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动态视频效果及

Synthesizing Dynamic Textures and Sounds by Spatial-Temporal Generative ConvNet左面是原始视频,右面是的效果。?? http:www.stat.ucla.edu~jxieSTGConvNetSTGConvNet.html或 http:weibo.com3164120327Ewsk7eWcR 阅读原文访问 官方网站还有效果展示

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标注工具:parselmouth(歌标注)

论坛讨论地址:https:groups.google.comgparselmouthinstall ] ] ] 高处理 import parselmouthfrom parselmouth.praat

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    最壕十一月,敢写就有奖

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    文章目录Parselmouth install画图高处理ParselmouthParselmouthParselmouth是praat的python接口。

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    HTML人工

    问答系统中可以使用的人工

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    Python同时录制屏幕、摄像头、视频把人像放在最终视频右下角

    ===============Python相关课程教材选用参考与建议=================之前写了个使用pillow截图和pyaudio录最后视频的代码, 60行Python代码打造自己的录屏软件 于是又重新设计了一下,改用opencv+pillow录屏,并且完美解决了画面和同步的问题。 功能描述: 同时录制屏幕图像和摄像头采集到的内容以及麦克风,把所有内容为最终视频文件,保证屏幕画面、摄像头画面以及的同步,把摄像头采集的人像缩小以后放在最终视频的右下角。 技术要点: 1)pillow进行屏幕截图2)opencv根据屏幕截图生视频3)opencv采集摄像头视频4)pyaudio录制麦克风 5)moviepy视频6)使用事件进行多线程同步参考代码: 生的视频效果如下(播放器窗口缩小后截图),录制时长7分钟,最终视频文件大小为25M,视频过程中程序占用内存小于10%?

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    -学概念和变变调

    学概念 是靠波来传播的,区别任何的需要依据三个来区分:响度、高和色响度高:具有确定的高,就可以使空气以笃定的方式运行。低就是频率低。 一个乐频率是另外一个乐的频率的2倍,我就就称为比它高八度,的震动频率=源的振动频率=鼓膜的震动频率。 耳朵最低频率:16~20周秒,最高20000周秒改变源的质量也可以改变频率 色傅里叶分析:把多种波看由很多纯的波的方法高是由基频决定的。谐波:附加的纯是谐波。 相位的差别:各个组元在初始时间上的差别带宽:共振器或者滤波器能够产生效应的频率范围分贝:用来比较两个的功率大小的衡量尺度复波:任何一个非正弦波都是复波方均根振幅:振幅平方后取均值然后开方。 功率:的功率与方均根振幅正比。基频:一个复波重复的基频,也是各个组元频率的最大公因子。具有这个频率的组元很有可能有很大的振幅。谐波:是基频的整数倍的波。

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    怎么用语呢?语可以修改色吗?

    现在,互联网的发展也变得越来越熟了,语的技术也随着互联网的发展变得越来越熟,而且,语的应用范围也变得越来越广泛,语可以用来做剧情解说、机器配等,它的真实性是非常强的,有些甚至和人差不多 语也是有一定的方法的,那么,怎么用语呢?怎么用语呢?怎么用语呢? 语之后,我们需要把它转化为mp3格式,这样的话它就会为背景乐格式,如果我们想要使用这个的话,只需要把这个当作背景乐插入就可以了,不同的软件,它的插入方法有一定的不同,具体插入方法我们是需要根据软件来操作的 与此同时,我们不仅可以修改色,还可以修改调等,整体的效果都是比较不错的。怎么用语呢? 语效果是非常不错的,如果我们需要专业的语的话,可以使用专业的软件进行,这样的话,可以帮助我们获得更为专业的语。语的方法也并不困难,我们可以先从简单的步骤学起。

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    微信智能语服务上线,集识别、语纹识别等功能

    编辑导语近日,腾讯云正式上线智能语服务。智能语是由腾讯微信AI团队自主研发的语处理技术,可以满足语识别、语纹识别等需求。 此次上线的智能语各项技术均通过了亿万级别业务的并发验证,其中语MOS值4.4,纹识别准确率99%,语识别更是采用业内首创的并行解码技术,现网抽样通用领域准确率达到93.8%,在餐饮、娱乐、教育 以下是微信语技术组组长卢鲤的解读语技术的实现人机交互的新体验腾讯云推出的智能语服务包括语识别、语纹识别、语言识别、性别识别、情绪识别等。 因此,在机器里建立学模型,词典和语言模型,便可对语进行识别。如何建立上述模型?首先是对语信号的处理,由于语信号具有短时平稳性,可以先对其进行分帧,针对每一帧语信号,变换机器更易理解的特征。 · 第一,将语识别技术的分段融频属性,在说话人以及部分语义信息中达良好的断句;· 第二,采用LSTM结DNN的做法,有效学习语的短时特征和长时依赖;· 第三,通过开发并行解码空间,实现具体业务的快速适配

