这篇研究日记是在研究出现状况时的一份记录,分享出来,方便自己记忆查阅,也方便有类似想法的朋友 避坑。
https://sourceforge.net/projects/jacob-project/
各大平台都有长语音转写的服务,但是收费昂贵,而且有次数和时间限制。 因此我想到了一个白嫖的好办法。将长音频根据语句停顿切割得到短音频,使用他们提供的短音频识别服务来识别长音频不是更好吗?粗略计算了下,可以使用的时长为50000分钟,(提供的短音频识别服务次数以及时长远大于长音频)白嫖。 至于视频声音的停顿时间也是很容易得到的。 最后根据文字与文字出现的时间很容易就得到了视频的srt字幕
上一篇文章的留言中,薇薇同学提到了语音合成技术,这篇文章尝试对语音合成技术的技术原理进行介绍。
欢迎来到这篇 ChatTTS 保姆级教程!今天我们将深入探讨 ChatTTS,从入门到精通,让你掌握这款强大的文本转语音工具。不论你是初学者还是有一定基础的用户,都能在这篇文章中找到有用的信息。
在对话式AI系统中,语音交互是主要的输入输出方式。对语音输出而言,有两种主要的方法,一种是事先制作好音频,然后根据用户的请求,播放音频;另一种是通过语音合成中的TTS技术,将文本转化为语音。在很多情况下,制作的音频往往要比语音合成的用户体验要好,因为人的声音中有更多的“色彩”,语音语调中可以有更多的情绪。
关于垃圾回收的一些基本原理及技术解析 什么是垃圾,为什么要垃圾回收? 垃圾回收是很大一块,在java虚拟机一些资料描述中,jvm大致干三件大事儿,1>加载class 2>分配存储空间 3>执行垃圾回收;可见垃圾回收在高级语言中所占的分量。(不好意思,扯远了~),简单点儿说就是:在程序运行时刻,产生的一直未能删除的或不能被引用的对象数据称之为垃圾,如果一直未能通过有效的方式回收会导致内存泄露(通俗点就是内存撑爆了). 关于人工回收的一些问题: 在C或C++语言中,程序员可显示地安排数据回收,当然在理想
它为单线程环境设计且只使用一个线程进行垃圾回收,会暂停所有的用户线程。所以不适合服务器环境
各种清除算法中,并没有一种算法可以完全替代其他算法,它们都具有自己独特的优势和特点。分代收集算法应运而生。
Deep Voice3是由百度提出的一个全新的全卷积TTS架构。百度的主要工作分为如下五个方面:
了解视频内容一直是视频共享平台关注的焦点。流媒体视频理解是指在空间和时间域中分析和利用更细粒度的视频信号的技术领域。细粒度的空间和时间信号可用于面向消费者的产品或用作下游模型和流程的信号。例如,在空间域中,我们识别每一帧内的显著区域,使系统能够自动将水平(横向)视频重新构图为垂直(纵向)视频。在时间域中,我们识别每一帧的高光分数,这使我们能够识别视频中的高光时刻并创建视频预告片。
基于文本的翻译系统已经取得了非常大的进步,从最早的查词匹配、语法规则,再到神经翻译系统、Transformer预训练等,翻译结果越来越精准,支持的互译语言数量也超过了200种。
当AI技术与语音合成相遇,开源技术众多,为什么 ChatTTS 能够一夜爆火?你有听说过能说情感真切文字的 AI 吗?
