AI 將可快速分離人聲、各式樂器等音源,Facebook 開源 Demucs 計畫
作者 雷鋒網 | 發布日期 2020 年 03 月 11 日 10:59 |
音樂源分離,是利用技術將一首歌曲分解成它的組成成分,如人聲、低音和鼓,這和人類大腦的工作很類似,大腦可以將一個單獨的對話,從周圍的噪音和一屋子的人聊天中分離出來。
如果你擁有原始的錄音室多軌錄音,這很容易實現,你只需調整混音來分離一個音軌,但是,如果你從一個普通 MP3 檔案開始,所有的樂器和聲音都被混合到一個立體聲錄音中,即使是最複雜的軟體程式也很難精確地挑出一個部分。
Facebook AI 的研究人員已經開發了一個系統,可以做到這一點──精確度高得驚人。
創建者名叫亞歷山大‧笛福茲(Alexandre Defossez),是 Facebook 人工智慧巴黎實驗室的科學家。笛福茲的系統被稱為 Demucs,這個名字來源於「音樂資源深度提取器」,其工作原理是檢測聲波中的複雜模式,對每種樂器或聲音的波形模式建立一個高層次的理解,然後利用人工智慧將它們巧妙地分離。
笛福茲說,像 Demucs 這樣的技術,不僅能幫助音樂家學習複雜的吉他即興重複段落,總有一天,它還能讓人工智慧助理在嘈雜的房間裡更容易聽到語音指令。笛福茲說,他的目標是讓人工智慧系統擅長辨識音頻源的組成部分,就像它們現在可以在一張照片中準確地區分不同的物體一樣。「我們在音頻方面還沒有達到同樣的水平。」他說。
分解聲波的更好方法
聲源分離長期以來一直吸引著科學家。1953 年,英國認知科學家科林‧切爾瑞(Colin Cherry)創造了「雞尾酒會效應」這個詞語,用來描述人類在擁擠嘈雜的房間裡專注於一次談話的能力。
工程師們首先試圖透過調整立體聲錄音中的左右聲道,或調整均衡器設置來提高或降低某些頻率,進而隔離歌曲的人聲或吉他聲。
基於聲譜圖的人工智慧系統,在分離出以單一頻率響起或共振的樂器的音符方面相對有效,例如鋼琴或小提琴旋律。
這些旋律在聲譜圖上顯示為清晰、連續的水平線,但是隔離那些產生殘餘噪音的撞擊聲,比如鼓、低音拍擊,是一項非常艱鉅的任務。鼓點感覺像一個單一的、即時的整體事件,但它實際上包含了不同的部分。對於鼓來說,它包括覆蓋較高頻率範圍的初始撞擊,隨後是在較低頻率範圍內的無音高衰減。笛福茲說,一般的小鼓「就頻率而言,到處都是」。
聲譜圖只能將聲波表現為時間和頻率的組合,無法捕捉到這樣的細微差別。因此,他們將鼓點或拍子低音處理成幾條不連續的垂直線,而不是一個整齊、無縫的聲音。這就是為什麼透過聲譜圖分離出來的鼓和低音軌道,聽起來常常是模糊不清的。
夠聰明的系統來重建缺失
基於人工智慧的波形模型避免了這些問題,因為它們不試圖將一首歌放到時間和頻率的僵化結構中。笛福茲解釋,波形模型的工作方式與電腦視覺相似,電腦視覺是人工智慧的研究領域,旨在讓電腦學會從數位圖像中辨識模式,進而獲得對視覺世界的高級理解。
電腦視覺使用神經網路來檢測基本模式──類似於在圖像中發現角落和邊緣──然後推斷更高級或更複雜的模式。「波形模型的工作方式非常相似」,笛福茲說。他解釋了波形模型如何需要幾秒鐘來適應歌曲中的突出頻率──人聲、低音、鼓或吉他──並為每一個元素生成單獨的波形。然後,它開始推斷更高比例的結構,以增加細微差別,並精細雕刻每個波形。
