Librosa是一个用于音频、音乐分析、处理的python工具包，一些常见的时频处理、特征提取、绘制声音图形等功能应有尽有，功能十分强大。本文主要介绍librosa的安装与使用方法。
📷 语音合成(TTS)是语音AI平台的基础设施，而声码器则决定着其中的声学模型以及合成质量。喜马拉雅FM音视频高级工程师 马力在LiveVideoStack线上交流分享中详细介绍了新一代合成音质更高，
有了即构直播SDK自带的混响功能，主播们再也不必在麦克风上接着一个像方砖般粗重的外部声卡了，轻轻松松地就可以在直播间里让千万的观众听到演唱会场里空旷的音效。 什么叫做混响？度娘告诉我们：声波在室内传播
用AI对歌曲音轨的分离研究很多，不过大多数都是在频域上进行的。这类方法先把声音进行傅立叶变换，再从频谱空间中把人声、乐曲声分别抽离出来。
夏乙 编译自 DeepMind Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 上个月，Google Assistant英语和日语版终于用上了DeepMind一年前推出的语音合成算法：WaveNet
声音信号的数字化_模拟声音信号数字化的三个基本步骤声音信号的数字化声音是一种模拟信号，想要用于计算机，就必须将模拟信号转化为数字信号，这样，我们就能在计算机上储存声音了，等待用户需要播放的时候，再将数字信号转化为模拟信号。声音的数字化需要经历三个阶段：采样，量化，编码采样采样是把时间上连续的模拟信号在时间轴上离散化的过程。这里有采样频率和采样周期的概念，采样周期即相邻两个采样点的时间间隔，采样频率是采样周期的倒数，理论上来说采样频...
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。
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。
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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。
是的，不必动手，也不必开口，只要你的脑波流转，AI就能以每分钟150个词的速度帮你说出心声。
选自DeepMind 机器之心编译 参与：刘晓坤 昨日，谷歌发布了一系列新的产品，从音箱到手机，让我们看到了其产品全面 AI 化的趋势。而 DeepMind 一年前宣布的语音合成技术 WaveNet 也正式产品化，融入谷歌助手之中。本文对升级后的 WaveNet 技术做了解读。 就在一年前，谷歌 DeepMind 发布了 WaveNet，这是一种新的深度神经网络，能生成新的声音信号波形，并且比起其它现有技术，其生成的语音拥有更加逼真的音效。当时这个模型还只处于研究雏形阶段，对于消费性产品而言，模型的计算消耗
相对于视频,可观察这个现象.音频在学习过程,就缺乏了想象的空间.但是如果从原理出发,就不会那么难了.
因为工作中用到了wav格式的音频，所以就搜集了一些关于wav音频的处理。 主要包括：音频信息，读取内容，获取时长，切割音频，pcm与wav互转
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本文中，Google 团队提出了一种文本语音合成（text to speech）神经系统，能通过少量样本学习到多个不同说话者（speaker）的语音特征，并合成他们的讲话音频。此外，对于训练时网络没有接触过的说话者，也能在不重新训练的情况下，仅通过未知说话者数秒的音频来合成其讲话音频，即网络具有零样本学习能力。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】最近微软全华班发布了一个新模型NaturalSpeech，在语音合成领域首次达到人类水平，人耳难分真假。 现在很多视频都不采用人类配音，而是让「佟掌柜」、「东北大哥」等角色友情客串，在读起文本来还真有点意思。 相比之前机械化的电子音来说，文本转语音（text to speech, TTS）技术近年来取得了很大进展，但目前来说，合成的语音听起来仍然是机械发声，和人类的语音还有一定差距。 问题来了：怎么才能判断一个TTS系统达到了人类水平？ 最近微软
WAV是最常见的声音文件格式之一，是微软公司专门为Windows开发的一种标准数字音频文件，该文件能记录各种单声道或立体声的声音信息，并能保证声音不失真。 [图片上传中...(image.png-fc53c5-1587727221744-0)]
