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Tag: audio

如何使用开源工具像专业人士一样克隆声音和视频口型同步

介绍 AI语音克隆风靡社交媒体。它开启了创造性的无限可能。你肯定在社交媒体上看过名人梗或AI语音配音。你想知道它是如何完成的吗?当然,许多平台提供像Eleven Labs这样的API,但我们能否免费使用开源软件来实现呢?答案是肯定的。开源界有TTS模型和嘴唇同步工具,用于实现语音合成。因此,在本文中,我们将探索用于语音克隆和嘴唇同步的开源工具和模型。 学习目标 探索用于AI语音克隆和嘴唇同步的开源工具。 使用FFmpeg和Whisper转录视频。 使用Coqui-AI的xTTS模型进行语音克隆。 使用Wav2Lip进行视频嘴唇同步。 探索该技术的实际用例。 本文作为 数据科学博客马拉松 中的一部分发表。 开源栈 正如你已经了解的,我们将使用OpenAI的 Whisper,FFmpeg,Coqui-ai的xTTS模型和Wav2lip作为我们的技术栈。但在深入代码之前,让我们简要讨论一下这些工具。同时感谢这些项目的作者。 Whisper:Whisper是OpenAI的自动语音识别(ASR)模型。它是一个使用超过650k小时的各种音频数据和相应转录进行训练的编码器-解码器变压器模型。这使其在多语言转录方面非常强大。 编码器接收音频段的对数梅尔频谱图,每个编码器块使用自注意力机制来理解音频信号的不同部分。解码器然后接收编码器的隐藏状态信息和学习的位置编码。解码器使用自注意力机制和跨注意力机制预测下一个标记。最终,它输出代表识别文本的一系列标记。有关Whisper的更多信息,请参考官方存储库。 Coqui TTS:TTS是Coqui-ai的开源库。它包含多个文本到语音模型。它具有端到端模型,如Bark、Tortoise和xTTS,频谱图模型如Glow-TTS、FastSpeech等,以及声码器如Hifi-GAN、MelGAN等。此外,它提供了一个统一的API用于推断、微调和训练文本到语音模型。在这个项目中,我们将使用xTTS,一个端到端的多语言语音克隆模型。它支持16种语言,包括英语、日语、印地语、普通话等。有关TTS的更多信息,请参考官方TTS存储库。 Wav2Lip:Wav2Lip是一个用于“A Lip Sync Expert Is All You Need for…

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提高播客可访问性:LLM文本高亮度指南

介绍 想象一下热爱一档播客节目,希望记住最精彩的部分,但这个节目只有声音没有文字。你会怎么做?这就是像LLMs和语音转文本翻译工具这样的酷工具派上用场的地方。它们可以神奇地把口语转化为书面笔记,让你轻松找出亮点,创建实用的要点。所以,你最喜欢的播客时刻只差一步就能变成文字记录!自2022年11月首次亮相以来,LLM一直风靡一时。LLM可以用于各种任务,文本摘要是其中重要的应用之一。我们不仅可以对文本进行摘要,还可以对音频和视频等其他模式进行摘要。我们可以使用LLM增强播客的可访问性,并生成简洁的亮点以便使用或做未来参考。 PaLM(Pathways Language LLM)是谷歌AI于去年2022年4月成立的重要LLM。今年2023年3月,PaLM 2的第二版发布,这是一个改进和更新的版本。它旨在具有卓越的双语、编码和思维能力。与其他LLMs相比,使用PaLM 2 LLM API的优势在于其API是免费提供的。与OpenAI的ChatGPT相比,它的性能更好,推理能力更强。 在本文中,我们将学习如何使用这些工具,即PaLM 2 API和Maker Suite,创建一个简单的播客文本亮点显示器,并学习如何优化LLM模型的设置以生成更好的纲要。了解这些工具的特点,并尝试理解它们可以使用的不同用例。现在让我们开始吧! 学习目标 了解PaLM模型和其特点。 了解PaLM的模型设置。 实现一个生成播客音频简洁摘要的Python项目。 本文作为Data Science Blogathon的一部分发表。 PaLM 2概述 PaLM 2是一个庞大的NN模型,具有5400亿个参数,通过使用Pathways方法进行扩展以实现突破性能。PaLM 540B在各种多步骤推理任务上超越了当前的技术水平,并在最新发布的BIG-bench基准测试中超越了平均人类表现,取得了突破性的性能。它学习了词语和短语之间的关系,并可以将这种知识用于不同的任务。…

