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HTML合成声

问答系统中可以使用的合成声

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智能学会“听辨声”

美国麻省理学院的科研员开发出一套智能系统,能够分辨出乐中不同乐器发出的声,并单独调们可以借助均衡器对歌曲旋律中的低进行调节,但麻省理学院计算机科学与智能实验室(Computer Science and Artificial Intelligence Lab,CSAIL)的科研员带来了更好的解决方案 他们的PixelPlayer系统使用智能来分辨同一段乐中不同乐器的声,然后对不同声进行调整,让乐听起来更洪亮或更柔和。 科研员认为PixelPlayer能够帮助进行声编辑,或者用于帮助机器更好地理解动物、车辆和其他物体制造的环境。 他们表示:“我们希望我们的作能够开辟出新的研究途径,通过视觉和听觉信号来理解声源分离的问题。

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    智能将碾压类的诗歌与乐?

    随着技术的发展,弱智能将会进化为各方能力都能和类比肩的强智能,类能干的脑力作,它们也能够胜任,就像是电影《机械公敌》中描述的AI 机器。 ? 强智能之后,就是超智能。 类最后的尊严诗歌和乐也会被智能取代吗?有说,艺术是类最终的圣殿。然而,智能似乎正在侵蚀着类仅剩的一点尊严——乐和诗歌代表的艺术。 加州大学圣克鲁兹分校的乐学教授戴维·柯普,写了计算机程序专门模仿巴赫的编曲,虽然写程序花了7 年功夫,但是这个程序一出来,短短一天内就写出了5000 首巴赫风格的赞美诗。 柯普挑出几首安排在一次乐节上演出,听众还以为这就是巴赫的曲子,兴奋地讲着这些乐如何触碰到他们内心最深处。微软研发的机器小冰更是将触手伸到了类诗歌创作领域。 高晓松曾在一档节目上表达了自己对于智能涉及艺术的看法,他认为,AI 只是采集了大量的数据,对数据进行了整理和再度学习,所以能够排列组合成不同风格的乐,会给类带来一定的惊喜;但是在文学领域,AI

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    利用智能“解锁”世界

    直到现在,更多的传统算法发展成先进的神经网络,乐产业也正在越来越多地依靠智能,而Gracenote就是最好的样例。采用这种智能分类乐情感的技术的关键问题在于AI不知道的感觉。 这些数据的应用意味着乐迷们可以清楚地了解Gracenote在乐归类上的作,而其他或许不知道这个公司的智能技术提升了他们的乐体验。 像Gracenote这样的公司要做到对全球的乐进行分类,就不能仅仅依靠,还要靠智能和类似机器试听这样的技术。 仅靠无法对数量庞大的歌曲分类,这样就达不到根据用户最喜欢的乐生成性化播放列表。而教会电脑去检测则可以帮助们获得更好更完整的乐体验。 而使用数据和技术解锁来自世界各地的乐,是这份作中最激动心的部分之一。

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    智能语进化史三部曲

    让我们一起回顾整个过程,来看一下智能语发生的几次技术跃进。 智能语1.0:一问一答现在,智能语技术在数码、电子、业制造领域被广泛应用并且成为全民热议的话题,可是在发展之初它还有很多稚嫩的地方。 关于智能时代的讨论有很多,但在消费层面上,真正大范围进入用户试用阶段的智能语应用大概在2010年之后。这个阶段的智能语技术形成了以语交互为主的感知状态,我们暂且称之为第一阶段。 这时的智能语应用通过算法的演变和大量数据的输入,在技术层面实现自然语识别和语义理解,针对对话内容进行数据匹,然后调取相关话题,从而实现简单内容的单向一问一答。 旧金山的MindMeld公司可提供对话式智能平台等等。智能语2.0:有问有答早在2000年,比尔盖茨曾经提出“未来10年是语的时代”。

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    智能正在改变乐产业

    智能已帮助上百万位乐创作者制作了上千万份乐母带,并将给乐产业带来更大的改变。 当一首歌曲在收机中播放时,有超出歌曲谱曲、演奏和制作这些创作范围的无形力量在发挥作用。 其中一个不可言喻的特质就是频母带制作,此过程可以对歌曲进行润色并优化歌曲在任何设备上的聆听体验。现在,智能算法开始尝试进入这一作领域。 伯奇内尔本也是一名乐家,当他听说像LANDR这样基于智能的母带制作服务能够提供低成本的母带制作服务,也被激起了兴趣。 但母带制作的某些方面,例如均衡唱片上不同歌曲的响度等级或尝试匹低声频和高声频的频谱内容等,这些方面都比谱曲或进行乐制作要容易自动化得多。 但智能和乐在现阶段存在最大弱点的领域是制作领域,即们在录制乐后对乐进行处理并对录做出混和编曲等决定的领域。

