对超过4,238种不同Android手机型号/版本进行了音频延迟测试，数据表明Android在音频延迟问题上得到了很大改进，但随着当前媒体技术的发展，Android的这些优化还远远不够。迄今为止，Android N在音频延迟方面有任何改进，音频的延迟问题仍然制约着Android音频应用的发展。
近日，国际语音及信号处理领域顶级会议 ICASSP2023 在希腊成功举办。大会邀请了全球范围内各大研究机构、专家学者以及等谷歌、苹果华为、Meta AI、等知名企业近 4000 人共襄盛会，探讨技术、产业发展趋势，交流最新成果。
这就是阿里最新推出的基于音频驱动的肖像视频生成框架，EMO（Emote Portrait Alive）。
了解Android Android系统架构 开发环境搭建 安卓虚拟机 最新Android系统版本及信息查询👇 http://developer.android.google.cn/about/dashboards 菜鸟教程 Android系统架构 Linux内核层 Android系统是基于Linux内核的，这一层为Android设备的各种硬件提供了底层的驱动，如显示驱动、音频驱动、照相机驱动、蓝牙驱动、Wi-Fi驱动、电源管理等。 系统运行库层 这一层通过一些C/C++库来为Android系统提供了
概述 昨天想在Ubuntu上用一下HTK工具包来绘制语音信号的频谱图和提取MFCC的结果，但由于前段时间把Ubuntu升级到13.04，系统的声卡驱动是ALSA（Advanced Linux Soun
Android系统架构师安卓系统的体系机构，Android的系统架构和其他操作系统一样，采用了分层的架构，共分为4层，从高到低分别是Android应用层，Android应用架构层，Android系统运行层和Linux内核层。
图像和视频处理技术的发展日新月异，每时每刻都在变化，都在进步，也激发了各大研究人员和AI实验室的创造力和可能性。
近日，来自谷歌的研究人员发布了多模态扩散模型VLOGGER，让我们朝着虚拟数字人又迈进了一步。
近日，阿里巴巴集团智能计算研究院上线了一款 AI 图生视频模型 EMO（Emote Portrait Alive）。据悉，EMO 是一种富有表现力的音频驱动型肖像视频生成框架，用户用户只需要提供一张照片和一段任意音频文件，EMO 即可生成具有丰富面部表情和多种头部姿态的语音头像视频。此外，EMO 还可以根据输入音频的长度生成任意长度的视频。
数字人这名字听着稀奇又别扭，其实它最初的原型大家都听过——NPC。玩过游戏的应该都知道，也就是游戏内玩家操纵的游戏角色，可以和玩家进行交互的角色。广义上讲可以说是计算机模拟出的具有人的形态的虚拟人都叫做数字人，在平常的观感上，数字人是整合了人物形象模拟、人物声音克隆、自然语言处理、知识图谱解析等众多世界领先的人工智能技术的可视化数字虚拟人。他通过对人物形象的复制模拟，人物声音的克隆及语音合成，可随时随地与真人进行准确交互性对话。
阿里EMO项目开源了，但是是PPT！！！但在其项目页面仍然是一个不错的表现。
2.感觉自己之前看的太细了，有些东西记不住。你的pdf+正点原子+项目 完全看完不太现实。
ffmpeg调用SDL相关问题解决 简介 最近在做一些关于视频的工作，ffmpeg编译一些相关的事情，说一下碰到的问题。 编译： SDL2版本：SDL2.0.8 （注意：SDL 依赖与X11,Xorg库，检查是否存在，不存在，安装） 1)./configure –prefix=/usr/local/ 2)chmod 777 configure 3)make 4)make install 相关问题： 1.Could not initialize SDL - No available vi
ALSA(Advanced Linux Sound Architecture)是linux上主流的音频结构，在没有出现ALSA架构之前，一直使用的是OSS(Open Sound System)音频架构。关于OSS的退出以及ALSA的出现，可以看 Linux音频驱动-OSS和ALSA声音系统简介及其比较。
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2212.02350v1.pdf
一、说话人驱动（talking head） 1、Audio-Driven Emotional Video Portraits 尽管此前一些方法在基于音频驱动的说话人脸生成方面已取得不错的进展，但大多数
由于疫情等原因的出现，目前线上办公成为了一种主要的办公方式，线上办公主要通过一些线上会议来进行，如果需要开会的话，则需要借助语音视频软件，但是有些时候在开会的过程中，很多人却发现音视频引擎异常，无法进行正常的办公流程。下面为大家简单介绍音视频引擎异常是什么以及音视频引擎异常怎么办。
