子燕若水的博客

GitHub - f/awesome-chatgpt-prompts: This repo includes ChatGPT prompt curation to use ChatGPT better.https://boredhumans.com/prompts.phphttps://boredhumans.com/prompts.phpAI Prompts | ChatGPT Prompts | Prompt DatabaseAI Prompts | ChatGPT Prompts | Prompt D

AccuLips 技术是基于幕后的视音节字典的。除了可以添加自定义词汇和视音节之外，如果您作为团队共同合作 iClone 项目，您也可以共享该字典给其他人。该词典实际上是一个单词文件，其中定义了词汇及其相应的面部发音。如果您熟悉音韵学，可以手动编辑该词典。您可以在偏好设置面板中找到导出、导入、查找或检索默认字典的用户界面。使用视位词典（v7.9 的新增功能）

AccuLips 在后台有一个字典，用于将语音映射和转换为文本。不用说，一些现有的英语词典仍然可能从词典中丢失，并导致相应的视位误用。您可以手动将这些单词及其正确自定义的视位添加到词典中。将视位添加到词典（v7.9 的新增功能）将自定义视位添加到词典中。将未知单词添加到词典中。

在当今这个数字化时代，信息的传递方式正以前所未有的速度进化。从手动输入到触控操作，再到如今的语音交互，技术的发展让沟通变得更加自然与高效。声音转文本（Speech-to-Text, STT）技术正是这一进程中的重要里程碑，它不仅极大地扩展了人机交互的边界，还为众多行业带来了革新。本文将深入探讨声音转文本技术的工作原理、应用领域以及未来趋势，带您一窥语音识别技术的奥秘。声音转文本：解锁语音技术的无限可能。

把下面文本转换成汉语拼音，不含音调：我们叫了两台出租车，直奔江边开发区而去。现在环境比较好，又不是特别贵的KDB全部集中在了江边开发区，下了车。徐他们在外面的超市买了两包烟，带着我们走进了这家名为海域芳歌的KTV像这种地方，我是不敢走在前面的。

计算 RMS 值需要先将音频样本转换为数字形式，然后将每个样本的值平方并求和，最后除以样本数取平方根。这个公式的含义是，将样本的平方值求和后取平均值，再开根号。它代表了信号的均方根，可以。audioop.rms 即 sqrt(sum(S_i^2)/n)

它的设计是为了模仿人耳感知声音的方式，根据梅尔音阶对频率进行建模，梅尔音阶对人类来说是一个比频率的线性音阶更有感知意义的尺度。梅尔滤波器组经常被用作语音识别系统的预处理步骤，在将语音信号输入分类器以识别语音模式之前，从这些信号中提取特征。Mel 滤波器组是一种将线性频率谱转换为 Mel 频率谱的方法。它通过将线性频率划分为若干个三角形滤波器来实现，每个滤波器对应一个 Mel 频带。Mel 频率刻度基于人类听觉感知，它与线性频率的关系是非线性的：在低频区域，Mel 频率与线性频率近似成线性关系；

相关链接：

本文整理自：https://corychu.medium.com/%E9%8C%84%E9%9F%B3%E7%AD%86%E8%A8%98-%E6%95%B8%E4%BD%8D%E9%9F%B3%E9%87%8F%E6%A8%99%E6%BA%96-dbfs-dbtp-lufs-c47ca4646b7fdB (Decibel) 分貝是什麼最一開始 deci-bel 指的當然就是 deci-（十分之一）bel (B)，不過當今也沒什麼人在用 Bel 了，就讓我們獨立來看待 dB。首先，dB 是一個相對

【代码】长wav文件拆分python源码实现。

如果是很平滑的，给#1。（1）一个完整语意的句子，切除前后可以独立成为一个句子，从听感上调形是完全降下来的，有明显的停顿。（2）如果是以二声词结尾的短句，这个二声的词被拖长音，且与后面是转折的关系的，有明显的停顿。采用数字1、2、3、4、5,代替《汉语拼音方案》中声调阴平（ˉ），阳平（ˊ），上声（ˇ），去声（ˋ），轻声（不标调）这几个标调符号。通常标在一个韵律短语后面，有时会是一个词，从听感上调形是降下来的，但不够完全，不能独立成为一个语意完整的句子。韵律分成四级，分别用#4，#3，#2， #1表示。

本文比较了两种类型的内容编码器：离散的和软的。该论文的作者评估了这两类内容编码器在语音转换任务上的表现，发现软性内容编码器的表现普遍优于离散性内容编码器。他们还探讨了使用结合这两种类型的内容编码器的混合系统，发现这种方法可以进一步提高语音转换的质量。"用于改进语音转换的离散和软性语音单元的比较 "是一篇研究论文，探讨了使用两种不同类型的语音单元（离散和软性）进行语音转换。总的来说，本文对语音转换中不同类型的语音单元之间的权衡进行了深入探讨，并强调了内容编码在这项任务中的重要性。