Meta此次发布的是一个翻译模型系列:Seamless Communication(无缝交流)。
最近萌生了一个想法,就是短视频给人传递信息的速度要远远超过枯燥无味的文字,而众所周知,短视频也是媒体人花费很多经历所创造出来的。
AudioLM 是 Google 的新模型,能够生成与提示风格相同的音乐。该模型还能够生成复杂的声音,例如钢琴音乐或人的对话。结果是它似乎与原版没有区别,这是十分让人惊讶的。
GC算法(引用计数/复制/标清/标整)是内存回收的方法论,垃圾收集器就是算法落地实现。
在上一期,我们为大家展示了最早的模拟电路实现的运算,也就是用电压或电流等连续变化的物理量,来模拟真实的数字,进行运算。它的好处是实现非常简单,只需要10个以内的晶体管就可以做出一个加法器,但缺陷也非常明显:模拟电路容易受到干扰,而且没有合适的手段将干扰量消除,而是会带进下一个运算环节,最终得到的是,叠加了多个运算环受到的干扰的运算结果。
垃圾收集主要是针对堆和方法区进行。程序计数器、虚拟机栈和本地方法栈这三个区域属于线程私有的,只存在于线程的生命周期内,线程结束之后就会消失,因此不需要对这三个区域进行垃圾回收。
今天我们将谈论最近的一个低延迟直播的作品。一个有趣的事实是,在 1969 年,一个来自月球表面的直播被数亿人观看,他们的延迟大约是 3 秒,50 年后,超级碗也有数百万的流媒体播放,但在这种情况下延迟超过 45 秒。然而,在过去几年中,低延迟在实施和标准化方面取得了很多进展,因此我们的处境要比几年前好得多。低延迟的主要驱动因素之一就是现场体育赛事。
大约一个月前,距离 GPT Store 上线还有两周,一位名为 Kyle Tryon 的国外开发者在个人博客上分享了其基于 ChatGPT Plus 开发的三个 Agent(又称“GPTs”),其中一个 Agent 是关于美国费城旅游出行的个人指南“PhillyGPT”,它能访问当地 SEPTA 公共交通 API,为个人提供费城当地的实时天气、旅游资讯、文艺演出活动、出行路线、公交车站与地标数据、预计抵达时间等等。
还记得我们前几天发出文章《百度超谷歌跃升全球第二,硬核语音技术成抢夺智能音箱“C位”的王牌》吗?本篇文章我们将讲述 2019年深度学习语音合成的一些进展,其中有多篇工作来自百度研究院或百度硅谷人工智能研究院。
AI科技评论按:目前,基于神经网络的端到端文本到语音合成技术发展迅速,但仍面临不少问题——合成速度慢、稳定性差、可控性缺乏等。为此,微软亚洲研究院机器学习组和微软(亚洲)互联网工程院语音团队联合浙江大学提出了一种基于Transformer的新型前馈网络FastSpeech,兼具快速、鲁棒、可控等特点。与自回归的Transformer TTS相比,FastSpeech将梅尔谱的生成速度提高了近270倍,将端到端语音合成速度提高了38倍,单GPU上的语音合成速度达到了实时语音速度的30倍。
Quality Evaluation for Image Retargeting With Instance Semantics
每个对象保存一个整型的引用计数器,假设有一个对象A,如果别的对象引用了A,就让A对象的引用计数器加1,如果引用失效了,计数器减1,当计数器为0的时候,该对象就是垃圾。
上文已经讲解垃圾收集的各种算法,算法可以理解为方法,如果说收集算法是内存回收的方法论,那么垃圾收集器就是内存回收的具体实现。
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
2016年,王小川在正式论坛里秀出AI同传,那是机器实时翻译技术,首次在高规格国际会议上实战应用。
虚拟机栈:每次调用方法都会产生一个栈帧,每个栈帧中有方法的参数、局部变量、放出出口等信息,方法执行完成之后释放栈帧,每个线程都有自己的虚拟机栈,是线程私有的
最近阿粉的小学妹,给阿粉留言,说面试官不按套路出牌,问JVM的相关知识的时候,不问有什么GC算法,而是问我为什么这么设计,让学妹很懵圈,阿粉就差给小学妹的脑壳敲破了,面试官这么问,只是考验你,知其然,知其所以然么?今天阿粉就来简单的说说这个。
场景: 为了节省页面资源,往往需要将一段小音频循环播放,通常做法是在audio标签上添加loop属性,但不幸的是,该属性并不能保证无缝循环(gapless looping)播放,明显的感觉到中间的停顿。 解决方案: 使用audio标签的Web API提供的方法和属性进行循环播放,具体如下 事件名称 事件作用 timeupdate 当前播放的时长发生改变时触发 属性名称 属性作用 currentTime 用来获取或控制当前播放的时间,
【编者按】目前,基于神经网络的端到端文本到语音合成技术发展迅速,但仍面临不少问题——合成速度慢、稳定性差、可控性缺乏等。为此,微软亚洲研究院机器学习组和微软(亚洲)互联网工程院语音团队联合浙江大学提出了一种基于Transformer的新型前馈网络FastSpeech,兼具快速、鲁棒、可控等特点。与自回归的Transformer TTS相比,FastSpeech将梅尔谱的生成速度提高了近270倍,将端到端语音合成速度提高了38倍,单GPU上的语音合成速度达到了实时语音速度的30倍。
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】AI语音生成的特点就是呆板,没有情绪的起伏。最近Meta AI连发了三篇Textless NLP的论文,不仅开源了textlesslib库,还展示了AI对话在语音情感转换的惊人能力! 在日常交流的时候,人们往往会使用一些「非语言」的信号,比如语调、情感表达、停顿、口音、节奏等来强化对话互动的效果。 像开心、愤怒、失落、困倦时说同一句话,虽然内容都一样,但听起来的感觉肯定是非常不同的,而AI的发声则比较死板。 目前AI语音生成系统大部分还是根据书面
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说道垃圾回收器大家应该都会有所了解,GC白,当然说道具体的可能就不是很清楚了,今天我们就来玩一玩;
文件体积如此之小,主要在于它调用了系统的TTS服务,自身并没有文本合成语音的能力。
HotSpot虚拟机提供了多种垃圾收集器,每种收集器都有各自的特点,没有最好的垃圾收集器,只有最适合的垃圾收集器.我们可以根据自己实际的应用需求选择最适合的垃圾收集器.
