区分说话主要是通过音高（基频）和音色（频谱包络-频谱最大幅度的连接线） 音高：http://ibillxia.github.io/blog/2013/05/16/audio-signal-processing-time-domain-pitch-python-realization/ 音色：http://ibillxia.github.io/blog/2013/05/18/audio-signal-processing-time-domain-timbre-python-realization/ 此工具箱通过提取语音的三个特征，然后对其进行修改，从而改变语音的音色等特征，从而转换语音特性 比如：通过调高基频，可以偏女性化，通过改变基频未固定值，可以类似机器人等等 f0 : ndarray F0 contour. 基频等高线 sp : ndarray Spectral envelope. 频谱包络 ap : ndarray Aperiodicity. 非周期性
近年来深度学习在OCR领域取得了巨大的成功，但OCR应用中识别错误时有出现。错误的识别结果不仅难以阅读和理解，同时也降低文本的信息价值。在某些领域，如医疗行业，识别错误可能带来巨大的损失。因此如何降低OCR任务的错字率受到学术界和工业界的广泛关注。合合信息通过本文来讲解文本纠错技术帮助更多人解决业务问题。通常文本纠错的流程可以分为错误文本识别、候选词生成和候选词排序三个步骤。文本纠错方法可包括基于CTC解码和使用模型两种方式，下面分别对这两种纠错方式进行介绍。
2019年10月，伦敦大学认知神经科学研究所的Travers团队在Neuroimage期刊上发表了一篇关于准备电位（RP）是否只发生在运动前的研究，其研究结果支持经典的RP解释，即RP只发生在运动行动之前。 准备电位RP是自主运动之前缓慢上升的负电位，传统观点认为RP发生在辅助运动区和前辅助运动区，当大脑无意识的决定运动时RP开始出现，RP在运动命令通过主运动区传送出去后达到峰值，RP主要反映了运动准备过程。经典的RP解释包含两层假设，一是RP是针对自主运动（voluntary actions）的，它应该发生在自主运动之前，而不是在非自主运动之前；二是当被试可能产生运动但并没有运动时RP不应该出现。由于RP的测量方法，第二个假设很难验证。由于脑电图记录固有的信噪比低的特点，因此在单个trial中很难识别出自主运动之前的RP。RP研究通常基于运动的时刻提取trials，然后将大量的试次平均在一起。任何与RP波形相似但不会导致动作的单次试验脑电图都将被忽略（下文称：RP-like events），因为在它们之后并没有发生运动，根据提取trials的规则，并没有提取这些数据段。因此，研究者认为自主运动前的RP是基于有偏差的抽样得到到的， RP-likeevents很可能一直在发生，但是并没有被研究者注意到。 最近，Schurger和他的同事们提出了随机决策模型，它的一个重要结论是，在整段数据中都应该出现RP-like events，只是当RP-like events的幅值超过决策阈值时，就会产生运动，反之，不产生运动，一般提取的RP属于前者的叠加结果。 在该文的研究中，Travers团队使用模板匹配的方法来研究RP-like evets出现的时间点，研究其是否只在自主运动之前出现。
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。
有了即构直播SDK自带的混响功能，主播们再也不必在麦克风上接着一个像方砖般粗重的外部声卡了，轻轻松松地就可以在直播间里让千万的观众听到演唱会场里空旷的音效。 什么叫做混响？度娘告诉我们：声波在室内传播
现如今，IoT数据，实时流式数据分析（streaming analytics），机器学习以及分布式计算的组合相比之前有了长足的进步，同时成本也比以前要低，这使得我们可以更快地完成更多数据的存储及分析。
本文共计1463字，预计阅读时长八分钟 NLP-基础和中文分词 一、本质 NLP (Natural Language Processing)自然语言处理是一门研究计算机处理人类语言的技术 二、NLP用来解决什么问题 语音合成（Speech synthesis） 语音识别（Speech recognition） 中文分词（Chinese word segmentation） 文本分类（Text categorization） 信息检索（Information retrieval） 问答系统（Question
机器之心报道 编辑：rome rome DALL-E 已经能够很好地从文本生成图像，那么如何高效地实现语音合成呢？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。级联的文本到语音（TTS）系统通常利用声学模型 pipeline 和梅尔频谱作为中间表示的声码器。先进的 TTS 系统可以从单个或多个 speaker 合成高质量的语音，但仍需要高质量的 “干净” 数据。从网络上抓取的大规模数据无法满足要求，并且会
内容来源：量子位，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/EpP4C4kVhsSaLBhj_9wB7w
大型语言模型以其强大的性能及通用性，带动了一批多模态的大模型开发，如音频、视频等。
