📷 语音合成(TTS)是语音AI平台的基础设施，而声码器则决定着其中的声学模型以及合成质量。喜马拉雅FM音视频高级工程师 马力在LiveVideoStack线上交流分享中详细介绍了新一代合成音质更高，
AI 科技评论按：今年3月，Google 提出了一种新的端到端的语音合成系统：Tacotron。该系统可以接收字符输入并输出相应的原始频谱图，然后将其提供给 Griffin-Lim 重建算法直接生成语音。该论文认为这一新思路相比去年 DeepMind 的 WaveNet 具有架构上的优势。10 月，Deepmind发布博客称，其新的WaveNet 模型比起一年前的原始模型效率提高 1000 倍并正式商用于Google Assistant中（参见 AI 科技评论往期文章：《Deepmind语音生成模型Wave
前言 相关文章： 使用VideoToolbox硬编码H.264 使用VideoToolbox硬解码H.264 使用AudioToolbox编码AAC 使用AudioToolbox播放AAC
AI 科技评论按：深度学习在2006年崭露头角后，近几年取得了快速发展，在学术界和工业界均呈现出指数级增长的趋势；伴随着这项技术的不断成熟，深度学习在智能语音领域率先发力，取得了一系列成功的应用。 这次分享会中，雷锋网邀请到了中科院自动化所的刘斌博士。刘斌，中科院自动化所博士，极限元资深智能语音算法专家，中科院-极限元智能交互联合实验室核心技术人员，曾多次在国际顶级会议上发表论文，获得多项关于语音及音频领域的专利，具有丰富的工程经验。刘斌博士会与大家分享近年来深度学习在语音生成问题中的新方法，围绕语音合成和
与上一篇为OC启用图形化一致 注意看一下Resources/Audio/目录下是否有声音文件。
AI科技评论消息：2017年10月4日，Deepmind发表博客称，其一年前提出的生成原始音频波形的深层神经网络模型WaveNet已正式商用于Google Assistant中，该模型比起一年前的原始模型效率提高1000倍，且能比目前的方案更好地模拟自然语音。 以下为Deepmind博客所宣布的详细信息，AI科技评论摘编如下： 一年之前，我们提出了一种用于生成原始音频波形的深层神经网络模型WaveNet，可以产生比目前技术更好和更逼真的语音。当时，这个模型是一个原型，如果用在消费级产品中的计算量就太大了。
音频的原始pcm数据是由 采样率、采样通道数以及位宽而定。常见的音频采样率是44100HZ，即一秒内采样44100次，采样通道数 一般为2, 代表双声道，而位宽一般是16bit 即2个字节。 通过改变采样率进行音频的变速，比如音视频播放器中的 2 倍速，0.5 倍速播放。如果想要实现音频的2.0倍速播放，只需要每隔一个样本点丢一个点，即采样率降低一半。如果想要实现0.5倍速播放，只需要每隔一个样本点插入一个值为0的样本点。就可以了，理想很丰满，但是如果仅仅这样做，带来的不止是速度的变化，声音的音调也发生变化了，比如 周杰伦的声音变成了萝莉音，这是我们不期望的。
📷 本文来自全民快乐研发高级总监展晓凯在LiveVideoStackCon 2018讲师热身分享，并由LiveVideoStack整理而成。分享中展晓凯详细介绍了短视频APP场景中视频录制、编辑、保存
云直播CSS 你问我答 第9季 本期共解答10个问题 Q1：为什么云直播控制台配置了一种录制格式，但却录制了两种不同格式的录制文件？ 首先通过查询录制任务列表接口确定是否在同时间创建了录制任务进行录制； 确定是否是TRTC旁路到云直播CDN的流，如果是，并登录TRTC控制台，在应用管理中找到你正在使用的应用，查看是否开启了云端录制，关闭云端录制。 Q2：为什么网络正常，推流上行码率依然不稳定，导致播放卡顿？ 在推流端去ping 推流域名地址，通过返回的节点IP查询是否附