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    业界 | Facebook开源TTS神经网络VoiceLoop:基于室外的语(附PyTorch实现)

    TTS)的新神经网络VoiceLoop,它能够把文本转化为在室外采样的中的语。 论文地址:https:arxiv.orgabs1707.06588摘要:我们展示了一种新的文本转语的神经方法,该方法能够将文本转换室外采样的的语。 最后,说话者语被简单表征为短向量,适用于生里新的说话者和可变性(variability),该语通过在生频之前启动缓冲来获得。 该子集包括美国口的说话者。使用 Merlin 对该数据集进行预处理——使用 WORLD 码器从每个频剪辑文件中抽取码器特征。 ── vctk │ ├── args.pth │ └── bestmodel.pth └── vctk_alt最后,语需要 SPTK3.9 和 WORLD 码器,正如 Merlin 中一样。

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    学界 | 现实版柯南「蝴蝶结变器」:谷歌发布从纹识别到多重线语的迁移学习

    这项全新的语技术能够通任意一段参考频中提取出说话者的纹信息,并生与其相似度极高的,参考频与最终的语甚至不必是同一种语言。 除了利用参考频作为输入外,该技术还能随机生虚拟的线,以「不存在的说话者」的进行语。 :纹编码器基于 Tacotron2 的语器基于 WaveNet 的发器? 相比于纹编码器,器对训练数据的要求要严格得多,准确的文本,足够的时长,还要保证数据中不包含噪。 最后,当模型训练完后,如果将纹编码器去掉,用随机生的特征代替纹编码器的输出作为器的输入,就可以给出虚拟线的

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    技术,助你把文字变

    我认为这才是是对读者的负责,本教程由技术爱好者笑笑(博客:http:www.chengxiaoxiao.com)写作完。如有转载,请明出处。 目录讯飞语介绍讯飞语开发者帐号注册语Demo-HTML5版本讯飞语介绍科大讯飞股份立于1999年12月30日,2014年4月18日变更为科大讯飞股份有限公司 ,专业从事智能语及语言技术研究 语技术实现了人机语交互,使人与机器之间沟通变得像人与人沟通一样简单。语技术主要包括语和语识别两项关键技术。让机器说话,用的是语技术;让机器听懂人说话,用的是语识别技术。 详情请戳:http:baike.so.comdoc3843173-4035374.html讯飞语开发者帐号注册我们要进行语也就是把文字转化为语。用到的就是科大讯飞提供的第三方api。 我们就可以通过Appid和secret_key调用科大讯飞的api了语Demo-HTML5版本点击在线语。便可以看到demo和开发文档。我们点击技术文档,将会下载好技术文档和demo。

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    谷歌大脑&DeepMind:NSynth神经器,生超逼真乐器

    【新智元导读】谷歌大脑和 DeepMind 作发布一个名为 NSynth (Neural Synthesizer)的神经器,使用深度神经网络在单个样本的水平上。 今天,Magenta 官网博客文章最新发布一个名为 NSynth (Neural Synthesizer)的神经器,是乐创作和的新方法。 与传统的器不同,传统的器通过人工设计的组件如振荡器(oscillator)和波形表(wavetable)产生频,但 NSynth 使用深度神经网络在单个样本的水平上。 NSynth 直接从数据中学习,为艺术家提供对色和乐的力度变化(Dynamics)的直观控制,并且能够探索使用人工设计的器会很困难,甚至不可能的新。 试听:NSynth 的贝斯(注:由于微信无法插入太多频,请至网页试听)色和乐的力度变化的隐藏空间 我们将很快发布一个交互式演示的乐器乐。

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    librosa 歌

    文章目录librosa 歌librosa 歌# -*- coding:utf-8 -*-# usrbinpython@Author : Yan Errol@Describe:@Evn :@Date

