感覺這次 iOS 15 搶了不少 Google 的飯碗(原況文字、地圖擴增實境),而且 iPhone 6s 也能升級,佛心。
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iOS 15 帶來保持聯繫的新方式,以及幫助使用者專注、探索的強大更新,還能透過智慧功能用 iPhone 完成更多事。FaceTime 更新提供更自然的視訊通話;「專注模式」幫助使用者減少分心;「原況文字」等新功能利用裝置端智慧技術來顯示實用資訊;「地圖」的升級體驗提供探索世界的全新方法;還有更多強大新功能。iOS 15 今日以免額外付費軟體更新形式提供。
增強後更自然的 FaceTime 通話
FaceTime 變得比以往更不可或缺,讓使用者能輕鬆和最重要的人聯繫。FaceTime 音訊和視訊功能的強大更新,讓通話更自然、更栩栩如生。透過空間音訊,群組 FaceTime 通話中的聲音聽起來就像是從對方在畫面中的方位傳來。「語音隔離」是新的麥克風模式,運用機器學習技術排除背景噪音,優先聚焦使用者的聲音;「寬廣頻譜」模式則將所有背景聲音都收錄到通話中。受 iPhone 拍攝的絢麗人像照片啟發, FaceTime 上的「人像」模式可以將背景模糊,將畫面對焦在使用者身上。「語音隔離」、「寬廣頻譜」和「人像」模式也能以第三方 app 使用,例如 Webex、Zoom 和 WhatsApp。群組 FaceTime 提供新的格狀顯示選項,能以相同大小的方格來顯示通話參與者。
FaceTime 通話現在延伸至 Apple 裝置以外,Android 或 Windows 裝置的使用者也能從各自的網頁瀏覽器加入通話。網頁版 FaceTime 通話仍經端對端加密處理,隱私性不受影響。iPhone、iPad 和 Mac 使用者只需建立一個 FaceTime 連結,並透過「訊息」、「行事曆」、「郵件」或第三方 app 分享連結,即可開啟通話,與親友聯繫變得前所未有地容易。
今年秋季稍晚,「同播共享」將帶來讓使用者在 FaceTime 通話中與親友分享體驗的新方式,例如一同聆聽歌曲、觀看電視節目或電影、一起完成體能訓練、或分享螢幕以查看 app。「同播共享」將適用於 Apple Music、Apple TV+,以及 Disney+、HBO Max、MasterClass、SoundCloud、TikTok、Twitch,還有其他許多 app。「同播共享」可透過 iPhone、iPad 和 Mac 使用。共享播放控制選項,讓所有參與「同播共享」的成員都能播放、暫停或快轉。「同播共享」也可在 Apple TV 使用,讓使用者可在大螢幕上欣賞節目或電影。
藉由「訊息」保持聯繫的更多方式
「與你分享」是出現於「照片」、Safari、Music、Apple Podcasts 以及 Apple TV 等 app 的新區塊,顯示親友透過「訊息」分享的照片、文章、音樂等內容。「與你分享」自動於「照片」app 中顯示分享的照片,並在對應 app 中顯示其他相關內容。「與你分享」區塊顯示該內容的傳送者,讓使用者能輕鬆查看對應的訊息,並重啟對話。
iOS 15 中,Memoji 帶來讓使用者展現自己的更多元方式,包括多色頭飾、更多眼鏡款式,以及人工電子耳、氧氣管、軟頭盔等無障礙選項。使用者可用 40 多種服飾選項,以及沙卡、揮手、靈機一動燈泡時刻等九種全新貼圖手勢,自訂 Memoji 貼圖。
一日之中保持專注的強大工具
iOS 15 推出「專注模式」,可根據當下想專注處理的事情過濾通知,藉此幫助使用者減少分心。例如,工作期間可以設定「工作專注模式」,僅允許同事或工作用 app 傳送的通知;「個人專注模式」可在與親友一同休息放鬆時使用;「健身專注模式」則可幫助使用者進行體能訓練時保持在狀況內。使用者可以建立自訂「專注模式」或選擇系統提供的「專注模式」,運用裝置端智慧技術,建議允許發送通知給使用者的人和 app。為了進一步延伸專注功能,使用者能用符合特定「專注模式」的相關 app 建立專用「主畫面」。
