程中获益 。也许最抽象的声音领域就是我们作为人类如何看待它 。虽然信号处理问题的解决方案必须在强度 。频谱和时间属性的参数范围内在较低水平上运行 。但最终目标往往是认知问题：以我们对声音感知的方式转换信号包含被改变 。如果希望以编程方式改变录制的口语声音的性别 。例如 。在定义其较低级特征之前 。有必要用更有意义的术语来描述这个问题 。说话者的性别可以被认为是一个认知属性 。它由许多因素构成：声音的一般音调和音色 。发音的差异 。词语和语言选择的差异以及对这些属性与性别之间关系的共同理解 。
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