随着人工智能技术的不断发展，语音克隆技术也得到了越来越多的关注和研究。目前，AI语音克隆技术已经可以实现让机器模拟出一个人的声音，甚至可以让机器模拟出一个人的语言习惯和表情。
LiveVideoStack：贺雯迪，你好，感谢你接受LiveVideoStack的采访，作为本次大会AI与多媒体内容生产创作专场的讲师，请先和大家介绍一下你目前负责的工作方向和演讲内容。
贺雯迪：我目前在喜马拉雅担任音频算法工程师，工作研发方向是TTS前端模块的搭建和优化（文本规整化、分词、多音字、韵律预测等），后端算法（基于深度生成模型的说话人风格转换，情感控制，音色克隆、神经声码器的优化等方向）。演讲的方向是基于现在语音合成领域中比较具有发展前瞻性和讨论性的：语音合成中风格迁移、情感合成、音色克隆等衍生方向上技术和应用方面的探讨。
随着人工智能时代的到来，大模型的技术日新月异，我们不仅仅满足于文字之间的交互，希望能够有更近一步的交流。既然现在文字已经能够很好的模拟人类了，那随之而来的，是不是我们能够通过模拟人类交流的方式来交互。
我的电脑是华硕 zx50j，公放时声音小的一匹，而且还有细微斯拉斯拉的声音…，有的人的声卡驱动比较好，所以感觉杜比音质也差点吧，但是对于我这种渣到一定程度的，感觉杜比还不错呢！喜欢的可以试一试！
大家好，我是Java面试题库的提裤姐，今天这篇是JavaSE系列的第十四篇，主要总结了Java中的IO流的问题，IO流分为两篇来讲，这篇是第一篇，主要是基本IO流，第二篇主要为网络IO流，在后续，会沿着第一篇开篇的知识线路一直总结下去，做到日更！如果我能做到百日百更，希望你也可以跟着百日百刷，一百天养成一个好习惯。
广义上来讲智能语音技术有各种各样的定义，以上是常见的一些热门的场景。语音识别，刚才罗老师也分享了部分内容。语音合成是文字变成语音，这部分我们后面会详细展开。再往后看，声纹识别，在智能车里面有很多的功能需要人的发音媒介来控制命令的时候声纹就很重要。开一个车门，车上有一个小孩，突然哭闹，下一个不合适的指令，你区别不出来这个人，对语音控制来说不合适的。或者有一些不当的操作，可以通过声纹来做，通过声音来做对人的识别和认证的过程。声纹识别其实在未来的应用场景比较热门，实际应用当中遇到大的挑战点是什么？很多其他的生物识别靠人脸或指纹这类比较稳定的特征，可是声纹不稳定，人高兴的时候，第一天晚上唱了卡拉OK，第二天声音哑了，怎么能够在变化比较明显的生物特征上做识别是一个很大的挑战。
以上是一个特别好用的GIF录制器，没错就是GIF因为是对于微信的平台来说是比较好的，因为对于一个GIF来讲微信平台是不需要去审核的。这个我这里就是简单的写一些安装的教程，接下来我使用的时候再写具体的细节
效果不太好 稀疏奖励中的好奇心 curiosity模型中，在原来DQN的基础上，建立了Network1，用于在?_?和?_?的条件下预测输出的下一个状态，与实际在MDP的一个片段上输出的，下一个状态之
前言：本文主要是通过SourceTree介绍git,花几分钟看完并操作，你一定可以熟悉的掌握基本用法 一、git是什么？ Git是目前世界上最先进的分布式版本控制系统。 SVN是集中式版本控制系统，版本库是集中放在中央服务器的，而干活的时候，用的都是自己的电脑，所以首先要从中央服务器哪里得到最新的版本，然后干活，干完后，需要把自己做完的活推送到中央服务器。集中式版本控制系统是必须联网才能工作，如果在局域网还可以，带宽够大，速度够快，如果在互联网下，如果网速慢的话，就纳闷了。
git
近日，中国科学家成功地克隆出了世界上第一批遗传背景一致的生物节律紊乱体细胞克隆猴，让这项研究又往前迈了一大步。不仅如此，克隆猴也推动着其他重要研究的进展。
这篇文章整理了我在搭建我自己的博客网站的时候用到的素材和教程。本文主要分六部分：网页导航、博客功能扩展、常用指令、博客搭建过程一览、遇到的问题、小知识点。
随着互联网的发展越来越好，很多自媒体大咖都纷纷转型做短视频项目，而制作短视频最令人头痛的就是配音问题。很多小伙伴不想自己配音，于是就找了语音合成的工具进行AI配音，这种语音合成的方式不仅能提高做视频的效率，甚至比人工语音的效果还要好。那么语音合成平台哪个好？
