音视频硬件中，声学器件是必不可少的基础元件，声学器件主要包括麦克风和喇叭，麦克风拾取声音，喇叭播放声音。...麦克风可以将声音的变化通过特定的机制转换为电压或电流的变化，再交给电路系统进行处理。根据不同的声电转换机制，麦克风分为不同的类型，包括动圈式麦克风、电容式麦克风和压电式麦克风等。...，改变振膜与背极板之间的距离Δd，进而产生一个变化的电压ΔU，经麦克风内部的芯片接收并输出，从而将声音信号转化为电信号，实现声-电的转换。...电动式扬声器中的动圈式扬声器是目前行业使用最多和最广泛的扬声器。动圈式扬声器具有结构简单，生产容易，同时性能优良，稳定性好等特性。...，推动与音圈连在一起的振膜向外辐射声音。
提出论点 好的研究想法，兼顾摘果子和啃骨头。...两年前，曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》，直到现在印象依然很深刻，文中分析了摘低垂果实容易，但也容易撞车，啃骨头难，但也可能是个不错的选择。...初入团队，寻找自己的立足点，需要一个好的工作想法。每年末，抓耳挠腮做规划，想要憋出一个好的工作想法。很多同学，包括我自己，陆陆续续零零散散想到很多点，然后自己不断否掉。...人的三维+时间半维 具体如何找到好的想法，一时半会没有头绪。因此，回到最初的起点，从人的层面，我有什么？我想要有什么？...引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进：数据安全治理的基本思路 来都来了。
最近在追日剧《轮到你了》，最新的15集里，二阶堂给翔太制作了一个菜奈的AI，是个手机app，界面非常简单，采用的是聊天机器人的界面，只不过是语音聊天的方式，此AI学习了菜奈的声音跟语言风格。 ?...02 “端到端”深度学习 深度学习的解决方案是一种称为“端到端”的生成模型。典型代表是谷歌的Tacotron。...如果不想这么麻烦，我们可以选择API调用的方式，百度ai或者讯飞都提供了类似的功能，声音也有多种风格可选。...04 风格迁移 这只是文本转语音，如果我们想要让这个语音可以按照某个人的声音输出，应该怎么办呢？ 图像领域有风格迁移技术，受此启发，谷歌发布了一个可以克隆任何人声音的模型。...综上，一款可以克隆任何人声音的AI即将诞生。
OpenVoice能够准确地克隆参考音色，并生成多种语言和口音的语音。 2. 灵活的声音风格控制。...OpenVoice使得对声音风格（如情感和口音）以及其他风格参数（包括节奏、暂停和语调）的粒度控制成为可能。 3. 零样本跨语言声音克隆。...截至2023年11月，声音克隆模型已被全球用户使用数千万次，并见证了平台上用户的爆炸性增长。...myshell.ai中的在线版本有更好的 1) 音频质量，2) 声音克隆相似性，3) 语音自然性和 4) 计算效率。...灵活的声音风格控制。 请查看 demo_part1.ipynb[20] 以了解如何利用OpenVoice对克隆声音进行灵活的风格控制的示例。 2. 跨语言声音克隆。
好声音只以声音论成败决定了节目的制作是聚焦在一个点上的，这个唯一的点声音，不言而喻好声音是一种互联网产品，在制作和传播上都带着互联网思维的深深烙印。...四、迭代思维 好声音的商业模式是对传统选秀节目的彻底颠覆，制播分离便于节目质量的最大化;导师作为股东享受分红保证了导师选拔学员的标准性;广告和音乐产业链深挖延长了好声音选手的生命力，建立了好声音的持续盈利能力...从第一季好声音到第三季好声音，大家也可以看到迭代思维对好声音的推动作用。...微社区观众的热情互动，观众对好声音学员的投票都体现了好声音对于观众来说是一次全民参与的“娱乐欢宴”。...另外好声音的广告投放大数据也可以体现出广告商所在的行业，地区分布，从而对好声音广告市场进行详细分析，准确观察各行业对好声音的关注度以及广告投放数据对于好声音的指导意义。
作者：HelloGitHub-小鱼干 本周特推的 2 个项目都很好用，Realtime-Voice-Clone-Chinese 能让你无需开启变声音，即可获得一个特定声音的语音。...这个声音可以是你朋友的，也可以是你网上下载的任意音频。而 image-to-latex 则让你能快速地得到一个 Latex 代码，即便你不了解 Latex，上传一张公式截图即可。...拟声：Realtime-Voice-Clone-Chinese 本周 star 增长数：1,950+ New Realtime-Voice-Clone-Chinese 是一个 AI 拟声工具，5 秒内克隆特定声音并生成任意语音内容...流量编排：对每个流量管道的各种过滤器进行简单的编排。 高性能：轻量级和基本功能可加快性能。 可检测：提供多维度可读的统计数据。...和之前的送书活动类似，留言点赞 Top5 的小伙伴(棒），小鱼干会努力去找 Repo 的^^ 以上为 2021 年第 34 个工作周的 GitHub Trending 如果你 Pick 其他好玩、实用的
