数字藏品会是割“韭菜”么?

数字藏品交易持续增长,然而快销式平台的出现让行业乱象丛生。这类平台仅需3万元即可搭建,提供包括支付对接及上链等一条龙服务。尽管便捷却也滋生大量劣质项目,使得数字藏品逐渐偏离初衷,沦为炒作工具。

自今年以来,数字藏品交易也在不断增长,尽管在近期由于国外市场的下行,国内的热度也略有减少,但依然是许多人热衷的新型数字产业,相应的,数字藏品交易平台也在不断增加。由于区块链技术是一个新兴信息技术,对有很多想要“分一杯羹”的人存在一定门槛,因此,也有人做起了数字藏品交易平台App研发的生意。

这些“流水线”的平台,最低3万元就可买一个基础的框架,并且最快一周也就能够提供交易。另外,除了平台打造外,数字藏品发行也有“打包”计价,2D作品每份1000元,3D作品每份2000元,甚至还能帮忙对接支付机构和上链。整个过程“一条龙”服务,让即使不了解区块链的投资者也可以参与进来。

那么,这种形成了一条产业链的情况是在割“韭菜”么?

“NFT数字资产一站式解决方案服务商”的出现无疑是让整个流程的打造变得更加快捷方便,同时也很容易诞生大量劣质的项目和产品。

流水线的项目,从过程来看就是套模板,因此可以节省大量时间、资金等成本,但同时也让平台缺乏个性化和特色,大规模的出现就会导致人们对数字藏品的审美疲劳。

尽管也有支持在原有基础上二次开发和定制功能开发,但实际上也存在很大的风险,因为购买的是并没有真正掌控平台的源代码,从而无法对进行修改和维护。

这种批量的快销式生产方式,也让数字藏品领域中的乱象开始产生。数字藏品沦为赚钱、炒作工具的现象越来越严重。这和数字藏品的发展本末倒置了。

数字藏品有很大的发展潜力,从它的特性中,我们不难发现它在版权认证、证书认证、票据业务、数字资产管理等多种方面能发挥强大的作用,随着进一步的开发,在未来或许还将存在更多的应用场景。 但是,如果市场中存在大量像“跑路”“诈骗”等负面消息,就会不断刺激人们的神经,这样即使拥有大的潜力,整个行业都会陷入到“赚快钱”“炒作”等节奏之中,从而功亏一篑。

我们再发展数字藏品时,只有让它脱离金融化的转变,“安心”进军文化产业,这样才或许能避免我们被割“韭菜”,从而更好地打造一个数字化的世界。

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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