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。
Adobe Audition是一个专业的音频编辑软件，拥有强大的音频特效库，可满足用户对音频特效的高要求。本文将围绕深入探索Adobe Audition音频特效库这一主题，从多个方面对其做详细阐述。
iZotope RX 10 for Mac：是一款专为音频后期处理的软件，它的功能非常强大，可以去除音频中不需要的噪音、杂音等，让音频更加的清晰。在这篇文章中，我们将详细介绍iZotope RX 10 for Mac的主要功能以及优点。
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
不论是说话还是唱歌，都能和各种风格的人像相匹配。从口型到眉毛眼睛动作，各种五官细节都很自然。
音频编解码器的用途是高效压缩音频以减少存储或网络带宽需求。理想情况下，音频编解码器应该对最终用户是透明的，让解码后的音频与原始音频无法从听觉层面区分开来，并避免编码 / 解码过程引入可感知的延迟。
近日，由复旦大学、百度公司、苏黎世联邦理工学院和南京大学的研究人员联合开发的AI对口型肖像图像动画技术——Hallo，正式发布。这一框架结合了先进的音频分析技术和视觉合成模块，能够根据语音音频输入生成高度逼真且动态的肖像图像视频。
美颜、美型、滤镜等功能已经是拍照类APP的标配，直播系统开发中也更是离不开这些功能。拍照拍视频或者开启直播时，总希望能够加一些萌萌的兔耳朵，或者一些更复杂的3D人脸面具等特效。但是由于这类技术涉及人脸追踪，以及图形渲染等技术，想要自己从零开始研发，调试会消耗大量的时间和成本，而所有成解决方案的服务一定都是成本最低的，那么拍摄类、视频社交类APP都会使用第三方SDK来实现这些功能。通过加入美颜SDK让直播源码作为直播行业生命力具体的展示。我们来看一下加入美颜SDK后，直播源码作为一块基石，是怎样得到广大用户的喜爱的？
AlphaFold3 是 DeepMind 开发的一款蛋白质结构预测软件，它在AlphaFold2的基础上进行了改进。其中最主要的一个改进就是引入了扩散模型，这使得扩散模型不仅仅可以应用于文生图，其实扩散模型早已经在各个领域中都又所发展，今天我们就来研究一下扩散模型的多元化应用。
GPT-5何时到来，会有什么能力？来自艾伦人工智能研究所（Allen Institute for AI）的新模型告诉你答案。
Premiere Pro是由Adobe Systems开发的视频剪辑软件，广泛应用于电影、电视节目和网上视频制作等领域。该软件提供了一系列特色功能和高效的使用方法，使得用户能够快速、方便地进行视频制作和编辑。
扩散模型是最近学术界最热门的研究领域之一，在生成高水平的细节或者生成多样性上都展示了极好的效果。最近扩散模型逐渐被应用于生成语音时序的任务之中。
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。
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。
语音降噪是一个长期存在的问题。给定有噪声的输入信号，目的是在不降低目标信号质量的情况下滤除此类噪声。可以想象有人在视频会议中讲话，而背景音乐正在播放。在这种情况下，语音去噪系统的任务是消除背景噪声，以改善语音信号。除许多其他用例外，此应用程序对于视频和音频会议尤其重要，在视频和音频会议中，噪声会大大降低语音清晰度。
机器之心报道 编辑：陈萍、杜伟 一种模型统一多种模态实现了。 给定一句话，然后让你想象这句话在现实场景中的样子，对于人类来说这项任务过于简单，比如「一辆进站的火车」，人类可以进行天马行空的想象火车进站时的样子，但对模型来说，这可不是一件容易的事，涉及模态的转换，模型需要理解这句话的含义，然后根据这句话生成应景的视频、音频，难度还是相当大的。 现在，来自北卡罗来纳大学教堂山分校、微软的研究者提出的可组合扩散（Composable Diffusion，简称 CoDi）模型很好的解决了这个问题。比如，前面提到的
