明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI孙燕姿这么快翻唱了这么多首歌,到底是咋实现的? 关键在于一个开源项目。 最近,这波AI翻唱趋势大火,不仅是AI孙燕姿唱的歌越来越多,AI歌手的范围也在扩大,就连制作教程都层出不穷了。 而如果在各大教程中溜达一圈后就会发现,其中的关键秘诀,还是要靠一个名为so-vits-svc的开源项目。 它提供了一种音色替换的办法,项目在今年3月发布。 贡献成员应该大部分都来自国内,其中贡献量最高的还是一位玩明日方舟的广西老表。 如今,项目已经停止更新了,但
2.The introduction starGAN-VC是将一篇语音方向的论文,在上一篇论文中我们介绍了starGAN的网络结构以及工作原理,以及starGAN是如何实现多域的图像风格迁移,但是starGAN-vc则是进行了领域的融合与迁移,vc是(voice conversion),也就是将图像领域的starGAN放入语音领域,进行语音的音色转换,在图像领域我们实现性别的转换,比如将一张male picture转换为female picture,当然指的是风格迁移。starGAN-VC则是将模型放入语音,将male voice转换为female voice。 3.The related work starGAN与StarGAN-vc的网络模型相似,变化不大,但是图像信号与语音信号的差别比较大,语音信号是典型的时序信号,可以理解为一个一维数组的数据,对于神经网络来说处理运算的是矩阵数据,所以需要对语音信号进行预处理,才能实现网络的可以接受的数据格式 (1)对于语音信号需要进行语音信号的特征提取——梅尔频率倒谱系数(MFCC) MFCC中包涵语音信号的特征,同时以矩阵的形式进行的存储, MFCC:Mel频率倒谱系数的缩写。Mel频率是基于人耳听觉特性提出来的,它与Hz频率成非线性对应关系。Mel频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系,计算得到的Hz频谱特征。
RVC 创始人开源了一款音色克隆项目 GPT-SoVITS,仅需提供 5 秒语音样本,便可收获相似度达到 80%~95% 的克隆语音。
不论原因在于缺芯还是挖矿,我们现在只能对于 GPU 市场做最坏的假设。而对于英伟达和 AMD 来说,新产品的定价让现实变得更残酷了一点。
IT之家 10 月 12 日消息,据 VideoCardz 消息,在 RTX 4090 上市之际,英伟达分享了 RTX 4090、4080 16G 和 4080 12G 在三款游戏中的帧率表现。
RTX VSR 视频超分辨率 (RTX Video Super Resolution) 于今年早些时候在 CES 上推出,它利用 AI 消除压缩伪影,并在放大视频时锐化边缘,从而增强您在线观看的任何视频。
论坛原始地址(持续更新):http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=93149 第7章 RTX5任务管理 对于初学者,特别是对于没有RTO
Google Voice 是 Google 推出的 VOIP 服务,通俗一点讲就是 IP 电话/虚拟电话。可以免费拨打美国或加拿大境内的任何电话,也可以免费收发短信给美国或加拿大境内的任何电话。
与此同时,外媒纷纷做了英伟达最新旗舰机显卡的评测,让我们看看RTX 4090究竟怎么样?
机器之心报道 编辑:杜伟 这次,用户能以原价买到吗? 英伟达最强的桌面端显卡 RTX 3090 Ti 终于正式问世了! 当地时间 3 月 29 日,英伟达官网宣布推出 RTX 3090 Ti,售价为 1999 美元。在经历了此前 1 月份的延迟发售之后,英伟达这款「地球上最快的 GPU」终于与消费者见面了。现在,用户可以买到华硕、七彩虹、EVGA、技嘉等的 RTX 3090 Ti 显卡了。 整体来看,RTX 3090 Ti 的外观采用了与 RTX 3090 类似的三插槽设计,乍看上去两张显卡一模一样。
论坛原始地址(持续更新):http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=93149 第9章 RTX5任务运行在特权级或非特权级模式 本章教程为
为了加快 Arduino 的学习,决定周一这一天的上午也用来学习 Arduino。今天还是继续学习蓝牙模块的使用。实现通过蓝牙模块,在手机端语音控制 LED 的功能。这种思路后续再扩宽的话,加上动手能力强的话,完全自己搭建智能家居系统。
提到R语言,总会想到它强大的绘图包ggplot2,甚至于其他语言中也有它的痕迹(例如,python中的matplotlib模块就有ggplot样式)。以下,总结了一些日常绘图中常用的命令。
Stable Diffusion是一种基于扩散模型的图像生成技术,能够从文本生成高质量的图像,适用于CG,插图和高分辨率壁纸等领域。
