fairy tale(传奇)

这首英文歌曲《FairyTale》讲述了在雾霭早晨偶遇的笑容及随后的别离,表达了主人公对往昔美好时光的怀念与对未来重逢的渴望。歌词通过一系列提问,如‘何时才能再见到你’、‘何时天空会下雨’等,营造了一种梦幻又略带忧伤的氛围。

Fairy Tale (传奇英文版)

(本人纯手工打造此文)

 

 

 

 

in that misty morning when i saw your smiling face

在那个阴沉雾霭的早晨,当我看到你的笑脸

you only looked at me and i was yours

你只回眸一眼,我知道我已深深爱上你

but when i turned around you were nowhere to be seen

我转身时,你不见了踪影

you had walked away and closed the door

你已远去,对我不理不睬

 

 

 

 

when will i see you again

何时才能再见到你

when will the sky start to rain

何时下雨

when will the star start to shine

何时亮晶晶

when will i know that you mine

何时才能知道你是属于我的

 

 

 

 

did i ever meet you in the sunshine

曾经在阳光下遇到过你吗

and when we were both a thousand years away

我们已分开千年之久

did i ever hold you in the moonlight

月光下拥抱过你吗

did we make every meaning last another day

我们之间有过天长地久吗

 

 

 

 

on a cold december night i gave my heart to you

在一个寒冷的夜晚我爱上了你

and about the summer you were gone

大约在夏季你离开了我

now as the days grow older and the star will start to dance

随着年华逝去,星星开始亮晶晶

all i have are our memories in this song

我所拥有的只是在这首歌中有关我们的回忆

 

 

 

 

(同上)

when will i see you again

when will the sky start to rain

when will the star start to shine

when will i know that you mine

 

 

 

 

 

in that misty morning

在那个雾霭的早晨

i saw your smiling face……

我看到了你的笑脸……

 

 

……
本文旨在系统阐述利用MATLAB平台执行多模态语音分离任务的方法,重点围绕LRS3数据集的数据生成流程展开。LRS3(长时RGB+音频语音数据集)作为一个规模庞大的视频与音频集合,整合了丰富的视觉与听觉信息,适用于语音识别、语音分离及情感分析等多种研究场景。MATLAB凭借其高效的数值计算能力与完备的编程环境,成为处理此类多模态任务的适宜工具。 多模态语音分离的核心在于综合利用视觉与听觉等多种输入信息来解析语音信号。具体而言,该任务的目标是从混合音频中分离出不同说话人的声音,并借助视频中的唇部运动信息作为辅助线索。LRS3数据集包含大量同步的视频与音频片段,提供RGB视频、单声道音频及对应的文本转录,为多模态语音处理算法的开发与评估提供了重要平台。其高质量与大容量使其成为该领域的关键资源。 在相关资源包中,主要包含以下两部分内容: 1. 说明文档:该文件详细阐述了项目的整体结构、代码运行方式、预期结果以及可能遇到的问题与解决方案。在进行数据处理或模型训练前,仔细阅读此文档对正确理解与操作代码至关重要。 2. 专用于语音分离任务的LRS3数据集版本:解压后可获得原始的视频、音频及转录文件,这些数据将由MATLAB脚本读取并用于生成后续训练与测试所需的数据。 基于MATLAB的多模态语音分离通常遵循以下步骤: 1. 数据预处理:从LRS3数据集中提取每段视频的音频特征与视觉特征。音频特征可包括梅尔频率倒谱系数、感知线性预测系数等;视觉特征则涉及唇部运动的检测与关键点定位。 2. 特征融合:将提取的音频特征与视觉特征相结合,构建多模态表示。融合方式可采用简单拼接、加权融合或基于深度学习模型的复杂方法。 3. 模型构建:设计并实现用于语音分离的模型。传统方法可采用自适应滤波器或矩阵分解,而深度学习方法如U-Net、Transformer等在多模态学习中表现优异。 4. 训练与优化:使用预处理后的数据对模型进行训练,并通过交叉验证与超参数调整来优化模型性能。 5. 评估与应用:采用信号失真比、信号干扰比及信号伪影比等标准指标评估模型性能。若结果满足要求,该模型可进一步应用于实际语音分离任务。 借助MATLAB强大的矩阵运算功能与信号处理工具箱,上述步骤得以有效实施。需注意的是,多模态任务常需大量计算资源,处理大规模数据集时可能需要对代码进行优化或借助GPU加速。所提供的MATLAB脚本为多模态语音分离研究奠定了基础,通过深入理解与运用这些脚本,研究者可更扎实地掌握语音分离的原理,从而提升其在实用场景中的性能表现。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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