引言 在录音扩声或音频传输过程中噪声是具有一定频率的纹波电压通过电源线路窜入音频设备的供电回路，普遍存在又非常令人头痛和不易解决。...通常组成音频设备的设备越多或信号传输距离越长，系统的噪声就越大；甚至使得音频系统无法进行正常的录音或扩声工作。音频系统噪声形成的机理较为复杂，针对系统噪声产生的主要原因和解决办法尤其重要。 ...、浪涌电流、不同频率的纹波电压)，通过电源线路窜入音频设备的供电电源，总会有一部分干扰噪声电压无法通过音频设备的电源电路有效的滤除，将必然会在设备内部形成噪声( 尤其是同一电网中的电磁兼容性能达不到要求的大功率设备是干扰音频设备的主要原因...接地回路噪声 在音频系统中，必须要求整个系统有良好的接地，接地电阻要4欧姆。否则音频系统中设备由于各种辐射和电磁感应产生的感应电荷将不能够流入大地，从而形成噪声电压叠加到音频信号中。 ...在不同设备的地线之间由于接地电阻的不同而存在地电位差，或在系统的内部接地存在回路时，则会引接地噪声，2个不同的音频系统互连时，也有可能产生噪声，噪声是由 2个系统的地线直接相连造成的。
窄带噪声、高斯噪声、白噪声是噪声里经常听到几个词。先看一下大致定义： 高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。...窄带噪声是指频带范围较窄的一类噪声，系统的频带宽度远远小于其中心频率的系统。 白噪声是指它的功率谱密度函数在整个频域内是常数，即服从均匀分布。...可以看出他们描述的属于不同的领域，高斯噪声是从概率方面描述，窄带是从带宽方面描述，白噪声是从功率方面描述。...高斯型白噪声也称高斯白噪声，是指噪声的概率密度函数满足正态分布统计特性，同时它的功率谱密度函数是常数的一类噪声。...还有一种窄带高斯白噪声，概率密度函数满足正态分布统计特性、功率谱密度函数是常数且频带宽度远远小于其中心频率的一类噪声，称作窄带高斯白噪声。
你好，我是郭震 简介 Stable Diffusion 模型是一种生成式模型，可以从噪声中生成逼真的图像。它由 Google AI 研究人员于 2022 年提出，并迅速成为图像生成领域的热门模型。...扩散过程可以用一个Markov链来描述，将数据(如图像)从其原始分布逐渐转化为一个简单的噪声分布，例如高斯分布。 而反向过程则是从噪声分布生成真实数据的过程。...b) 生成模型: 一个条件生成模型(通常为U-Net结构的卷积网络)，学习从噪声数据和条件(如文本prompt) 中重建原始数据。...通过最大似然估计,可以让生成模型学会从任意噪声分布和条件输入中生成真实数据。 生成过程 a) 文本编码: 利用预训练语言模型(如CLIP)将文本prompt编码为向量表示。...b) 反向扩散: 从纯噪声图像出发，生成模型利用文本prompt编码向量作为条件，逐步去噪生成图像。这是一个由噪声到数据的反向马尔可夫链过程。
本篇是来自FOSDEM2020 Open Media devroom的演讲，演讲者是Romain Beauxis，演讲主题是“使用Liquidsoap生成实用音频和视频流”。...Liquidsoap是一种创造音频和视频流的语言。这个工具最大的优势是它的灵活性远远超出了配置文件。...它还支持大量的音频和视频编解码器。有很多输入输出接口，可以从声卡输入，可以从工作室输入音频，有文件输出，HTTP流，HLS，支持ffmpeg,还可以通过RTMP和ffmpeg发送到Youtube。...例如使用Liquidsoap建立一个网络收音机，从而实现播放列表和实时内容的自动切换、用户互动、音频标准化、压缩、输出多种格式等。还可以编写智能交叉渐入渐出函数和延迟控制。 最后演讲者提到了未来发展。
GAN是一种能够从头开始生成新数据的神经网络。你可以给它一点点的随机噪声作为输入，它可以产生卧室，鸟类或任何它被训练产生的真实图像。 所有科学家都同意的一件事是我们需要更多的数据。...我们可以训练一个神经网络来学习区分真实图像和生成图像的任务。 然后，通过让图像生成器（也是神经网络）和鉴别器轮流相互学习，它们可以随着时间的推移而改善。这两个网络，玩这个游戏，是一个生成的敌对网络。...Goodfellow等人在2014年的GAN原始公式中，鉴别器生成给定图像是真实的或生成的概率的估计。鉴别器将被提供一组包含实际图像和生成图像的图像，并且将为这些输入中的每一个生成估计。...交叉熵损失是鉴别器如何准确识别真实图像和生成图像的度量。Wasserstein指标反映了真实图像和生成图像中每个变量（即每个像素的每种颜色）的分布情况，并确定了实际数据和生成数据的分布距离。...我们可以尝试从未经训练的GAN和训练良好的GAN中添加生成的数据，以测试生成的数据是否比随机噪声好。
