JPinyin对汉字转拼音的支持，主要是通过预定的字典文件实现的。Jpinyin预定义了三个字典文件，如下图所示：
l HanLP不仅支持基础的汉字转拼音，还支持声母、韵母、音调、音标和输入法首字母首声母功能。
Celemony Melodyne 5 Studio for mac是一款功能强大的音频处理软件，歌手可以使用它来操纵自己的声音，该工具不仅可以使您的声音听起来比平时更好，还可以用于创建一些非常有趣的特殊效果。
支持中文分词（N-最短路分词、CRF分词、索引分词、用户自定义词典、词性标注），命名实体识别（中国人名、音译人名、日本人名、地名、实体机构名识别），关键词提取，自动摘要，短语提取，拼音转换，简繁转换，文本推荐，依存句法分析（MaxEnt依存句法分析、CRF依存句法分析）
大数据文摘作品 编译：Zhifu、元元、钱天培 上图中，深蓝色的方块是水平排列？还是上下倾斜呢？ 上下滑动手机屏幕，让这些方块与你的屏幕对齐，你会发现… 这些方块居然是水平排列的！ 实际上，这类视觉错觉展示了人类感知世界的特殊方式，也是人类和目前深度学习认知的重要区别。 今天，我们就从这一不同出发，谈谈人类感知世界的机制，并由此畅想机器学习未来的发展方向。 回到上面这张图片，为什么这个错觉如此有效？它为什么能欺骗我们？ 在上述的错觉中，你会注意到每一个在条纹上交替出现的浅蓝色和黑色方块的组合元素，会在特定的
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 抛给ChatGPT一个需求，它只能给你一堆运行效果未知的代码？ 现在，只需一个小改动，ChatGPT不仅能直接把你的文字需求变成代码，还能帮你跑一遍，把输出结果返还给你！ 这个秘诀就是代码解释器插件。 作家Andrew Mayne（现已加入OpenAI）拿到了内测资格，并上手试了试，效果让他直呼“魔法”—— 让ChatGPT写个AI人脸检测程序，Andrew Mayne上传自己的照片后，很快就被检测了出来： 再试试让它写个迷宫生成算法，并把通路做成
l多模态富集可以增强各种领域的学习，如字母和词汇习得、阅读、数学、音乐和空间导航。
技术的重点是辨识出音色与音调，而不是说话内容。 据国外媒体报道，苹果在其机器学习刊物《Apple Machine Learning Journal》上发表最新一篇文章，主要是描述了用户在IOS设备上激活“嘿Siri”功能时的人性化过程，引入说话者识别研究技术，利用深度神经网络技术，重点辨识音色与音调，以帮助用户最终成为该设备的主人。 “嘿Siri”功能在iPhone6搭载的IOS8中首次推出，现如今，“嘿Siri”口令已经可激活设备上所有的智能私人助理。但是，即便经过几年的发展，“嘿Siri”也依旧存在很多
HanLP几乎实现了所有我们需要的繁简转换方式，并且已经封装到了HanLP中，使得我们可以轻松的使用，而分词器中已经默认支持多种繁简格式或者混合。这里我们不再做过多描述。
杨净 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 一位连自主呼吸都不能实现的父亲，在植入电极251天后，向4岁儿子表达了自己的爱意： I love my cool son. 这时候的他，已经处于渐冻症晚期，肌肉控制能力完全丧失，呼吸和进食都需要外部设备来维持。 换言之，日常想到的眼动、面部肌肉追踪来交流，也是不可能的。 既然如此，完全与世界隔绝交流的他，又是如何做到自如表达想法的？ 脑机接口：唯一沟通方式 听觉。 对于一个需靠呼吸机来延长生命的患者来说，这是为数不多能感受外界的方式。 因此，也成为研究
现在互联网上有许多拼音转换工具，基于Python的开源模块也不少，今天给大家介绍一个功能特性最多的模块: pypinyin ，它支持以下特性：
pinyin-pro 是一个专业的 js 汉字拼音转换库，功能丰富、准确率高、性能优异。
实现手指点按琴键发出对应的音调，按下位置出现星云的粒子特效，滚动实现移动到别的琴键的位置，按下安卓返回键执行关闭。
Seeing Voices and Hearing Faces: Cross-modal biometric matching
在某些场景中，可能为了方便用户快速搜索，使用拼音首字母的方式进行检索。举个例子，一个系统支持拼音首字母检索，那么输入hzlj就可以搜索出杭州龙井等商品结果，系统中提供一个字段用于存储拼音字母组合即可。（呃～～，在这里我们不讨论为什么不用索引进行检索等，只是给出一个case说明）。
（本文基本逻辑：声音的定义是什么 → 声音有哪些特征 → 怎样对声音进行数学描述 → 怎样对声音进行数字化 → 数字音频数据是什么）
随着AI变得越来越复杂，公众越来越关注这些技术在国际象棋和其他战略游戏中如何成功地与人类竞争。来自休斯顿大学的一位哲学家采取了不同的方法，解构机器学习中使用的复杂神经网络，以阐明人类如何处理抽象学习。
谷歌最近就放出了几只比较搞笑的AI，可以完成一些不走寻常路的工作，比如：帮你实现靠脸吃饭，让你说的跟唱的一样~
