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【主编连线】:以歌会友,对话腾讯音乐天琴实验室 X 银河音效

点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ---- 传统的听歌识曲技术是一种严格的基于音频内容的匹配检索技术,它需要检索库中拥有录音相同的歌曲版本,才可以检索成功。但随着短视频、直播等内容的爆发增长,翻唱版本的歌曲层出不穷,对检索库的考验不小。听歌识曲一个看似不起眼的功能,不知道治愈多少音乐爱好者。 此外,还有一项技术应用可以说为喜欢用手机听音乐的朋友们带来更丰富的体验——音效渲染。从模拟时代迈入数字时代,改变音乐重放效果已不再单纯依靠硬件。在今天的数字时代,人们可以通过效果器对音乐做各种各样的后

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【今晚7点】:以歌会友,对话腾讯音乐天琴实验室 X 银河音效

点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ---- 传统的听歌识曲技术是一种严格的基于音频内容的匹配检索技术,它需要检索库中拥有录音相同的歌曲版本,才可以检索成功。但随着短视频、直播等内容的爆发增长,翻唱版本的歌曲层出不穷,对检索库的考验不小。听歌识曲一个看似不起眼的功能,不知道治愈多少音乐爱好者。 此外,还有一项技术应用可以说为喜欢用手机听音乐的朋友们带来更丰富的体验——音效渲染。从模拟时代迈入数字时代,改变音乐重放效果已不再单纯依靠硬件。在今天的数字时代,人们可以通过效果器对音乐做各种各样的后

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    下一代听歌识曲技术探索;银河音效技术实践;歌唱评价与内容理解实践;音乐驱动虚拟人

    下一代听歌识曲技术探索 Topic 《QQ音乐下一代听歌识曲技术》 孔令城  腾讯音乐天琴实验室 音频识别组组长 传统的听歌识曲技术是一种严格的基于音频内容的匹配检索技术,如果要通过传统听歌识曲技术识别到一首被人翻唱或者改编的歌曲,那么检索库中必须有这首同录音的歌曲。随着移动互联网的崛起,直播、K歌、短视频等用户翻唱、改编的歌曲越来越多,尤其是热门歌曲同质化严重,如果基于传统听歌识曲技术的系统,检索库不及时、大量的更新入这种内容,那么就会导致很多歌曲无法识别。为了解决当前用户痛点,我们探索出下一代听歌识曲技

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    人民大学提出听音识物AI框架,不用人工标注,嘈杂环境也能Hold住,还可迁移到物体检测

    明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 不用人工标注,也能让AI学会听音寻物。 还能用在包含多种声音的复杂环境中。 比如这个演奏会视频,AI就能判断出哪些乐器在发声,还能定位出各自的位置。 这是中国人民大学高瓴人工智能学院最近提出的新框架。 对于人类而言,听音识物是一件小事,但是放在AI身上就不一样了。 因为视觉和音频之间对应关系无法直接关联,过去算法往往依赖于手动转换或者人工标注。 现在,研究团队使用聚类的方法,让AI能够轻松识别各种乐器、动物以及日常生活中会出现的声音。 同时,这一方法还

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    “联姻”大厂,教育科技企业的东南亚“掘金”密码

    印度尼西亚女孩Siti,仍记得三年前疫情来袭时的手足无措。13岁的她处在升学和考试的关口,学校的关停、全村弱网环境,卡住了她的人生通道。 为了最稳定的手机信号,她和姐姐每天早上跳上一辆摩托车,骑到苏门答腊岛凯纳兰村口一条狭窄的马路边。这是属于她们的露天“自习室”,车辆呼啸而过,她们要在这里在线听课、完成作业。 当学校和教育机构停摆后,Siti以这种方式坚持学习,“当学校命令我们在家里学习时,我很困惑,因为我家里没有信号。”Siti说。像这样上网受限的学生,印尼全国超过1/3。学生们没想到,帮助他们是一家中国

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