直播平台开发完成采集之后得到原始数据，为了增强一些现场效果或者加上一些额外的效果，我们一般会在将其编码压缩前进行处理，比如打上时间戳或者公司 Logo 的水印，祛斑美颜和声音混淆等处理。在主播和观众连麦场景中，主播需要和某个或者多个观众进行对话，并将对话结果实时分享给其他所有观众，连麦的处理也有部分工作在推流端完成。
基于denoising diffusion probabilistic model （DDPM）的扩散模型，该模型已在图像/音频/视频生成领域取得显著成果。目前比较受欢迎的例子包括GLIDE、DALL-E 2、潜在扩散和图像生成。生成模型的扩散概念最早在2015年由Sohl-Dickstein等人介绍，但直到2019年和2020年分别在斯坦福大学和Google Brain才各自独立地改进了这种方法。本文是基于PyTorch框架的复现，并迁移到MindSpore AI框架上实现。
给定一句话，然后让你想象这句话在现实场景中的样子，对于人类来说这项任务过于简单，比如「一辆进站的火车」，人类可以进行天马行空的想象火车进站时的样子，但对模型来说，这可不是一件容易的事，涉及模态的转换，模型需要理解这句话的含义，然后根据这句话生成应景的视频、音频，难度还是相当大的。
Adobe Audition是一款专为音频编辑和音频编排而开发的数字音频工作站软件。它可以帮助音频制作人员实现音频剪辑、混音、修复和后期制作等操作。
直播平台开发完成采集之后得到原始数据，为了增强一些现场效果或者加上一些额外的效果，我们一般会在将其编码压缩前进行处理，比如打上时间戳或者公司 Logo 的水印，祛斑美颜和声音混淆等处理。
Adobe Audition是一款特别专业的音频处理软件，软件能够帮助用户们打开多种格式的音频文件进行处理 工作 ，并且经过软件处理的音频文件也不会丢失原有的音质，我们在处理音频时需要对独奏轨道进行添加工作，那么具体该如何操作，感兴趣的小伙伴们可以跟着小编一起往下看看，学习一下！
Adobe Audition是一款专业级别的音频录音、编辑和后期制作软件，广泛应用于音乐制作、广播、电影制作、游戏开发等领域。除了基本的录音、剪辑、效果处理等功能外，Adobe Audition还提供了丰富的音频特效。本文将从以下几个方面对Adobe Audition音频特效进行详细介绍。
随着计算机产业发展带来的计算性能与处理能力的大幅提高，人工智能在音视频识别、自然语言处理和博弈论等领域得到了广泛应用。在此背景下，确保人工智能的核心——深度学习算法具有可靠的安全性和鲁棒性至关重要。
Audition 2023 是一款全平台去重的音频编辑和制作软件，可在 Windows 和 macOS 等多个操作系统下运行。该软件提供专业级别的工具和智能化的设计，为用户创造最佳音质，让音乐声声入耳。下面我将从不同角度为大家介绍这款优秀的软件。
AU怎么制作水下效果 Audition设置水下语音组合效果的技巧 AU处理音频的时候，想要制作水下声音，该怎么制作呢?下面就为大家分享Audition设置水下语音组合效果的技巧，有需要的可以来了解了解
Amadeus pro for mac是一款可以在苹果电脑Mac os平台上使用的功能非常强大的Mac音乐编辑器，Amadeus pro for mac是一款强大的多轨音频编辑器，支持多种格式。
图 1：MoFusion 可根据文本或音频输入合成 3D 人体动作长序列。我们的模型大大提高了通用性和真实性，并能以文本和音频等模态为条件。即使音乐不在训练数据分布之中，生成的舞蹈动作仍与条件音乐节奏相匹配。
论文名称：Social-STGCNN: A Social Spatio-Temporal Graph Convolutional Neural Network for Human Trajectory Prediction
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好，本周的AIScholar Weekly栏目又和大家见面啦！