编辑：xixi，李宝珠 RVC 创始人开源了一款音色克隆项目 GPT-SoVITS，仅需提供 5 秒语音样本，便可收获相似度达到 80%~95% 的克隆语音。...主 Jack-Cui 制作的 AI 声音克隆教程如下： 手把手教程如下，准备好 5 秒语音就能开始训练你的声音克隆模型啦！...数据准备 目前该教程内已预设多款经典角色音色供大家体验，如想克隆其它音色，则需要准备一段该音色 MP3 格式的音频文件，最好为单独人声（30s 左右即可)，高质量的音频文件可以提升克隆声音的逼真程度。...点击「克隆」，复刻该模型。（此步骤只可体验 B 站 up 主 Jack-Cui 已上传的音色） 3. 如果想自定义克隆音色，需要创建全新的数据集。...在「数据集地址」模块内填写本次想要克隆声音的数据集地址，选择音频数据类型后，点击「开始训练」，待输出结果显示为「模型正在开启预测，请稍后」，回到「run.ipynb」，即可看到显示「GPT 训练完成」。
简介 GPT-SoVITS - 1分钟的语音数据也可以用来训练一个好的TTS模型！...部署 直接用GPT-SoVITS仓库下的docker-compose.yaml即可 准备 准备一个3，5分钟的音频，1分钟也行，我用了一个10几分钟的。...） 最后，先上传参考音频文件，再添加对应的文本，为了省事，我们可以上传一个分割后的小音频文件。...workspace/output/slicer_opt/vocal_yangmi.WAV_10.flac_0000000000_0000135040.wav" -dt "我觉得有那些角色在哪儿，是因为我运气好。...slicer_opt/vocal_yangmi.WAV_10.flac_0000000000_0000135040.wav", "prompt_text": "我觉得有那些角色在哪儿，是因为我运气好。
一个好的TTS系统的目标是让计算机自动完成。 在创建这样一个系统时，一个非常有趣的选择是为生成的音频选择哪个声音。应该是男人还是女人?声音是大还是小? 在进行深度学习的TTS时，这是一个限制。...这时我们熟悉的谷歌（Google）又出现了，来自谷歌的研究绰号“语音克隆”（Voice Cloning）人工智能，它使计算机可以用任何声音大声读出信息。...语音克隆的工作原理 很明显，为了让计算机能够大声读出任何声音，它需要以某种方式理解两件事:它读的是什么以及它是如何读的。...分别编码后，将语音和文本组合在一个公共的嵌入空间中，然后进行解码，生成最终的输出波形。 克隆语音代码 多亏了人工智能社区中开放源码思想的美妙之处，在这里有一个公开可用的语音克隆实现!...我将高度克隆存储库，并尝试一下这个很棒的系统! End
之前的 Deep Voice 系统已经可以生成高质量的语音，而现在，百度新开发的语音生成系统不仅可以把说话声音从固定的一种增加到了上千种，得以模仿数千个不同说话者的声音，而且每个说话者只需要不到一个半小时的训练数据...这种惊人表现背后的技术理念就是从不同说话者中独立学习共通的和差异性的信息。而且在此基础上，百度的研究人员们打算更进一步，尝试只从几秒长度的短句中学习说话者的声音特点。...通常我们把这类问题称为「语音克隆」。在人际交互接口的个性化订制场景中，研究者们预期语音克隆很可能会有重要作用。 ?...在生成语音的自然性和相比原讲话人的相似性方面，两种方法也都只需要很少的克隆样本就可以展现良好的表现。克隆生成的样本可以参见 https://audiodemos.github.io./ 。...AAAI 主席 Subbarao Kambhampati 也饶有兴趣地转发了百度介绍这项成果的技术博客，希望这个技术抓紧实用起来，只要设置好了自己的声音，哄小孩睡觉的时候就再也不用花时间讲睡前故事了，有声读书器就可以用爸爸妈妈的声音讲故事