1、安装依赖 pip install pyaudio pip install pylab 2、语音数据展示 import pyaudio import numpy as np CHUNK = 4096 # 每次采集的数据点数 RATE = 44100 # 采样频率 p=pyaudio.PyAudio() # 启动类 stream=p.open(format=pyaudio.paInt16,channels=1,rate=RATE,input=True, frames_per
从字面上来说，数字化 (Digital) 就是以数字来表示，例如用数字去记录一张桌子的长宽尺寸，各木料间的角度，这就是一种数字化。跟数位常常一起被提到的字是模拟 ( Analog/Analogue) ，模拟的意思就是用一种相似的东西去表达，例如将桌子用传统相机 将三视图拍下来，就是一种模拟的记录方式。 两个概念：
这项研究是由语音科学家GopalaAnumanchipalli和Chang实验室的生物工程研究生Josh Chartier领导。该项研究是基于一系列研究基础上进行研究的，首次描述了人类大脑的语音中心是如何编排嘴唇,下巴,舌头,和其他声道组件的运动以生产流利的语音。
千平 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI △ 《爱情麻辣烫》剧照，图片来自网络 “清晨，我推开房门，一个洁白的世界映入我眼帘……” 电影《爱情麻辣烫》里有段情节：高圆圆朗读课文的声音
厌倦了Alexa沉稳，单调的语调？现在，由于一种新的AI技术，亚马逊可能很快就能够将新的讲话风格推广到其语音助手。
我们在项目中经常会遇到音频信号的采集处理，我们今天做一个最简单的音频采集模块。它的电路其实就是在我们上节课的三极管的放大电路上的一个改进，在上一节课三极管放大电路的基础之上，将输出信号换成驻极体话筒，输出端加上截止频率在20KHZ左右的RC低通滤波电路，通过滤波电路来滤除频率在20KHZ以上的噪声信号。
【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
来源 / Two Minute Papers 翻译 / 季伟 校对 / 贤儿响叮当 整理 / 雷锋字幕组 AI 研习社出品系列短视频《 2 分钟论文 》，带大家用碎片时间阅览前沿技术，了解 AI 领
摘要：语音信号处理是目前发展最为迅速的信息科学研究领域中的一个，是目前极为活跃和热门的研究领域，其研究成果具有重要的学术及应用价值。语音信号处理的研究，对于机器语言、语音识别、语音合成等领域都具有很大的意义。MATLAB软件以其强大的运算能力可以很好的完成对语音信号的处理。通过MATLAB可以对数字化的语音信号进行时频域分析，方便地展现语音信号的时域及频域曲线，并且根据语音的特性对语音进行分析。本文主要研究了基于MATLAB软件对语音信号进行的一系列特性分析及处理，帮助我们更好地发展语音编码、语音识别、语音合成等技术。本文通过应用MATLAB对语音信号进行处理仿真，包括短时能量分析、短时自相关分析等特性分析，以及语音合成等。
【新智元导读】本文介绍的是WaveNet——一个原始音频波形深度模型。我们展示了，Wavenet能够生成模仿人类的语音，听起来要比现有最好的文本到语音转化系统更自然，将与人类表现的差距缩减了50%以上。 在我们的展示中，相同的网络能被用于合成其他的音频信号，比如，音乐。在这里，我们提供了一些样本——自动生成的钢琴曲。 会说话的机器 让人能与机器对话是人机交互长期以来的一个梦想。近年来，随着深度神经网络的应用（比如，谷歌的语音搜索），计算机理解自然语音的能力取得了革命性的进展。但是，用计算机生成语音仍然大量地
音频录制时，对于产品经理来说，他们最关注的应该就是码率。因为码率意味着流量，流量意味着钱。
选自arXiv 机器之心编译 参与：刘晓坤、李泽南 今年 2 月份，百度提出了完全由深度神经网络构建的高质量文本转语音（TTS）系统 Deep Voice。这一系统随后在今年五月份推出了第二个版本。近日，百度发布了 Deep Voice 3，该研究的论文已经提交 ICLR 2018 大会。 人工语音合成（亦称文本到语音，TTS）传统上都是以复杂的多态手工设计管道（Taylor, 2009）实现的。最新的对神经 TTS 的研究出现了令人印象深刻的结果—放弃管道并用更简单的特征、更少的组成获得了更高质量的合成语
现在抖音快手各种短视频也算是深入人心了，短视频剪辑中有一个非常重要的功能，就是音视频合成，选择一段视频和一段音频，然后将它们合成一个新的视频，新生成的视频中会有两个音频的混音。 下面我们来拆分一下音视频合成的做法：