随着互联网的兴起和快速发展,通信方式发生了根本性的变革。传统的电话通信模式逐渐被基于Internet协议的VoIP技术所取代。VoIP技术允许音频信号数字化并将其以数据包的形式通过互联网或企业内部网络传输。这一创新不仅大大降低了通信成本,还提供了更多的通信功能和灵活性。
当地时间 3 月 29 日,英伟达官网宣布推出 RTX 3090 Ti,售价为 1999 美元。在经历了此前 1 月份的延迟发售之后,英伟达这款「地球上最快的 GPU」终于与消费者见面了。现在,用户可以买到华硕、七彩虹、EVGA、技嘉等的 RTX 3090 Ti 显卡了。
VLAN 第1 章 VLAN 配置 1-1 第1章 VLAN 配置 1.1 VLAN 简介 1.1.1 VLAN 概述 以太网是一种基于CSMA/CD(Carrier Sense Multiple Access/Collision Detect,载 波侦听多路访问/冲突检测)的共享通讯介质的数据网络通讯技术,当主机数目较多 时会导致冲突严重、广播泛滥、性能显著下降甚至使网络不可用等问题。通过交换 机实现LAN互联虽然可以解决冲突(Collision)严重的问题,但仍然不能隔离广播 报文。在这种情况下出现了
---- 新智元报道 编辑:Joey David 【新智元导读】最近,曾拿到斯坦福、UCL、CMU、NYU博士offer、目前在华盛顿大学读博的知名测评博主Tim Dettmers在自己的网站又上线了深度学习领域的GPU深度测评,到底谁才是性能和性价比之王? 众所周知,在处理深度学习和神经网络任务时,最好使用GPU而不是CPU来处理,因为在神经网络方面,即使是一个比较低端的GPU,性能也会胜过CPU。 深度学习是一个对计算有着大量需求的领域,从一定程度上来说,GPU的选择将从根本上决定深度学习的体
今天,在 Gamescom 的 NVIDIA keynote 演讲中,老黄不负众望,重磅发布新系列的高端显卡: GeForce RTX 2080,RTX 2080 Ti,以及 RTX 2070,都是“Founders”版本。
在最新公告中,英伟达宣布,11月16日的发售中,将取消RTX 4080 12GB这个型号。
本文使用Kaggle上的一个公开数据集,从数据导入,清理整理一直介绍到最后数据多个算法建模,交叉验证以及多个预测模型的比较全过程,注重在实际数据建模过程中的实际问题和挑战,主要包括以下五个方面的挑战: 缺失值的挑战 异常值的挑战 不均衡分布的挑战 (多重)共线性的挑战 预测因子的量纲差异 以上的几个主要挑战,对于熟悉机器学习的人来说,应该都是比较清楚的,这个案例中会涉及到五个挑战中的缺失值,量纲和共线性问题的挑战。 案例数据说明 本案例中的数据可以在下面的网址中下载: https://www.kaggl
梦晨 Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 矿难来袭、玩家盘算何时下山之际,老黄带着他的40系显卡来了! 首发三款高端型号,RTX4090 24GB、RTX4080 16GB和12GB显存两版。 话不多说,直接上规格: 三款游戏帧数测试,在4K分辨率、全高设置、开启光追与DLSS情况下,4090提高到上代旗舰3090Ti的2-4倍,4080与3080Ti对比也提高到原来的2-3倍。 来看一组实机画面对比,来自《微软模拟飞行》。 另外英伟达还与波兰蠢驴合作,给《赛博朋克2077》
在基于 NVIDIA GPU 的强大云端服务器支持下,聊天机器人已经深入到全球数百万人的日常生活中。这些开创性的工具不仅提供了便利的沟通方式,还大大提升了信息获取和处理的效率。而现在,这些先进的 AI 技术将进一步拓展其应用场景,搭载在 NVIDIA RTX 的 Windows PC 上。这不仅实现了本地化的 AI 运算,还为用户带来了更快速、更个性化的生成式 AI 服务。无论是商务沟通、学习辅助还是娱乐互动,搭载 NVIDIA RTX 的 Windows PC 都将为用户提供更高效、更精准的 AI 支持。
在我们的网络中,有各种各样的流量同时传输,数据,语音,视频等。其中通话语音,视频会议等实时流量对网络的延迟,带宽相对敏感,所以就需要对其标识提高流量优先级,保证实时语音,实时视频流量。
程序员,在其他人眼中往往都是高冷的存在,在他们的眼中能用代码解决的问题绝对不考虑其他的方法,本文让我们用Python来提升一下高冷的档次,让我们用代码来“说话”。
2018 年 12 月,英伟达在加拿大蒙特利尔 NeurIPS 大会上发布最新款产品 Titan RTX,作为 2017 年 Titan V 的「继承者」,Titan RTX 价格更低,显存更大,性能更强,且使用图灵架构,具备强大的光线追踪能力。因此,Titan RTX 的发布对 AI 社区而言,是不是做深度学习的一个不错选择呢?