它是用于完善工艺方案和模具繁杂型面的设计，专门针对汽车和金属成形中的板料成形而开发和优化的。全球大概有九成的汽车制造商用它来进行产品开发、完善工艺。...它将全球各地的方法经验吸收融合，来确保有最新的技术支持。...据网上统计，在薄板冲压成型仿真方面，当前autoform软件市场在全球的占比是排第一的有90％以上的汽车制造商在使用autoform，全球前20家的汽车制造商全都在使用在国内，autoform软件也是有非常多的行业用户...（2）适合设计复杂的深拉延和拉伸成形模、工艺和模面的验证，优化成形参数，最大化减少材料与润滑剂损耗，新板料的评估和改进（4）快速实现求解、简单好用的界面和快速上手、对复杂的工程也有稳当的结果。...我们没必要使用大量硬件和专门的模拟分析师傅，直接能用autoform软件完成模拟。它高质量的结果可以减少产品的开发验证时间，降低开发成本，提高产品质量，给公司带来非常大的竞争优势和市场机遇。
而Cons则是头尾结构的，头是Stream中的一个元素，尾是Stream中余下的元素。...请注意头和尾这两个参数的类型并不是A，头的类型是一个能够返回A的函数，尾的类型是一个能够返回MyStream[A]的函数。...如果说我们通常熟知的一些集合包含的是花朵的话，那Stream所包含的就是花苞，它本身不是花，但是有开出花来的能力。...如果说普通的集合中包含的是数据的话，那Stream中所包含的就是能够产生数据的算法。 如何？是不是花朵花苞的感觉又回来了？ 还记得我们开始剖析的时候那句代码是什么吗？...也就是说，filter一旦找到一个合适的元素，它就不再继续跑了，剩下的计算被延迟了。 比较值得提一下的是：这里的h()是什么呢？h是构造Cons时的第一个参数，它是什么类型的？()=>A。
Python 深度学习AI - 声音克隆、声音模拟 第一章：环境准备与安装 ① Real-Time-Voice-Cloning 项目源码下载 ② requirments 必要库安装 ③ TensorFlow...③ 特朗普声音克隆，模拟特朗普讲话，特朗普唱《See You Again》 第一章：环境准备与安装 ① Real-Time-Voice-Cloning 项目源码下载 获取地址： github 官方...这是项目里给的声音源示例，可以用这个来进行测试。 ? 合成后的音频文件。 ? ② 工具箱合成音频测试，工具箱的使用方法介绍 ?...分析后黑色部分合成的不是很好，可以重新再分析一下，每次分析的效果都是不一样的。 ?...③ 特朗普声音克隆，模拟特朗普讲话，特朗普唱《See You Again》 特朗普音频资源获取： 小蓝枣的 csdn 资源仓库 这是歌曲 《We Cant’t Stop》，合成的效果还不错，有的歌涉及断句的
大家好啊，我是小松鼠， 作为白桃小师姐的好友，我一直有一个梦想，就是做一个小世界的鬼畜视频。无奈的是，菜菜的我真的学不会AU和PR，迫不得以暂时放弃了这个梦想。...直到前几天，我刷GitHub的时候发现了这个项目，MockingBird！...首先让我先来简单的介绍一下MockingBird，他是一个AI拟声项目，可以在5秒内克隆您的声音并生成任意语音内容，比如这个~ 项目地址： https://github.com/babysor/MockingBird...让我们来看看效果如何，由于小松鼠是笔记本，扛不住训练模型的算力，无奈只能使用别人训练好的模型进行生成，效果不是很理想，不过作为鬼畜音源绝对是够了。...下面来讲讲这个项目怎么玩吧 虽然这项目相对于接触过深度学习的人很简单，但是考虑到大多数读者没有相关的前置知识，所以本文小松鼠会讲解的详细一些，并且把项目的流程做了一些简化，如果相追求更好的效果，大家可以去看前面的项目地址
本篇阐述喇叭技术指标及选型指南，在进入文章之前，推荐阅读： 《浅析硬件“好声音”: 声学器件》 《浅析硬件“好声音”：麦克风技术指标及选型指南》 麦克风的性能是影响语音唤醒率高低的重要因数，而喇叭的性能会影响打断唤醒率和用户的主观体验...喇叭的技术指标：灵敏度、频率响应曲线、额定阻抗、谐振频率F0、失真THD 灵敏度 灵敏度表示扬声器电声转换能力的指标，单位为SPL。 灵敏度越高，声音越大。...喇叭的频响曲线的设定，一般都需要根据产品的结构并结合主观听音来进行调试和选择。 额定阻抗 喇叭是一个感性负载元件，对于交流信号而言，它的阻抗是随着频率变化而变化的，其典型的阻抗曲线如下图所示。...它是计算分频器和放大器输出功率的主要依据。 谐振频率F0 谐振频率指得是喇叭在自由声场中低频段阻抗值达到最大值的时候所对应的频率，F0的值与喇叭的直径有关，F0越低，喇叭的低频特性越好。...失真THD 从喇叭辐射出去的声音，理应只有所加信号的重现，但实际上辐射出来的声音中除基频信号声外，还有其它频率的声音出现，使声音听起来有异常的感觉，这种现象叫失真，所以失真度越低越好。