笛福茲說,他的系統也可以比做探測和記錄地震的地震儀。地震時,地動儀的底座會移動,但懸掛在上面的重物不會移動,這使得附著在重物上的筆可以畫出記錄地面運動的波形。人工智慧模型可以探測到同時發生的幾個不同地震,然後推斷出每個地震的震級和強度的細節。同樣,笛福茲的系統分析並分離出一首歌曲的本來面目,而不是根據預先設定的聲譜圖結構來分割它。
笛福茲解釋,構建這個系統需要克服一系列複雜的技術挑戰。他首先使用了 Wave-U-Net 的底層架構,這是一個為音樂源分離開發的早期人工智慧波形模型。然後他還有很多工作要做,因為聲譜圖模型的表現優於 Wave-U-Net。他透過添加線性單元來微調波形網路中分析模式的演算法參數。笛福茲還增加了長短期記憶,這種結構允許網路處理整個數據序列,如一段音樂或一段視頻,而不僅是一個數據點,如圖像。笛福茲還提高了 Wave-U-Net 的速度和記憶體使用率。
這些修改幫助 Demucs 在一些重要方面勝過 Wave-U-Net,比如它如何處理一種聲音壓倒另一種聲音的問題。「你可以想像一架飛機起飛,引擎噪音會淹沒一個人的聲音」,笛福茲說。
以前的波形模型,透過簡單地移除原始音頻源文件的一部分來處理這個問題,但是它們不能重建丟失材料的重要部分。笛福茲增強了 Demucs 解碼器的能力,「Demucs 可以重新創建它認為存在但卻迷失在混音中的音頻」,這意味著他的模型可以重新合成可能被響亮的鐃鈸聲影響而遺失的柔和鋼琴音符,因為它理解應該呈現什麼樣的聲音。
這種重構和分離的能力使 Demucs 比其他波形模型有優勢。笛福茲說,Demucs 已經與最好的波形技術相匹配,並且「遠遠超出」最先進的聲譜技術。
在盲聽測試中,38 名參與者從 50 首測試曲目中隨機抽取 8 秒鐘進行聽音,這 50 首曲目由 3 個模型分開:Demucs、領先波形、頻譜圖技術。聽眾認為 Demucs 在品質和無偽影(如背景噪音或失真)方面表現最佳。
Demucs 已經引起了人工智慧愛好者的興趣,精通技術的讀者可以從 GitHub 下載 Demucs 的代碼,代碼用 MusDB 數據集來分離音樂源。
笛福茲解釋,隨著 Demucs 的發展,它將為人們在家中創作音樂的數位音頻工作站帶來聲音的真實性。這些工作站提供了能夠喚起特定時代或風格的合成儀器,通常需要對原始硬體進行大量的數位化改造。
想像一下,如果音樂源分離技術能夠完美地捕捉 20 世紀 50 年代搖滾歌曲中用電子管放大器演奏的老式空心電吉他的聲音,Demucs 讓音樂愛好者和音樂家離這個能力更近了一步。
資料來源:https://technews.tw/2020/03/11/using-ai-for-music-source-separation/?fbclid=IwAR1C-0LhFNEkIFUg9QS3xRQK8VKeqKIkPEx9kh7QdGamcsCfUViwyeXyqXg
同時也有4部Youtube影片,追蹤數超過7萬的網紅Post76影音玩樂,也在其Youtube影片中提到,Spotify Hi-Fi 音樂串流平台近日舉行網上發布,公佈將會推出媲美 CD 音質的無損音質服務計劃 Spotify HiFi。Spotify 此舉無疑對華語歌曲是一個重大幫助,因坊間能支援中文介面介面顯示的國際音樂串流平臺極少,即使以音質自居的 Tidal亦無法全面支援中文顯示,Spotify...
