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DeepMind发布最新原始音频波形深度生成模型WaveNet,将为TTS带来无数可能

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...现有的参数模型通常是运用信号加工算法vocoders计算获得的输出信息,以此生成音频信号。 WaveNet通过直接为音频信号的原始波形建模,一次为一种音频样本建模,来改变这种范式。...同生成听起来更为自然的语音相同,使用原始波形意味着WaveNet能够为任意类型的音频建模,包括音乐。 WaveNet ?...在训练时间段内,输入序列是从人类说话者记录得来的真实波形。在训练之后,我们可以对网络取样,以生成合成话语。在取样的每一个步骤中,将从由网络计算得出的概率分布中抽取数值。...生成音乐 由于WaveNet能够用来模拟任何一种音频信号,我们认为,尝试用WaveNet生成音乐也将很好玩。

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音频可视化」- 波形频谱和频率直方图

FrequencyHistogramView 音频可视化频率直方图显示 ---- 此功能源码:frequency.histogram.view.js + lib.fft.js 12kb大小源码,音频可视化频率直方图显示...WaveSurferView 音频可视化波形显示 ---- 此功能源码:wavesurfer.view.js,7kb 大小源码,音频可视化波形显示;外观为上面 Gif 图第二行,可通过参数配置绘制成不同的外观...外观和名称来源于 wavesurfer.js,这个波形的绘制直接简单的使用 16 位 PCM 的采样数值大小来进行线条的绘制,同一段音频绘制出的波形和 Audition 内显示的波形外观上几乎没有差异。...使用 ---- 这些可视化波形、频谱要动起来就需要实时的输入pcm数据,输入源可以是麦克风实时录音数据块,也可以是音频文件解码的实时播放数据块。...WaveSurferView 音频模块 wavesurfer.view.js WaveView 动态显示波形模块 waveview.js

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Android MP3录制,波形显示,音频权限兼容与播放

我又来掀桌子了(ノಠ益ಠ)ノ彡┻━┻,这次是MP3录制和显示声音波形的一个故事。...dataList.remove(0); } dataList.add(resultMax); } } } 根据音频数据绘制波形...生成两张bitmap作为双缓冲绘制,避免闪烁。(别问我为什么,你用一张试试) 对音频数据块的数据大小进行判断,取的缩放系数,做缩放波形处理。...根据控件宽度,间隔系数,从基线开始绘制波形到bitmap,将这个bitmap绘制到显示的bitmap2。 通知界面显示将这个bitmap2 绘制到界面上。 是不是很简单呢?...) 切~~ 这里首先通过onVisibilityChanged,在里面注册了一个addOnPreDrawListener,在addOnPreDrawListener里面获取到了view的大小、基线,生成两张需要的

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学界 | 语音合成领域的首个完全端到端模型,百度提出并行音频波形生成模型ClariNet

百度硅谷人工智能实验室最近提出了一种全新的基于 WaveNet 的并行音频波形(raw audio waveform)生成模型ClariNet,合成速度提升了数千倍,可以达到实时的十倍以上。...此外,这也是语音合成领域第一个真正的端到端模型:单个神经网络,直接从文本到原始音频波形。...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。...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。...最终 Bridge-net 的隐状态被送给音频波形生成模块(Vocoder),用来最终合成原始音频波形。 ?

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百度推出完全端到端的并行音频波形生成模型,比WaveNet快千倍 | 论文

百度硅谷人工智能实验室的研究员最近提出了一种全新的基于WaveNet的并行音频波形(raw audio waveform)生成模型ClariNet,合成速度比起原始的WaveNet提升了数千倍,可以达到实时合成速度的十倍以上...更值得注意的是,ClariNet还是语音合成领域第一个真正的端到端模型:使用单个神经网络,直接从文本输入到原始音频波形输出。...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。...最终Bridge-net的隐状态被送给音频波形生成模块(Vocoder),作为其条件输入(conditioner),来最终合成原始音频波形

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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。

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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。...生成模型完成对自监督表征的预测,避免了直接预测长时波形。...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

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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