但在音频音效的领域，AIGC 的福利似乎还差了一些。主要由于高自由度音频生成需要依靠大量文本 - 音频对数据，同时长时波形建模还有诸多困难。...为了解决上述困难，浙江大学与北京大学联合火山语音，共同提出了一款创新的、文本到音频的生成系统，即 Make-An-Audio。...修复前 修复前音频 修复后 修复后音频 通过理解图片生成音效，也不是不可以。 图片 1 转化音频 图片 2 转化音频 根据视频内容生成对应音效，这款模型也可以轻松做到。...同时还首次使用 CLAP Score 来评估生成的音频，可以用于衡量文本和生成场景之间的一致性；使用主、客观相结合的评估方式，在 benchmark 数据集测试中验证了模型的有效性，展示了模型出色的零样本学习...但现阶段 Make-An-Audio 也并不是完美无缺的，可能由于丰富的数据来源以及不可避免的样本质量问题，训练过程中难免会产生副作用，例如生成不符合文字内容的音频，Make-An-Audio 在技术上被定位是
机器之心专栏 网易云信音频实验室 网易云信音频实验室自主研发了一个针对瞬态噪声的轻量级网络音频降噪算法（网易云信 AI 音频降噪），对于 Non-stationary Noise 和 Transient...基于信号处理的传统音频降噪算法对于 Stationary Noise（平稳噪声）有比较好的降噪效果。...针对上述挑战，网易云信音频实验室自主研发了一个针对瞬态噪声的轻量级网络音频降噪算法（网易云信 AI 音频降噪），对于 Non-stationary Noise 和 Transient Noise 都有很好的降噪量...Noise Control with Low-Complexity Computation》一文，本篇文章详细介绍了在基于深度学习的音频降噪算法中，如何在低计算开销的情况下，实现对不同噪声，包括 Transient...Pitch Correlation 在平稳噪声上有着很好的表现，但是一旦出现非平稳噪声，由于 Pitch Correlation 只包含帧内信息，这时候就无法区分分平稳噪声和语音了。
%1）R＝normrnd(MU,SIGMA)：生成服从正态分布(MU参数代表均值，DELTA参数代表标准差)的随机数。...%3) R＝normrnd(MU,SIGMA,m,n)：生成m*n形式的正态分布的随机数矩阵。...%4）randn()是标准正态分布； MATLAB命令是normrnd 功能:生成服从指定均数和标准差的正态分布的随机数列, %即高斯随机序列。...例如： %高斯噪声为n(m)=nmr+jnmi,其中实虚部均为独立同分布N(0, a)的高斯随机数，信号x(m)=s(m) + n(m) % SNR = 10 lg[1/(2a)] =...a) (dB) [之所以是2a不是a是因为实虚部] %若有用信号s(n)的最大幅度am，要求得到的信噪比为p，则p=10log10[(am^2)/b^2]，用这个公式反推出高斯 %噪声的方差
噪声检测 噪声检测方法 将噪声和信号区分开来是影响去噪效果好坏的重要因素之一。...1.1 常见的噪声检测方法 （1）开关阈值法 开关阈值判断法[1]基本思想是：该方法通过一定的规则将噪声点和信号点进行判断，区分成两种类别来控制开关单元。...（纯黑或纯白）的灰度值出现，在噪声点检测时，若灰度值在最大值和最小值的区间范围内，则判断该像素点为信号点，反之为噪声点。...极值判断法在一定程度上能区分噪声点和信号点，尤其椒盐噪声图像，且该方法不用设置阈值，传统的自适应中值去噪方法即采用的是极值法，但该方法对椒盐去噪时，邻域内的某些极值信号像素点在判断过程中易被误判为噪声点...该方法充分考虑到了椒盐噪声的特点，弥补了极值法的不足，提高了噪声点检测的准确性。但该方法仍需设置阈值。 参考文献： 1. Sun T, Neuvo Y.