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作者 雷鋒網 | 發布日期 2020 年 03 月 11 日 10:59 |
音樂源分離,是利用技術將一首歌曲分解成它的組成成分,如人聲、低音和鼓,這和人類大腦的工作很類似,大腦可以將一個單獨的對話,從周圍的噪音和一屋子的人聊天中分離出來。
如果你擁有原始的錄音室多軌錄音,這很容易實現,你只需調整混音來分離一個音軌,但是,如果你從一個普通 MP3 檔案開始,所有的樂器和聲音都被混合到一個立體聲錄音中,即使是最複雜的軟體程式也很難精確地挑出一個部分。
Facebook AI 的研究人員已經開發了一個系統,可以做到這一點──精確度高得驚人。
創建者名叫亞歷山大‧笛福茲(Alexandre Defossez),是 Facebook 人工智慧巴黎實驗室的科學家。笛福茲的系統被稱為 Demucs,這個名字來源於「音樂資源深度提取器」,其工作原理是檢測聲波中的複雜模式,對每種樂器或聲音的波形模式建立一個高層次的理解,然後利用人工智慧將它們巧妙地分離。
笛福茲說,像 Demucs 這樣的技術,不僅能幫助音樂家學習複雜的吉他即興重複段落,總有一天,它還能讓人工智慧助理在嘈雜的房間裡更容易聽到語音指令。笛福茲說,他的目標是讓人工智慧系統擅長辨識音頻源的組成部分,就像它們現在可以在一張照片中準確地區分不同的物體一樣。「我們在音頻方面還沒有達到同樣的水平。」他說。
分解聲波的更好方法
聲源分離長期以來一直吸引著科學家。1953 年,英國認知科學家科林‧切爾瑞(Colin Cherry)創造了「雞尾酒會效應」這個詞語,用來描述人類在擁擠嘈雜的房間裡專注於一次談話的能力。
工程師們首先試圖透過調整立體聲錄音中的左右聲道,或調整均衡器設置來提高或降低某些頻率,進而隔離歌曲的人聲或吉他聲。
基於聲譜圖的人工智慧系統,在分離出以單一頻率響起或共振的樂器的音符方面相對有效,例如鋼琴或小提琴旋律。
這些旋律在聲譜圖上顯示為清晰、連續的水平線,但是隔離那些產生殘餘噪音的撞擊聲,比如鼓、低音拍擊,是一項非常艱鉅的任務。鼓點感覺像一個單一的、即時的整體事件,但它實際上包含了不同的部分。對於鼓來說,它包括覆蓋較高頻率範圍的初始撞擊,隨後是在較低頻率範圍內的無音高衰減。笛福茲說,一般的小鼓「就頻率而言,到處都是」。
聲譜圖只能將聲波表現為時間和頻率的組合,無法捕捉到這樣的細微差別。因此,他們將鼓點或拍子低音處理成幾條不連續的垂直線,而不是一個整齊、無縫的聲音。這就是為什麼透過聲譜圖分離出來的鼓和低音軌道,聽起來常常是模糊不清的。
夠聰明的系統來重建缺失
基於人工智慧的波形模型避免了這些問題,因為它們不試圖將一首歌放到時間和頻率的僵化結構中。笛福茲解釋,波形模型的工作方式與電腦視覺相似,電腦視覺是人工智慧的研究領域,旨在讓電腦學會從數位圖像中辨識模式,進而獲得對視覺世界的高級理解。
電腦視覺使用神經網路來檢測基本模式──類似於在圖像中發現角落和邊緣──然後推斷更高級或更複雜的模式。「波形模型的工作方式非常相似」,笛福茲說。他解釋了波形模型如何需要幾秒鐘來適應歌曲中的突出頻率──人聲、低音、鼓或吉他──並為每一個元素生成單獨的波形。然後,它開始推斷更高比例的結構,以增加細微差別,並精細雕刻每個波形。
笛福茲說,他的系統也可以比做探測和記錄地震的地震儀。地震時,地動儀的底座會移動,但懸掛在上面的重物不會移動,這使得附著在重物上的筆可以畫出記錄地面運動的波形。人工智慧模型可以探測到同時發生的幾個不同地震,然後推斷出每個地震的震級和強度的細節。同樣,笛福茲的系統分析並分離出一首歌曲的本來面目,而不是根據預先設定的聲譜圖結構來分割它。