对，就是你每日敲击的键盘。当指尖在键盘上跳跃，清脆的噼啪声此起彼落时，你输入的所有信息，包括那些情真意切的词句，那些不欲人知的心事，还有你的网络账户、银行密码……全都被它泄露了。
对于NR，需要改进波形设计以有效地复用不同的服务，同时分别针对每个服务的特定要求进行优化。
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。
文本到语音合成（Text to Speech，TTS）作为生成式人工智能（Generative AI 或 AIGC）的重要课题，在近年来取得了飞速发展。多年来，微软亚洲研究院机器学习组和微软 Azure 语音团队持续关注语音合成领域的研究与相关产品的研发。为了合成既自然又高质量的人类语音，NaturalSpeech 研究项目（https://aka.ms/speechresearch）应运而生。 NaturalSpeech 的研究分为以下几个阶段： 1）第一阶段，在单个说话人上取得媲美人类的语音质量。为此，
介绍STM32F407定时器PWM波形输出配置方式。 通过逻辑分析采集波形数据进行可视化显示对比。
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 只需3秒钟，一个根本没听过你说话的AI，就能完美模仿出你的声音。 例如这是你的一小句聊天语音： 这是AI根据它模仿你说话的音色： 是不是细思极恐？ 这是微软最新AI成果——语音合成模型VALL·E，只需3秒语音，就能随意复制任何人的声音。 它脱胎于DALL·E，但专攻音频领域，语音合成效果在网上放出后火了： 有网友表示，要是将VALL·E和ChatGPT结合起来，效果简直爆炸： 看来与GPT-4在Zoom里聊天的日子不远了。 还有网友调侃，（继AI搞
AI 参与的语音世界真神奇，既可以将一个人的语音换成任何其他人的语音，也可以与动物之间的语音互换。
时域重采样，同时改变语速与语调 使用波形相似重叠相加算法(WSOLA)，只改变语速 频域拉伸与压缩，只改变语调
在音频处理的时候常常会涉及到音频的变速、变调等方面的操作，使用的场景比较广泛如汤姆猫、男声变女声等，此外某些应用场合下的低延迟的播放器，往往也需要涉及到这方面的处理。目前常用的库是libsonic与libsoundtouch，两者的不同之处主要在于使用的算法上的差异，libsonic主要是使用的基于基音的变速处理，而libsoundtouch则主要基于的是波形相似的原理，在变速处理上libsonic对人声的处理更为优秀，而soundtouch对音乐等场景则更为适合。这里对libsonic的原理、使用介绍包括源代码等做一个分析和介绍。
数字经济时代，随着开源应用软件开发方式的使用度越来越高，开源组件逐渐成为软件开发的核心基础设施，但同时也带来了一些风险和安全隐患。为了解决这些问题，二进制软件成分分析技术成为了一种有效的手段之一。通过对二进制软件进行成分分析，可以检测其中的潜在风险，并提供对用户有价值的信息。
在很多中文NLP相关的落地场景都会涉及到文本纠错的相关技术，例如跟各种形式机器人的语音或者文字对话，或者用手机扫描相关的PDF或者图片，或者跟人聊天时用输入法打字等等，无论是通过ASR识别的语音信息，通过OCR识别得到的图片信息，还是用户真实通过输入法的文字，都有可能出现错误。这些错误会影响文本的可读性，不利于人和机器的理解，如果这些错误不加处理，会传播到后续的环节，影响后续任务的效果。常见的中文错误类型包括以下几种：
有一个测量位置变化的位置传感器，我用万用表电压档测量传感器的输出信号，结果显示的是模拟量信号，即位置和信号输出大小呈线性关系。但是，我用示波器（Picoscope 4227）测量传感器的输出信号，显示的却是PWM信号（脉宽调制），即位置不同，输出PWM信号的占空比不同。
机器之心专栏 作者：刘斌 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，取得一系列成功的应用。本文将重点分享近年来深度学习在语音生成问题中的新方法，围绕语音合成和语音增强两个典型问题展开介绍。 一、深度学习在语音合成中的应用 语音合成主要采用波形拼接合成和统计参数合成两种方式。波形拼接语音合成需要有足够的高质量发音人录音才能够合成高质量的语音，它在工业界中得到了广泛使用。统计参数语音合成虽然整
虚拟数字人从技术层面理解，是通过计算机图形学、深度学习、语音合成技术、动作捕捉、图形渲染等技术手段聚合合成，具有“人”外观、行为甚至思想的可交互虚拟形态。
音频按顺序分别为参考音频 1、以参考音频 1 的声线为输入的生成句子 1（Take a look at these pages for crooked creek drive.）、生成句子 2（There are several listings for gas station.）、参考音频 2、以参考音频 2 的声线为输入的生成句子 1（同上）、生成句子 2（同上）。
AIGC 在最近几月获得了巨大的突破，用户可以输入自然语言生成图像、视频、甚至是 3D 模型。但对于音频音效合成，高自由度音频生成因文本 - 音频对数据缺乏，以及长时波形建模困难而带来挑战。 此前，机器之心发布的文章《这段音频火爆外网！文字、图片一键生成逼真音效，音频界 AIGC 来了》很好的解决了上述问题，研究者提出了一款创新的、文本到音频生成系统，即 Make-An-Audio。其可以将自然语言描述作为输入，而且是任意模态（例如文本、音频、图像、视频等）均可，同时输出符合描述的音频音效。 具体而言，研究