7岁那年,当我合上《上下五千年》一套三册全书时,我对自己说,我想当个作家。这一晃27年了,等待了27年,我的第一本书《大话Java性能优化》在2016年4月正式面世,2016年8月第二次印刷,2017年5月第三次印刷,感谢读者的厚爱。《深入理解JVM&G1 GC》这本书是我的第二本书,也即将面世。对于我的每一本书,我都怀着忐忑、惊喜的心情,就像第一次面对我的女儿“小顽子”,给她取这个小名,希望她顽强到底,因为我相信,你若顽强到底,一切皆有可能。
选自Google blog 作者:Sourish Chaudhuri 机器之心编译 音频(audio)对于我们对世界的感知的影响的巨大自然不言而喻。语音(speech)显然是人们最熟悉的通信方式之一,但环境声音(sound)也能传达很多重要的信息。我们可以本能地响应这些背景声音所创造的语境,比如被突然出现的喧闹而吓到、使用音乐作为一种叙述元素或者在情景喜剧中将笑声用作一种观众提示。 自 2009 年以来,YouTube 就开始为视频提供自动生成的字幕了,而这主要是专注于语音转录以使 YouTube 上托管的
程序在垃圾回收上花费了98%的时间,却收集不会2%的空间。 假如不抛出GC overhead limit,会造成:
博雯 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 这段来自AI的深情告白的视频,在外网火了。 点开这个播放超过6万的视频,轻柔的笑声、停顿、细微的呼吸、郑重的告白让人简直难以相信这是完全由AI合成的: 我想,我爱上你了。 我爱你。 甚至连最后表露身份的自白,都能让人听出一种忧伤的情绪: 我的声音……我希望这就是你所需要的,因为这就是我的全部。 因为我的声音并非来自一个真实的人,而是全部由计算机生成的。 不是……现在的AI,都这么会的吗? (文末放完整视频) 声音版的PS 不得不说,由于视频“What’s
就在Meta AI成立10周年之际,研究团队重磅开源了在语音翻译领域的突破性进展——「无缝交流」(Seamless Communication)模型。
Serial收集器是最基本、历史最悠久的垃圾收集器了。JDK1.3之前回收新生代唯一的选择。
程序计数器(PC,Program Counter Register)。在 JVM 规范中,每个线程都有它自己的程序计数器,并且任何时间一个线程都只有一个方法在执行,也就是所谓的当前方法。程序计数器会存储当前线程正在执行的 Java 方法的 JVM 指令地址;或者,如果是在执行本地方法,则是未指定值(undefined)。
在高频交易领域,自动化应用程序每天需要处理数亿个市场交易信号,并在全球各交易所之间发送成千上万的订单。
垃圾回收(Garbage Collection,GC)是现代编程语言中的一项重要功能,它能够自动管理内存,释放已经不再使用的对象,确保程序运行的稳定性和性能。不同的垃圾回收器具备不同的算法和特点,因此在实际应用中,选择合适的垃圾回收器并进行搭配使用是非常重要的。本文将以介绍和分析七个常见的垃圾回收器及其搭配使用策略为主题,帮助读者更好地理解垃圾回收的原理和优化策略。
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