基频是一个复杂声音的最低频率成分，它对应于声音的感知音高。例如，如果你用乐器弹奏一个音符，基频就是与该音符的音高相对应的声波频率。另一方面，音高轮廓指的是声音信号的感知音高随时间的变化。一个声音的音高是由基本频率以及其他因素决定的，如声音的谐波结构和听者的听觉处理。在实践中，基频轮廓()和音高轮廓()常常可以互换使用，因为基频的变化通常会导致声音的感知音高的相应变化。

同样，输出的熔体频谱图也是由单独的解码器并行生成的。在最初的FastSpeech模型中，首先使用基于Transformer的编码器将输入的文本编码为一连串的隐藏表征，然后由解码器生成相应的声学特征，如Mel spectrograms，再使用声码器将其转换为语音。FastSpeech Parallel模型是原始FastSpeech模型的扩展，旨在通过利用并行处理来更快更有效地生成语音。总的来说，FastSpeech并行模型为TTS提供了一种更快、更有效的方法，这对低延迟至关重要的实时应用特别有用。

这里，"parallel_wavegan "指的是声码器系统的名称，它是一种神经网络模型，从mel-spectrograms生成高质量的音频波形。Chatbot:在ESPnet项目中，"--vocoder_tag parallel_wavegan/csmsc_style_melgan.v1 "参数在推理Tacotron2模型的过程中被用来指定应使用的声码器，以从Tacotron2模型生成的mel-spectrograms生成音频。总之，平行WaveGAN优先考虑波形质量，而MelGAN优先考虑速度和效率。

000306 刘犇#3、王垚垚#3、王桂华#3、赵永胜#3、蔡智勇#2也#1分别#1发言#4。000301 叶山豪#2不就#1单眼皮吗#3，又有型#3，外形#2也很#1符合喔#4！000304 随着#1环境呀#2，因素呀#2有#1改变呀#4。000300 这#1怕是要#2考考#1当地#1政府了#4。000305 现因#2执行#1刑满#2予以#1释放#4。000303 猩猩#2在#1平衡木上#1“耍赖#4”。000302 那#1咱俩#2一起#1数羊吧#4。

VITS的核心思想是采用一种深度迭代的方法来逐步优化生成的语音信号，从而实现更高质量的语音合成。VITS需要大量的计算资源才能进行训练和推理。然而，对于更大的数据集和更复杂的模型结构，训练时间可能需要更长的时间，并需要更大的计算资源。VITS是一种基于迭代的语音合成模型，旨在提高语音质量和流畅性，而Tacotron2是一种基于注意力机制的文本到语音合成模型，旨在从文本生成连贯的语音信号。目标：Tacotron2的目标是从文本生成连贯的语音信号，而VITS的目标是提高语音合成的质量和流畅性。

一般来说，ESPnet神经网络模块的forward()方法接收输入数据和一些可选的参数，应用网络的计算来产生一个输出，并将该输出与任何可能对进一步处理或评估有用的中间结果或元数据一起返回。这些输入参数被解码器模块用来执行Tacotron 2文本到语音模型中解码器的核心计算，包括使用多头关注机制关注编码器的输出，并生成可用于合成语音的mel-spectrogram帧序列。在Tacotron 2中，这对应于代表目标语音信号的mel-spectrogram帧的序列。一个代表编码器层输出的张量。

【代码】Kaldi Data preparation。

-data_sets: 这个选项允许你指定一个数据集名称的列表，每个数据集对应于一个包含音频和文本文件的目录。在ESPnet工具包的mfa_format.py脚本中，--corpus_dir和--data_sets都是可选参数，允许你指定要用MFA（蒙特利尔强制对齐器）对齐的音频和文本文件的位置。总之，--corpus_dir用于当你有一个包含所有你想对齐的音频和文本文件的单一目录时，而--data_sets用于当你有多个数据集，每个都在自己的目录中时。

比较简单，就是 //[.wav, .txt]的形式。运行一下mfa validate --clean 确保。这边直接下载的词典是空格，需要将词典中每一行的第一个空格换为tab，然后才能正确运行。我的电脑为win11，发现小于该版本号的，运行都会报“Could not find 'fstcompile'的错误。

当 text_cleaner 在 ESPnet 中设置为“tacotron”时，这意味着文本清理过程遵循 Tacotron 中使用的相同方法，这是一种用于语音合成的序列到序列模型。在 ESPnet 中，当 text_cleaner 设置为“tacotron”时，它会应用 Tacotron 中使用的相同预处理步骤来清理文本数据，然后再将其输入语音合成模型。这可以提高语音合成模型的性能并产生更自然的语音。但是，它可能并不适合所有类型的文本数据，用户可能需要尝试不同的文本清理器以找到最适合其特定用例的清理器。