项目中需要实现音频智能控制以及根据音乐转换色彩功能，WaveView 完全满足目前需求，完美实现需求，该库还有另外 WaveSurferView 和
语音交友直播间 Web 端使用 WebRTC (Web Real-Time Communications) 实现多路音频流传输的播放。但由于云服务等原因，看播端我们需要改成 HTTP-FLV 或 HLS 协议的媒体服务。并实现
声音始于空气中的振动，如吉他弦、人的声带或扬声器纸盆产生的振动。这些振动一起推动邻近的空气分子，而轻微增加空气压力。压力下的空气分子随后推动周围的空气分子，后者又推动下一组分子，依此类推。高压区域穿过空气时，在后面留下低压区域。当这些压力波的变化到达人耳时，会振动耳中的神经末梢，我们将这些振动听为声音。
最近，百度硅谷人工智能实验室的研究员提出了 ClariNet，一种全新的基于 WaveNet 的并行音频波形（raw audio waveform）生成模型。WaveNet 是能够完美模仿人类声音的最前沿语音合成技术（Google I/O 大会所展示的超逼真合成语音的背后技术）。自从其被提出，就得到了广泛的离线应用。但由于其自回归（autoregressive）的特点，只能按时间顺序逐个生成波形采样点，导致合成速度极慢，无法在 online 应用场合使用。ClariNet 中所提出的并行波形生成模型基于高斯逆自回归流（Gaussian inverse autoregressive flow），可以完全并行地生成一段语音所对应的原始音频波形。比起自回归的 WaveNet 模型，其合成速度提升了数千倍，可以达到实时的十倍以上。
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。
使用 Polyphone 工具编辑 SoundFont 音源的样本的方法, 针对 ① 样本波形图, ② 信息区域, ③ 频率分析, ④ 均衡器, ⑤ 样本播放器 进行简要介绍 ;
音频数字化就是将模拟的(连续的)声音波形数字化(离散化)，以便利用数字计算机进行处理的过程，主要参数包括采样频率（Sample Rate）和采样数位/采样精度（Quantizing，也称量化级）两个方面，这二者决定了数字化音频的质量。
安妮 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 先来做个“真假美猴王”的游戏。 视频内容 你将看到两段画面相同的视频，请判断哪段来自视频原声，哪段是AI根据视频画面配上的假声？ 莫非两
安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 让电脑会讲话没什么，但让电脑说得666就不是一件容易事了。 今天，谷歌推出一种直接从文本中合成语音的神经网络结构，即新型TTS（Text-to-Speech,TTS）系统Tacotron 2。Tacotron 2结合了WaveNet和Tacotron的优势，不需要任何语法知识即可直接输出文本对应的语音。 下面是一个Tacotron 2生成的音频案例，效果确实很赞，并且还能区分出单词“read”在过去分词形式下的读音变化。 △ “He has read
提出HIFI-gan方法来提高采样和高保真度的语音合成。语音信号由很多不同周期的正弦信号组成，对于音频周期模式进行建模对于提高音频质量至关重要。其次生成样本的速度是其他同类算法的13.4倍，并且质量还很高。
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。
【导读】DeepMind提出速度提高千倍的并行WaveNet语音合成方法。我们来一览这篇文章。（DeepMind Blog） ▌正文内容 在十月份，我们公布了迄今为止最先进的语音合成模型WaveNet
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。
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。
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
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
大家好，我是北京美摄网络科技有限公司的研发总监黄裔，本次我分享的主题是美摄云非编系统，是一种web端视音频实时编辑渲染方案。
编者按：Google的DeepMind研究实验室昨天公布了其在语音合成领域的最新成果——WaveNet，一种原始音频波形深度生成模型，能够模仿人类的声音，生成的原始音频质量优于目前Google采用的两种最优文本-语音模型Parameric TTS与Concatenative TTS。 WaveNets是一种卷积神经网络，能够模拟任意一种人类声音，生成的语音听起来比现存的最优文本-语音系统更为自然，将模拟生成的语音与人类声音之间的差异降低了50%以上。 我们也将证明，同一种网络能够合成其他音频信号，如音乐，并
---- 新智元报道 编辑：David 桃子 【新智元导读】最近，谷歌研究团队推出了一种语音生成的AI模型——AudioLM。只需几秒音频提示，便可生成高质量连贯的语音，甚至还可以生成钢琴音乐。 图像生成模型卷起来了！视频生成模型卷起来了！ 下一个，便是音频生成模型。 近日，谷歌研究团队推出了一种语音生成的AI模型——AudioLM。 只需几秒音频提示，它不仅可以生成高质量，连贯的语音，还可以生成钢琴音乐。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2209.03143.pdf A
在进行频谱分析时，发现MATLAB和python读取wav文件的波形不一致，导致不能得出正确结果，为了验证MATLAB和python哪部分有问题，于是有了这篇博客。
语音合成（Text-to-speech，TTS）是指文本到音频的人工转换，也可以说给定一段文字去生成对应的人类读音。人类通过阅读来完成这项任务，而一个好的TTS系统是让计算机自动完成这项任务。
Adobe Audition使您能够使用更多连接工具和许多新功能（包括 Sound Remover）来创建和交付优美的音频，该功能只需分析一小部分选择即可从整个文件中消除不需要的声音。Adobe Audition CC 让您在新功能发布后立即访问它们，并与其他 Adobe 视频工具集成，以实现从头到尾的流畅音频和视频制作。您的整个创意世界都集中在一个地方。仅在 Creative Cloud 中。