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如何使用文本转语音AI模型Bark生成音频

介绍 Bark是由Suno.ai创建的开源、完全生成的文本到音频模型,可以生成非常逼真的、多语言的语音,包括背景噪声、音乐和简单的音效。它采用了GPT风格的架构,能够以意外的方式偏离给定的脚本。典型的文本到语音(TTS)引擎产生机器人和机器生成的单调声音。Bark使用GPT风格的模型生成非常逼真和自然的声音,给人一种像听实际人的经历的奇妙体验。 学习目标 了解Bark模型的基本用法和功能,以及其限制和应用。 学会使用Python代码从文本生成音频文件。 使用Python中的NLTK和Bark库创建大规模语音。 本文是数据科学博文马拉松的一部分。 安装Bark 让我们使用Google Colab笔记本来了解Bark的功能和应用。 要安装Bark,请使用以下命令:pip install git+https://github.com/suno-ai/bark.git。 pip install git+https://github.com/suno-ai/bark.git 注意:不要使用’pip install bark’,因为它会安装Suno.ai管理的不同软件包。 使用Bark生成音频 Bark支持多种语言,如英语、中文、法语、印地语、德语等。它还支持Bark说话人库,其中包含支持的语言的多个语音提示。请在这里检查说话人库列表。 Bark提供了一些预定义的标签/注释,如背景噪声、礼堂、开头的沉默等,可以帮助理解说话者的使用方式。您可以根据用户的需求在Python代码中使用这些标签设置合适的提示。 下面的Python代码根据所选的说话者生成音频文件。 from bark…

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使用OpenAI Whisper和Hugging Chat API进行视频摘要生成

介绍 正如建筑师路德维希·密斯·凡·德罗所说:“少即是多”,这就是摘要的意义。摘要是将大量的文本内容减少为简洁、相关的要点,迎合了当今快节奏的信息消费方式。在文本应用中,摘要有助于信息检索,支持决策制定。基于生成式人工智能(如OpenAI GPT-3模型)的集成,不仅可以从文本中提取关键要素,生成保留源内容本质的连贯摘要,而且有趣的是,生成式人工智能的能力也可以扩展到视频摘要。这涉及从视频中提取关键场景、对话和概念,创建内容的缩减表示。可以通过多种不同的方式实现视频摘要,包括生成简短摘要视频、执行视频内容分析、突出显示视频的关键部分或使用视频转录创建视频的文本摘要。 Open AI Whisper API利用自动语音识别技术将口语转换为书面文本,从而提高了文本摘要的准确性和效率。另一方面,Hugging Face Chat API提供了最先进的语言模型,如GPT-3。 学习目标 本文我们将学习以下内容: 学习视频摘要技术 了解视频摘要的应用 探索Open AI Whisper模型架构 学习使用Open AI Whisper和Hugging Chat API实现视频文本摘要 本文作为数据科学博客马拉松的一部分发表。 视频摘要技术 视频分析…