笛福茲解釋,構建這個系統需要克服一系列複雜的技術挑戰。他首先使用了 Wave-U-Net 的底層架構,這是一個為音樂源分離開發的早期人工智慧波形模型。然後他還有很多工作要做,因為聲譜圖模型的表現優於 Wave-U-Net。他透過添加線性單元來微調波形網路中分析模式的演算法參數。笛福茲還增加了長短期記憶,這種結構允許網路處理整個數據序列,如一段音樂或一段視頻,而不僅是一個數據點,如圖像。笛福茲還提高了 Wave-U-Net 的速度和記憶體使用率。
這些修改幫助 Demucs 在一些重要方面勝過 Wave-U-Net,比如它如何處理一種聲音壓倒另一種聲音的問題。「你可以想像一架飛機起飛,引擎噪音會淹沒一個人的聲音」,笛福茲說。
以前的波形模型,透過簡單地移除原始音頻源文件的一部分來處理這個問題,但是它們不能重建丟失材料的重要部分。笛福茲增強了 Demucs 解碼器的能力,「Demucs 可以重新創建它認為存在但卻迷失在混音中的音頻」,這意味著他的模型可以重新合成可能被響亮的鐃鈸聲影響而遺失的柔和鋼琴音符,因為它理解應該呈現什麼樣的聲音。
這種重構和分離的能力使 Demucs 比其他波形模型有優勢。笛福茲說,Demucs 已經與最好的波形技術相匹配,並且「遠遠超出」最先進的聲譜技術。
在盲聽測試中,38 名參與者從 50 首測試曲目中隨機抽取 8 秒鐘進行聽音,這 50 首曲目由 3 個模型分開:Demucs、領先波形、頻譜圖技術。聽眾認為 Demucs 在品質和無偽影(如背景噪音或失真)方面表現最佳。
Demucs 已經引起了人工智慧愛好者的興趣,精通技術的讀者可以從 GitHub 下載 Demucs 的代碼,代碼用 MusDB 數據集來分離音樂源。
笛福茲解釋,隨著 Demucs 的發展,它將為人們在家中創作音樂的數位音頻工作站帶來聲音的真實性。這些工作站提供了能夠喚起特定時代或風格的合成儀器,通常需要對原始硬體進行大量的數位化改造。
想像一下,如果音樂源分離技術能夠完美地捕捉 20 世紀 50 年代搖滾歌曲中用電子管放大器演奏的老式空心電吉他的聲音,Demucs 讓音樂愛好者和音樂家離這個能力更近了一步。
資料來源:https://technews.tw/…/using-ai-for-music-source-separation/…
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星際愛情故事 Universe Love Story
掌中的宇宙:創造的樂趣
他小時候會被父母放在公共公園玩上一整天,父母與其他同樣帶小孩來玩的成年人打過招呼,跟他說一聲:「安格斯要在這沙丘乖乖的唷!」剛滿八歲的他只是點點頭,從父母厚實巨大的手掌接過一張鈔票,那是他今天的餐費。他第一天到這公園時,一整天都沒吃東西也沒喝水,別的大人看見他一個人縮在沙坑一動也不動,好心走過去問他要不要喝水吃飯,他都只是搖頭,沒說話,繼續用手指頭在沙坑上戳洞。大人無可奈何,但也是盡了小小關切的義務,便也轉身離去,安格斯注視著大人轉身的背影,就跟他父母一模一樣,他回過頭繼續在柔軟的沙丘上戳洞,一直到每天接近傍晚,都會有機器清潔員從入口像警車班在頭頂閃著微弱的紅燈,提示自己正在進行清潔工作,緩慢而確實地從入看慢慢地掃到沙丘,他看著灰白色的機器人軀體伸出扁平的方塊,安格斯一下就知道他要做什麼,於是退開來,原本被戳上千萬個洞的沙丘被壓平了,看上去近乎完美的平面,這時父母來接他了,他們兩人一高一矮穿過冷靜的灰白機器人,朝他走來,但他則是一直盯著那完美沙丘。
其實他應該去上幼稚園、家教或找保母,但是每一間幼稚園都將他列入黑名單,家教也覺得他太過聰穎,保母無法好好地管教他,只有放他一個人獨處做他自己的事情時,一切都安好,沒有接觸就沒有衝突,父母保持著樂天的心情,因為他是個貨真價實通過測驗的天才,但是性格過於強烈孤僻,只要是超過三人以上的場合,他總是一個人做自己的事情或冷眼看著在場的人事物。明明是個會對世界產生好奇感與探險的年紀,他卻像個老氣橫秋的厭世中年,與所有事物保持著遙遠的距離。