图像条纹噪声消除 条纹噪声 sensor中由于传感器的差异产生固定模式噪声（FPN），FPN与条纹噪声有相似之处。...条纹噪声（Stripe noise ）是由于红外焦平面阵列（infrared focal plane array, IRFPA）中读出电路的不同而造成的。...目前的非均匀性矫正算法的缺点： 1、收敛速度慢 2、不能实时性处理 3、条纹噪声具有方向性（水平垂直）和贯穿性 预设条纹噪声模型 假设图像中像素(i, j)的值 z(i, j)表示为： z(i...；增益 A(i, j)表示固定模式噪声中的乘性分量；偏置分量 B(i, j)表示固定模式噪声中的加性分量。...图、imageJ软件处理步骤 损失了一部分细节，频域滤波器的参数可以精调 基于空域滤波 非均匀校正算法具有普遍性，对于条纹噪声，有时达不到满意的效果。
图像噪声 噪声 加性噪声一般指热噪声、散弹噪声等，它们与信号的关系是相加，不管有没有信号，噪声都存在。 高斯白噪声包括热噪声和散粒噪声。...在通信信道测试和建模中，高斯噪声被用作加性白噪声以产生加性白高斯噪声。...加性高斯白噪声只是白噪声的一种，另有泊松白噪声等,加性高斯白噪声在通信领域中指的是一种各频谱分量服从均匀分布（即白噪声），且幅度服从高斯分布的噪声信号。...椒盐噪声 定义：椒盐噪声又称为双极脉冲噪声，这种噪声表现的特点是噪声像素的灰度值与邻域像素有着明显差异，而其余像素的灰度值保持不变，因此在图像中造成过亮或过暗的像素点。...如果一个噪声，它的幅度服从高斯分布，而它的功率谱密度又是分布均匀的，则称它为高斯白噪声。高斯白噪声的二阶矩不想关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。高斯白噪声包括热噪声和散粒噪声。
比如给它听4种不同的青蛙叫，它就能生成4种青蛙的照片： △ 篇幅有限，只贴第一张图片对应的音频 给它听不同的教堂铃声，就能生成下面这样的图像： △ 篇幅有限，只贴第一张图片对应的音频 再来一段更直观的根据音频生成的视频...那同样都使用VQGAN-CLIP，到底是用文字生成还是用这种音频表示的生成效果更好呢？ 这也有一张对比图片： 第一行是VQGAN-CLIP根据文字生成的图片，第二行是根据音频。...总的来说，Wav2CLIP的训练数据为一段视频，利用CLIP的图像编码器（freeze操作）对音频图片和音频进行特征提取，就可以生成“明白”自己应该对应什么图片的音频表示。...所以经过额外层的训练，Wav2CLIP也能执行零样本音频分类、音频字幕和跨模态检索（根据文本搜索音频）等下游任务。...在未来工作方面，研究人员表示将在Wav2CLIP上尝试各种专门为多模态数据设计的损失函数和投影层，并探索从共享embedding空间生成音频，以实现从文本或图像到音频的跨模态生成。
电阻是我们电子电路中最常见的基础元件之一，我们常听说电阻具有噪声，那么电阻的噪声是从哪里来的呢？...电阻的噪声通常指的热噪声，哪怕电阻没有连接到电路中，没有电流流过电阻，电阻两端也会有电压变化，这就是电阻热噪声，在系统工作频率范围内，电阻的热噪声可以认为是白噪声。...电阻两端开路时，它的热噪声有效值的计算公式是： k是玻尔兹曼常数，k=1.38*10-23 J/K，T是开尔文热力学温度，R是电阻值，B是系统等效噪声带宽。...根据公式我们可以看出来，电阻越大，噪声也越大，噪声随着电阻阻值的增加而增加。...同样的，噪声也与温度有关，毕竟这个噪声叫做热噪声，只是这个噪声对温度并不敏感，因为公式中是热力学温度，当温度变化为十几或几十摄氏度时，对噪声的影响并不是很大。
python 代码： import cv2 as cv import numpy as np def add_salt_pepper_noise(image...