前几天和同事聊天，他说他上初中的儿子做出了一道很难的数学题，想考考我们这些大学生看能不能做得出来？
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】微软新模型VALL-E实现地表最强zero-shot语音合成，刚开口声音就被偷了？ 让ChatGPT帮你写剧本，Stable Diffusion生成插图，做视频就差个配音演员了？它来了！ 最近来自微软的研究人员发布了一个全新的文本到语音（text-to-speech, TTS）模型VALL-E，只需要提供三秒的音频样本即可模拟输入人声，并根据输入文本合成出对应的音频，而且还可以保持说话者的情感基调。 论文链接：https://arxiv.org
想必大家在初高中就听过和学过杨辉三角，那么用C语言如何实现呢？要实现杨辉三角首先得先知道它的特征，以下是我找到的杨辉三角的特点：
基于python的快速傅里叶变换FFT（二） 本文在上一篇博客的基础上进一步探究正弦函数及其FFT变换。
电磁干扰无处不在，每个设计人员又必须面对。为了有效抑制，通常要从解决信号完整性问题入手。本内容摘录自《信号完整性与电源完整性分析》，从时域由浅入深的过渡到频域，并从此角度阐述了信号上升边与系统带宽的内在联系。紫色文字是超链接，点击自动跳转至相关博文。
原理是4红外对管可以通过红外反射识别出小车和路径（黑色胶带的）的相对位置，来调节转向，实现循迹功能。
关于文章的发布方向，虽然是单片机为主，但也尽量考虑一些其它的类型。毕竟固步自封，没什么好的结果。也欢迎大家留言，把你们感兴趣的话题说出来。太简单的，像查个数据手册就能知道的就算了，也别找我做课程设计。
1. 以MCS-51系列单片机为控制器件，用C语言进行程序开发，结合外围电子电路，设计一款函数信号发生器系统；
1、以MCS-51系列单片机为控制器件，用C语言进行程序开发，结合外围电子电路，设计一款函数信号发生器系统；
关于高小榕教授的介绍，可以查看本社区之前分享的《第1期 | 国内脑机接口领域专家教授汇总》
先说需求，我要测量一个小信号，想知道信号的峰值，长度等。然后我搭建一个放大电路复刻出来。
本文旨在通过一个小设计展示SystemVerilog Direct Programming Interface (DPI)的使用。这个小设计模拟了一个交通信号灯，我们将在GUI中查看代表交通信号灯信号的波形并观察Verilog函数和C语言函数调用如何改变交通信号灯的颜色。
在软件中随处可见命名：要给变量、函数、参数、类和封包命名，还要给源代码及源代码所在目录命名，甚至还有jar文件、war文件和ear文件命名。
哈喽，我是不二鱼，感谢您的阅读。在上一篇文章中，我大概讲了什么是Soc，没看的朋友可以点开链接阅读一下。
选自苹果 机器之心编译 参与：蒋思源、李亚洲、路雪 Siri 是一个使用语音合成技术与人类进行交流的个人助手。从 iOS 10 开始，苹果已经在 Siri 的语音中用到了深度学习，iOS 11 中的 Siri 依然延续这一技术。使用深度学习使得 Siri 的语音变的更自然、流畅，更人性化。机器之心对苹果期刊的该技术博客进行了介绍，更详细的技术请查看原文。 介绍 语音合成，也就是人类声音的人工产品，被广泛应用于从助手到游戏、娱乐等各种领域。最近，配合语音识别，语音合成已经成为了 Siri 这样的语音助手不可
我们在处理很多数据分析任务时，不可避免地涉及到与文本内容相关的知识，这是属于文本挖掘（text mining）的内容，显然是NLP技术的范畴，基于这样的考虑我们先来对自然语言处理有一个基本的认识。
直接数字频率合成技术(Direct Digital Synthesis，DDS)是一种从相位概念出发直接合成所需要的波形的新的全数字频率合成技术，该技术具有频率分辨率高、频率变化速度快、相位可连续性变化等特点，在数字通信系统中被广泛采用，是信号生成的最佳选择。
Sample Entropy是Approximate Entropy(近似熵)的改进，用于评价波形前后部分之间的混乱程度， 熵越大，乱七八糟的波动越多，越不适合预测；熵越小，乱七八糟的波动越小，预测能力越强。
【编者推荐语】最近看到了一个开源的RISC-V处理器设计，仅仅5000行左右的verilog代码，功能却非常完善。代码全部为手动设计的verilog代码，可读性非常强。设计者完成了包括CPU内核设计，总线设计，debug模块设计，外设模块设计，以及相关的软件设计，测试模块设计。整个项目的完成度非常高，值得FPGA入门后想要再提高的人来学习。
利用晶闸管电路把直流电转变成交流电，这种对应于整流的逆向过程，定义为逆变。例如：应用晶闸管的电力机车，当下坡时使直流电动机作为发电机制动运行，机车的位能转变成电能，反送到交流电网中去。又如运转着的直流电动机，要使它迅速制动，也可让电动机作发电机运行，把电动机的动能转变为电能，反送到电网中去。
最近想要做一个基于嵌入式Linux+Qt驱动dht11温湿度传感器的实验。想要实现的功能是通过野火的imx6ull开发板控制dht11传感器，然后使用Qt做一个上位机，在上位机上面把数据显示出来。
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