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YouTube音乐与环球音乐合作推出人工智能孵化器

在一项引人注目的举措中,YouTube正积极开展一项雄心勃勃的计划,将人工智能(AI)的力量融入音乐领域。YouTube与其音乐合作伙伴环球音乐携手合作,将推出YouTube音乐AI孵化器,这一具有远见卓识的倡议探索生成式AI在塑造音乐未来中的作用。YouTube以三个关键的AI原则为核心,旨在在这个创新音乐时代和谐地融合创造力、保护和诚信。 还阅读:AI开始在YouTube上进行多语言配音 调和创造力:YouTube的三个AI原则 在YouTube的AI革命的核心是利用生成式AI在音乐中发挥潜力的承诺。在揭示YouTube的AI框架时,首席执行官Neal Mohan强调了第一个原则:将AI视为音乐领域的一个不可或缺的部分。这个原则最终导致了YouTube音乐AI孵化器的诞生。这个合作努力将涉及来自世界各地的艺术家和创意人员,并将环球音乐纳入其中。 还阅读:用AI探索音乐创作的世界 YouTube的第二个AI原则是保护音乐及其创作者。通过利用Content ID等工具,该平台坚定不移地承诺保护艺术家的作品。这一承诺确保了艺术家的创造性表达在AI创新时代也能保持纯净。它进一步体现了YouTube对维护艺术诚信的承诺。 YouTube倡导的第三个AI原则强调了AI领域的信任和安全。该平台承诺对AI生成的内容采取与其他形式的内容相同的严格保护措施。在YouTube的虚拟领域中,误导性或操纵性的AI生成内容宣扬虚假将不会找到庇护所,这一坚定立场与其向观众提供可靠和准确信息的承诺相一致。 还阅读:格莱美奖禁止AI参与:人类创作者成为焦点 Meta的影响:AI池中的涟漪 随着YouTube进军AI领域,该行业正在见证科技巨头之间的涟漪效应。前身为Facebook的Meta最近通过将生成式AI集成到其AudioCraft AI工具中引起了轰动。由Llama 2 LLM提供动力的这项创新使用户能够将文本转化为高质量、逼真的音频和音乐。该工具的三个独特模型——AudioGen、MusicGen和EnCodec——开启了音频和音乐生成的新时代。 还阅读:SoundStorm:Google的音频模型席卷音频生成领域 AudioGen和MusicGen是Meta的黄金搭档,允许用户从文本提示中生成音频和音乐。AudioGen通过使用公共音效为音频注入生命,而MusicGen则利用Meta授权的声音创作音乐。这两个模型共同铺平了实现无与伦比的音频创造力的道路,使用户能够将他们的创意变为现实。 EnCodec成为音乐生成领域创新的标志。这个解码器引领着追求高质量音乐生成的征程,减少了音频中的人工痕迹,提供了无与伦比的听觉体验。Meta在AI生成音乐方面的进展进一步凸显了AI在创意领域的变革性影响。 应对AI的影响:挑战与创新 AI和创造力的融合超越了音乐行业。然而,这个变革的过程引发了一些关注,特别是在版权和知识产权领域。虽然AI驱动的创新承诺革新创意表达,但AI生成内容的伦理和法律问题促使各行业进行深思熟虑的讨论,涉及所有权、原创性和创新。 还阅读:AI生成的艺术被美国法院否定版权 我们的观点 随着YouTube拥抱AI无限的潜力来重塑音乐领域,技术和创造力之间的和谐相互作用展现得淋漓尽致。由三个AI原则推动的YouTube音乐AI孵化器的推出,标志着进入音乐创新的新时代的重要一步。Meta的AudioCraft AI工具展示了AI的更广泛影响力,世界正在见证一个从技术中汲取灵感、突破界限并重新定义AI时代艺术表达本质的创意景观的出现。

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“AI 聆听您的按键:一种新的数据安全威胁”

