声谱图(spectrogram)是一种表示声音的方法，它的横轴是时间，纵轴是频谱。
语音合成（Text to Speech Synthesis）是一种将文本转化为自然语音输出的技术，在各行各业有着广泛用途。传统TTS是基于拼接和参数合成技术，效果上同真人语音的自然度尚有一定差距，效果已经达到上限，在实现上也依赖于复杂流水线，比如以文本分析为前端的语言模型、语音持续时间模型、声学特征预测模型、将频谱恢复成时域波形的声码器（vocoder）。这些组件都是基于大量领域专业知识，设计上很艰难，需要投入大量工程努力，对于手头资源有限的中小型玩家来说，这种“高大上”的技术似乎有些玩不起。
在语音情感识别中，我首先考虑的是语音的数据预处理，按照声音分类的做法，本人一开始使用的是声谱图和梅尔频谱。声谱图和梅尔频谱这两种数据预处理在声音分类中有着非常好的效果，具体的预处理方式如下，但是效果不佳，所以改成本项目使用的预处理方式，这个种预处理方式是使用多种处理方式合并在一起的。
机器之心报道 编辑：袁铭怿、杜伟 除了生成图像，Stable Diffusion玩音乐也不在话下。 你听说过 Stable Diffusion 吧？它是一个从文本生成图像的开源人工智能模型，可以生成「骑马的宇航员」。 现在，Stable Diffusion 模型经过调试可以生成声谱图了，如下动图中的放克低音与爵士萨克斯独奏。 更神奇的是，这个声谱图可以转换成音频片段。 这就是今天要介绍的 Riffusion 模型，它是由 Seth Forsgren 和 Hayk Martiros 出于个人爱好而创建一个
而AI在翻译语音的时候，不把西语的音频转成文本，也不生成任何英语的文本，直接产出了英文音频。和标答一字不差。
这篇论文描述了Tacotron 2， 一个直接从文本合成语音的神经网络架构。系统由两部分构成，一个循环seq2seq结构的特征预测网络，把字符向量映射为梅尔声谱图，后面再接一个WaveNet模型的修订版，把梅尔声谱图合成为时域波形。我们的模型得到了4.53的平均意见得分（MOS），专业录制语音的MOS得分是4.58。为了验证模型设计，我们对系统的关键组件作了剥离实验研究，并且评估了使用梅尔频谱替代语言学、音长和F0特征作为WaveNet输入带来的不同影响。我们进一步展示了使用紧凑的声学中间表征可以显著地简化WaveNet架构
AI 技术的应用门槛正在不断降低，换脸、换声音、生成各种不存在的人像都变得非常容易，但与此同时，犯罪的门槛也降低了。
原文链接 / https://pub.towardsai.net/a-gentle-introduction-to-audio-classification-with-tensorflow-c469cb0be6f5
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。
语音识别的目标是把语音转换成文本，这项技术在我们生活中应用很广泛。比如说谷歌语音助手和亚马逊的 Alexa ，就是把我们的声音作为输入然后转换成文本，来理解我们的意图。
文章目录 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python import torch import torchaudio import matplotlib.pyplot as plt '''1.读数据''' filename = "爱江山更爱美人.wav" waveform, sample_rate = torchaudio.load(filename) print("Shape of waveform: {}".format(waveform.size())) pri
Tacotron是谷歌于2017年提出的端到端语音合成系统，该模型可接收字符的输入，输出相应的原始频谱图，然后将其提供给 Griffin-Lim 重建算法直接生成语音
论文题目： HIFISINGER: TOWARDS HIGH-FIDELITY NEURAL SINGING VOICE SYNTHESIS 摘要 高保真的歌声需要高的采样频率。高采样必定导致更宽的频率带和更长的波形序列，给歌声合成模型带来困难。 hifisinger是采用48kHZ的采样频率。它包括基于自然语音的fastSpeech和并行的声码器WaveGAN，在声学模型和声码器中引入了多尺度对抗训练，以改善歌唱建模。 sub-frequency GAN 来生成梅尔声谱图，并将80维的mel频率分成多个
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 AI语音技术是AI技术的一个分支，随着AI技术的发展，AI语音技术突飞猛进、换代升级。 通过基于AI的深度伪造变声技术，可以利用少量用户的语音生成他想要模仿的语音。这种技术在给用户带来新奇体验的同时，潜在安全风险。 深度伪造AI变声技术可能成为语音诈骗的利器。 研究发现，利用漏洞可以解密窃听VoIP电话，并利用少量目标人物的语音素材，基于深度伪造AI变声技术，生成目标人物语音进行注入，拨打虚假诈骗电话。 下图展示了语音诈骗的整体流程。总的来说，这种新型
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。