但至少他還是會正常地付錢買東西,能夠擁有正常的常識這就讓父母想出了放他在公共公園玩的奇謀,即使母親強烈反對,但是在無親無友可依托的狀態下,他們嘗試的第一天可謂大成功,就是除了安格斯一片麵包一口水都沒吃喝,到了家才被健康機偵測出來,父母被來自遠方的外公外婆訓話了好一陣子。吃了晚餐,他就一個人在客廳玩木偶,一邊看著從書房拿出來的兒童書,那是一本用各種形狀拼湊出房子的書,他對建築特別感興趣,平地而起高樓大廈,往往哭鬧只要拿建築物的照片給他看就能止哭,令父母嘖嘖稱奇。
他就這樣一路在沙坑玩到國民義務教育的小學。這幾年他從在沙坑上戳洞,一直到用手指畫出幾何形狀,再用幾何形狀畫出平面的房子,到有力氣搬沙搬土拿水桶他開始建構立體形狀的建築,從古代到現代,雖然並沒有相當精緻專業,但卻是能辨別大致形狀的程度,不少小孩想跟他一起玩,都被他推開或是以眼神逼退對方,簡直就是他個人的遊樂場,但也沒有人敢來惹他,他就一個人在沙坑上建造出自己的世界。但是他會在父母來之前把所有的建造抹平,在機器人來把沙坑推平之前,把所有的紀錄抹消。他也不知道為什麼,就是下意識地去做。
但他非常享受也喜歡做這件事情,從零到有創造,不只是建築也構想環境與自然生態,社會人們的生活,從國小單純的喜歡到高中的深入研究,從被丟到沙丘的那一天開始,他就隱隱地注定要成為一位建築師,直到高中選擇大學就讀時,他更是做下決定,要去攻讀建築。在選填志願時,他在晚上跟父母說了自己想要攻讀建築的事情,父親一臉不意外,母親則是說這會是一個很好的決定。他不知道為什麼情緒激動,眼框泛著淚,人就跑了出去到那公園,外頭沒什麼人,只有幾名在深夜運動慢跑還有偶爾穿過的警衛機器人,他一路跑,跑到沙坑邊,看著完美無瑕的平面,他蹲下來,拾起一把沙,然後慢慢地從手中鬆開一粒一粒落地。他抬起頭,黑夜之中千萬閃耀的星星,這是他有記憶以來自己的情緒激昂卻又冷靜的一刻,他在沙坑上又抓起一把,然後緊緊握住。
安格斯也很少跟父母談及自己的事情或者遇到的麻煩困擾,很多時候他都是自己想辦法解決,在與父母說過自己未來的志向之後,三人說的話突然慢慢多了起來,父親會問他相關職業與未來所需準備的金錢、證照、公司,母親則問他身體健康、介紹建築相關的親朋好友,突然因建築而產生了共同的話題,父母像是鬆了口氣一樣,還以為這輩子都無法再跟兒子有所交流溝通。他的大學選擇了離家數百公里之外的有名設計大學,這所大學在全球的排名榜上有名,除了建築專科還有其他工業設計、服裝、傳達、服務多種專科設計,出發前的一天晚上他再次到沙坑前站在那,什麼都沒說,就只是靜默地看著平坦的沙坑,他在想,他離開之後應該也很少會有小孩子再來玩了,一直到他大學的第一年期中,他從父母那知道整個公園被政府收回去,改建成了幼年與老人的共同托育所。隔天在車站,父母來送安格斯坐子彈列車前往該大學的城市,或許是恰逢開學前夕,車站滿都是年輕的莘莘學子與送別的父母,有些人哭得擁抱再一起,有些人握緊了手說話,只有安格斯面無表情地提著行李箱,站在父母前方,三個人頓時無語就像先前三個從未有交集的模樣,另安格斯驚訝的是,過往他都需要抬起頭仰望父母,現在的他甚至高出母親一顆頭的高度,父母兩人臉上的皺紋也比小時候他印象中來得多與深,安格斯的內心閃過一絲複雜,但隨即就壓抑下來了。
母親要他照顧身體,父親要他好好努力,安格斯點頭後輕聲道別,轉身要走,卻還是回過頭來雙手一開擁住父母,父母露出了驚訝的神色,但馬上也伸出手抱住。父母一直揮手,直到安格斯跟著一群準備遠離家鄉的學子消失在通道的那一方。安格斯明白自已的道路與渴望的東西,抵達大學的宿舍之後,跟同間的室友打過招呼之後,還是刻意地拉開距離,與任何人都保持著距離,沒有過度親密熟識的同學與朋友,對任何人禮貌卻冷淡,點到為止人就閃身,最常待的地方是圖書館、研究室、紀錄間、模擬室,有些時候會在餐廳的沙發上睡著被打掃機器人搖醒,他才把沒吃完的飯給機器人收走,然後一個人抱著書搖搖晃晃地走回宿舍的床。