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World File Search System音频信号
神经音频编解码中的学习来源分离
摘要 - 神经音频编解码器通过有效将连续音频信号转换为离散令牌，具有显着高级的音频组合。这些编解码器可以通过对这些令牌进行训练的生成模型来保留高质量的声音，并使复杂的声音生成。但是，现有的神经编解码器模型通常在大型，未分化的音频数据集上进行训练，从而忽略了语音，音乐和环境声音效果等声音域之间的基本差异。这种监督使数据建模复杂化，并为声音发电的可控性带来了其他挑战。为了解决这些问题，我们介绍了源 - 触发性神经音频编解码器（SD-CODEC），这是一种结合音频编码和源分离的新型方法。通过共同学习音频重新合成和分离，SD-Codec明确地将来自不同域的音频信号分配给不同的代码书，以及一组离散表示。实验结果表明，SD-Codec不仅保持竞争性的重新合成质量，而且还得到了分离结果的支持，还证明了潜在空间中不同来源的成功分离，从而增强了音频编解码器中的可解释性，并提供了对音频产生过程的潜在控制。索引术语 - 神经音频编解码器，源分离，表示学习，量化。
路由系统 - Presteigne Broadcast Hire
数字音频 Integrator ® 可在 110 欧姆平衡或 75 欧姆不平衡输入和输出中无缝切换标准 AES/EBU 数字音频信号和异步或同步模型。模拟音频和数字 AES I/O 之间的转换以 16 个块为单位提供，无需外部转换器。可选的输出监控子模块为帧中的所有 128 个输出提供真正的监控输出。此 AES 监控端口始终以同轴格式提供；平衡 AES 数字音频或模拟音频可作为第二个输出选项。
Voiceradar：使用Micro- ...
摘要 - 综合语音构成中的进步，包括文本到语音（TTS）和语音转换模型（VC）模型，允许产生令人信服的合成声音，通常称为音频深击。这些深击构成了日益增长的威胁，因为对手可以在社交媒体或绕过语音身份验证系统上使用它们来模仿个人，特别是突出的人物，从而产生广泛的社会影响。最先进的验证系统有效地检测语音深击的能力令人震惊。我们提出了一种新型的音频深击检测方法Voiceradar，它通过物理模型增强了机器学习，以近似音频样品中的频率动力学和振荡。这显着增强了检测能力。Voiceradar利用了两个主要的物理模型：（i）多普勒效应了解音频样品的频率变化和（ii）鼓头振动以将复杂的音频信号分解为组件频率。语音形式通过应用这些模型来识别音频信号中的微妙变化或微频。这些微观频率是聚合以计算观察到的频率的，从而捕获了音频的独特签名。该观察到的频率集成到机器学习算法的损耗函数中，从而使算法能够识别将人类生产的音频与AI生成的音频区分开的不同模式。我们构建了一个新的不同数据集，以全面评估Voiceradar，其中包含来自领先的TTS和VC模型的样本。我们的结果表明，语音的表现优于准确识别AI生成的音频样品的现有方法，展示了其作为音频深击检测的强大工具的潜力。
RELINK EO 3-11-97 - GlobalSecurity.org
如果您检查火车汽笛发出的 1 秒音频信号，您会发现该信号由许多声能周期组成。每个周期占据一定的时间段，并具有一定的物理波长。（由于篇幅限制，图 4-6 的视图 A 中仅显示了每 10 个波。）当能量从固定源传输时，当后缘离开源时，前缘将在空间中移出一个波长的距离。然后，周期将占据其在空间中的精确波长。如果在源移动时发出该周期，则在整个周期辐射时，源将移动一小段距离。辐射周期的后缘将更靠近前缘。
Lab.gruppen fP 系列 - 托曼音乐
匹配负载系统通常，任何放大器在驱动低阻抗负载（例如 2 Ω）时都会承受更大的压力。在高功率下，普通放大器可能会过热并进入保护状态，并且可能还会扰乱音频信号。Lab.gruppen 的 fP 系列放大器除外。MLS® 让您可以控制放大器的功率。MLS® 代表“匹配负载系统”。只有 Lab.gruppen 提供此技术。典型场景：在高阻抗（例如 8 Ω）下，普通放大器通常提供 100 V 的最大输出电压和 12 A 的最大输出电流，相当于 1200 W 的输出功率。现在，当您添加第二个并联扬声器时，阻抗会降至 4 Ω。放大器自然会尝试提供两倍的电流 (24 A)，但这是不可能的。压力！放大器继续提供电流
音调混合任务的基准和排行榜
音乐将不同的曲目与给定的单音频信号分开为组件，例如鼓，贝斯和人声等任务。分离来源对于包括娱乐和助听器在内的一系列领域很有用。在本文中，我们介绍了两个新的基准，用于声音源分离任务，并在这些基准测试中比较了声音解散的流行模型及其合奏。对于模型的评估，我们在https://mvsep.com/quality_checker/上提供了排行榜，为一系列模型提供了比较。新的基准数据集可供下载。我们还基于最适合特定茎的不同模型的结合，开发了一种新颖的音频分离方法。在2023年音乐混合挑战挑战的背景下评估了所提出的解决方案，并在挑战的不同轨道中获得了最佳结果。代码和方法是在GitHub上开源的。
使用基于变压器的解码器和验证的Vocoder
摘要。这项研究描述了在想象的语音期间来自电皮质图（ECOG）的语音合成。，尽管使用基于变压器的解码器和预验证的Vocoder，我们的目标是产生高质量的音频。具体来说，我们使用了预训练的神经声码编码器Parallel Wavegan，将Transformer Decoder转换为对Log-Mel频谱图的输出，后者是在ECOG信号上训练的，将其转换为高质量的音频信号。在我们的实验中，使用来自13名参与者的ECOG信号，想象中的语音的综合语音实现了动态时间巡航（DTW）Pearson相关性，范围从0.85到0.95。这种高质量的语音合成可以归因于变压器解码器准确地重建高保真日志频谱图的能力，这证明了其在处理有限训练数据时的有效性。
研究 OnAir 3000
• 所有桌面模块均支持热插拔。如果模块发生故障，可在运行期间断开 CAT 5 电缆并连接替换模块。大约 6 到 8 秒后，新模块将启动，工作可以继续，设置与事件发生前完全相同。• 桌面和 SCore 具有可选的冗余电源，这些电源由控制软件监控 • 所有 D21m I/O 模块均支持热插拔，可在运行期间根据需要进行更换 • DSP 卡支持热插拔 • 控制器卡支持热插拔；故障不会中断音频信号 • 错误消息显示在 GUI 上并记录在日志文件中，可以从网络中的任何位置对其进行监控和分析，从而立即采取行动 • 错误消息可能会生成外部警报信号、激活寻呼机或在移动电话上生成短信 • 网络交换机可选配冗余版本，带有冗余电源
使用音频频率音调跟踪
巨大的无人机赛车（ADR）对空中机器人技术引起了极大的兴趣。早期解决方案使用经典的计算机视频算法进行门检测，而最新的方法采用了视觉同时定位和映射（SLAM）。展示了与世界冠军赢得比赛的解决方案。但是，这些主要依赖于车载摄像机的视觉数据，而人类与听觉感知相结合。受听觉感知的益处的动机，本研究研究了使用音频信号处理来检测无人机何时在比赛期间越过门。此检测解决了盲点问题，在跨越后，门从视觉传感器的视线中消失。初始结果表明，基于无人机螺旋桨引起的声音变化，使用音频信号识别门交叉的可行性。这是探索自动无人机赛车中听觉受到更大潜力的广泛潜力的首次努力。