说不同语言的人更容易地、直接地相互交流，这是语音到语音的翻译系统(Speech-to-speech translation)的目的，这样的系统在过去几十年里取得了不错的进展。
选自Medium 作者：DeviceHive 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 本文介绍了一种使用 TensorFlow 将音频进行分类（包括种类、场景等）的实现方案，包括备选模型、备选数据集、数据集准备、模型训练、结果提取等都有详细的引导，特别是作者还介绍了如何实现 web 接口并集成 IoT。 简介 有很多不同的项目和服务能够识别人类的语音，例如 Pocketsphinx、Google』s Speech API，等等。这些应用和服务能够以相当好的性能将人类的语音识别成文本，但是其中
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，
本文由腾讯云+社区自动同步，原文地址 https://stackoverflow.club/article/using_js_download_html_element/
cheats.rs —— Rust 备忘录网站用示意图讲解了 Rust 的各种数据类型，非常直观
可能是职业习惯，《流浪地球》中有一幕让小编印象非常深刻：刘培强戴着耳机和俄罗斯宇航员交流，两人各自说着母语，然后被实时同步翻译，毫无障碍不说，甚至拉家常开玩笑都没问题。这种黑科技，太好用了叭！
安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 让电脑会讲话没什么，但让电脑说得666就不是一件容易事了。 今天，谷歌推出一种直接从文本中合成语音的神经网络结构，即新型TTS（Text-to-Speech,TTS）系统Tacotron 2。Tacotron 2结合了WaveNet和Tacotron的优势，不需要任何语法知识即可直接输出文本对应的语音。 下面是一个Tacotron 2生成的音频案例，效果确实很赞，并且还能区分出单词“read”在过去分词形式下的读音变化。 △ “He has read
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
【编者按】本文是比利时根特大学（Ghent University）的Reservoir Lab实验室博士研究生Sander Dieleman所撰写的博客文章，他的研究方向是音乐音频信号分类和推荐的层次表征学习，专攻深度学习和特征学习。 以下为译文： 2014年夏天，我在 网络音乐平台Spotify （纽约）实习， 致力于使用卷积神经网络 （convolutional neural networks）做基于内容的音乐推荐。本文将介绍我使用的方法，并展示一些初步的结果。 概述 这篇文章很长，所以先对各节的内容做
本文转载自：CSDN优秀博客(文/彭根禄)，原文链接：http://benanne.github.io/2014/08/05/spotify-cnns.html
音频项目中，比如识别，重建或者生成任务之前通常都需要将音频从时域转换到频域，提取特征后再进行后续工作。MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)，梅尔倒谱系数，就是比较常用的音频特征提取方式。本文主要介绍mfcc提取流程。
作者：Chuang Gan、Hang Zhao、Peihao Chen、David Cox、Antonio Torralba
安妮 编译整理自 Madebyollin博客 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 你应该对阿卡贝拉(Acapella)不陌生吧。这种无伴奏合唱的纯音乐起源于中世纪的教会音乐，虽曾一度濒临灭绝，但在今天人们又开始怀念起这种纯人声合唱。 这阵猝不及防“Acapella热”仿佛唤起人们对这种原始音乐形式的渴望。很多音乐人发现将纯人声清唱用来混音听觉效果很好，但无奈纯人声资源目前很难寻找。因此，音乐论坛中尝尝出现“一曲难求”的景象。 幸运的是，坐落于华盛顿大学的程序猿Ollin Boer Bohan(T
人类获取外部世界信息主要的一个来源就是声音。音频世界系列文章将带大家走进人类的声音世界。学习了解数字音频算法的原理以及现实中的应用和FPGA的实现。
选自Google Blog 作者：Jonathan Shen、Ruoming Pang 机器之心编译 参与：黄小天、刘晓坤 近日，谷歌在其官方博客上推出了新的语音合成系统 Tacotron 2，包括一个循环序列到序列特征预测网络和一个改良的 WaveNet 模型。Tacotron 2 是在过去研究成果 Tacotron 和 WaveNet 上的进一步提升，可直接从文本中生成类人语音，相较于专业录音水准的 MOS 值 4.58，Tacotron 2 取得了 4.53 的 MOS 值。虽然结果不错，但仍有一些问
作为中国人，学好英语这件事从小学开始就让人苦恼，近些年随着AI的快速发展，语言差异是否会缩小甚至被消灭成了热门话题。在5月15日，谷歌AI在博客平台发出一篇文章，正式介绍了一款能保留原声的“同声传译”黑科技，消息一出，迅速席卷网络，为科技发烧友带来了更多曙光，下面，让我们来揭开这个叫做“Translatoron”的神秘面纱。