他特別認真,但他的認真奠基在他知道未來的目標,目標就是能夠成為建築師,他在城市規劃、生態平衡與設計還有設施新創、空間重整特別有興趣,他唯一玩過的一款遊戲就是模擬城市,雖說是遊戲,但就是一款設計給建築系學生來訓練的軟體,但是被安格斯玩成像是遊戲一樣,他可以不吃不喝甚至花上調查、草圖、計算來創造一座新的城市⋯⋯有一門選修課就是以這軟體為主軸來上課,他每一學期都到這堂課報到,甚至畢業前夕透過了3D列印將整座城市在期末發表時登台介紹,獲得所有人的熱烈鼓掌,傳奇人物的稱號大概就是那時候被師長學弟妹給冠上了,但他自己倒也對這還好,只是做自己喜歡的事情罷了。
他是書卷獎的常客,每一年都有補助金、獎學金、競賽優勝金⋯⋯但他存到自己的帳戶,唯一的花費只有書、旅遊票還有送給父母每年固定禮物的花費,每年的期末假期他都會到各個城市去做調查,從鄉村到城鎮,從公共設施到私人豪宅,從深山到海邊,他無處不去,那些獎金就像是他的燃料,但是這些旅途的所見所聞卻又轉成他腦袋中的知識,就學的筆記本累積起來幾乎要一名成年男性高。每到一個陌生地方,他都透過紙本地圖辨位,唯一買的使用機器是語言翻譯機,但是慢慢地旅途多了,用零碎時間所學習起來的他國語言也慢慢地能夠使用,甚至在破碎的單字詞之中還能與人交流,學得一口流利的髒話。
畢業典禮上他被選為代表致詞,但他不確定自己是否適合,因為他也沒參與太多的學生活動,自己也不認識太多人,甚至共同住過四年的宿舍室友有時候還叫不上名字,連對方從哪來興趣是什麼也不知道,這種孤僻至極的人被選為致詞代表著實奇怪。老師跟他解釋,這是多數系的學生會會長討論之後出來的結論,其實還有別的候選人,但是當詢問那些候選人之後,卻說想聽安格斯的畢業致詞,安格斯只能一笑並接受,把許多事情,包含履歷撰寫、作品集製作、日誌資料整理⋯⋯許多原本安排好的事情先暫擱,第一要事默默地排上了代表致詞。
「各位好,我是建築設計學系的畢業生,里昂・默德・安格斯,今天被選為畢業生致詞代表是我意想不到的事情。小時候,我印象深刻,小學前我的父母因為忙碌於事業無法照顧我,把我丟在家裡附近的公園,那座公園有一座給小孩玩沙的沙坑,那個沙坑陪伴了我許久的時間,我從用手指劃出圓圈一直到用工具製作出沙雕城市,我一直到現在都還記得從無到有創造出一整個城市的興奮感與滿足感,我對很多事情沒有興趣,我想大家平常看我那樣就能明白這件事情,我所熱衷的只有在建造這件事情之上。」
「在高中上大學選擇志願的前一天,我是第一次跟我父母談及了我未來的志向,當我說出我想攻讀建築設計這門專業的時候,他們二話不說便點頭答應,其實我自己很明白即使他們不答應我也會用上所有我能用的資源來達成這個目標,但是,那時我父母寬慰與替我感到驕傲的表情我仍歷歷在目,那一晚說完這件事情後我便離開家中,獨自跑到公園的沙坑邊,那一晚的星空簡直是我一生中所見最美的夜晚,每一顆星隱隱地閃著,有的光芒耀眼,有的黯淡,有時一道白光劃破黑色的畫布,我很訝異,在這麼多年下來我抬頭仰望、觀察星空的次數如此之少,好像在我知覺之前我根本不是在這美麗世界生存一樣。」
「我從書上看到一張過去建築師必須一筆一畫去繪製設計圖,在設計圖繪製前更需要搜集大量的資料並與多個專業的人一同合作,測量、實驗、計算、運送、購買、評定⋯⋯建築這一件事是如此深既廣,沒辦法以一人之力來達成。如今的科技如此發達,一把萬能器具就能做到大部分的前置準備與測量, 一台電腦能夠繪製平面、立體、上材質與測量穩定度⋯⋯太多功能,於是以下省略,我們在學校的時候不需要與其他系別合作,只需要一個人悶在模擬室好幾個晚上就能夠誕生出一個符合我・們・當・下所能創造出的城市,那個城市只是在學校的屏障下而存在,能否在真正的世界駐足停留我們一概不知,但是學校的教學卻僅是如此。簡單地說,學校能給我們的只是試驗、測試還有能夠不停犯錯的安全網,這一點我希望所有的同學朋友能夠明白,我們還並未夠格的設計師、創造者,我們永遠不如自然大地創造了這個美妙的社會,我們的能力永遠是不足的。你可以熱血、莽撞、堅持,但是驕傲、自滿、狂妄,這種心態是錯誤的。只有追求自我無極限的人,才擁有開闢新路的可能性。」