选自DeepMind 机器之心编译 参与：刘晓坤 昨日，谷歌发布了一系列新的产品，从音箱到手机，让我们看到了其产品全面 AI 化的趋势。而 DeepMind 一年前宣布的语音合成技术 WaveNet 也正式产品化，融入谷歌助手之中。本文对升级后的 WaveNet 技术做了解读。 就在一年前，谷歌 DeepMind 发布了 WaveNet，这是一种新的深度神经网络，能生成新的声音信号波形，并且比起其它现有技术，其生成的语音拥有更加逼真的音效。当时这个模型还只处于研究雏形阶段，对于消费性产品而言，模型的计算消耗
最近有个需求：对音频裁剪时，裁剪条的纵坐标必须是音频音量，以帮助用户更好的选择音频区域，所以就需要快速准确的提取出音频的音量列表。本文主要介绍下从mp4文件中提取音轨音量的方式，以及相关的知识点。
大家好，今天继续分享记录一下最近的音频调试心得！同时这个过程中，也有朋友过来交流音频的问题，通过交流，也是学习到了新东西！
Chrome已经十岁了，正式进入了少年时期，过不多久它就要长起小胡子并且声音变得嘶哑。
1、创建表的的表名规则 a、必须已字母开头 b、长度不能超过30 c、不能是Oracle的保留字 d、只能使用如下字符:A-Z、a-z、1-9、#,$等 2、Oracle基本数据类型 2.1 字符型数据 a、char 定长,最大2000字符 例:char(10) '张三'前面四个字符存放张三,后面六个字符存放空格。 缺点:浪费空间 优点:查询速度比varchar块,非常快,如果数据字段,存储的是身份证之类的你可以知道长度的,最好使用char类型,提高查询效率 b、varchar2
最近，百度硅谷人工智能实验室的研究员提出的ClariNet（合成语音展示），是一种全新的基于WaveNet的并行音频波形（raw audio waveform）生成模型。
「独立成分分析」（ICA）与 PCA 类似，也会找到一个新基底来表示数据，但两者的目标完全不同。
译者 | thinkdeeper 编辑 | 鸽子 有没有想过，未来你也可以像周杰伦、林俊杰、李宗盛一样成为创作型的音乐人？你要的，只是感觉，其他的，人工智能的研究人员已经帮你做好了。 如果你以为这只是一篇耸人听闻的文章，你就大错特错了。这是一篇技术性非常强的文章，从历史的源头出发告诉你，为什么人工智能未来将替代作曲家。 如果你对人工智能有一定的了解，又是一位音乐爱好者，那么这篇文章，会让你受益良多。 人工智能到底是如何一步步取代了作曲家 要说到自动作曲，这个历史可就相当久远了。 从某种意义上说，
一般来说，视频同步指的是视频和音频同步，也就是说播放的声音要和当前显示的画面保持一致。想象以下，看一部电影的时候只看到人物嘴动没有声音传出；或者画面是激烈的战斗场景，而声音不是枪炮声却是人物说话的声音，这是非常差的一种体验。 在视频流和音频流中已包含了其以怎样的速度播放的相关数据，视频的帧率（Frame Rate）指示视频一秒显示的帧数（图像数）；音频的采样率（Sample Rate）表示音频一秒播放的样本（Sample）的个数。可以使用以上数据通过简单的计算得到其在某一Frame（Sample）的播放时
电脑是现在最常用的工具之一，有些用户遇到了桌面文件无法删除问题，想知道如何解决，接下来小编就给大家介绍一下具体的操作步骤。
今天的给大家简单的介绍一下音视频技术主要应用于哪些产品， 以及这些产品都涉及到哪些技术，并简单讲一下每种技术的难点，最后我想谈一谈音视频直播的未来。
导语 | 随着移动互联网的发展，音视频逐步从单向观看走向多方互动，更低延时、更多交互的实时音视频技术逐渐成为新的风口。本文是对腾讯云实时音视频高级工程师—蒋磊老师在云+社区线下沙龙的分享整理，为大家解析腾讯实时音视频（TRTC）的关键技术及应用。 点击视频查看完整沙龙回放 一、互联网通信服务的发展 纵观整个互联网通信发展史，最开始是传统通信，主要借助邮件、短信、电话、传真等方式进行通信。到了移动互联网时代，利用IM技术我们在手机上做到了更丰富的通信能力，诞生了QQ、微信等一堆工具。再往后面发展就到了通