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    使用神经网络和蜂群优化进行语识别

    通过分析类语频文件,这些具可以学习识别不同语言的单词和短语,并将其转换为机器可读格式。尽管几种基于机器学习的模型在语识别任务上已经取得了可喜的成果,但它们并非总是在所有语言中都表现良好。 他们在Springer Link的国际语技术杂志上发表的一篇论文中介绍了这个新系统,该系统将神经网络(ANN)与称为对立蜂群(OABC)的优化技术相结合。 研究员开发的系统的独特之处在于它使用OABC优化算法来优化ANN的隐层和神经元。顾名思义,蜂群(ABC)算法旨在模拟蜜蜂的行为,以解决各种优化问题。 研究员在论文中解释说:“通常,优化算法会在匹域中随机初始化解决方案。但是这种解决方案可能与最佳解决方案处于相反的方向,从而大大增加了计算成本。因此,这种基于对立的初始化被称为OABC。” 在大型频文件数据库上进行训练后,神经网络学会预测新的类语样本中的孤立词。 研究员在一系列类语频片段上测试了他们的系统,并将其与更传统的语识别技术进行了比较。

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    轻松在LinuxMacWindows上置FFmpeg开源

    频抽离有时候,我们又一个MV(Music Video),但是我们想将它变成纯频格式放进我们的MP3里。 这个时候,我们可以使用FFmpeg来抽离频,如:# 抽离Mintimate.mov的频为Mintimate.acc频ffmpeg -i Mintimate.mov -vn -y -acodec copy 相关链接:FFmpeg项目官网FFmpeg官方总下载地址Linux上置FFmpegLinux安装FFmpeg很简单,两种方法:快速编译:使用Linux发行版本自带的软件包具(apt-get、yum等 快速编译首先确定你Linux基于的发行版本,大部分是基于Centos或Debian,打开终端试试就知道:如果你输入apt-get,发现出现apt-get: command not found。 FFmpeg也很简单,两种方法:快速编译:使用Homebrew软件包具快速安装仓库内预先编译好版本的FFmpeg,但是因为FFmpeg不在Homebrew官方仓库内,即使换源Homebrew也要连接GitHub

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    谷歌拟采用智能创作

    技术正在迅速发展,为乐家带来更多助益。据《华盛顿邮报》于2016年6月报道,谷歌推出了使用智能创作出色的美术和乐作品的项目。 这个项目才刚刚开始,所以只有拥有机器学习专业知识的乐家才能用到现在的具。谷歌希望和其他士一起开发适用于更广泛群体的更多具,让几乎没有技术知识的艺术家也能用得上。 David Cope是加利福尼亚州大学圣克鲁兹分校的退休教授,也是计算机生成乐这一领域的先锋,他认为终有一天,所有作曲家都会使用智能来协助作。Cope认为:“它会让电影乐行业天翻地覆。 Amper Music是一家新的初创企业,和谷歌一样,该公司也尝试利用最新软件来创造乐。Amper使用智能根据制片希望在作品中传达的情绪来创作原创乐,而这一过程仅需短短几秒就完成了。 目前,智能创作乐的潜力还有很大一部分有待发掘。Silverstein才刚开始开发洛杉矶的娱乐市场。谷歌Magenta项目发布的歌曲不仅展示了智能目前的能力,还说明现有的作成果远远不足。

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    识别-智能的重要手段

    如今智能大热,不管什么行业都会联想到智能,当年的PC时代,到现在的移动时代,主要还是靠文字搜索,显然,文字搜索的效率和局限性相比语差了很多。 所以,在智能时代来临之际,语识别技术将成为先驱。语识别技术,也被称为自动语识别,其目标是将类语中的词汇内容转换为计算机可读的输入,例如按键、二进制编码或者字符序列。 语识别的目的就是让机器赋予的听觉特性,听懂说什么,并做出相应的动作。 现在越来越多的APP搜索支持语,而且准确率也越来越高。 新兴的万物互联时代需要新的交互方式,们将开始从智能手机的触摸模式转向智能家居所必需的远场语交互,这样的交互离不开智能语语言技术作为支撑。 从互联网诞生之日起,搜索框便成为们进入互联网的重要入口,但语识别一经出现,搜索框的地位受到动摇,在未来或将逐步被取代。

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    智能下的频还能这样玩!!!!