背景：在当今社会，随着科技的发展，人们对音乐的需求也在不断增加。而哼歌识曲作为一种便捷的音乐识别方式，受到了越来越多人的喜爱。本文将为您揭秘哼歌识曲背后的原理，以及音乐识别技术的发展历程和应用。
人类对话中通常存在非语言行为，其中最重要的是手势语言。这些非语言手势提供了关键信息、丰富了对话的上下文线索。最近，基于深度学习的方法在从多模态输入生成手势的领域中广泛应用。特别是，这些方法将问题建模为有条件的运动生成，并通过训练一个以说话者身份音频波形、语音文本或这些多模态信号的组合为输入的有条件生成模型来解决。虽然结合了多个模态，但结果往往受到音频信号的节奏高度相关的影响，因为它与说话期间手势的表现密切相关。而其他工作认识到通过共话手势传达的语义的重要性，但它们的框架在很大程度上依赖于预定义的手势类型或关键字，这使得难以有效表达更复杂的意图。
Created with Raphaël 2.2.0 开始 选择正交变换，把时域信号转变为变换域信号 变换后的信号用其能量的平方根归一化 采用某一自适应算法进行滤波 结束
Wondershare FilmoraMac版是Mac os系统上一款界面简洁时尚、功能强大的视频编辑软件。通过使用 Wondershare Filmora您会很容易地创建从视频文件，音频文件，并与转场，效果和标题照片文件的专业般的电影。
基于大规模图像库训练的图像扩散模型已成为质量和多样性方面最为通用的图像生成模型。它们支持反转真实图像和条件生成（例如，文本生成），使其在高质量图像编辑应用中具有吸引力。本文研究如何利用这些预训练的图像模型进行文本引导的视频编辑。
Prelude是一款功能强大的音乐创作软件，为全球各地的音乐家、歌曲制作人、唱片制作人和音乐制作公司提供高品质的音频和视频创作解决方案。软件旨在为用户提供创新、简便和高效的工具，以便他们能够应对音乐制作过程中遇到的挑战。
海思媒体处理平台的主要内部处理流程如图所示，主要分为视频输入（VI）、视频处理（VPSS）、视频编码（VENC）、视频解码（VDEC）、视频输出(VO)、视频拼接(AVS)、音频输入(AI)、音频输出(AO)、音频编码（AENC）、音频解码（ADEC）、区域管理（REGION）等模块。主要的处理流程介绍如图 ：
在计算机视觉中，生成模型是一类能够生成合成图像的模型。例如，一个被训练来生成人脸的模型，每次都会生成一张从未被该模型或任何人看到过的人脸。生成模型最著名的例子是GAN(生成对抗网络)。它有生成器和鉴别器，它们相互对抗，然后生成图像。由于模型本身具有对抗性，因此很难进行训练。这使得很难达到一个最优的平衡。利用扩散模型可以解决这个问题。（下图为常见的生成模型的基本架构）
是Adobe Audition，是一款专业的音乐录制、制作软件，能很方便的对音频文件进行修改、合并，专门为后期制作音频和视频的专业人员设计，还提供了音频混合、编辑、控制和效果处理功效，操作起来方便快捷 。
文本驱动的生成模型在图像和视频领域已经取得了显著成果，例如大火的 Stable Diffusion，可以生成大片级别的图像，但是在音频领域，技术上的进展还是比较局限的。 文本到音频的生成模型对许多和创作相关的行业都会产生积极的作用，例如游戏开发者或者电影配音人员可以借助此项技术，根据特定的要求去生成声音，而不是在庞大的音频数据库中搜寻，从而加快生产效率。文本到音频的生成模型也可以为未来自动内容创作提供文本和声音之间的桥梁。 然而，以往文本到音频的研究都存在生成质量有限、计算成本高的问题。 针对上述困难，来
iZotope RX 10这是一个独特的独立应用程序，从头开始设计，以解决音频出现的各种问题。除了确保获得最佳效果的独特技术品质外，RX内置的强大工具还可以产生传统修复产品无法实现的高质量声音处理。这与全新的信号处理技术相结合，可提供更清洁，更自然和高质量的声音恢复。RX 长期以来一直是修复和抛光电影，电视，音乐，播客，视频游戏，示例库等声音的流行软件包。