AI 科研中现存挑战之一就是对复杂数据中的长距离、细微的互相关联性做建模，比如图像、视频、音频序列内部存在的关联性。...真实图像 他们还生成了完全无限制的图像，对应的未调节 softmax 温度为 1。...模型在无条件限制下生成的样本 生成原始音频波形 只要简单地改变位置嵌入，稀疏 Transformer 可以用来生成音频波形。...他们在古典音乐片段（钢琴曲）上训练了模型，然后通过稀疏注意力生成长度为 65000 的音频波形序列，对应的播放时长大约为 5 秒钟。...他们把多组生成结果拼成了三个音频文件，试听可以访问 https://soundcloud.com/openai_audio/sample-set-1。
简而言之：单张肖像照片+语音音频=在实时生成的超逼真对话脸部视频中，具有精确的唇音同步、栩栩如生的面部行为和自然的头部运动。...摘要我们介绍了VASA，一个框架，用于在给定单张静态图像和语音音频片段的情况下，生成具有吸引力的视觉情感技能（VAS）的虚拟角色的栩栩如生的对话脸部。...逼真度和生动性我们的方法不仅能够产生精确的唇音同步，还能生成丰富表达的面部细微差别和自然的头部运动。它可以处理任意长度的音频并稳定输出无缝的对话脸部视频。...生成的可控性我们的扩散模型接受可选信号作为条件，例如主要眼睛注视方向和头部距离，以及情绪偏移量。分布外泛化我们的方法表现出处理训练分布之外的照片和音频输入的能力。...例如，它可以处理艺术照片、歌唱音频和非英语语音。这些类型的数据在训练集中并未出现。解耦能力我们的潜在表示将外观、3D头部姿态和面部动态解耦，这使得生成内容的单独属性控制和编辑成为可能。
噪声便是一种能够产生平滑(随机)数值的随机方法....Value 噪声 为了更容易的理解 Perlin 噪声,我们先从较简单的 Value 噪声看起: 首先我们考虑 一维 情况(即通过一维坐标来获取随机值),如果我们仅使用一般随机方法的话,得到的随机数值是这样的...一种朴素的想法就是在整数坐标处仍然使用一般随机方法来生成随机值,但是对于处在(相邻)两个整数坐标之间的点(即浮点坐标点),则使用线性插值的方式(在这两个整数坐标点对应的随机值之间线性插值)来生成随机值,...可以看到数据比起之前已经平滑连续了不少,但是在整数坐标处仍然不够平滑连续(整数坐标处不可导(自然也不连续)),而这是由于我们之前采用了线性插值的方式来生成随机值造成的,改善的方式也比较明晰,就是改用非线性插值的方式来生成整数坐标间的随机值...至此,我们便得到了 一维 的 Value 噪声. 未完待续
1.什么是白噪声？ 答：白噪声是指功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声。白噪声或白杂讯，是一种功率频谱密度为常数的随机信号或随机过程。...例如，热噪声和散弹噪声在很宽的频率范围内具有均匀的功率谱密度，通常可以认为它们是白噪声。 高斯白噪声的概念——."...信道中加性噪声的来源，一般可以分为三方面： 1）人为噪声：人为噪声来源于无关的其它信号源，例如：外台信号、开关接触噪声、工业的点火辐射等； 2 ）自然噪声：自然噪声是指自然界存在的各种电磁波源，例如：闪电...某些类型的噪声是确知的。虽然消除这些噪声不一定很容易，但至少在原理上可消除或基本消除。另一些噪声则往往不能准确预测其波形。这种不能预测的噪声统称为随机噪声。我们关心的只是随机噪声。...3）起伏噪声：起伏噪声是以热噪声、散弹噪声及宇宙噪声为代表的噪声。这些噪声的特点是，无论在时域内还是在频域内他们总是普遍存在和不可避免的。
二维 Perlin 噪声的生成方式和 二维 Value 噪声的生成方式大体相同,二维 Perlin 噪声也是根据给定的坐标选取对应的正方形,并将该正方形的四个顶点作为插值端点,但是在 Perlin 噪声中...除此之外, 二维 Perlin 噪声的生成过程就和 二维 Value 噪声的生成过程就没有什么不同了( ar,br,cr,drar, br, cr, drar,br,cr,dr 为四个端点对应的梯度向量...(注:上图展示的是实际生成的二维 Perlin 噪声数据,显示上没有做额外的插值处理,所以看起来会有明显的边界) Simplex 噪声 Simplex 噪声是 Perlin 噪声的改进版，(二维)Perlin...( 2D2^D2D ) 一维 Perlin 噪声 说了多维 Perlin 噪声,那 一维 Perlin 噪声如何生成呢(毕竟一维坐标下并没有向量的概念)?...的生成方法来生成 一维 Perlin 噪声了.
机器之心报道 编辑：蛋酱、小舟 音频生成领域又有好消息：刚刚，Stability AI 宣布推出开放模型 Stable Audio Open，该模型能够生成高质量的音频数据。...、连贯的音乐曲目）不同，Stable Audio Open 可以通过简单的文本提示生成长达 47 秒的高质量音频数据。...经过专业训练后，这个模型已经非常适合创建鼓点、乐器 riffs、环境音、拟声录音和其他用于音乐制作和声音设计的音频样本。虽然它可以生成简短的音乐片段，但它并未针对完整的歌曲、旋律或人声进行优化。...比如，下方是鼓手根据自己的鼓声录音样本进行微调生成的新节拍： 生成森林中鸟儿唱歌的音频： 再生成一段「动次打次」的摇滚乐： 训练细节与数据集 Stable Audio Open 是基于 Transformer...局限性 Stable Audio Open 1.0 作为一个音频生成模型，也有一些局限性，包括： 无法生成逼真的声音； 使用英语描述进行训练，在其他语言中的表现不会那么好； 不能适用于所有音乐风格和文化
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