由伦敦大学、杜伦大学和萨里大学的研究人员开发的一种开创性的人工智能系统将数据安全问题提升到了一个新的水平。这种尖端算法可以通过音频记录窃听您的键盘,仅凭声音录音就能解读您的打字。本文深入探讨了这种人工智能创新的工作原理、潜在风险以及如何保护自己免受这种新型数据安全威胁。 还可以阅读:OpenAI领导人谈论人工智能的风险,提出治理方法 人工智能键盘窃听突破 研究人员利用人工智能的力量通过音频记录来监听按键。他们的人工智能模型在MacBook Pro键盘上进行了测试,准确率达到了93-95%。这意味着该算法可以通过分析按键所产生的声音准确地检测出哪些键被按下。 声学侧信道攻击的兴起 该研究强调了手机和笔记本等日常设备中麦克风的普及性。曾经被认为无害的这些麦克风现在可以被用于声学侧信道攻击。虽然以前存在基于音频的按键检测尝试,但这种基于人工智能的方法将精度提升到了一个新的水平,甚至超过了硬件方法。 还可以阅读:FraudGPT:AI驱动的网络犯罪工具的惊人崛起 音频算法的运作方式 研究人员首先对MacBook Pro键盘上的每个按键按下的声音进行了25次录制,并记录了音频样本。然后他们将这些音频样本转换成频谱图,这些频谱图是声音频率随时间变化的可视化表示。人工智能模型经过训练,可以识别与这些频谱图中的各种按键相关的独特模式。 释放人工智能的按键预测 在对成千上万个音频片段进行训练后,人工智能模型变得善于辨识每个按键的独特声学特征。当应用于新的音频记录时,人工智能可以准确地预测按键。在MacBook Pro键盘上进行训练时,该算法在测试中达到了93-95%的准确率。 数据安全问题和保护措施 尽管这种人工智能的进步提供了令人难以置信的见解,但它也带来了严重的安全风险。攻击者可能会窃取敏感信息,如密码和消息。防范这种威胁的方法包括改变打字风格、在扬声器上播放声音、使用触摸屏键盘或修改键盘的声学特性,使人工智能模型失效。 还可以阅读:4家科技巨头——OpenAI、谷歌、微软和Anthropic联合保障安全人工智能 我们的观点 人工智能突破了计算机可以根据音频记录解读您的按键的能力,这是令人惊讶和令人担忧的。它突显了数据安全威胁不断演变的现实,并展示了人工智能揭示新形式信息的力量。随着技术的进步,保护数据隐私需要创新的策略来对抗新出现的漏洞。在我们拥抱人工智能的潜力的同时,我们也必须致力于加强保护我们敏感信息免受窥探的防线。

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Spotify拥抱人工智能:从个性化播放列表到音频广告

流行音乐流媒体平台 Spotify 一直处于技术的前沿,不断探索提升用户体验的方式。最近,该公司进军生成式人工智能领域,已经成功推出了 DJ 功能。这一由人工智能驱动的工具根据用户的听歌习惯为其提供个性化的播放列表,带来了无与伦比的个性化体验。但 Spotify 的人工智能之路并不止于此。在一次创新的举措中,该公司现在利用生成式人工智能改革音频广告。让我们深入了解 Spotify 的人工智能探索以及对用户和广告商的潜在影响。 还可阅读:AI 生成的歌曲走红 见面 DJ – Spotify 的 AI 助推个人 DJ Spotify 最新的突破,DJ,是一项利用人工智能提供个性化体验的功能。与 ChatGPT 和 DALL-E 的开发者…

