无论是歌曲，小说，还是技术文章从古至今都是各种抄袭，各种拿来就用，随着技术的发展，朋友圈的图片，商铺的图片，也开始各种拿来就用，所以发明了水印，当然不止图片有水印，视频也可以有的。
听一遍曲子，就能知道乐谱，还能马上演奏，而且还掌握“十八般乐器”，钢琴、小提琴、吉他等都不在话下。
在综合了价格等因素后，我选择了华为MatepadPro，这样在不用电脑模拟器的情况下我还可以使用平板进行阅读和书写记录，从综合价格上来说是最划算的，使用寿命预期是5-7年，预期是工作三年之后再换最新的手机。（虽然今年年初亏的一波已经够买一台新手机了，mmp） 在实际使用的时候，我发现安卓平板下的笔记应用并没有苹果下那么丰富，苹果最著名的notability和goodnote组合似乎无法替代。因此我需要花费一些时间寻找比较适合的应用，同时记录下它们的应用场景来供自己进行选择。
课程内容 Ø Sound Manipulation Ø Sound Looping Ø SoundEffectInstance 相对于前一章的Cowbell 应用程序来说，本章的Trombone是一个更加专业的乐器应用。我们可以通过控制滑片的上下移动来发出对应的音阶（应用程序中滑片的位置并非从F调开始，这一点与实际的trombone滑片位置有所不同）。本应用程序支持两种不同的滑片模式。如果我们触摸左边屏幕的话，可以自由地移动滑片。如果我们触摸右边屏幕的话，它会对齐到已经标注好的音阶。这款软件
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。
Audition专为在照相室、广播设备和后期制作设备方面工作的音频和视频专业人员设计，可提供先进的音频混合、编辑、控制和效果处理功能。最多混合 128 个声道，可编辑单个音频文件，创建回路并可使用 45 种以上的数字信号处理效果。Audition 是一个完善的多声道录音室，可提供灵活的工作流程并且使用简便。无论是要录制音乐、无线电广播，还是为录像配音，Audition中的恰到好处的工具均可为您提供充足动力，以创造可能的最高质量的丰富、 细微音响。
ffmpeg是一个非常快速的视频和音频转换器，也可以从实时音频/视频源中抓取。它还可以在任意采样率之间进行转换，并使用高质量的多相滤波器动态调整视频大小。他能够兼容Windows,Linux以及mac三种操作系统（说白了就是这三种操作系统都能用）。ffmpeg的下载地址是:ffmpeg的下载地址 安装过程没啥好说的，按照提示一直点下一步就行了。这里需要说明的一点是ffmpeg安装好之后最好在PATH中配置ffmpeg的环境变量。配置好之后在命令行中输入ffmpeg会出现如下结果：
ASR 是自动语音识别（Automatic Speech Recognition）的缩写，是一种将人的语音转换为文本的技术。这项技术涉及声学、语音学、语言学、数字信号处理理论、信息论、计算机科学等多个学科。ASR 系统的性能受到识别词汇表的大小和语音的复杂性、语音信号的质量、单个说话人或多个说话人以及硬件等因素的影响。
主要为了之后对两个音频的抵消与叠加进行处理做准备。 拆分后的音频，文件大小也只有原先的一半。
近期，改编自金宇澄同名小说，知名导演王家卫执导的电视剧《繁花》的热播引起剧烈反响。原著小说以其细腻的笔触和丰富的上海风情，描绘了 20 世纪 60 年代至 90 年代上海市民的生活图景，是一部具有浓厚地域特色和时代感的作品。王家卫的影视作品以其独特的美学风格和深刻的情感表达著称。沪语版剧中使用上海话配音，字证腔圆让人耳目一新，相信后面肯定会有更多、更好的沪语影视作品呈现给观众，也会有更多的优秀专家深度参与，用沪语来叙述上海故事。
大模型太卷了！上周国外某款多模态大模型的出现，立刻掀起了 AI 领域对话式多模态交互的热潮。不管是文字、语音，还是图片，都能与你进行实时交互。随后，谷歌也推出了类似的 Astra。
Audition 2022 for mac是一款一流的数字音频编辑软件，au用于创建、混合、编辑和复原音频内容的多轨、波形和光谱显示功能，
PR是一款非常流行的视频编辑软件，在影视后期剪辑中应用广泛。它有着许多独特的功能，可以帮助用户更好地实现自己的创意设计和视频制作。本文将通过实际案例给大家介绍几个PR软件的独特功能。
Audition 2020是一个专业的音频编辑软件，前身为Cool Edit Pro。Adobe Audition专为在照相室、广播设备和后期制作设备方面工作的音频和视频专业人员设计，可提供先进的音频混合、编辑、控制和效果处理功能。最多混合128个声道，可编辑单个音频文件，创建回路并可使用45种以上的数字信号处理效果。
最近小李看了一部悬疑爱情电视剧 《想见你》，看过的朋友估计都已经被伍佰的一首《last dance》洗了脑，相当上头。
我们知道，GPT、DALL-E 等大规模生成模型彻底改变了自然语言处理和计算机视觉研究。这些模型可以生成高保真文本或图像，而且它们有个重要特点就是「通才」，可以解决没训过的任务。相比之下，语音生成模型在规模和任务泛化方面一直没有「突破性」成果。