使用「專注模式」時,「訊息」app 和 Slack 等支援此功能的第三方通訊 app 會自動對聯絡人顯示使用者狀態,使對方明白此刻不宜打擾。使用者甚至能收到開啟「專注模式」的建議,依據時間點或地點等因素而提供,且在一個 Apple 裝置上設定好的「專注模式」也會自動套用在使用者的其他 Apple 裝置上。
通知的全新樣貌
通知經過重新設計,新增了聯絡人照片和較大的 app 圖示,使通知內容更容易辨識。通知摘要是每日於使用者指定時間發送的通知整合。裝置端智慧技術會根據使用者與 app 的互動,將摘要按照優先順序整理,最為重要的通知會在最上方。有時效性的通知、訊息和電話會立即傳遞,因此使用者不會錯過緊急的通知。此外,若想將特定 app 或訊息通知轉為靜音一小時或一天,也都輕而易舉。
裝置端的智慧技術驅動「原況文字」、更先進的 Spotlight 搜尋、以及「回憶」等功能
「原況文字」將照片中文字內容變得有互動性。「原況文字」使用裝置端智慧技術辨識全系統 (包括網頁) 照片中的文字內容,並讓使用者採取進一步行動,例如複製貼上、查詢資訊、翻譯等。使用者甚至可輕點電話號碼的影像以撥打電話,或輕點網址的影像以在 Safari 中開啟頁面。透過神經網路引擎的能力,「相機」app 也可以快速在當下辨識並擷取文字,例如社區咖啡廳牆上寫的 Wi-Fi 密碼。使用者可利用「圖像查詢」獲得有關流行藝術、地標、書籍、自然界中的植物花草、寵物品種等進一步資訊。
Spotlight 是 iPhone 上通用的啟動搜尋方式,現在可以直接從鎖定畫面使用,並包括以地點、人物、場景或物品搜尋照片的功能。利用「原況文字」,Spotlight 可搜尋到照片中的文字與手寫內容。
iOS 15 為「回憶」功能帶來目前為止最大幅度的更新。全新電影級「回憶」功能具備煥然一新的樣貌、互動式介面,並結合 Apple Music 利用裝置端智慧技術推薦音樂曲目,重溫最愛或遺忘的回憶變得更容易。
重新設計的 Safari 瀏覽體驗
Safari 推出新設計的瀏覽體驗,使控制選項更容易觸及。新的標籤列預設置於螢幕底部,讓使用者可以輕鬆以單手在標籤頁間滑動瀏覽。利用「標籤頁群組」,使用者可以輕鬆地整理標籤頁,並隨時隨地在 iPhone、iPad、Mac 裝置上讀取。iOS 上自訂起始頁面以及網頁延伸功能,使 Safari 變得更個人化、更強大。
用Apple「地圖」導航、探索
iOS 15 中的「地圖」提供看世界的嶄新方式。視覺效果絢麗的地圖,提供更勝以往的細節呈現社區、商業區、建築物,也擁有客製地標,以及帶著閃耀月光效果的全新夜間模式。導航提供全新 3D 駕駛顯示,搭配新的道路細節呈現,幫助使用者更清楚辨識轉彎車道、分隔帶、人行穿越道、人行道等。升級的地圖功能於洛杉磯、紐約、舊金山提供,日後將於更多地區推出。設計精美的互動式地球儀提供山脈、沙漠、雨林、水體等地貌的豐富細節。
大眾運輸使用者輕輕一點,即可找到附近站點、釘選愛用路線。「地圖」會自動跟隨所選的交通路線,在接近出發時間時通知使用者,並在 Apple Watch 上追蹤這些資訊。使用者只要舉起 iPhone,即可透過擴增實境獲取詳細的步行路線指引。
「錢包」新增鑰匙和州證件
有了 iOS 15,「錢包」新增住家、飯店、辦公室,甚至汽車鑰匙,讓使用者僅透過輕輕一點 iPhone 即可進出更多地方。具備超寬頻支援的數位汽車鑰匙變得更厲害,使用者不必從口袋或包包拿出 iPhone,即可安全上鎖、解鎖、啟動指定車輛。 只要將鑰匙儲存在「錢包」裡,iPhone 也可以用來解鎖住家、辦公室,甚至飯店房間。 此外,未來將開放讓住在美國參與州的使用者可以把合格州證件與駕照加入 iPhone「錢包」。
重新設計的「天氣」功能
「天氣」全新設計的外觀配有全螢幕地圖、圖像化顯示的天氣資訊、以及根據情況動態調整的配置。精美的動畫背景能更準確反映太陽位置、雲量與降水,以及降雨或降雪的開始與結束時間通知。
運用「備忘錄」整理、協作
「備忘錄」新增可供使用者自訂的標籤,易於快速分類筆記,「提及」功能讓共享筆記的成員可通知彼此重要的內容更新。全新「活動」顯示,可查看共享筆記的近期紀錄;Highlights 則顯示編輯者的細節。首先於 Mac 和 iPad 登場的「快速備忘錄」可在「備忘錄」app 中查看與編輯。