「於是乎我專注在所有我感興趣的領域上。有人問我,沒有跟同學交流會不會孤單,與父母許久沒有聯絡,會不會擔心,但我覺得這都不是問題的重點,我寧可有人問我,最近有沒有新的發現?或者新的思想?或者新的推薦的書?或許我顯得苛刻,但是私底下的交流必須當兩人都有所期望或渴望時才會成立,我想這段會有很多人質疑,但是當你發現了你生命中最重要的渴望時,你便會懂得我想說什麼。而我生命中的最重要的渴望,就・是・創・造。就像我雙手捧起沙時,那數不輕的沙子是這片宇宙之中存在的生命,我的手頓時成了宇宙。宇宙之於我是如此廣闊無垠壯大,我是如此渺小如沙,但現在的我有能力去捧起它,甚至創造它。」
「我想要有一張好的椅子與桌子、舒適的空間、綠色的友善環境、乾淨的街道、完善的交通設施、整齊的商品架、不會塞滿的垃圾桶、永續使用的器具、低污染的公共空間⋯⋯我們人確實有太多的慾望被加諸在彼此的身上,我們人無法選擇什麼是最重要什麼是次要,我們人無法選擇自己的出身與自己的渴求,我們人無法創造出一個真正的屬於自己的世界,這些,所有的事情都需要所有人一同參與、一同思考、一同討論,只有達成共識,或是勉強達成,我們人才能更近一步地往下一步踏出,人類的歷史便是如此,我們已經無法再次負荷第五次的世界大戰,無法再次經歷人類大遷移,無法再次經歷人類基因篩選事件,無法再次失去一顆地球。」
「我們一生之中有許多選擇,而這些選擇會一而再地連接每一個選擇,而這串起來的選擇線便會導引我們人類走向最終的一個結局,我們唯有督促自己與彼此,學習過往的歷史與錯誤,即便有句名言,說了人類永遠無法學習過往的錯誤,但是對我們新人類而言,這絕對會是能夠攻破、改變的一項概念。凡事都得有個起頭,也希望我,我們,也就是這194梯次的所有畢業生,能夠明白身為大學生的社會地位與知識專業,成為新的力量,一同創造更美好的未來。」
安格斯說完,走下了演講臺階,流利地鞠躬,全場原本一片靜默,接著眨眼爆發出響徹雲霄的掌聲與呼喊聲,甚至有人丟起自己的學士帽彼此起落,安格斯再次鞠躬,緊緊地捏著自己的講稿。他在心理默想,或許這次的演講,也是一種改變世界的契機吧。
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Spotify Hi-Fi 音樂串流平台近日舉行網上發布,公佈將會推出媲美 CD 音質的無損音質服務計劃 Spotify HiFi。Spotify 此舉無疑對華語歌曲是一個重大幫助,因坊間能支援中文介面介面顯示的國際音樂串流平臺極少,即使以音質自居的 Tidal亦無法全面支援中文顯示,Spotify 能提供如 CD 音質服務,無疑都是音樂串流界一件喜訊。
有版友係討論區指出,近日睇有 Dolby Atmos 音效既電影時,中置人聲會突然間派錯位走左去天花或環繞聲喇叭,但係暫定完再 Play,或者係 AV 擴音機再揀多次 Dolby Atmos 輸出模式,聲音定位又即刻正常返。雖樓主 patrickcw 兄深信唔關 4K 藍光機事,但就有版友指出呢種現象可能同藍光機讀碟誤差有關... 而其他師兄亦提出更換 HDMI線再作測試。對於遇上類似既情況,一般玩家多數都會先熄機,在重新測試同一段落係咪有同一個問題,再出現。如問題未解決,大家其實仲可以試下更換另一條 HDMI 2.0規格的 HDMI 綫再作測試,以逐步收窄問題的範圍。未知各位資訊版友有無曾經遇過類似情況... 最後又用左咩方法解決呢???
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?出左片之後的一個星期左右都會係度回覆, 之後就可能係科林先會睇到新留言架勒!!!