最近遇到个内存泄露, 查来查去竟然在FMOD模块里 要不是别的组件全部定制了内存分配函数, 还真不会怀疑到它头上 使用FMOD::EventSystem::getMemoryInfo()输出内存信息一看, 直接崩溃了, 100MB~200MB 之前我是用XACT的, FMOD本以为是差不多的东西, 就没怎么在意, 结果摔一跟头 细细的去读了一下文档, 发现有3点: FMOD::Memory_Initialize 可以把FMOD的内存分配器换成自己的, 方便统计各模块的内在使用情况 这个函数需要链接fmod
有了即构直播SDK自带的混响功能，主播们再也不必在麦克风上接着一个像方砖般粗重的外部声卡了，轻轻松松地就可以在直播间里让千万的观众听到演唱会场里空旷的音效。 什么叫做混响？度娘告诉我们：声波在室内传播
// 编者按：互联网出海热潮涌动，社交娱乐、跨境电商、在线教育等产品与音视频技术密切相关，如何在纷繁复杂的基础设施和网络条件下提供高质量的音视频服务，是出海产品和云服务商面临的共同挑战。 本次分享将详细介绍腾讯云音视频客户在出海过程中所遇到的挑战，以及RT-ONE™网络的应对策略，为出海应用的音视频技术实践提供参考借鉴。 文/崔立鹏 整理/LiveVideoStack 今天跟大家分享的内容是腾讯云音视频在出海方面的一些技术实践，在最开始，我想分享下一个问题，为什么要讲出海？其实，这两年我们可以感受
程序猿，这个字汇在近几年开始渐渐被大众所熟知。在外界看来，这一直是个特殊的群体，社会上也给程序猿贴了很多的标签，内向、屌丝、苦逼、裤衩、拖鞋等等。在他们的心中，程序猿是这样的。
// 编者按：千人有千耳，不同的人耳对于声音方位的适应已形成习惯，但在Meta RTC场景中如何让不同人也能畅想“身临其境”的感觉？3D在线互动场景空间音频的实时渲染又有哪些应用？LiveVideoStackCon 2022音视频技术大会上海站邀请到了声网音频策划负责人冯建元，为我们分享3D在线互动场景空间音频的实时渲染。 文/冯建元 整理/LiveVideoStack 大家下午好，我是来自声网的冯建元。 今天给大家主要分享一下声网在RTC 3D互动场景中是如何操作空间音频的渲染。让人在虚拟的场景
关于声音的需求，从始至终，都是很刚需的需求 。从语音芯片的演化就能看出很多的端倪，很多很多的产品他必须要有语音，才能实现更好的交互。而语音芯片的需求分类，其实也是很好理解的，从市场上常用的芯片产品特性，大概就能归类如下：
假设有一只羊，叫做“多莉”(就是高中学的那个克隆羊多莉)，年龄是3岁，颜色是白色。现在用编程实现对多莉的克隆：即克隆一只跟它一模一样的小羊(名字、年龄和颜色相同)
导读 | 深度学习是实现语音增强最主要的方法之一，帮助我们从带噪语音中提取尽可能纯净的原始语音，提高语音质量和可懂度。腾讯会议在去年年底推出，短短两个月内就突破千万日活大关。在多样且复杂的场景下，深度学习如何帮助腾讯会议在实时通话中进行去混响、声音事件检测和回声消除？本文是腾讯多媒体实验室高级研究员王燕南在「腾讯技术开放日·云视频会议专场」的分享整理。 点击视频，查看直播回放 一、经典的语音增强深度学习算法 语音增强是指当语音信号被各种各样的噪声干扰、甚至淹没后，从噪声背景中提取有用的语音信号，抑
在软件系统中，经常面临着”某些结构复杂的对象“的创建工作；由于需求的变化，这些对象经常面临着剧烈的变化，但是它们却拥有比较稳定一致的接口
Go生态圈有好几个K/V数据库，我们经常用它来做我们的存储引擎，但是这些数据库引擎的性能如何呢？本文试图用性能而不是功能的数据考察这些数据库，我测试了几种场景： 并发写、并发读、单一写并发读、并发删除，得出了一些有趣的数据。
视频作为当下主流的表达方式，渗透到各行各业当中，很多原有书籍、图文的表达方式逐渐视频化，以更为低成本的理解方式表达出来，我们日常生活中常见的视频类APP例如。
主机常见噪音 CPU风扇噪音 CPU风扇主动散热 Reason：主动散热 是始终保持高速运转； 被动散热 是只有CPU温度过高时才会提速运转。 Solution(仅针对Windows): 改成 被动散热 （ 控制面板 –> 系统和安全 –> 电源选项 –> 高级设置 –> 处理器电源管理 –> 系统散热方式 –> 设置：被动 ）。 CPU风扇积灰 Reason：CPU风扇与灰尘的长时间的运动摩擦，最后导致发出声音成为电脑噪音。 Solution：清灰。 CPU风扇轴承缺油 Reason：
也就是说，明星本人根本不需要到场，只需要一份语料，AI就能自动将他们说话的声音、语气合成出来！