昨天深夜,英伟达CEO黄仁勋甩出能训万亿参数大模型的新核弹B200,直接打破了摩尔定律。
论坛原始地址(持续更新):http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=93149 第8章 RTX5任务优先级分配和修改 本章节主要为大家讲解
大数据文摘作品 作者:Mickey 去年9月,英伟达发布了新的GeForce RTX 30系列GPU,性能相比上一代GPU翻倍,功率效率也是上一代的1.9倍,英伟达称其为史上最大的芯片跨越。 但是英伟达没有想到的是,由于性价比高和发售量有限,这张显卡也成为了史上最难买的GPU之一。由于英伟达的RTX3080的发售价格比起2080Ti的价格便宜了40%多,而它的功能要比零售价高得多的RTX 2080 Super更强大;公版RTX 3080售价699美元,国内售价5499元起,而2080Ti最初上市时的价格高
那么作为一个成熟的python,听说读写是一个必备的技能,如果能让python对指定内容进行阅读,实现语音播报功能,再结合一把具有盲文的键盘,盲人编程指日可待,再或者使用python进行一段rap,挑战一下吴亦凡的地位也不是不可以
4.11 第8步,HAL库时间基准stm32f4xx_hal_timbase_tim.c
在某宝购买的,只需要9.9元,语音识别固定,支持57条语音,基本的是够用了,基本的风扇控制、灯控制、电饭煲控制、温度控制等都具备,基本上比较全面。
选自timdettmers.com 作者:Tim Dettmers 机器之心编译 编辑:泽南 FP8 训练带来的速度提升可能要一统 AI 领域,但这是我要考虑的问题吗? 深度学习对于算力的要求很高,对于个人来说,GPU 的选择很大程度上决定了你的工作、学习体验。显卡既贵又复杂,如果想购买新的 GPU,哪些功能最重要?内存、核心、Tensor Core 还是缓存?如何做出性价比高的选择?每出一代新 GPU 这些问题就要重新审视一番。 近日,华盛顿大学在读博士 Tim Dettmers 通过一篇长文在 RTX
audioManager.setMode(int mode) mode 类型参照表:
1、这个脚本会遍历目标文件夹及其子文件夹(深度最多为2),找出所有.py文件,并查找其中的def和class行。这个脚本把文件夹、文件和代码行的树状结构写入到一个.txt文件中。每个子级别会增加一级缩进。
Auto VoIP 和 Voice VLAN 是交换机的两个功能,它们都可以处理语音流量并提高语音质量。本文将介绍自动 VoIP 与语音 VLAN工作原理、优势和差异。
<uses-permission android:name="android.permission.MODIFY_AUDIO_SETTINGS" />
9 月 21 日,英伟达在 GTC 大会上发布了全新架构的 GeForce RTX40 系列,新显卡因为台积电的 5nm 制程,全新光追处理器和 DLSS 3 实现了性能的大幅提升。
配置思路: 创建VLAN 100、VLAN 200。 配置Device A和Device C的上行端口为Trunk端口,并允许VLAN 100和VLAN 200的报文通过。 配置 Device B 的下行端口为Trunk端口,并允许VLAN 100和VLAN 200的报文通过;上行端口分别加入VLAN 100、VLAN 200。 Laptop1和Laptop2的MAC地址分别与VLAN 100、VLAN 200关联。
利用深度学习做语音交互的开发者,很可能对两个谷歌的产品特别关心: 五月初,谷歌 AIY 项目(“Artificial Intelligence Yourself”)的首款产品——Voice Kit 面世。 Voice Kit 套件可借助 Google Assistant SDK 和 Cloud Speech API,将树莓派3 转换为语音数字助理。用户可在此基础上创建虚拟语音助手、为自己的项目添加语音交互功能。当时,在全球开售的几小时内,Voice Kit 就被抢光——这对谷歌而言是一个很强烈的信号。A
情况 变暗 贴出重要代码 // 设置按钮图片动画数组 voiceButton.imageView?.animationImages = [ #imageLiteral(resourceName
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今年英伟达发布了新一代 GPU 架构 Turing 和 Quadro RTX 系列,然后又发布了三款消费级 GeForce RTX 显卡,以及第一款 Turing Tesla T4。然而,英伟达的产品线中通常会有一款比较高端的显卡,这就是 Titan。Titan 不是旗舰卡也不算是消费级显卡,但它仍然是英伟达产品中非常有趣的存在,它是最快的显卡,其他卡无法企及,现在它成为英伟达主推的工作站计算显卡。
大型语言模型 (LLM) 在学界和业界都取得了巨大的进展。但训练和部署 LLM 非常昂贵,需要大量的计算资源和内存,因此研究人员开发了许多用于加速 LLM 预训练、微调和推理的开源框架和方法。然而,不同硬件和软件堆栈的运行时性能可能存在很大差异,这使得选择最佳配置变得困难。
一个好的GPU可以让你快速获得实践经验,而这些经验是正是建立专业知识的关键。如果没有这种快速的反馈,你会花费过多时间,从错误中吸取教训。
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