从微信下载下来的语音是 mp3 格式的，想调用百度语音 api，发现不支持 mp3，支持 wav。 准备： 需要安装 pydub 库，直接pip install pydub就好了。 还需要安装 ffmpeg.exe 文件，然后再配置一下就好了，请看： ffmpeg.exe 的安装及配置，与常见问题 原理： 读取 mp3 音频的波形数据，然后再写入 wav 文件。
前段时间办公室出现一奇葩需求，要把一段授课视频转换为文字，为了实现这个目标我四处搜罗找了几款APP进行了多步操作，总体感觉比较麻烦。想想怎么说我们也是玩Python ，为啥不用Python呢～～说干就干，经过一番分析和搜索，还真被我搞定了，下面跟大家分享一下。
前言：本文作者@焦糖玛奇朵，是我们“AI产品经理大本营”早期成员，下面是她分享的第1篇文章，欢迎更多有兴趣“主动输出”的朋友们一起加入、共同进步：） 音频由公众号“闪电配音”提供 媒体和AI巨头们乐于给大众描绘一幅幅精彩的未来生活蓝图：人工智能可以化身为你的爱车，在沙漠、森林或小巷中风驰电掣；可以是智慧公正的交警，控制红绿灯、缓解交通的拥挤；还可以是给人以贴心照顾的小助理，熟悉你生活中的每一处小怪癖。 在看到这些美妙的畅想之后，作为一个严谨认真的AI产品经理，我不禁想去探索上述美好未来的实现路径；今天，
Boom 3D是一款非常不错的3D环绕音效软件，可为音乐文件追加事实特效，让你有一种歌手就在你眼前一样的错觉。Boom 3D作为一款专业的音效增强软件，在家听线上演唱会，能够在极大程度还原音乐的现场感。
经常上B站或其他视频网站，有很多个人制作的有趣视频。也会想要自己制作视频。目前网上常见的视频剪辑软件有很多种，神剪辑、爱剪辑、会声会影、EDIUS等。但在专业视频剪辑师中，使用最多的还是 Adobe 旗下的 Premiere（以下简称Pr）。
3D音效最常见的应用场景是在游戏中。过去，游戏中的3D音效（如枪声、脚步声）普遍基于传统游戏开发引擎（如Unreal、Unity）实现，但当玩家联麦时，原本不管游戏中队友在哪儿，它的声音听上去都差不多。试想一下，在大家都手忙脚乱地“突突突”时，队友发来求助语音“我在你东南方向10米的茅房里中弹了快来扶我……”，你还得看一眼地图再判断判断他们在哪儿。要是能直接听声辨位，玩起来是不是就方便多了？接着戴上耳机再感受一下：
视频编码是指采用某种算法对视频数据进行压缩，以便在存储和传输时占用更少的空间和带宽。我们平时所看的视频其实都是由大量的图像帧组成的，比如，如果帧率为30fps，则相当于一秒播放了三十个图像，如果把每一张图像帧都完整的保存下来，则占用的空间超乎想象。我们可以计算一下，如果视频的分辨率为1920x1080，图像的像素格式是yuv420p，则一张图像的大小为1920x1080x1.5byte，按照一部电影90分钟来算的话，则整个影片的大小为：90x60x30x1920x1080x1.5byte，即469GB。但根据我们的常识，一个电影也就1到2个G。所以说，如果视频不经过压缩直接保存的话，占用的空间非常大。
在当今技术日益进步的时代，人工智能(AI)在多媒体处理中的应用变得越发广泛和精深。特别地，从各种背景噪声环境中精确地提取人声说话片段，这项技术已成为智能音频分析领域的研究热点。本文将深入探讨利用先进的Silero Voice Activity Detector (VAD)模型，如何实现从音频文件中获得清晰人声片段的目标，进而揭示这一技术在实际应用中的巨大潜力。
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。
直接根据音频生成全身人像，效果不仅逼真，还能模拟出原音频中包含的细节，比如手势、表情、情绪等等。
首先请想象一下，当你回到家，只有一个人在家，但却没有人聊天，然后你发出了一个命令，电脑便开始自动与你对话，而你不需要打字，不需要看屏幕，因为她会自己发出声音，回应你的问题，以及问候。
最近自己想接触下语音识别，经过一番了解和摸索，实现了对语音识别API的简单调用，正好写文章记录下。目前搜到的帖子里，有现成的调用百度语音API来对音频文件进行识别的；也有通过谷歌语音服务来实现了实时语音识别的。由于我这谷歌语音一直调用不成功，就将二者结合，简单实现了通过百度语音API来进行实时语音识别。
Reality Defender是2021年成立的一家专注于检测深度伪造（Deepfakes）和合成媒体（Synthetic Media）的初创公司，提供针对多种模态的深度伪造检测服务，其研发的检测工具适用于识别人工智能合成和伪造的文本、图像、视频和音频，为政府机构、金融企业、媒体以及其他大型组织提供深度伪造检测解决方案。Reality Defender的官网[1]提到其曾协助亚洲国家公共广播公司、跨国银行应对深度伪造引起的虚假信息传播和身份诈骗。