又是新的一年, 2016总体不错, 前两年的坚持和积累开始产生效果, 2017不忘初心, 继续前行. 从做PC网游开始, 到2014年做主机游戏, 2015年做单机VR游戏, 2016年做多人VR游戏, 我们一直在走一条非主流的路. 不过现在回头看看, 冒似绕了一条路走在了前面, 做为一名技术人员来说, 还是挺有成就感的. 看看目前绝大数的VR游戏, 其实就是美术做个场景, 程序实现一下交互, 然后就可以拿去上线了, 难怪2016下半年VR热度开始冷却, 因为忽悠太多了. 我们也是从一开始做
语音直播，简单来说就是实时声音播放的意思。语音直播区别与视频直播，它没有主播的画面，仅以主播的声音为载体实时播出，但大家一样可以使用文字互动。
目前使用比较广泛的有几类玩法，一种是根据主机名的方式来进行管理,需要在/etc/hosts里面进行配置。
近日，一个名为「克隆战争」的项目在GitHub上火了！包括了70多个网站的开源复现，还有一些小游戏如2048。
其实是Prism sound出的Sadie6….如果感觉难买的话可以试试hqplayer。
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。
前面我们介绍了用SRS搭建一对一通话，如果能将这个通话合成一个流，叠加视频和混音，转成RTMP流推送到直播，这就是连麦了。 如下图所示，我和志宏大神的一对一通话，可以认为是两个主播的连麦，我们可以把这两个视频画面叠加，把我们音频混音，然后转成一路RTMP流送到直播系统，比如CDN或者视频号直播： 视频合流非常非常消耗CPU，而且有很多种方式： SRS+FFmpeg，SRS将WebRTC流转RTMP，FFmpeg将多路RTMP合流。优势：延迟小，音质好；缺点是命令行难度高。 SRS+OBS，方案和SRS+
最近Claude 2亮相、谷歌Bard支持中文、Open AI推出Code Interpreter（代码解释器）……
talkGPT4All是基于GPT4All的一个语音聊天程序，运行在本地CPU上，支持Linux，Mac和Windows。它利用OpenAI的Whisper模型将用户输入的语音转换为文本，再调用GPT4All的语言模型得到回答文本，最后利用文本转语音(TTS)的程序将回答文本朗读出来。
现在的人工智能完全由数据来驱动，我们所见到的数据，比方说一张图片有三个通道，分为R（红）、G（绿）、B（蓝），每个通道是一个图层，相当于有三张图层，比如每一张图片是50*50像素，50*50*3就是整个数据的大小。这种数据在人工智能使用时，会被变成一个矩阵，相当于有一个50行50列高度3的矩阵，矩阵里面每一个小单元是一个数字，这个数字就是像素。从0到255反映颜色的色阶从少到多，三通道反映了点的颜色从而绘制了整个画面，这样的数据我们把它叫做原数据，把原数据送进我们的人工智能系统，学习完特征后，把结果读出来，“结果”其实是一个概率。
电脑数据恢复可以选一款口碑比较好的恢复软件，可以使用EasyRecovery数据恢复软件来恢复数据。Easyrecovery是一款专业的数据恢复软件，兼容多种数据存储设备，可恢复的数据类型也多达百余种。与此同时，它的界面简洁，操作方式易上手，非常适合像小编一样的电脑小白来使用。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】你想不想给自己来个AI克隆？ 在AI技术愈发成熟的今天，换脸、模仿声音和口型等几乎无所不能，在未来的元宇宙世界，「AI克隆」或许会成为每个人的标配。 最近刚从纽约大学本科毕业的向舒锦（Chloe Xiang）分享了她录制自己的数字化身的完整过程，她的现实身份是作家、摄影师、记者，主要关注人工智能伦理和技术等。 克隆一个自己 去年11月，一家名为 Synthesia 的公司提供了一次「与你的AI孪生进行独家约会」的机会，发言人Laura Mor
正如我们在我们的 论文[3] 和 网站[4]中详细介绍的，OpenVoice的优势有三个方面：
