## 音频信号处理发展趋势从我这些年的工作过程中,我把音频信号处理分为了三个大的部分:- 最基础的部分是算法,包括自适应滤波器、阵列信号处理以及心理声学和深度学习等算法技术。- 算法基础可以保证上层关键技术组件的技术演进。比如自适应滤波器理论的发展大大加速了回声消除在各业务场景中的应用;阵列信号处理技术则确保了声源定位以及波束形成在消费电子以及音视频创作中的效果。深度学习和心理声学技术的发展也大大...
主要介绍了字节跳动智能音频信号处理技术在高质量音频采集、声场重建和智能语音交互等场景中的应用。 作者|徐宁,字节跳动语音信号处理算法工程师 音频信号处理发展趋势 从我这些年的工作过程中,我把音频信号处理分为了三个大的部分:* 最基础的部分是算法,包括 **自适应滤波器** 、 **阵列信号处理** 以及 **心理声学** 和 **深度学习** 等算法技术。* 算法基础可以保...
# beginning2023年可谓是人工智能浪潮翻涌的一年,AI在各个领域遍地开花。以我最熟悉的工业为例,深度学习也在其中起着重要作用。不知道小伙伴们熟不熟悉工业领域的缺陷检测腻?🧐🧐🧐今天就以钢轨表面缺陷为例,和大... 自动学习功能还包含图像分类、目标检测、预测分析、声音分类、文本分类等各种人工智能算法的落地应用(怎么样!!!这个是不是超好用滴,快去试试叭)✌✌✌![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg...
**《字节跳动智能音频信号处理的应用实践》徐宁,字节跳动语音信号处理算法工程师**随着智能硬件的普及和端侧芯片计算能力的提升,智能音频处理技术如何满足真实场景中的业务需求,如何做到高质量、低延时、低计算量?本次分享结合传统音频信号处理和深度学习技术的发展,探索智能信号处理技术在高质量音频采集,智能语音交互以及在小说多播场景打造身临其境的空间声音效果三个方面的应用。**《** **NLP** **在 OPPO 推荐场景中的...
接入必读请先查看接入必读了解具体接入方式,再参考此文档完成接入。 功能介绍VoiceConversionStream为用户提供声音转换能力,支持用户输入人声音频,并通过深度学习转化为其他指定的音色,高度保留输入语音的说话风格、情感变化、说话节奏。流式声音转换支持实时的转换效果。 输入:原始说话语音二进制数据 输出:转换音色后的具有目标发音人音色和韵律的语音二进制数据 接口说明当前支持通过 WebSocket 协议在线调用 请求内容包括: ...
## 音频信号处理发展趋势从我这些年的工作过程中,我把音频信号处理分为了三个大的部分:- 最基础的部分是算法,包括自适应滤波器、阵列信号处理以及心理声学和深度学习等算法技术。- 算法基础可以保证上层关键技术组件的技术演进。比如自适应滤波器理论的发展大大加速了回声消除在各业务场景中的应用;阵列信号处理技术则确保了声源定位以及波束形成在消费电子以及音视频创作中的效果。深度学习和心理声学技术的发展也大大...
主要介绍了字节跳动智能音频信号处理技术在高质量音频采集、声场重建和智能语音交互等场景中的应用。 作者|徐宁,字节跳动语音信号处理算法工程师 音频信号处理发展趋势 从我这些年的工作过程中,我把音频信号处理分为了三个大的部分:* 最基础的部分是算法,包括 **自适应滤波器** 、 **阵列信号处理** 以及 **心理声学** 和 **深度学习** 等算法技术。* 算法基础可以保...
# beginning2023年可谓是人工智能浪潮翻涌的一年,AI在各个领域遍地开花。以我最熟悉的工业为例,深度学习也在其中起着重要作用。不知道小伙伴们熟不熟悉工业领域的缺陷检测腻?🧐🧐🧐今天就以钢轨表面缺陷为例,和大... 自动学习功能还包含图像分类、目标检测、预测分析、声音分类、文本分类等各种人工智能算法的落地应用(怎么样!!!这个是不是超好用滴,快去试试叭)✌✌✌![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg...
基于深度学习的视频质量评分和视频画面质量检测,支持噪声、亮度、色彩、综合等不同维度的评分,同时支持对视频质量问题,如黑帧、水波纹等进行修复。 前提条件您已登录智能处理控制台。 操作步骤您可以管理已创建的模... 音频检测 音量响度检测:支持开启或者关闭音量响度检测。 黑帧检测 检测视频片头的黑帧问题。具体的配置如下: 黑色判断阈值:取值范围为 [0.01,1]。色值小于设置的阈值时,认为是黑色。 黑色区域占比:取值范围为...
**《字节跳动智能音频信号处理的应用实践》徐宁,字节跳动语音信号处理算法工程师**随着智能硬件的普及和端侧芯片计算能力的提升,智能音频处理技术如何满足真实场景中的业务需求,如何做到高质量、低延时、低计算量?本次分享结合传统音频信号处理和深度学习技术的发展,探索智能信号处理技术在高质量音频采集,智能语音交互以及在小说多播场景打造身临其境的空间声音效果三个方面的应用。**《** **NLP** **在 OPPO 推荐场景中的...
音频采集硬件以及各种传感器等等……根据行业研究报告2010-2018 年全球物联网设备连接数高速增长,由 2010 年的 20 亿个增长至 2018 年的 91亿个,复合增长率达 20.9%,预计 2025 年全球物联网设备(包括蜂窝及非蜂窝)联网数量将达到 252 亿个。这个数量级下,真正有落地价值的智能创新应用,将开辟巨大的蓝海。# 如何在边缘设备上优化代码?如何使用PyTorch框架对深度学习模型进行训练和优化,以及如何将模型部署到边缘设备上? 以下是...
MiniMax推出了超越传统语音合成技术的的新一代语音大模型,提供 **语音合成** 与 **音色克隆服务** 。MiniMax语音大模型能深度理解人类语言,精准捕捉并学习 **数千种音色特征** ,并自由组合,生成 **无限声音变体、情感与风格** 。熟练展现 **多面人格** ,熟稔 **8国语言** ,目前已在 **星野APP、起点、高途** 等商业应用中落地,在社交、播客、有声书、新闻资讯、教育、数字人等 **10+场景** 中展现出强大的实力。...
比如常用的手机导航中的声音。更深层次的应用将会是虚拟人领域,AIGC 不仅可以生成虚拟人的声音,并可以创造出说的内容。**游戏开发**AIGC 在游戏当中的应用可分为两方面,一方面用于场景和故事的搭建,另一方面玩家可以通过 AIGC 的平台工具来创建自己的虚拟人,可以用于游戏中的打金等活动。**代码生成**资料显示,2022 年 AIGC 发展速度惊人,迭代速度更是呈现指数级爆发,其中深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索...