    智能频处理库—librosa(安装与使用) 序言 一、libsora安装 pypi conda source 二、librosa常用功能 核心频处理函数 频处理 频谱表示 幅度转换 时频转换 特征提取 绘图显示 三、常用功能代码实现 读取频 提取特征 提取Log-Mel Spectrogram 特征 提取MFCC特征 绘图显示 绘制声波形 绘制频谱图 --- 序言 Librosa是一个用于频 、乐分析、处理的python具包,一些常见的时频处理、特征提取、绘制声图形等功能应有尽有,功能十分强大。 这部分介绍了最常用的频处理函数,包括频读取函数load( ),重采样函数resample( ),短时傅里叶变换stft( ),幅度转换函数amplitude_to_db( )以及频率转换函数hz_to_mel --- 3.提取MFCC特征 MFCC特征是一种在自动语识别和说话识别中广泛使用的特征。

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    “噪

    这群“带薪买菜”的程师,来自腾讯多媒体实验室一支研究AI降噪技术的团队。他们的日常作就是和噪打交道——采集它,并消灭它。 同事戏称他们是“噪”。 和噪作战! 为什么要死磕噪? 她听到的声,仍然与正常有着很大差距。耳蜗传到她耳朵里的声,大部分都是噪,没有细节。 你可以想想一个雾气朦胧的澡堂里,一切都是烟雾缭绕的,你看不清、摸不透。 因为作需要,常年和噪声打交道的商世东接触到“听障群”后,萌生了这个想法。 商世东是腾讯多媒体实验室AI降噪技术研究的负责,25年来一直扎根频领域研究。目睹了频技术迭代的历史。 商世东很快找到了国内耳蜗厂商诺尔康,双方一拍即合,决定研发由AI降噪技术加持的新一代的耳蜗。 晓婷,成为了新一代耳蜗的早期试用者。 “她非常兴奋、非常高兴,整个的状态非常好。 最终,结合腾讯会议上的经验和置数据,将延迟控制到150毫秒以内。 ?

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    识别 | Java 实现 AI 智能技术 - 语识别功能

    说到语识别、语翻译、图像识别、脸识别等等,现在已经非常非常非常普及了,看过‘最强大脑’的朋友,也应该对‘小度’这个机器有所了解,战胜国际顶尖的‘大脑’- 水哥,(PS:内幕不知),那么今天,我们来看下关于语识别 与说话识别及说话确认不同,后者尝试识别或确认发出语的说话而非其中所包含的词汇内容。 语识别场景 1:语翻译 2:语辨别、语记事本 3:智能终端语识别原理技术应用: 语识别技术所涉及的领域包括:信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、智能等等。 语随时间而变化,所以必须使用生物识别模板。语也会由于伤风、嗓沙哑、情绪压力或是青春期而变化。语识别系统比指纹识别系统有着较高的误识率,因为们的声不像指纹那样独特和唯一。 ,并创建语应用,获取AK和SK1:新建maven project程,如图?

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    智能语机器小知识(6)--什么是智能?

    智能的定义可以分为两部分,即“”和“智能”。“”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是力所能及制造的,或者自身的智能程度有没有高到可以创造智能的地步,等等。 但总的来说,“系统”就是通常意义下的系统。什么是智能1.jpg关于什么是“智能”,就问题多多了。 因此智能的研究往往涉及对的智能本身的研究。其它关于动物或其它造系统的智能也普遍被认为是智能相关的研究课题。智能在计算机领域内,得到了愈加广泛的重视。 而另一个美国麻省理学院的温斯顿教授认为:“智能就是研究如何使计算机去做过去只有才能做的智能作。”这些说法反映了智能学科的基本思想和基本内容。 即智能是研究类智能活动的规律,构造具有一定智能的系统,研究如何让计算机去完成以往需要的智力才能胜任的作,也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