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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。...相比连接方式固定的做法,研究人员们相信这样能够让 Transformer 更灵活,但代价就是在实际使用中它需要为每一层、每一个注意力头建立一个 N x N 大小的注意力矩阵,当输入图像、音频波形等含有大量元素的序列时会带来大量的内存开销...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。

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音频处理】Polyphone 样本编辑 和 样本工具 ( 波形图 | 信息 | 频率分析 | 均衡器 | 播放器 | 终点裁剪 | 自动循环节 | 空白移除 | 音量 平衡 音调 调整 )

波形图 ( 1 ) 波形图样式 波形图样式 : 波形图使音频波形可视化. ---- ( 2 ) 波形图操作 波形图操作 : 1.放大缩小 : 按住鼠标右键, 进行上下左右拖动操作; 1>...自动循环 "自动循环" 工具 : 1.作用 : 软件会在样本中找到一段稳定的区域, 人为生成一个循环节; 2.生成方式 : 该工具使用 交叉淡出 的方式复制声音片段,以便在循环节连接位置的过渡尽可能平滑...3.执行步骤 : 1> 选择样本 : 在 左侧 树形菜单中选中要操作的音频样本; 2> 预估循环节区域 : ① 手动选择循环节区域 : 在样本的波形图中选择要制作循环节的区域, 之后生成的循环节大致在这个区域中...; ② 工具自动生成循环节区域 : 将循环节的开始和结尾设置为0, 那么 “自动循环” 工具会自动生成一段循环节; 3> 使用 “自动循环” 工具 : 点击菜单栏 工具 -> 样本 -> 自动循环, 即可完成...自动生成循环节的操作; 4> 检查循环节 : 点击播放按钮, 检查该设置的循环节是否能平滑的循环播放; 5> 播放不平滑处理 : 如果循环节不能平滑播放, 那么 ctrl + z 撤销操作, 手动设置一个大概稳定的波形区间

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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。

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Stability AI开源47秒音频生成模型,虫鸣鸟叫、摇滚、鼓点都能生成

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。...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...架构的潜在扩散模型,由三个组件组成:将波形压缩为可管理序列长度的自编码器、用于文本调节的基于 T5 的文本嵌入,以及在自编码器的潜在空间中运行的基于 transformer 的扩散 (DiT) 模型。...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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骗过70%的人!这个AI能自动给视频配音,真假难辨(不服来试)

研究人员将任务当成一个条件生成问题,通过训练条件生成模型从一个输入视频合成原始波形样本。条件概率如下: ?...值得注意的是,m通常远远小于n,因为音频的采样率远高于视频的采样率,因此音频波形序列比同步视频的视频帧序列长得多。 大体来说,这个模型由两部分构成,即声音生成器和视频编码器。...声音生成器 研究人员想直接用生成模型合成波形样本。为了得到音效说得过去的音频,他们选用了16kHz的音频采样频率。这就导致序列相当长,给生成器出了个难题。...在每个场景中,研究人员拿出了两幅关键帧来作对比,下面的四种波形从上到下分别为帧到帧、序列到序列和基于流的方法生成的结果及原始音频生成音频与视频中的关键帧对齐。 ?...“类别”用来测试检索到的音频是否属于正确类别,“实例”显示了所检索的音频是否与输入视频相匹配 其实对于生成结果来说,最主观的评价方法可能也是最正确的评价方法。

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谷歌推Tacotron 2,搞定绕口令,效果优于WaveNet

下面是一个Tacotron 2生成音频案例,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。...去年9月,谷歌DeepMind曾公布了一种用神经网络对原始波形建模的技术,生成音频效果优于当时的TTS系统。...WaveNet抛弃传统的简单将语音片段机械拼接的TTS方法,从零开始创造整个音频波形输出。...测评结果和局限 最后,研究人员抽取了100个音频样例,要求人类听众对不同TTS系统生成语言的自然度评分。...目前,Tacotron 2还不能实时生成音频,也不能将人类的情绪加到生成的声音中。 “每个问题都是一个有趣的研究方向。”谷歌研究人员在博客结尾说。

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