从自己十多年研究经历来看，如何判断一个研究想法好不好，以及这些研究想法从哪里来，对于初学者而言的确是个难题。所以，简单攒了这篇小短文，分享一些经验和想法，希望对刚进入NLP领域的新同学有用。...而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap, show me the code”，也说明对于重视实践的计算机学科而言，想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。
问题： 现在有一只羊（包含属性：名字Dolly、年龄2），需要克隆10只属性完全相同的羊。 一般解法： 定义Sheep类表示羊，包括构造器、getter()和toString()。...UML类图： Prototype：原型类，声明一个克隆自己的接口 ConcretePrototype: 具体的原型类, 实现一个克隆自己的操作 Client: 客户端让一个原型对象克隆自己，从而创建一个新的对象...()成功克隆实例化了三个新对象，但是并没有克隆实例化对象中的引用属性，也就是没有克隆friend对象（禁止套娃 ），三个新克隆对象的friend还是指向原克隆前的friend，即同一个对象。...clone() throws CloneNotSupportedException { Object deep = null; //完成对基本数据类型(属性)和String的克隆...如果原始对象发生变化(增加或者减少属性)，其它克隆对象的也会发生相应的变化，无需修改代码 若成员变量无引用类型，浅拷贝clone即可；若引用类型的成员变量很少，可考虑递归实现clone，否则推荐序列化。
本文带你看微软最新推出的语音合成模型 ——VALL-E，它的效果将惊掉你的下巴。 近十年间随着神经网络和端到端建模的发展，语音合成技术取得了巨大突破。...在推理过程中，给定音素序列和 speaker 的 3 秒 enrolled 录音，首先通过训练好的语言模型估计具有相应内容和 speaker 声音的声学编码矩阵，然后神经编解码器合成高质量语音。...由于神经编解码器模型中的残差量化，token 具有分层结构：来自先前量化器的 token 恢复声学特性，如 speaker 特征，而连续量化器学习更精细的声音细节。...对于来自第一个量化器 c_:,1 的离散 token，研究者训练了一个自回归 (AR) 解码器专用语言模型。它建立在音素序列 x 和声音 prompt 条件基础上，并如下公式（1）所示。...VALL-E-continual：在此设置中，研究者使用整个转录和语音的前 3 秒分别作为音素和声音 prompt，并要求模型生成后续部分。
“克隆”一词总会让我们想起与生物学相关的科技医学技术，说的就是将动物的细胞取到后进行人工培育，从而培育出一个一模一样的动物（当然也包括人）。...在编程界中同样存在克隆的技术，只不过它与传统的医学不相同的是：它具有浅克隆和深克隆的区别。...还要知道的是除了基本数据类型能自动实现深度clone以外，String对象是一个例外，它clone后的表现好象也实现了深度clone，虽然这只是一个假象，但却大大方便了我们的编程。...，String类型的变量好象已经实现了深度clone，因为对c2.str的改动并没有影响到c1.str！...也就是说，这些的类中的所有方法都是不能改变其自身的值的。这也让我们在编clone类的时候有了一个更多的选择。同时我们也可以把自己的类编成不可更改的类。
主要由三部分构成： 声音特征编码器（speaker encoder）： 1. 语音编码器，提取说话者的声音特征信息。将说话者的语音嵌入编码为固定维度的向量，该向量表示了说话者的声音潜在特征。 2....（梅尔光谱图将谱图的频率标度Hz取对数，转换为梅尔标度，使得人耳对声音的敏感度与梅尔标度承线性正相关关系） 3.基于WaveNet的自回归语音合成网络 将梅尔频谱图（谱域）转化为时间序列声音波形图（时域...需要注意的是，这三部分网络都是独立训练的，声音编码器网络主要对序列映射网络起到条件监督作用，保证生成的语音具有说话者的独特声音特征。 1....声音特征编码器 编码器主要将参考语音信号嵌入编码到固定维度的向量空间，并以此为监督，使映射网络能生成具有相同特征的原始声音信号（梅尔光谱图）。...此外，编码器还应具有抗噪能力和鲁棒性，能够不受具体语音内容和背景噪声的影响，提取出说话者声音的潜在特征信息。
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