时间:2023-02-24 14:43
大小:49.3M
系统:Android
语言:中文
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1、在手机桌面中,点击“魔音工坊”软件图标。
2、在“魔音工坊”主界面中,点击“封面制作”面板中的“开始制作”按钮。
3、在“封面制作”界面中,点击下方的“下一步,编辑照片”按钮。
4、对照片进行编辑操作后,点击右上方的“保存”按钮。
1、为方便魔友快速准确地定位到相似声音的发音人,魔音工坊已行业首发上线了声音搜索功能,并且给它取了一个贴切的名字——听声识人。
2、它可以根据音视频片段或者短视频链接,实现相似声音的发音人检索。近期我们对发音人搜索功能进行了迭代升级,即将上线「风格检索」能力,本篇文章将为魔友们介绍听声识人的使用效果及工作原理。
3、先在本页面下载应用app,打开并登录后点击页面下方的“声音”,再点击页面左上角的音符图标,在弹窗中粘贴好短视频链接,最后点击「开始搜索」按钮进行搜索。
4、随着魔音工坊发音人的优化升级,多种情感和风格的加入增加了声音辨识的难度,普通人很难听出这些风格的细分差异。
5、为了让广大魔友能更方便快捷地找到某位发音人的具体风格,魔音工坊近期将上线风格检索能力,能一步定位到具体发音人的特定风格,准确率达95%以上。
魔音工坊的听声识人功能是基于自研声纹系统MoSE(Mobvoi Speaker Engine),采用端到端声纹模型对音频编码,再将编码后的结果与魔音工坊的发音人编码进行比较,选出得分最高的前三名作为最相似的发音人结果。该方法和传统的声纹识别相比,不仅减少了步骤,还提升了准确率和响应速度。模型是以卷积网络为基础,引入在视觉领域已经成功运用的残差网络和self-attention-pooling机制。
1. 将原始音频输入到系统中后,先对音频信号进行分帧操作,将原始音频以25ms为一帧,10ms帧偏移分割开来,然后将其送入特征提取模块当中。
2. 对每一帧音频数据做特征提取,提取的特征采用Fbank。
3. 将每一帧的特征提取数据送入声纹模型当中,模型会对其进行编码。之前较为流行的神经网络声纹模型结构有d-vector、x-vector,我们的模型基于ECAPA-TDNN,它在x-vector的基础上,使用Attentive Stat Pooling结构来代替传统的统计池化操作。将SE-Block和Res2Block结合起来作为SE-Res2Block结构引入模型当中,该结构已经在图像分割领域有着成功的运用,最后用残差连接将上述三种结构接连,并将结果拼接,送入池化层中。
4. 将embedding模型输出的编码结果和库中注册发音人编码进行相似度打分并排序召回,同时结合性别、年龄及分类检测结果,通过综合排序和过滤等后处理后,得到最相近的三个结果作为搜索结果。
3.3.8更新
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