​Revoice Pro 更新到 4.3 版本并开始夏日促销

新版本RevoicePro 4.3升级,SmartAlign技术自动匹配,兼容ARA2与LogicPro,提升DAW工作效率。8月31日前享受50%折扣,无论何种人声挑战,助您高效创作。

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如果你经常处理人声或对话,Revoice Pro 4是在几秒钟内完成复杂编辑任务的首要解决方案。

新的Revoice Pro 4.3升级版拥有新的功能和最先进的技术,能进一步帮助你制作完美的人声。下面是快速总结。

  • SmartAlign,一项新的技术,可以自动检测在你的指导和配音轨道中哪些部分需要匹配。

  • ARA2与Logic Pro兼容,使工作流程更简单、更快速、更直观

  • 改进了Pro Tools的Audiosuite插件

  • 每个许可证有两次激活

不管是什么人声挑战,不管你的DAW是什么,Revoice Pro 4.3将帮助你比以前更快、更好、更聪明地工作。
点击阅读全文:https://www.prettysound.net/blog/revoice-pro-geng-xin-43-ban-ben-arade-logicjian-rong-yi-ji-pro-toolsgong-zuo-liu-cheng-gai-jin.html

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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