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    Python3+将2频,分拆1

    现在是将双道的频分拆道的。同理可以将多道的频文件,转为1道的频文件。注意新形频文件的rate,需要与原频的相同。 np.fromstring(str_data, dtype=np.int16)wave_data.shape = -1, 2wave_data = wave_data.T wave_data_1 = wave_data # 道 1wave_data_2 = wave_data # 道2 w1 = wave_data_1.tostring()w2 = wave_data_2.tostring() # 实现录def record os.path.abspath(os.path.dirname(os.path.dirname(__file__))), 频文件执迷不悟2.wav))主要为了之后对两个频的抵消与叠加进行处理做准备。 拆分后的频,文件大小也只有原先的一半。

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    开源码器WORLD在语中的应用

    (TTS)是语AI平台的基础设施,而码器则决定着其中的学模型以及质量。 喜马拉雅FM视频高级工程师 马力在LiveVideoStack线上交流分享中详细介绍了新一代质更高,速度更快的开源免费WORLD码器的原理架构,并结Tacotron模型,演示中文语的应用 ,本次我将为大家介绍开源码器WORLD在语中的应用。 过程是把此学特征恢复至原始的波形。 其次WORLD的处理速度也高于传统码器,处理速度是语中一项十分重要的指标,我所知的一些基于神经网络的码器虽然可以实现高质量的但速度却十分低下,究其原因在于神经网络需要对每一个样本点进行处理

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    让你的动起来,人驱动逼真的视频人像

    本文提出了一种新的方法,由人的自动驱动,给输入的人像视频逼真的视频人像。这项任务的主要挑战是如何从输入的语频中幻化出可信的、逼真的面部表情。 为了解决这个挑战,本文采用了一个由几何形状、面部表情、光照等表示的参数化三维人脸模型,并学习从频特征到模型参数的映射。 效果直接看视频: 首先将输入源频表示为一个高维特征,用来预测3D人脸模型的面部表情参数。然后,将从原始目标视频中计算出的表情参数替换为预测参数,并重新演绎人脸。 最后,通过神经人脸渲染器从重演的人脸序列中生一个逼真的视频人像。本文方法的一个吸引人的特点是对各种输入语频的泛化能力,包括来自文本到语软件的频。 大量的实验结果表明,本文的方法优于之前的通用频驱动的视频人像方法。??????目前算法已经开源,链接如下:Github:github.comxinwen-csAudioDVP

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    :world 码器的demo

    world 码器的demo安装要求 1. python3 2. pip3 install numpy pyworld librosa -i -i https:pypi.tuna.tsinghua.edu.cnsimple

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    把以下代码放在前面: var _scid = copytext; 你希望朗读的文章块的id;var _spid = speech_player; 显示播放器的id; _sp_bg = 0xCDDFF3; 修改你想要的颜色 , window.location);42 speech_init.addParam(wmode, transparent);43 if(_sp_text==_sp_bg){alert(欢迎使用说说语系统

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    谷歌AI黑科技曝光:与真人难以区分

    其中一个负责将文本转换为可视化的图谱(通常是PDF格式),然后再将这个生的这个可视化图谱载入第二个深度神经网络WaveNet(这个神经网络是从DeepMind实验室孵化而来),并将其还原为一个真实的 目前,该系统只进行了英语女的训练(如要需要它发出男性的话,谷歌则需要对其进行重新“培训”)。 需要指出的是,所谓“语技术”又称文本转语(TTS)是如今很多移动产品和应用上不可或缺的技术模块,例如语交互应用、导航、语控制以及为视力障碍者设计的产品中都需要语技术的支持。 在此之前很长一段时间内,语技术都是采用拼接方式,需要记录大量语料才能进行语。 在过去12个月中,DeepMind一直在努力大幅度提高模型的速度和质量,用于“生能够产生比现有技术更好、更逼真的,语原始频波形”。(综汤姆)

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    我用飞桨Parakeet小姐姐帮我“读”论文

    采用飞桨Parakeet开发套件实现文字转语,并选用WaveFlow和Griffin-Lim两种码器分别实现文字转语的拟。 读者可以在最终TTS效果频中对比两种算法的拟差异。 Parakeet(项目地址:https:github.comPaddlePaddleParakeet)飞桨语套件,提供了灵活、高效、先进的文本到语工具,帮助开发者更便捷高效地完模型的开发和应用 (synthesissampleswaveflow3.wav) 使用ffmpeg并生频文件由于前面是通过对文本逐行扫描生频文件,如果希望听到完整的文章段落,就需要将生频文件按顺序拼接 :手把手教你训练语模型(脚本任务、Notebook)。

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