最近在研究语音识别方向，看了很多的语音识别的资料和文章，了解了一下语音识别的前世今生，其中包含了很多算法的演变，目前来说最流行的语音识别算法主要是依赖于深度学习的神经网络算法，其中RNN扮演了非常重要的作用，深度学习的应用真正让语音识别达到了商用级别。然后我想动手自己做一个语音识别系统，从GitHub上下载了两个流行的开源项目MASR和ASRT来进行复现，发现语音识别的效果没有写的那么好，其中如果要从零来训练自己的语言模型势必会非常耗时。
AAC是高级音频编码（Advanced Audio Coding）的缩写，出现于1997年，最初是基于MPEG-2的音频编码技术。由Fraunhofer IIS、Dolby Laboratories、AT&T、Sony等公司共同开发，目的是取代MP3格式。2000年，MPEG-4标准出台，AAC重新集成了其它技术（PS,SBR），为区别于传统的MPEG-2 AAC，故含有SBR或PS特性的AAC又称为MPEG-4 AAC。
在这个例子中输入数据是10个中文汉字，输出为6个英文单词， 和 数量不一致，这就需要用到序列到序列的RNN模型。
我们经常会遇到一些对于多媒体文件修改的操作，像是对视频文件的操作：视频剪辑、字幕编辑、分离音频、视频音频混流等。又比如对音频文件的操作：音频剪辑，音频格式转换。再比如我们最常用的图片文件，格式转换、各个属性的编辑等。因为多媒体文件的操作众多，本文选取一些极具代表性的操作，以代码的形式实现各个操作。
视频转码技术将视频信号从一种格式转换成另一种格式。 在音视频转码时，对于视频，可以改变分辨率(resolution)、帧率(frame rate)、比特率(bit rate)等编码参数；对于音频，可以改变采样率(sample rate)、通道数(channels)、位宽（sample format）等编码参数。
语音识别是现在很多人都想了解的概念，其实语音识别就是将语音转换成文字。目前的需求还是蛮大的，尤其是会议纪要、演讲采访、音频文件整理成文字等场景，使用需求非常大。
导读：为什么要使用机器来理解音频内容呢？一个重要的出发点就是在大量数据存在的情况下，由人来完成音频内容的理解是一件较为困难的事情，在图片和文本处理方面，快速理解尚有一定实现的可能，古代有一个形容人记忆力很好的成语叫做走马观碑，描述一个人骑着快马路过一个石碑，看到石碑上密密麻麻的小字一瞬间就能够全部记下来。但是对于音频与视频这种内容，即使在加速的情况下也需要一定的时间来听完、看完音频和视频内容才能够进一步理解它。如果采取人力处理这些问题会遇到困难，我们就可以借助于机器辅助人来进行处理。
vivo手机其实也可以将语音转文字，只是很多人不知道具体的操作方法。下面就来给大家介绍下，vivo手机语音转文字如何操作，教你如何一键搞定语音转文字。
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~~(●—●)
重构出版：语音交互技术的冲击与机遇 1 摘要：语音交互技术是人工智能技术的重要分支，包括语音识别、语音合成和语义理解三个部分。语音交互技术不仅从出版实务上重构了出版业，而且重构了出版业的核心概念。出版机构面对语音交互技术的冲击要主动培养音频编辑人才，提前布局市场，在下一次知识服务转型的风口占得先机。 关键词：人工智能；语音交互技术；重构；出版业 2 人工智能将对人类社会产生重大影响，而语音是人工智能技术重要应用领域之一。近年来语音交互技术日趋成熟，数字出版领域有声读物快速发展，市场不断扩大。“国内已经先
很多人经常问我，语音转文字、音频转文字应该怎么做。关于这个问题，其实通过手机自带的语音转文字功能，或者微信这样的常见应用可以实现。
比特率，每秒传送的比特数。单位为bps，比特率越高，传送数据速度越快。1Mbit = 128KB1Mbit = 0.125MB
整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到：
【导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：在不远的将来，实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到：
选自Google Research Blog 作者：Inbar Mosseri等 机器之心编译 在嘈杂的环境中，人们非常善于把注意力集中在某个特定的人身上，在心理上「屏蔽」其他所有声音。这种能力被称为「鸡尾酒会效应」，是我们人类与生俱来的技能。然而，虽然关于自动语音分离（将音频信号分离为单独的语音源）的研究已经非常深入，但该问题仍是计算机领域面临的重大挑战。谷歌今日提出一种新型音频-视觉模型，从声音混合片段（如多名说话者和背景噪音）中分离出单独的语音信号。该模型只需训练一次，就可应用于任意说话者。 在《Lo
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