雷锋网按：本文作者Albert Haque, Michelle Guo, Adam S Miner和Li Fei-Fei。文章主要介绍了李飞飞团队的最新研究成果：一种基于机器学习的抑郁症症状严重程度测量方法，该方法使用了视频、音频和文本数据集，以及因果卷积神经网络模型，准确率超过80%。
声谱图（Spectrogram） image.png 这段语音被分为很多帧，每帧语音都对应于一个频谱（通过短时FFT计算），频谱表示频率与能量的关系。在实际使用中，频谱图有三种，即线性振幅谱、对数振幅谱、自功率谱（对数振幅谱中各谱线的振幅都作了对数计算，所以其纵坐标的单位是dB（分贝）。这个变换的目的是使那些振幅较低的成分相对高振幅成分得以拉高，以便观察掩盖在低幅噪声中的周期信号）。 image.png 我们先将其中一帧语音的频谱通过坐标表示出来，如上图左。现在我们将左边的频谱旋转90度。得到中
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。
机器之心报道 编辑：陈萍 字节跳动的这项研究，可以完美将混合音频分离成单个源任务。 音乐源分离 (MSS) 是将混合音频分离成单个源的任务，例如人声、鼓、伴奏等。MSS 是音乐信息检索 (MIR) 的重要内容，因为它可用于多个下游 MIR 任务，包括旋律提取、音高估计、音乐转录 、音乐混音等。MSS 也有可以直接应用的程序，例如卡拉 OK 和音乐混音。 基于深度神经网络的方法已成功应用于音乐源分离。这些方法通常用于学习从混合声谱（spectrogram）到一组源声谱的映射，所有声谱图都只有幅度。但是，这种方
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
声纹识别最早是在40年代末由贝尔实验室开发，主要用于军事情报领域，随着该项技术的逐步发展，60年代末后期在美国的法医鉴定、法庭证据等领域都使用了该项技术，从1967年到现在，美国至少5000多个案件包括谋杀、强奸、敲诈勒索、走私毒品、赌博，政治腐败等都通过声纹识别技术提供了有效的线索和有力的证据。特别强调的是，声纹鉴别目前已经是公安部的标准，是可以作为证据进行鉴定的。
文章目录 论文题目： 摘要 前沿 背景 方法 SF-gan来建模宽频率（频域） ML-gan来建模长波形（时域） 其他设计 实验和结果 datasets model config 训练和合成 音质对比 论文题目： HIFISINGER: TOWARDS HIGH-FIDELITY NEURAL SINGING VOICE SYNTHESIS 摘要 高保真的歌声需要高的采样频率。高采样必定导致更宽的频率带和更长的波形序列，给歌声合成模型带来困难。 hifisinger是采用48kHZ的采样频率。它包括
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
OpenAI 的 GPT-3 是一个令人印象深刻的深度学习模型，但是它有 1750 亿个参数，相当占用资源。尽管有不同的估计，但是这种规模的模型在一个 GPU 上的训练需要数百年。
近日，俄罗斯国立研究大学高等经济学院的研究人员成功训练了一个能够从语音中识别情绪的神经网络。它能够识别声音中八种不同的情绪：中立，冷静，快乐，悲伤，愤怒，害怕，厌恶和惊讶。 时至今日，计算机已经将语音
在之前的教程中，我们利用TensorFlow的Object Detector API训练了浣熊检测器，在这篇文章中，我将向你展示如何使用TensorFlow构建一个真正的通过声音来追踪蝙蝠位置的探测器
自定义 或者说 定制 是本周 GitHub 热点的最佳写照。比如，lipgloss 这个项目，可以让你自己定义终端样式，五彩斑斓的黑终端来一个。接着，是 Apple 开源的 Swift Collections 让你更好的扩展定义数据结构。而 Node.js 样板文件——node-express-boilerplate 项目则集成了鉴权、CI、单测等功能，让你更快地使用它来定制一个 Node.js 应用。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/sparkexpert/article/details/80099724
近日，腾讯朱雀实验室受邀参加全球顶级信息安全峰会 CanSecWest 2021，并进行了题为《The Risk of AI Abuse: Be Careful with Your Voice（AI 被滥用的风险：小心您的声音安全》的分享。腾讯朱雀实验室分享的最新研究成果表明，VoIP 电话劫持与 AI 语音模拟技术的结合将带来极大潜在风险。
流利的语言表达需要精确的声道运动。Chartier等人研究声道运动在感觉运动皮层上的编码。该研究发现，单电极神经活动可以编码不同的运动轨迹，这些运动轨迹是产生自然语言的复杂运动轨迹基础。本文发表在Neuro杂志。
Origin软件是一款用于科学数据分析和可视化的强大工具，它不仅具有丰富的功能，也非常容易上手。在本文中，我将通过举例介绍Origin软件的独特功能和使用技巧，帮助读者更好地了解该软件，并掌握其基本操作。
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