AI科技评论按：目前，基于神经网络的端到端文本到语音合成技术发展迅速，但仍面临不少问题——合成速度慢、稳定性差、可控性缺乏等。为此，微软亚洲研究院机器学习组和微软（亚洲）互联网工程院语音团队联合浙江大学提出了一种基于Transformer的新型前馈网络FastSpeech，兼具快速、鲁棒、可控等特点。与自回归的Transformer TTS相比，FastSpeech将梅尔谱的生成速度提高了近270倍，将端到端语音合成速度提高了38倍，单GPU上的语音合成速度达到了实时语音速度的30倍。
问题：win10声卡驱动正常 插入耳机小喇叭显示【红叉号】 且检测提示未插入耳机的问题
特点：加密解密效率高、速度快、空间占用小、加密强度高 缺点：参与多方都需要持有密钥、一旦有一个人泄露则安全性遭到破坏、另外再不容安全通道下分发密钥也是个问题。 代表算法：DES、3DES、AES、IDEA等等 DES：其密钥长度为56位+8位校验 破解方式：暴力破解 3DES：3重DES操作 算法不能靠累积增加防御力 AES：分组算法、分组长度为128、192、256位三种、其优势在于 速度快 整个过程可以数学化描述、目前尚未有效破解手段 适合场景：适用于大量数据加解密、不能用于签名场景 需要提前分法密钥
前言：大家都知道《信号与系统》是一门很难的课，很多人虽然学过了，但其实什么也没得到，今天给大家推荐这篇文章，看了之后，相信你会有收获。
夏乙 编译自 DeepMind Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 上个月，Google Assistant英语和日语版终于用上了DeepMind一年前推出的语音合成算法：WaveNet
【编者按】目前，基于神经网络的端到端文本到语音合成技术发展迅速，但仍面临不少问题——合成速度慢、稳定性差、可控性缺乏等。为此，微软亚洲研究院机器学习组和微软（亚洲）互联网工程院语音团队联合浙江大学提出了一种基于Transformer的新型前馈网络FastSpeech，兼具快速、鲁棒、可控等特点。与自回归的Transformer TTS相比，FastSpeech将梅尔谱的生成速度提高了近270倍，将端到端语音合成速度提高了38倍，单GPU上的语音合成速度达到了实时语音速度的30倍。
Tacotron是谷歌于2017年提出的端到端语音合成系统，该模型可接收字符的输入，输出相应的原始频谱图，然后将其提供给 Griffin-Lim 重建算法直接生成语音
首先是对蜂鸣器的介绍。蜂鸣器是一种一体化结构的电子讯响器，采用直流电压供电，广泛应用于计算机、打印机、复印机、报警器、电子玩具、汽车电子设备、电话机、定时器等电子产品中作发声器件。
Google的文字转语音（Text-To-Speech）功能原本使用在Google助理或是GoogleMap等服务上，现在Google推出云端文字转语音服务，开发者也可以在自己的应用程序上添加语音功能
Nyquist 采样率大于或等于连续信号最高频率分量的 2 倍时，采样信号可以用来完美重构原始连续信号。
说不同语言的人更容易地、直接地相互交流，这是语音到语音的翻译系统(Speech-to-speech translation)的目的，这样的系统在过去几十年里取得了不错的进展。
大家下午好，我是来自Camera360的唐雷，今天与大家一同分享Camera360 iOS端的音频优化。对于一款拍照软件，贴纸、美妆、特效现在已经成为一种标配，而我们最大的区别在于左下角的相册——它支持连拍，不需要拍照预览再去保存。从产品角度，我们最开始只是简单的拍照软件，拍风景再加上一些滤镜处理，到后面开始添加美妆、贴纸等功能，包括短视频也有尝试。
