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全民K歌直播视频清晰度评估系统建设
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1. 背景介绍 随着直播、短视频以及各种音视频类应用的兴起与迅猛发展,如今全民K歌与QQ音乐活跃用户数以亿计,终端每天都会产生海量的UGC视频(包括直播和短视频等)。面对内容多样化的大规模视频带来的挑战,如何更好的把控端到端视频画质体验对整个直播、视频的全链路优化尤为关键。同时,为保障直播视频质量、对视频画质进行评估度量和实时监控,建设一个高效、准确的视频画质评估系统十分必要。 本文主要分享腾讯音乐技术团队针对细分直播视频场景定制的无参考的清晰度评估算法 TDQA(TME Deeplearning bas
QQ音乐技术团队
2021-06-02
1.6K
0
音乐识别探索之路|音色识别亮相IJCNN,UAE惊艳ICASSP
机器学习
人工智能
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编程算法
一年一度的国际知名会议2021论文评选结果已经相继揭晓,我们的论文《Large-scale singer recognition using deep metric learning: an experimental study》成功被国际神经网络联合大会 (International Joint Conference on Neural Networks,简称IJCNN)收录,《Learning Audio Embeddings with User Listening Data for Content-
QQ音乐技术团队
2021-04-26
4.9K
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TME与特聘教授共建音频与音乐智能黑科技,开展长期合作
语音合成
神经网络
深度学习
人工智能
12月10日,TME音乐学院聘请西北工业大学教授、西工大音频语音与语言处理实验室负责人谢磊教授科研技术分享,并担任音乐学院特聘顾问。TME基础平台部总经理周文江给谢磊教授颁发了特聘顾问证书。 近年来围绕国家“新一代人工智能”拟人化人机交互的重大需求,谢磊教授带领实验室团队深入开展全链路智能语音处理技术,在多项语音识别、关键词检出、语音增强、声纹识别国际评测中取得第一名的顶尖成绩,实验室入选2019《互联网周刊》中国人工智能高校排行十大顶尖实验室。 TME (腾讯音乐娱乐集团) 是中国在线音乐娱乐服务
QQ音乐技术团队
2021-01-05
2K
0
深度学习落地移动端——Q音探歌实践(二)
tensorflow
机器学习
神经网络
人工智能
深度学习
接上文 上一节内容里,我们大致介绍了我们对移动端可用的硬件条件的探索,接下来,我们更专注于介绍一些专注于移动端设备的机器学习框架,以及在Q音探歌,我们接入深度学习服务的一般流程。 4.移动端机器学习框架介绍 深度学习算法推断要在移动端落地,需要着重衡量尺寸和性能的限制,同时又要尽可能的提供给用户较好的体验(推断速度足够快)。Q音探歌倾向使用成熟的机器学习框架快速搭建深度学习服务,我们对比了一些专注于为边缘设备带来高效深度学习的框架,包括NCNN, TensorFlow Lite, Pytorch Mobi
QQ音乐技术团队
2020-05-11
2.5K
0
Android中图片压缩分析(下)
人工智能
神经网络
图像处理
android
QQ音乐技术团队
2017-11-13
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【纪录片】中国数据库前世今生
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