近年来，AI生成艺术领域取得了长足的进步，其中Diffusion Model的兴起可以说是一个重要的里程碑。Diffusion Model是一种生成模型，它使用了一个深度神经网络来建模图像的像素级别分布。相较于传统的生成模型，Diffusion Model不需要计算任何显式的概率分布，而是采用一个简单的随机游走过程来生成图像。这种方法能够处理高维度、复杂的数据，并且可以产生高质量的图像。因此，Diffusion Model已经成为生成艺术领域最受欢迎的技术之一。通过使用Diffusion Model，人们能够生成逼真的图像、视频、音频等内容，进一步推动了AI在艺术创作中的应用。在本文中，我将解释它如何使用说明。
语音驱动的3D面部动画从任意语音信号生成与嘴唇同步的面部表情，需要学习语音、风格和相应的面部运动之间的多对多映射关系。大多数现有的语音驱动的3D面部动画方法依赖于确定性模型，这些模型通常无法充分捕捉复杂的多对多关系，而且面部动作过于平滑。此外，这些方法通常在训练过程中使用独热编码来表示风格特征，因此限制了它们适应新的风格的能力。为了解决上述限制和挑战，我们提出了DiffPoseTalk。与现有方法相比，DiffPoseTalk的主要改进可概括如下。我们使用基于注意力的架构将面部动作与语音对齐，并训练一个扩散模型来预测面部表情信号；除了表情之外，我们还预测了说话者的头部姿势，并设计相应的损失函数以获得更自然的动画。此外，我们利用Wav2Vec来编码输入的语音，以提高泛化能力和稳健性。最后，我们开发了一个风格编码器，从风格视频剪辑中获取潜在的风格代码。最后，我们构建了一个包含多种说话风格的语音驱动的面部动画数据集。
需要对语音的短时幅度谱进行估计，这种方法没有使用参考噪声源，但他假设噪声是统计平稳的，既有语音期间与无语音间隙噪声振幅谱的期望值相等，用无语音期间的噪声频谱估计值代替有语音期间的
内容和风格（Content and style disentanglement，C-S）解耦是风格迁移的一个基本问题和关键挑战。基于显式定义（例如Gram矩阵）或隐式学习（例如GANs）的现有方法既不易解释也不易控制，导致表示交织在一起并且结果不尽如人意。
我们知道，基于分数的模型和去噪扩散概率模型（DDPM）是两类强大的生成模型，它们通过反转扩散过程来产生样本。这两类模型已经在 Yang Song 等研究者的论文《Score-based generative modeling through stochastic differential equations》中统一到了单一的框架下，并被广泛地称为扩散模型。
项目地址 https://github.com/guoyaohua/GodsEYE 开发环境 Android studio 2.3.1 极光推送IM SDK 百度鹰眼SDK 背景介绍 定位监控系统，不仅仅是用于监视、监控情景，而更重要的是应用在安全领域，例如儿童、老人外出，如果能将其自身的位置实时共享给家人，这样能带来一份安全保障。本应用利用百度鹰眼SDK和极光推送IM SDK开发了一款可以共享自身位置的APP。 功能描述 用户注册、登陆、头像上传。 自身位置实时定位 自身轨迹查询 查看指定用户实时最新位置
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 进入到2022虎年，LiveVideoStack Meet长沙将于3月19日与大家见面。考虑到当下疫情，本站沙龙将采用线上直播形式。本次分享内容涵盖数字内容生产技术突破、云原生、视频内容检测与ROI编码、深度学习视频编码实践等多方面，干货满满，抓紧报名！ 活动时间：2022年3月19日 14:00-16:30 活动形式：线上直播 讲师与议题 周士琪 芒果TV 视频算法 高级工程师 周士琪，芒果TV视频算法高级工程师。毕业于湖南大学电气与信息工程学院，
概率图模型有许多不同的实际应用。 我们总结了概率图形模型的下列应用，这些只是他们许多实际应用的一些例子。
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