本文是对发表于计算机视觉领域的顶级会议 ICCV 2021的论文“FACIAL: Synthesizing Dynamic Talking Face with Implicit Attribute Learning（具有隐式属性学习的动态谈话人脸视频生成）”的解读。
Android 的 Linux 内核层 组成 : Linux 内核 和 驱动程序;
整个嵌入式项目由Buildroot构建，现有项目增加音频TAS5754驱动,详细步骤如下
即在 EFI/OC/Drivers 下的 efi 文件，在选用必要的 efi 驱动前需要先了解每个 efi 驱动的作用。
十八、文字生成图像 55、 DAE-GAN: Dynamic Aspect-aware GAN for Text-to-Image Synthesis 文本转换生成图像是指，从给定的文本描述中生成图像，保持照片真实性和语义一致性。此前方法通常使用句子特征嵌入去生成初始图像，然后用细粒度的词特征嵌入对初始效果进行细化。 文本中包含的“aspect”信息（例如，红色的眼）往往连带几个词，这对合成图像细节信息至关重要。如何更好地利用文本到图像合成中的aspect信息仍是一个未解决的挑战。本文提出一种动态 Asp
用于解决笔记本电脑出现的声音问题，如扬声器没有发出声音（没有任何音量或音频没有运行），或者出现静音、声音时断时续、发出噼啪声/砰砰声或者声音失真。
先安装grid驱动，然后安装cuda环境时注意不要安装显卡驱动，否则会冲掉grid驱动
默认学习者会简单的 Java 语法！Android 方面完全从零开始！跟着我系统的学习吧！
AVTouchBar for mac是应用在mac上的一款多功能音频软件，AVTouchBar是完全可定制的，AVTouchBar将自动为您创建聚合输出设备。该聚合设备在关闭应用程序后会自动删除。
标题：Photorealistic Audio-driven Video Portraits
由于博主一直都习惯用耳塞，边听歌边游戏之类的。经常遇到这种声音突然变大的情况，很难受。近日偶然找到原因，特来分享。 表现 双显卡用户在从游戏进程切换到音乐或其他进程后，音量会突然变大。 原因 NVID
Linux 内核层 Android 系统是基于 Linux 2.6 内核的，这一层为 Android 设备的各种硬件提供了底 层的驱动，如显示驱动、音频驱动、照相机驱动、蓝牙驱动、Wi-Fi 驱动、电源管理等。 系统运行库层 这一层通过一些 C/C++库来为 Android 系统提供了主要的特性支持。如 SQLite 库提 供了数据库的支持，OpenGL|ES 库提供了 3D 绘图的支持，Webkit 库提供了浏览器内核 的支持等。 同样在这一层还有 Android 运行时库，它主要提供了一些核心库，能
作者：Hsuan-I Ho, Lixin Xue, Jie Song, Otmar Hilliges
最近想研究一下树莓派3b的一些底层驱动的代码，比较好的就是直接可以看树莓派3b的实现。因为usb驱动，网卡驱动，以及lcd驱动，都可以在uboot中直接找到。有了这些东西，对于我们直接写树莓派3b的驱动程序，提供了极大的帮助，所以现在先在树莓派3b上编译运行起来uboot。
这一系列文章的写作应该是2019年主要的投入，也是对 2017/2018年工作上上的总结。记得入门Linux 的时候，从如何实现按键/LED的操作，到现在接触到的 BT / WIFI / Audio 等模块，工作中的调试总是解决各种Bug, 并没有对系统整体的一个掌握，直到2018年下半年的时候，在公司的项目中经历了系统从无到有的搭建，发现自己有很多问题还是不懂，当初就是调通就过去了，到现在也没有时间去理解它。
该参赛作品基于全志V853开发板制作的一款类似眼镜外挂的小产品，可以对场景进行辅助识别，并通过云端交互实现物联网控制，进一步实现物联网与人机交互的融合。
AI数字人目前做的最好的无疑是heygen，但是费用也是很贵，也有一些其他的商业应用，比如：微软小冰、腾讯智影、万兴播爆和硅基智能等。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】让图片配合你的音频出演，配套sd-webui插件已发布！ 随着数字人概念的火爆、生成技术的不断发展，让照片里的人物跟随音频的输入动起来也不再是难题。 不过目前「通过人脸图像和一段语音音频来生成会说话的人物头像视频」仍然存在诸多问题，比如头部运动不自然、面部表情扭曲、视频和图片中的人物面部差异过大等问题。 最近来自西安交通大学等的研究人员提出了SadTalker模型，在三维运动场中进行学习从音频中生成3DMM的3D运动系数（头部姿势、表情），并使用一
一连很长时间（从2017/06/09到2017/06/26）都在研究蓝牙,而且这只是文章发表的时间，再加上组织文章和研究的时间，不知不觉中就坚持这么久………，也写了蓝牙的三篇博客，而且篇幅很长如下：