文章的标题已经表明了，我想提一个简单的问题，播放视频的时候我觉得视频的声音太大或者太小了，我想调整一下声音，怎么办？
前些时间，我在知识星球上创建了一个音视频技术社群：关键帧的音视频开发圈，在这里群友们会一起做一些打卡任务。比如：周期性地整理音视频相关的面试题，汇集一份音视频面试题集锦，你可以看看《音视频面试题集锦 2022.04》。再比如：循序渐进地归纳总结音视频技术知识，绘制一幅音视频知识图谱。
1. 怎么做声音间切换时的淡入淡出效果? (1)对于背景音乐: 把所有背景音乐归为一个分类(catigory), 如Music, 属性设这样: (2)对于音效: 建立一个RPC, 在把
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】ChatGPT可以联网后，OpenAI还火速介绍了一款代码生成器，在这个插件的加持下，ChatGPT甚至可以自己生成机器学习模型了。 上周五，OpenAI刚刚宣布了惊爆的消息，ChatGPT可以联网，接入第三方插件了！ 而除了第三方插件，OpenAI也介绍了一款自家的插件「代码解释器」，并给出了几个特别的用例：解决定量和定性的数学问题；进行数据分析和可视化；快速转换文件格式。 此外，Greg Brockman演示了ChatGPT还可以对上传视频文件
本文是对 ICLR 2020 论文《High Fidelity Speech Synthesis with Adversarial Networks》的解读，论文作者来自谷歌。
经过一段时间网友提出的新的需求，鄙人利用闲暇时间对深蓝词库转换程序进行了升级，现将1.8版本发布。
为了能更好的理解后续的音质概念与进一步分析，本文首先带大家回顾并科普一些音频相关的基础概念。
人类梦想让文字说话已经有好几个世纪的历史了。你可能没想到，其实在1968年，日本的电机技术实验室由Noriko Umeda和他的同伴开发了第一个完整的英语语音转换系统（Text-To-Speech，简称TTS）。
『声音』是我们司空见惯再熟悉不过的一种物理现象。我们唱歌发出声音，用耳朵听到声音，用手机记录并分享声音；如果作为音视频开发人员，我们还会在工作中处理众多声音数据。但是，你真的了解『声音』吗？
首先是对蜂鸣器的介绍。蜂鸣器是一种一体化结构的电子讯响器，采用直流电压供电，广泛应用于计算机、打印机、复印机、报警器、电子玩具、汽车电子设备、电话机、定时器等电子产品中作发声器件。
Nik Collection 5 for Mac中文版是一款PS滤镜插件套装，其包含了八款ps插件，分别是Nik Color Efex、Nik Silver Efex、Nik Analog Efex、Nik Viveza、Nik Dfine、Nik Perspective Efex，Nik HDR Efex以及Nik Sharpener，提供了超过300种预设滤镜效果！
吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
去年你看过120帧的电影《比利·林恩的中场战事》么？嗯，画面真是清晰。你有没有注意到里面提到的一个细节：姐姐发现林恩从战场回来后，患上了PTSD，也就是“创伤后应激障碍”。不过今天『量子位』不是要谈这个电影，而是从PTSD谈起。 Charles Marmar是一位从业40年的精神科医生，但是当一个战后的退伍老兵走入他的办公室时，他还是不能对PTSD进行100%的确诊。不过，作为纽约大学Langone医学中心精神病学习主任，Marmar正在尝试从声音中找到答案。 语音样本是关于人的健康的丰富信息源，研究
Adobe Audition 的是一款专业音频编辑和混合环境，其前身为 Cool Edit Pro（1997年由Syntrillium开发），2003 年被 Adobe 收购，并将其音频技术融入到了旗下 Premiere、After Effects 等影视相关的软件中。
语音合成标记语言的英文全称是Speech Synthesis Markup Language，这是一种基于XML的标记语言，可让开发人员指定如何使用文本转语音服务将输入文本转换为合成语音。与纯文本相比，SSML可让开发人员微调音节、发音、语速、音量以及文本转语音输出的其他属性。SSML可自动处理正常的停顿(例如，在句号后面暂停片刻)，或者在以问号结尾的句子中使用正确的音调。
3月22日，发表在Nature Communications上的一项研究，让37 岁的 ALS 患者借助脑机接口实现通过形成单词和短语进行交流。
语音用户界面（或VUI）是一种交互模型，在该模型中，人与机器进行交互，并至少部分通过使用语音来执行一组任务。
3 月 21 日是著名音乐家约翰·塞巴斯蒂安·巴赫的生日，谷歌决定以一种特殊的方式向他致敬：让人人都能以巴赫的风格创作自己的乐曲。 通过机器学习算法，谷歌开发了 Coconet 多功能模型，可以让你用巴赫的风格演奏自己写下的乐谱。你也可以通过这个小工具来体验 AI 算法如何将一些我们熟悉的旋律「巴赫化」，亦或你和巴赫「合作」的乐曲将呈现出怎样更加现代摇滚的曲风。