更多隱私控制
全新隱私權功能提供透明度,以及用戶對於提供給 app 資料的掌控度。「郵件隱私權保護」防止寄件人得知郵件是否被開啟,也隱藏 IP 地址,如此一來寄件人就無法從 IP 地址得知使用者地點,或藉此對使用者進行建檔分析。Siri 對使用者隱私權的保護更進一步,透過裝置端語音辨識,使用者的指令音訊預設完全在裝置端處理,實現更加個人化、離線指令、以及更快的性能。
其他功能特色
Siri 新增 AirPods 上的「播報通知」功能,也能讓使用者透過下達指令與他人分享螢幕。Siri 現在可以在第三方 HomeKit 配件中啟用,如此一來 HomePod 與 HomePod mini 使用者可以輕鬆、安全地請 Siri 傳送訊息、設定提醒事項,或將內部訊息透過家中更多設備廣播給家人。
iCloud+ 結合所有使用者最愛的 iCloud 功能,再加上新的進階功能,包括「隱藏我的電子郵件」、擴充的「HomeKit 安全錄影」支援,還有創新的網路隱私權服務 「iCloud 私密轉送」。iCloud 目前的訂閱者將會自動升級至 iCloud+,無需額外付費。所有的 iCloud+ 方案皆可與使用者「家人共享」群組中的其他成員共享,如此一來,所有人都能享受這項服務提供的新功能、儲存空間和升級的體驗。
「健康」app 新增分享標籤頁,使用者可以跟家人、照護者或照護團隊分享健康資料;「趨勢」讓使用者可注意有意義的個人健康數據變化;新的衡量指標「步行穩定性」則賦予使用者積極管理跌倒風險的能力。使用者也能夠直接在「健康」app 中儲存可驗證的 COVID-19 疫苗或篩檢結果紀錄,以供隨時輕鬆取用。
「翻譯」 新增「自動翻譯」功能,不需點按麥克風按鈕,即可自動偵測到使用者開始說話,並翻譯語音內容,使得跨語言對話更加流暢自然。全系統適用的翻譯功能,讓使用者可透過選擇文字並點選「翻譯」,在 iPhone 上隨處進行翻譯。
新的 iPhone 設定讓使用者可更無縫地啟用 iPhone。原 iPhone 使用者無需訂閱 iCloud,也可以暫時在 iCloud 備份資料,以便輕鬆轉移資料到新的 iPhone。針對第一次換到 iPhone 的使用者,進化版的「移轉到 iOS」,讓使用者輕鬆轉移「照片」相簿、檔案、資料夾、「輔助使用」設定等,從最開始就享受個人化的 iPhone 使用體驗。
「輔助使用」透過「旁白」讓使用者探索圖片中人物、物品、文字、表格資料、以及圖片中表格的更多細節。新的背景音持續於背景播放,掩蓋惱人的環境或外部噪音。「聲音控制」功能提供客製化「切換控制」,可用嘴巴發出的聲音進行操作,使用者也可在不同 app 上自訂顯示和文字大小。Apple 也將為「耳機調節」功能支援辨識外部載入的聽力圖 —— 顯示聽力測試結果的圖表。
同時也有2部Youtube影片,追蹤數超過7萬的網紅電腦學習園地,也在其Youtube影片中提到,【加入】支持電腦學習園地 https://www.youtube.com/channel/UCYkWZY6-NlkU6qEkEtK3s0Q/join ✅購買完整課程內容 https://shopee.tw/alyoou ✅請【訂閱】我們的頻道 如果這部影片對你有幫助的話,請幫我按個讚,給我點...
音樂 頻譜 軟體 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最讚貼文
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
音樂 頻譜 軟體 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答
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。
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