AI人工智能行业的发展其实是一个经久不衰的话题，而近期AIGC的热门讨论也将人们的目光再次聚焦。AIGC的全称是AI-Generated Content，它属于一种新的内容生成方式，通过利用人工智能技术，自动地生成各种类型的内容，也叫做生成式AI。有文本生成、音频生成、图像生成、视频生成及图像、视频、文本间的跨模态生成等多种类型。 图片来源于国海证券研报 《 人工智能系列深度报告:AIGC行业综述篇 ——开启AI新篇章 》 当前AIGC在文本、图片和代码领域都有比较成熟的落地，在文本生成上ChatGPT
与上一篇为OC启用图形化一致 注意看一下Resources/Audio/目录下是否有声音文件。
WAV文件格式是Microsoft的RIFF规范的一个子集，用于存储多媒体文件。WAV(RIFF)文件由若干个Chunk组成，分别为: RIFF WAVE Chunk，Format Chunk，Fact Chunk(可选)，Data Chunk。具体格式如下：
当发现更多AI科技作用于日常生活时，你是否想过竟然有一天会与AI数字人做同事？日前，火山语音团队重磅推出了一位神秘新成员——首个超写实数字员工小灿！这位新同事不仅形象清新美丽，还有着很强的亲和力，大幅提升了工作幸福感，真可谓让大家率先体验到了拥有一位超写实数字人同事的快乐。
我们需要更多的程序员，而不是更好的工具 我和他的年纪差不多，并且有着相似的初始经验——在TRS-80、TI-99/4A、然后是Windows PC上用BASIC编程。所以，我觉得我有这个资格对他的文章
这项工作受到两大行业趋势的推动。第一是向基于硬件的网络媒体系统的转变，这导致了软件定义的工作流程的出现。该工作流程允许快速重新配置资源，以最大限度地利用硬件和软件。第二是 GPU 虚拟化，使得工作站从办公桌转移到数据中心，以提供更安全、利用率更高、更易于维护的基础设施。在这种环境中，资产永远不会离开数据中心的范围，而虚拟用户应用程序通过 IP 网络交付给在笔记本电脑或小型计算机系统上运行的客户端上的一个或多个用户。
越来越多的研究表明，只要有足够大的语料库，几乎任何人的面部动作都可以与语音片段同步。今年6月，三星（samsung）的应用科学家详细介绍了一种端到端的模型，该模型能够在人的头颅中对眉毛、嘴、睫毛和脸颊进行动画处理。仅仅几周后，Udacity发布了一个系统，该系统可以从音频叙述中自动生成独立演讲视频。
PCM是英文Pulse-code modulation的缩写，中文译名是脉冲编码调制。我们知道在现实生活中，人耳听到的声音是模拟信号，PCM就是要把声音从模拟转换成数字信号的一种技术，他的原理简单地说就是利用一个固定的频率对模拟信号进行采样，采样后的信号在波形上看就像一串连续的幅值不一的脉冲，把这些脉冲的幅值按一定的精度进行量化，这些量化后的数值被连续地输出、传输、处理或记录到存储介质中，所有这些组成了数字音频的产生过程。
因为Android中默认并没有使用标准alsa，而是使用的是tinyalsa。所以就算基于命令行的測试也要使用libtinyalsa。Android系统在上层Audio千变万化的时候,能够能这些个工具实时查看到,比方音频通道的切换等等.
由于工作内容的转变，使得我向Android系统方向转变，对于一个Android系统工程师，了解Android整个系统架构是必然的。本篇是Android系统学习的开篇，Android系统庞大且复杂，但是能对Android的认识更深，更全面。开启Android系统之旅吧！
论文 1：Capture, Learning, and Synthesis of 3D Speaking Styles
---- 新智元报道 来源：Reddit 编辑：好困 【新智元导读】除了在顶会或者期刊上发表过的，一般人基本都会把自己的毕业论文「雪藏」起来。然而，有这么一位研究生不仅把自己的论文发了出来，还表示自己用1080Ti训练的比SOTA模型更厉害。 大厂用成千上万张显卡训练的SOTA模型已经看腻了？这次我们来看看「小作坊」训练的模型如何。 慕尼黑大学的研究生做了一个Deep Fake模型，只用了300万个参数和一个1080Ti，搞定！堪比SOTA！ 虽然作者是这么说的，但是从他发布的成果上来
首先说说为什么要编译Android7.0的源码，因为当我们去做系统定制开发的时候，就需要这么去做，举个例子，你们公司有一个客户是做电视机顶盒的，现在购买了你们公司的产品，要求你们公司提供相关的Android系统驱动，类似音频驱动、视频驱动之类的文件，能让这个文件再客户的机顶盒上正常使用，针对这个问题我们要怎么做呢？
Mpg123与libmad一样，支持mpeg1,2,2.5音频解码。目前来看mpg123比libmad支持了网络播放功能。而且libmad基本上开源社区在2005年左右，基本停止更新，mpg123至今还在持续更新源代码。
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