任何对AI偏见的审查都需要意识到一个事实：这些偏见主要源于人类固有的偏见。我们创建、训练的模型和系统就是我们人类自己的真实写照。
没等到 GPT-5，等来了 GPT-4o（名称中“o”代表Omni，即全能的意思，凸显了其多功能的特性），发布会上展示的效果相当炸裂。时区的原因，不少小伙伴凌晨蹲点跟进 OpenAI 的发布会，也是很拼了，这里我将核心信息整理一下同步给你。
ml5.js旨在为创意编程提供开箱即用的机器学习算法。该库封装了常用的机器学习算法和预训练模型，基于TensorFlow.js，可单独使用，也可搭配p5.js使用。
轻音默认不做声调标识，如果需要额外标注轻音为5，需要加入参数 neutral_tone_with_five=True：
随着机器学习应用的广泛发展，越来越多的任务需要大量高质量的数据来训练模型。然而，获取足够多的真实数据并不总是容易的，而且可能会导致过拟合问题。在这种情况下，数据增强技术应运而生，它通过对已有数据进行变换和扩充，以提高模型的泛化能力和性能。本文将介绍数据增强的原理、常用技术以及代码示例，帮助读者理解如何有效地利用数据增强提高机器学习性能。
李杉 编译自 Wired 量子位 报道 | 公众号 QbitAI Jesse Engel正在演奏一种介于古钢琴和哈蒙德电风琴之间的乐器——融合了18世纪的古典乐与20世纪的节奏布鲁斯。他随后把一个滑块拖过笔记本电脑的屏幕。突然之间，那个乐器又变成古钢琴和哈蒙德电风琴之间的另外一种融合。之前可能是15%的古钢琴，现在则接近75%。之后，他又快速地来回拖动标记，展示这两种不同乐器之间的不同融合方式。 “这跟同时演奏这两种乐器并不一样。”Engel的同事Cinjon Resnick说。这的确值得一提。这台机器
其工作原理如下：当语音信号由话筒输出后，进入语音放大器放大并传入电子混响器产生混响效果。混响后的信号连同磁带放音机产生的信号一同进入混合前置放大器，并进行放大。放大后的信号进入音调控制器，然后进入功率放大器进行功率放大后，由扬声器输出声音。晶体管放大器具有细腻动人的音色、较低的失真、较宽的频响及动态范围等特点，因此本设计采用晶体管件设计放大器。还可以配合来自声源特别是数码声源的音质而设计和使用。它不会使声音降级。此外它还具有效率高，电力损失小等优点。
今天我开通了新专栏《语音处理》，又名曰——不语。我将分享介绍一些关于语音信号处理的基础知识。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】我在做实验呢，真的不是玩游戏！ 在家长眼中，游戏可能是洪水猛兽；但在科研人员眼里，以游戏的方式来设计实验，可以帮助吸引到更多实验参与者。 最近Nature上发表了一篇长篇评论，深度描述了游戏化科学的现状、优势以及缺陷，并对游戏化的未来提供了一条方向。 文章链接：https://www.nature.com/articles/d41586-023-00065-6 或许你的下一次实验设计也可以是游戏！ 我们认为现在是科学认真地对待游戏的时候了。 科研
已经证实背侧流（Dorsal Stream）在工作记忆中操作听觉信息的作用。然而，该网络中的振荡动力学及其与行为的因果关系仍未明确。通过同步使用MEG/EEG，我们发现在需要比较两种不同时间顺序模式差异的任务中，背侧流中θ振荡可以预测被试的操作能力。我们利用θ节律性TMS与EEG结合的方法，在两种刺激之间的静息态间隔内，对MEG识别目标(左侧顶内沟)进行脑振荡与行为之间的因果关系研究。节律性TMS引发了θ振荡并提高了被试的准确性。TMS诱发的振荡夹带随着行为增强而增加，而且这两种增强都随着被试的基线水平而产生变化。这些结果在旋律对比控制任务(melody-comparison control task)中没有观察到，在非节律性TMS中也没有观察到。这些数据表明，背侧流中的θ活动与记忆操作有因果关系。本文发表在Neuron杂志。
线性混合效应模型与我们已经知道的线性模型有什么不同 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ） ？
# -*- coding: utf-8 -*- import requests import re import os import time from aip import AipSpeech from tkinter import * from tkinter import ttk import tkinter.messagebox #参数 类型 描述 是否必须 #tex String 合成的文本，使用UTF-8编码， #请注意文本长度必须小于1024字节 是
线性混合模型（有时被称为 "多层次模型 "或 "层次模型"，取决于上下文）是一种回归模型，它同时考虑了（1）被感兴趣的自变量（如lm()）所解释的变化--固定效应，以及（2）不被感兴趣的自变量解释的变化--随机效应。由于该模型包括固定效应和随机效应的混合，所以被称为混合模型。这些随机效应本质上赋予误差项ϵ结构。
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