谷歌再出黑科技 用人工智能模拟出来的声音 几乎可以和真人以假乱真 在我们的印象中，机器的声音都是冰冷的电子音，虽然人类也一直致力于研究让机器“说人话”，但搞出来的成果似乎还是跟人类真实的声音差距很大，生硬、不自然一直是通病。 在这方面，谷歌倒是一直不遗余力的在研究，所谓只要功夫深，铁杵磨成针。前段时间，他们终于宣布，让机器说人话这事儿，有进展了！！！ 谷歌最近发布了一个利用神经网络合成语音的模型，它可能会让电脑发出的声音变得更有“人味儿”。 根据dailymail报道，谷歌最近展示了一种新的语音系统
androidauthority AI 科技评论消息，今日百度研究院在官网上正式推出了 Deep Voice：实时语音合成神经网络系统（Real-Time Neural Text-to-Speech for Production），Twitter 上也同步更新了消息，目前论文也已经投递 ICML 2017。 本系统完全依赖深度神经网络搭建而成，最大的优势在于能够满足实时转换的要求。在以前，音频合成的速度往往非常慢，需要花费数分钟到数小时不等的时间才能转换几秒的内容，而现在，百度研究院已经能实现实时合成，
本篇是看完《游戏编程算法与技巧》后做的笔记的上半部分. 这本书可以看作是《游戏引擎架构》的入门版, 主要介绍了游戏相关的常见算法和一些基础知识, 很多知识点都在面试中会遇到, 值得一读.
发电机状态监测一般通过检测其转子电流、转动力矩、旋转速度等参数来判别,但是, 由于其状态参数均为动态变化的,很难通过常规的监测方法判别出健康状态。
本文将给大家进行音视频基础的常规知识点的梳理。当然，短短的一篇文章并不能让大家立即变成音视频领域的专家，但这些知识点已经基本涵盖了音视频的入门知识。我们将按照下面的内容给大家
网卡又叫网络接口卡，是计算机联网的设备。之前一直是独立存在的，后来被主板商集成在主板上。目前集成的网卡基本上都是10/100/1000M自适应网卡。
最近入手了一个二手的适马的18-200mm镜头，一个镜头覆盖了从18mm广角端到200mm长焦还是挺方便的。
链接：https://community.arm.com/cn/b/blog/posts/nucleof429-2-pwm
采集是整个视频推流过程中的第一个环节，它从系统的采集设备中获取原始视频数据，将其输出到下一个环节。直播系统开发中视频的采集涉及两方面数据的采集：音频采集和图像采集，它们分别对应两种完全不同的输入源和数据格式。
Celemony Melodyne 5 Studio for mac是一款功能强大的音频处理软件，歌手可以使用它来操纵自己的声音，该工具不仅可以使您的声音听起来比平时更好，还可以用于创建一些非常有趣的特殊效果。
Adobe Audition 的是一款专业音频编辑和混合环境，其前身为 Cool Edit Pro（1997年由Syntrillium开发），2003 年被 Adobe 收购，并将其音频技术融入到了旗下 Premiere、After Effects 等影视相关的软件中。
这篇文章介绍了WaveNet，一种原始音频波形的深度生成模型。我们展示了WaveNets能够生成模仿任何人类语音的语音，并且听起来比现有的最佳文本语音系统更自然，与人类表现的差距缩小了50％以上。
AudioContext 属于 Web Audio 中的一个 API，创建音频你可以使用
我们首先检查playsound库，它为在Python中播放声音文件提供了一个简单直接的解决方案。凭借其最低的设置要求，开发人员可以使用单个函数调用将音频播放快速集成到他们的应用程序中。但是，对于更高级的音频功能，我们深入研究了两个流行的库：pygame和pyglet。Pygame是一个强大的多媒体库，以其处理音频，图形和用户输入的能力而闻名。
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