【人工智能】Transformers之Pipeline（三）：文本转音频（text-to-audio/text-to-speech）
一、引言 pipeline（管道）是huggingface transformers库中一种极简方式使用大模型推理的抽象，将所有大模型分为音频（Audio）、计算机视觉（Computer vision）、自然语言处理（NLP）、多模态（Multimodal）等4大类，28小类任务（tasks），共计覆盖32万个模型。 今天介绍Audio的第三篇，文本转音频（text-to-audi...
从音频中提取MFCC特征的过程
在语音信号处理和语音识别领域，梅尔频率倒谱系数（MFCC）是最常用的特征之一。本文将逐步介绍如何从音频中提取MFCC特征，并在每个步骤中进行可视化展示。 步骤 1：加载音频文件并查看波形 首先，我们需要加载音频文件并查看其波形。为了便于处理，我们将MP3文件转换为WAV格式。 from pydub import AudioSegmentimport scipy.io.wavfile as wav...
AudioLM: 音频生成的革命性模型
AudioLM: 音频生成的革命性模型 AudioLM是一种革命性的音频生成模型，它结合了深度学习和自然语言处理的先进技术，能够生成高质量、逼真的音频内容。本文将探讨AudioLM的基本原理、工作机制、应用场景以及对音频生成领域的影响和未来发展方向。 一、AudioLM的基本概念和原理 AudioLM是一个基于Transformer架构的音频生成模型。Transformer模型最初是为处理序列数据而设...
探索AudioLM：音频生成技术的未来
目录 2. AudioLM的基础理论 2.1. 音频生成的基本概念 2.2. 语言模型在音频生成中的应用 2.3. 深度学习在音频生成中的作用 3. AudioLM的架构与实现 3.1. AudioLM的基本架构 3.1.1 编码器 3.1.2 解码器 3.1.3 生成模块 3.2. 训练过程 3.2.1 数据预处理 3.2.2 损失函数 3.2.3 优化算法 4. AudioLM的技术优势 4.1....
VST3音频插件技术介绍
一.概述 1.VST3介绍 VST3（Virtual Studio Technology 3）是一种音频插件格式，由Steinberg公司开发，用于在数字音频工作站（DAW）中使用。VST3插件可以是模拟合成器、鼓机、混响器、压缩器等多种类型的音频处理工具[2]。 这种格式是基于组件对象模型（COM）的，并且支持在多种操作系统和宿主软件上运行[2]。 VST3与VST2的主要区别在于VST...
UniAudio 1.5：大型语言模型（LLMs）驱动的音频编解码器
在文本理解和生成方面展示了卓越的能力，但它们不能直接应用于跨模态任务，除非进行微调。本文提出了一种跨模态上下文学习方法，使未进行进一步训练的LLMs能够在少量示例的情况下，无需任何参数更新就能完成多种音频任务。核心思想是通过将音频模态压缩到训练有素的LLMs的令牌空间中，减少文本和音频之间的模态异质性。这样，音频表示可以被视为一种新的语言，LLMs可以通过几个示例学习这种新语言。 1 UniAudio...
城市行人感知新方法：基于音频的行人检测与预测
条件、能源、水和废物的流动，以及追踪犯罪活动。随着对主动移动性和步行友好性的日益关注，一些城市已经尝试使用各种技术来感知人群。 行人的检测主要基于视频数据分析或通过红外计数器进行，这两者都比音频传感昂贵得多。有时考虑用于行人感知的更复杂的替代方案，如雷达、无线电波束、感应线圈和压电条，部署和维护成本也很高。在本文中，我们探讨将基于麦克风的传感器与为分析高度复杂的音乐音频信号而开发的方法相结合...
STFT:解决音频-视频零样本学习 (ZSL) 中的挑战
传统的监督学习方法需要大量的标记训练实例来进行训练,视听零样本学习的任务是利用音频和视频模态对对象或场景进行分类，即使在没有可用标记数据的情况下。为了解决传统监督方法的限制，提出了广义零样本学习（Generalized Zero-Shot Learning, GZSL）的设置。GZSL方法允许模型识别和分类来自已见过和未见过类别的实例，从而为视听分类和识别任务提供了更实用和可扩展的解决方...
推荐一款可以下载B站视频和音频的工具
cobalt是一个免费的下载网站，主要是用于载视频和音频。只要你把相应的网址复制下来，然后打开cobalt网站，黏贴网址，选择要下载的格式，就可以下载相应的音频或者视频了。 该网站非常简洁，使用也很简单。目前只有英文版，还没中文版。目前该网站已经有了100万的用户。 当你拷贝一个链接时，点击“paste”按钮，就自动粘贴已经拷贝的链接。 cobalt会自动分析链接是否是可以下载的视频或者音频文件，如果...
ES7210高性能四通道音频ADC转换模拟麦克风为IIS数字咪头
特征 高性能多位 Delta-Σ 音频 ADC 102 dB 信噪比 -85 分贝 THD+N 24 位，8 至 100 kHz 采样频率 I2S/PCM 主串行数据端口或从串行数据端口 支持TDM 256/384Fs、USB 12/24 MHz 和其他非标准音频系统时钟 低功耗待机模式 应用 麦克风阵列 智能音箱 远场语音捕获 订购信息 ES7210 -40°C ~ +85°C QFN-32型 方...