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    测试智能自动语识别系统

    ASR 自动语识别(Automatic Speech Recognition)是一种将的语转换为文本的技术。以前的ASR太难用了。瑞士那边做了一款厉害的ASR来替换。 据说是基于智能的,大数据的。反正就是很牛的,让我来测试,供他们拍脑袋来做决策。我只测反应时间,至于准不准,不在此次范围内(噪,精度等)。 开发将ASR的SDK集成在一个demo里面,我来测试,也不是调用接口。就是模拟用户反复使用测试,来判断反应时间是否能达到要求。先给了一个Android版本。 开始手感受了一下,如果完全测试,太浪费时间了。后面定了一个策略:就是用我录制的样本,每台机器跑4个样本,每个样本跑30遍,记录反应时间。然后我用UI自动化的形式来完全模拟。 python的频播放,我尝试了几个,用pygame可以自己设置时间长度。

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    Python 智能 5秒钟偷走你的声

    Python 智能 5秒钟偷走你的声介绍Python 深度学习AI - 声克隆、声模仿,是一个三阶段的深度学习框架,允许从几秒钟的频中创建语的数字表示,并用它来调节文本到语模型,该模型经过培训 ,可以概括到新的声。 www.anaconda.comproductsin…FFmpeg :github.comBtbNFFmpeg…模型文件:pan.baidu.coms1PI-hM3sn… 提取码 2021在电脑系统上安装 FFmpeg 具下载 复制代码之后在terminal中启动具箱使用频合成具箱

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    测试智能自动语识别系统

    ASR 自动语识别(Automatic Speech Recognition)是一种将的语转换为文本的技术。以前的ASR太难用了。瑞士那边做了一款厉害的ASR来替换。 据说是基于智能的,大数据的。反正就是很牛的,让我来测试,供他们拍脑袋来做决策。我只测反应时间,至于准不准,不在此次范围内(噪,精度等)。 开发将ASR的SDK集成在一个demo里面,我来测试,也不是调用接口。就是模拟用户反复使用测试,来判断反应时间是否能达到要求。先给了一个Android版本。 开始手感受了一下,如果完全测试,太浪费时间了。后面定了一个策略:就是用我录制的样本,每台机器跑4个样本,每个样本跑30遍,记录反应时间。然后我用UI自动化的形式来完全模拟。 python的频播放,我尝试了几个,用pygame可以自己设置时间长度。

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    正则匹

    把可能的列出来就可以了,因此正则表达式这样写: [āáǎàēéěèīíǐìōóǒòūúǔùǖǘǚǜüêɑńňɡa-zA-ZA-Za-z\\s∥-]+ 在c#中...

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    秘密测试装机器以提高产量

    这个静悄悄的项目表明波拟大幅改变当前飞机金属机身的生产方式,减少这一序的力参与并提升总体的生产率。 NEWSTRIBUNE:一份提交给华盛顿州埃弗里特城(Everett)的文件显示,波公司正计划在777系列客机生产线上部署机器技术,这将大幅改变飞机金属机身的生产方式。 自动化技术将取代当前在生产中用于转动半成品机身的起重机和巨型的圆柱状夹具,这将提升波777客机当前每年100架的产能。 该技术去年在华盛顿阿纳科特斯的秘密厂内测试改良,将会应用到城市规划文件里描述的新777X机身装厂里。 在装过程中,新技术将保持由大型的弯曲面板装而成777X机身部分将顶部朝上不动,因此波公司将这个系统命名为“机身垂直自动生产”艺。

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    智能分离歌曲中的声和背景

    之前分享过将视频转GIF如何将视频轻松转换为 GIF 和文字转语 如何轻松的将文字转语 ,今天分享几个神器,可以分离频中的声和背景乐。 上传频文件《晴天》后等待一会。?一会就处理完了,直接下载到本地。?下载有2个文件:声 accompaniment.mp3 和背景乐 vocals.mp3 ,可以在微信里点击听下效果,还是不错的。 moiseshttps:moises.ai 使用智能分离轨,上传歌曲,然后提取出伴奏轨和轨。?用谷歌账号登录后上传频文件。?完成后下载声和伴奏频文件。? 团子团子是基于 Python 开源项目 Spleeter https:github.comdeezerspleeter 做的,利用 ai技术从任何频中分离出伴奏,声,鼓点,贝斯以及其他乐器https 最后分享个乐素材网站 http:www.aigei.com ,做视频可能用得上。?大家的点赞和在看转发对我非常重要,如果文章对你有帮助还请支持下, 感谢各位!

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