首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

使用Liquidsoap生成实用音频和视频流

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。

1.2K20

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

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

56120

现在,用音频也能指挥GAN生成图像了

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

92330

干货 | 除了生成文本,还可以补全图像、生成音频序列的稀疏 Transformers

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。

80430

音频驱动的逼真实时生成的对话脸部

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。

3810
领券