它将海顿的弦乐四重奏转换成巴赫的大合唱、贝多芬的钢琴曲。让经典的吉他演奏，摇身一变成了优雅的莫扎特交响乐。
为了探索AI自动生成音效的方法，我“抓”了limber一块完成了此篇内容，给大家介绍算法作曲相关的技术，涉及生成艺术相关的技术、产品、体验，着重梳理了核心技术及创意玩法。
链接：https://community.arm.com/cn/b/blog/posts/nucleof429-2-pwm
作者 | James Vincent 等 编译 | 夕颜、Monanfei 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100）
Adobe Audition是一款专业级别的音频录音、编辑和后期制作软件，广泛应用于音乐制作、广播、电影制作、游戏开发等领域。除了基本的录音、剪辑、效果处理等功能外，Adobe Audition还提供了丰富的音频特效。本文将从以下几个方面对Adobe Audition音频特效进行详细介绍。
原文链接 / https://pub.towardsai.net/a-gentle-introduction-to-audio-classification-with-tensorflow-c469cb0be6f5
AI 科技评论按：把一段输入音频转换为一段文本的任务「自动语音识别（ASR）」，是深度神经网络的流行带来了极大变革的人工智能任务之一。如今常用的手机语音输入、YouTube 自动字幕生成、智能家电的语音控制都受益于自动语音识别技术的发展。不过，开发基于深度学习的语音识别系统还不是一个已经完善解决的问题，其中一方面的难点在于，含有大量参数的语音识别系统很容易过拟合到训练数据上，当训练不够充分时就无法很好地泛化到从未见过的数据。
如果你曾经想过像MilkDrop这样的音乐可视化工具是怎么做的，那么这篇文章就是为你准备的。我们将从使用Canvas API来做简单的可视化入手，然后慢慢转移到用WebGL着色器来做更复杂的可视化。
人类梦想让文字说话已经有好几个世纪的历史了。你可能没想到，其实在1968年，日本的电机技术实验室由Noriko Umeda和他的同伴开发了第一个完整的英语语音转换系统（Text-To-Speech，简称TTS）。
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
文本到语音(TTS)合成是指文本到音频的人工转换。人类通过阅读来完成这项任务。一个好的TTS系统的目标是让计算机自动完成。
在线语音通话已经成为人们日常生活的一部分，但数据包常以错误的顺序或错误的时间到达另一端，有时个别数据包甚至可能会完全丢失。这不仅导致通话质量降低，而且是音频和视频传输都普遍存在的问题。
在过去的20年中，谷歌向公众提供了大量的信息，从文本、照片和视频到地图和其他内容。但是，世界上有许多信息是通过语音传达的。然而，即使我们使用录音设备来记录对话、访谈、演讲等内容中的重要信息，但要在以后的几个小时的记录中解析、识别和提取感兴趣的信息还是很困难的。
Google的DeepMind研究实验室昨天公布了其在计算机语音合成领域的最新成果——WaveNet。该语音合成系统能够模仿人类的声音，生成的原始音频质量优于目前的文本转语音系统（text to speech，简称TTS）。 DeepMind宣称，通过人耳测试，该技术使得模拟生成的语音与人类声音之间的差异缩小了一半。当然，这种测试不可避免地存在主观性。 WaveNet目前还没有被应用到谷歌(微博)的任何产品中，而且该系统需要强大的计算能力，近期也无法应用到真实世界场景。 让人类跟机器自由交谈是人机交互研究领
谷歌的研究人员发布了 AudioPaLM，这是一个大语言模型（LLM），可以通过语音传输执行文本转语音（TTS）、自动语音识别（ASR）和语音到语音翻译（S2ST）。AudioPaLM 是基于 PaLM-2 LLM 的，在翻译基准测试上优于 OpenAI 的 Whisper。
谷歌DeepMind2016年的深度生成模型 WaveNet 将机器语音合成的表现与人类之间水平的差距至少缩减了 50%
还记得我们前几天发出文章《百度超谷歌跃升全球第二，硬核语音技术成抢夺智能音箱“C位”的王牌》吗？本篇文章我们将讲述 2019年深度学习语音合成的一些进展，其中有多篇工作来自百度研究院或百度硅谷人工智能研究院。
AI 科技评论按：OpenAI 设计了一种新的 Transformer 模型：稀疏 Transformer（Sparse Transformer），它在序列预测任务中取得了新的表现记录，不论是预测文本、像素还是声音序列。它在注意力机制的基础上做了算法改进，可以在比以前长 30 倍的序列中提取模式。
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。
Tone.js 是一个Web Audio框架，用于在浏览器中创建交互式音乐。Tone.js旨在使音乐家和基于Web Audio 应用程序的音频程序员都能熟悉应用。在应用层，Tone.js 提供了常见的DAW(数字音频工作站)功能，如用于同步和调度事件的全局传输，以及预构建的合成器和音效。此外，Tone.js 提供高性能的构建模块，以创建您自己的合成器、音效和复杂的控制信号。
Python有个很强大的处理音频的库pyqudio， 使用pyaudio库可以进行录音，播放，生成wav文件等等。更多介绍可以查阅官方文档。
说起计算机音乐的发展史，还要追溯到 1951 年，英国计算机科学家艾伦 · 图灵是第一位录制计算机生成音乐的人。近年来，深度神经网络的出现促使了利用大规模音乐数据进行训练来生成音乐的相关工作。
作者提出了一种全卷积字符到谱图的框架，可以实现完全并行计算。该框架是基于注意力的序列到序列模型。这个模型在LibriSpeech ASR数据集上进行训练。
机器之心专栏 本专栏由机器之心SOTA！模型资源站出品，每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。 本文将分 2 期进行连载，共介绍 19 个在语音合成任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第 1 期：BLSTM-RNN、WaveNet、SampleRNN、Char2Wav
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。在大模型（LLM）时代下，语音合成技术能够扩展大模型的语音交互能力，更是受到了广泛的关注。
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