projection的作用是设置一个投影大小，坐标的传输可以按照这个大小来设置，比较好理解，比如设置宽高 100 * 100的投影矩阵，100扔进去，会缩小到1，50扔进去缩小到0.5，顶点着色器最后输出的坐标就是[-1.0, 1.0, 1.0] 背景和ball精灵的矩阵计算还没彻底弄明白：opengl::math::glm的矩阵运算是左乘还是右乘？ learnopengl最后一章游戏实践完成了，终于持续两个月左右的opengl学习之旅结束了，也是一个新的开始。没有涉及新的知识，简单总结 一、项
AI 科技评论按：日前百度发布了一篇新论文介绍了自己在语音生成方面的最近进展。之前的 Deep Voice 系统已经可以生成高质量的语音，而现在，百度新开发的语音生成系统不仅可以把说话声音从固定的一种增加到了上千种，得以模仿数千个不同说话者的声音，而且每个说话者只需要不到一个半小时的训练数据。 这种惊人表现背后的技术理念就是从不同说话者中独立学习共通的和差异性的信息。而且在此基础上，百度的研究人员们打算更进一步，尝试只从几秒长度的短句中学习说话者的声音特点。通常我们把这类问题称为「语音克隆」。在人际交互接口
博主目前不是相关从事人员，本文的书写时，博主学习机器学习与深度学习已有2月有余，如有知识性错误还请指正。
[1].本文是我开发LogicCanvas库的记录日志之一，基本使用见： [2].LogicCanvas是安卓绘制库，喜欢的话可以到项目的github上看看，顺便给个star [3].本文主要测试深浅拷贝的问题，以及拷贝的效率问题 [4].为不影响观看，深浅拷贝的方式见最后。 ---- 一、深拷贝与浅拷贝 1.用浅拷贝的话： ShapeLine a = (ShapeLine) sl.ang(10f).c(200f).parsed().shape(commonShape); ShapeLin
目前项目已逐步从svn移步到git开发模式，其中也针对git统一协议了适合git的开发规范， 最重要一点就是分支模型的，为了规范开发，不直接在主干上修改代码，一切代码都提交至分支dev，然后再由分支合并到主干master。 首先保证每个仓库下有以下两个常驻分支（永远不删除的分支）： master：主干分支，始终保持跟外网服务器一致，只用于外网发布，这样就可以保证文件不会带出去的风险； dev：基于master创建，用于开发新功能和新需求的分支。
我知道，当我写下这个标题的时候，肯定一大波人会过来嘲讽：都什么年代了，还XP？
Camtasia Studio2023是专业的屏幕录像和视频编辑软件。可以在任何颜色模式下轻松记录屏幕动作，包括图像、音效、鼠标移动轨迹、解释声音等。此外，它还具有即时播放和编辑压缩功能，可以剪接视频短片，增加过渡效果。它输出了许多文档格式，包括Flash(SWF/FLV)，AVI，WMV，M4V，CAMV，MOV，RM，GIF动画等常见格式是制作视频演示的绝佳工具。该软件集成了视频录制、编辑、导出等一系列功能，支持鼠标光标样式、草绘示意插图、冰冻区域等实用的功能，还具有移动客户端让你录制视频，然后通过无线传输到Camtasia中进行编辑，如果你正在找一款电脑上的屏幕录像软件，那么Camtasia绝对是第一选择！
这次分享介绍了在研究方面的一系列新的方法和改进，主要是语音识别，语音识别，声纹识别，以及TTS，在落地应用方面，语音识别中心为多个腾讯的产品有技术支持的输出，如腾讯听听和企鹅极光盒子，也在语义解析、语音控制、语音合成方面等方面，融合其他的合作伙伴的先进技术。
机器之心报道 机器之心编辑部 在 WAIC 2021 AI 开发者论坛上，好未来集团技术副总裁吴中勤发表主题演讲《多模态机器学习及大规模自动生成技术：算法框架、行业实践》，他主要介绍了多模态深度学习以及大规模自动生成技术在教育领域的实践与应用，并介绍了好未来 AI 研究院的最新研究成果及成功案例。 以下为吴中勤在 WAIC 2021 AI 开发者论坛上的演讲内容，机器之心进行了不改变原意的编辑、整理： 非常高兴来到上海和大家一起交流人工智能算法和行业实践的一些工作，今天选取了与工作中非常相关的多模态深度学
将 PCM 音频采样编码成 AAC 格式 , 需要使用 FAAC编码器 , 在上一篇博客 【Android RTMP】音频数据采集编码 ( 音频数据采集编码 | AAC 高级音频编码 | FAAC 编码器 | Ubuntu 交叉编译 FAAC 编码器 ) 中完成了对 FAAC 音频编码器的交叉编译 , 交叉编译结果如下 :
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