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温布尔登引入基于人工智能的解说

网球爱好者们有好消息了! 作为世界上最负盛名的网球锦标赛之一,温布尔登正在采用尖端技术来提高观众体验。 温布尔登与科技巨头IBM合作,计划在今年的比赛中引入人工智能驱动的评论。 这种创新的方法旨在为球迷提供由AI生成的音频评论和字幕,为网球爱好者提供新鲜的比赛视角和沉浸式的体验。 让我们深入了解人工智能驱动的体育评论及其对行业的影响。 此外,阅读相关文章:AI开始以多种语言为YouTube配音 AI评论提升温布尔登报道 温布尔登与技术创新领袖IBM合作,革新球迷与锦标赛互动的方式。通过利用IBM的Watson AI平台,特别是针对网球的复杂语言进行训练,温布尔登将为其在线精华视频提供由AI生成的音频评论和字幕。这种新的功能将在温布尔登应用程序和网站上提供,为传统报道之外提供沉浸式和信息丰富的体验。 揭示人工智能在网球分析中的力量 IBM的人工智能已经成为温布尔登运营的重要组成部分,为诸如球员能力指数等功能做出了贡献。基于此基础,赛事报道将融入AI驱动的单打抽签分析。通过研究球员通往决赛的路径,这种创新功能将帮助球迷发现可能不仅仅是排名所能体现的潜在惊喜和异常。IBM的人工智能能力为全面的网球分析带来了令人兴奋的可能性。 阅读相关文章:人工智能在体育中的应用:用AI生成比赛精华 温布尔登AI评论的魔力 为了让AI的体育评论生动起来,从球场上收集了大量数据。这些数据包括球追踪数据,球员追踪数据以及来自不同球场区域的击球分析。然后,收集的数据通过IBM的AI模型进行处理,生成专门针对网球语言和独特的温布尔登体验的自然语言评论。这种评论可以轻松转换为近乎实时的音频评论,让球迷沉浸在比赛中。 开创未来的可能性 温布尔登引入AI评论标志着生成整场比赛的AI驱动评论的重大里程碑。这种前瞻性的方法为沉浸式和富有见地的体育报道开辟了新时代。本月早些时候,欧洲广播联盟还宣布使用克隆语音技术为欧洲田径锦标赛提供评论。这表明人工智能在体育广播领域的普及程度正在增加。 阅读相关文章:人工智能如何推动体育的未来? Watson的遗产和AI的发展 IBM的Watson AI平台有着悠久的历史,十多年前,它因在游戏节目Jeopardy!中获胜而受到认可。自那以后,Watson不断演变,展示其理解复杂查询和实时响应的能力。随着Watson集成到温布尔登的报道中,人工智能继续推动边界,重新定义我们体验运动的方式。 阅读相关文章:IBM的Watsonx平台将彻底改变企业AI 我们的看法 温布尔登与IBM合作引入AI驱动的评论是令人兴奋的进展,承诺提高全球网球迷的观看体验。通过利用人工智能,温布尔登使球迷深入了解比赛,提供独特的见解并增强参与度。随着人工智能的不断发展,我们可以期待更加沉浸式和互动的体育报道,开启体育娱乐领域创新的新时代。

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AI开始为YouTube进行多语言配音

YouTube,全球最大的视频分享平台,宣布一项重大发展,可以革新内容创作者与全球观众互动的方式。通过整合 AI 技术,YouTube 旨在简化不同语言视频配音的过程。这一令人兴奋的消息是在庆祝在线视频社区创意和创新的 VidCon 活动期间宣布的。通过 Google 的 Area 120 孵化器开发的 Aloud 配音服务的推出,YouTube 正在向打破语言障碍和扩大内容创作者在全球观众中的影响力迈出重要一步。 另请阅读:Meta 的 Voicebox:会说每种语言的 AI 通过 AI 驱动的配音打破语言障碍 YouTube 的使命是连接人们,促进全球信息和思想的自由流动。这导致了 AI 驱动的配音服务的开发。认识到内容创作者在与多元化观众分享他们的激情时面临的挑战,YouTube…

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Meta的语音盒子:会说每一种语言的AI

在一项开创性的进展中,Facebook 的母公司 Meta 推出了其最新的生成式人工智能(AI) Voicebox。与传统的基于文本的 AI 模型不同,Voicebox 专注于音频合成,使其能够模仿语音模式并生成自然音质的音频剪辑。拥有阅读不同语言的文本和为沉浸式元宇宙做出贡献的能力,Voicebox 承诺革新沟通和可访问性。让我们深入了解这项创新的 AI 突破。 另请阅读:Meta 开源同时训练文本、图像和音频的 AI 模型 生成式 AI 的演变:从文本到音频 ChatGPT 和 Google 的 Bard 等生成式 AI…

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