区分说话主要是通过音高（基频）和音色（频谱包络-频谱最大幅度的连接线） 音高：http://ibillxia.github.io/blog/2013/05/16/audio-signal-processing-time-domain-pitch-python-realization/ 音色：http://ibillxia.github.io/blog/2013/05/18/audio-signal-processing-time-domain-timbre-python-realization/ 此工具箱通过提取语音的三个特征，然后对其进行修改，从而改变语音的音色等特征，从而转换语音特性 比如：通过调高基频，可以偏女性化，通过改变基频未固定值，可以类似机器人等等 f0 : ndarray F0 contour. 基频等高线 sp : ndarray Spectral envelope. 频谱包络 ap : ndarray Aperiodicity. 非周期性
2633年，外星人入侵地球，并在加鲁加群岛建立了军事组织，称为“红色猎鹰（Red Falcon）”。Red Falcon的样子大概是这样的：
语音的基本概念 语音是一个复杂的现象。我们基本上不知道它是如何产生和被感知的。我们最基础的认识就是语音是由单词来构成的，然后每个单词是由音素来构成的。但事实与我们的理解大相径庭。语音是一个动态过程，不
由于新冠疫情的影响，视频会议和线上教育迎来了飞速的发展。而让这一切成为现实的基础就是实时音视频通讯技术，但在实时音视频通讯过程中，会面临各种各样的问题，有可能是网络问题，也有可能是产品问题，在一定程度上左右了用户体验（QoE）。尽管服务质量（QoS）是一个产品或者服务非常重要的参考标准，但是对于用户而言，他们更关心是 QoS 指标。
随着科技的不断进步，数字录音技术逐渐取代了模拟录音技术。数字录音使用数值化的方式将声音信号转换为数字数据，并存储在计算机或其他数字设备中。这种方法具有更高的保真度、灵活性和易于存储、传输的特点，成为现代音频领域的主流技术。
首先来看声压级，这个就是指的我们平时所说的声音有多少分贝。声压定义为声波在某一点产生的逾量瞬时压强的均方根值。由于声压容易被人耳感知，也易于测量，因此，通常使用声压作为描述声波大小的物理量。
图像，大家都知道，是由很多“带有颜色的点”组成的。这个点，就是“像素点（Pixel）”。
连政，中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室16级硕博生。目前研究兴趣为多模态情感识别、语音合成和语音转换。
最近有个需求：对音频裁剪时，裁剪条的纵坐标必须是音频音量，以帮助用户更好的选择音频区域，所以就需要快速准确的提取出音频的音量列表。本文主要介绍下从mp4文件中提取音轨音量的方式，以及相关的知识点。
1，光和颜色光是一种肉眼可以看见（接受）的电磁波（可见光谱）。在科学上的定义，光有时候是指所有的电磁波。光是由一种称为光子的基本粒子组成。具有粒子性与波动性，或称为波粒二象性。人类肉眼所能看到的可见光只是整个电磁波谱的一部分。电磁波之可见光谱范围大约为 390～760nm（1nm=10-9m=0.000000001m）。
语音电台，是语音聊天室中较基础的应用。主播可以在直播间中给听众讲故事、唱歌，内容形式不一而足，观众也可以申请上麦，与主播聊天互动。
本文介绍了语音合成系统的评测方法和指标，包括发音准确性、韵律准确性、字典覆盖度、字词清晰度、韵律平滑度、自然度、无意识错误、声音属性、声音相似度、音频质量、生成语音的清晰度、听众的接受度、发音和韵律等。同时，还介绍了一种基于主观评测、客观评测的评测方法，包括MOS、错误检测、语音识别、声学模型、发音和韵律等评测指标。
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，谷歌，DeepMind，Uber，微软等巨头的人工智能实验室负责人将莅临深圳，向我们零距
前言：大家都知道《信号与系统》是一门很难的课，很多人虽然学过了，但其实什么也没得到，今天给大家推荐这篇文章，看了之后，相信你会有收获。
博主最近转战语音增强研究，刚学习了最基础也是最成熟的方法——谱减法，最早是boll提出的《Suppression of acousic noise in speech using spectral subtraction》。http://blog.csdn.net/leixiaohua1020/article/details/47276353 链接中的这边博客给我帮助很大，比较详细，matlab源码也可以找到，对于刚入门音频处理的小白来讲，先从这边文献《Enhencement OF Speech Corru
小编所在项目中，C1、C1Pro、C1Max录音笔，通过BLE和APP连接，音频文件实时传输到录音助手App端，具备实时录音转写的功能。工欲善其事必先利其器，小编补习了语音识别相关基础知识，对所测试应用的实时转写业务逻辑有了更深的认识。希望对语音测试的小伙伴们也有所帮助~~(●—●)
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