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收音器材: Saramonic UwMic9 Kit2、Rode Wireless GO
剪接軟體: Adobe Premiere、
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聲道測試軟體 在 iqmore 3C Youtube 的最佳貼文
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4:40 Razer Viper Ultimate 外觀介紹
8:50 Razer 無線充電座介紹
10:00 頂規合作 Pixart 3389 感應器介紹,DPI、IPS專有名詞解說
13:13 Razer Focus+ 感應器技術解說(智慧追蹤、動作同步、非對稱中斷)
14:42 工作高度 專有名詞解說
18:02 不用處理彈跳時間問題的 Razer 光學微動介紹
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聲道測試軟體 在 陳寗 NingSelect Youtube 的最佳解答
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在上一支影片的留言裡,有些人對於 iPhone 11 Pro 能流暢變焦感到不屑,覺得這「只不過是靠軟體運算,有什麼了不起」,還有人要我去看華為 P30 Pro,看看人家的變焦有多順暢...嗯,我也不是那種聽不進建議的人,所以我就去實測了。不得不說華為把變焦弄到五十倍真的很勇敢,畢竟能不在乎畫質劣化直接硬上,這種做法真的不是蘋果玩家能理解的事情。但我們確實需要這種先行者,不然又怎能知道手機攝影的極限在哪呢?
坦白說,我認為毋須探討誰優誰劣,因為兩家公司本身的核心理念就不同:華為把最新最酷的東西給你,好不好用?未來再說;蘋果給你最穩最好用的東西,但規格很低很難看?那一定是你信仰不足,請充值。所以該買哪支?如果你看到規格不高就很難受,那麼華為毫無疑問是最好的選擇;如果你更在乎使用體驗與流暢,那麼蘋果就毫不意外地勝出了。
這支影片直接用華為 P30 Pro 錄影測試,看看從廣角到望遠變焦,再從望遠變焦回到超廣角,這中間是不是真的能做到如蘋果那般「看不出畫質變差、影像不跳動」,宛如絲綢般滑順的超流暢變焦吧!影片後半還會跟大家解釋光學變焦、數位變焦之間的關聯與發展困境,希望大家都能瞭解這非常重要的攝影相關知識囉~
#iPhone11Pro #iPhone11 #iPhone三鏡頭
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很多人都說 iPhone SE 多有 CP 值多有 CP 值,好像所有 iPhone 就只有一支 SE 值得買一樣,真的是如此嗎?
其實 iPhone SE 一直都有其特殊定位,從第一代 iPhone SE(好吧,其實也才出第二代而已)開始,iPhone SE 就是屬於擁有舊款小手機外殼,但卻採用最新款手機運算核心的設計。而這次 iPhone SE 用了先前 iPhone 8 的外殼,內裡用了 iPhone 11 的 A13 運算核心,這樣的產品真的有其必要嗎?今天哥就來跟你談談 iPhone SE,看看這支外型迷你卻擁有強勁內在,像是一台迷你蓮花跑車一樣的小東西,到底值不值得買!
#iPhone #蘋果 #iPhoneSE
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本頻道幾個原則跟你約定好:
1. 開箱零業配:
真實使用過後才發表心得,通常試用至少 1 個月,所以你通常不會看到我最早發表,但哥真性情的評論,保證值得你的等待。
2. 理性討論:
我有自己的偏好,你也有自己的好惡,我們互相尊重,時時用大腦,刻刻存善念,不謾罵,不矯情。可以辯論,不可以沒邏輯。
3. 我團購我驕傲:
我很愛買東西,也很愛比較產品,我自己使用過、多方比較過,還是覺得喜歡的東西,我才會辦團購。(簡單說就是挑品很嚴格,至今 80% 廠商找上門都被我打槍。)辦團購我一定有賺,但我跟廠商拿到提供給你的團購價,也會讓你一定有划算感。所以如果你品味跟我相近,或是剛好有需要,就跟我團購,我們互惠。如果你覺得跟我團購,你就是我乾爹,說話不懂得互相尊重,那就慢走不送,你可以去找一般店家買貴一點。
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有沒有軟體可以測試喇叭左右聲道
像REALTEK AC97裡面附的喇叭組態測試那樣
就是按一下左邊喇叭圖示,左邊喇叭就會響
按一下右邊喇叭圖示,右邊喇叭就會響
請問一下,有這種軟體嗎@@?
謝謝:)
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