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有什么可以修音的ai软件

Answer

以下是一些可以修音的 AI 软件及相关信息:

  • 在音乐学习中,对于自定义前奏的工作流,可使用相关软件进行操作。如将 Midi 导出到 MP3 虚拟演奏文件,320kbit 码率是各大音乐平台的门槛,后期若想输出到 QQ 音乐之类需转码。修改音色方面,有很多染色软件可用,如 Neutron4,可从 Youtube 下载喜欢的乐器音色并用宿主软件打开插件导入音频实现渲染。
  • 格林提到,利用 UDIO 的 REMIX 功能进行音质改造时,AI 会参考音频文件中的所有声音细节包括噪音。在上传音频给 UDIO 进行 REMIX 前,可使用传统音频处理手段如 WAVES 的 X-NOISE 插件、RX11 音频修复软件以及 Audition 的采样降噪功能等进行降噪和去杂音处理。
  • 在基于 Sovits 的声音训练及推理中,去混响可通过调整增加减少和伪影平滑的数值来实现,以耳朵感受为准。去杂音方面,对于非主人公声音,可根据情况选择静音或使用 ripx 软件精修。该软件交互体验优秀,将声音处理为 wav 格式。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

[音乐学习] AI音乐-自定义前奏的一种工作流

可以直接导总谱,也可以分轨导出(适用于不同乐器组合,由于制谱软件有很重的midi味,有时需要调整乐器音色)320kbit码率是各大音乐平台的门槛,而向Suno导出的是192k的,后期如果想输出到QQ音乐之类,需要转个码(虽然单纯转码对音质没有直接提升~)导出以后就可以喂给AI了修改音色这一步不是必须,也有很多染色的软件可以用,比如我现在用的是Neutron4,从Youtube上面下载一些自己喜欢的乐器音色(比如雅马哈大钢琴),然后用宿主软件打开插件,导入这段音频,就可以实现渲染了(刚刚Studio One过期了,这里就先不放图了)[heading1]步骤4:丢给AI做二次创作:[content]我比较喜欢丢完整的小节给AI,这样节奏的识别性更好,当然也可以在中间掐断,AI的识别能力还是不错的:接下来就是细化去roll后面的部分,这个就步细讲了,大家可以自由发挥最后丢个完整版(前奏有点长没剪,AI生成的部分在53秒之后):输出响度调大了,大家可以把音量降下来点~[Udio完整版.mp3](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/V3yxbOQtXolGWPxG4Jnc5MWdn9d?allow_redirect=1)

格林:SUNO提升音质Tips

当使用UDIO进行参考音频REMIX生成时,AI会完整地参考音频文件中的所有声音细节,包括任何噪音。如示例2,这段生成的原声吉他演奏,所得到的音频文件除了包含吉他本身的声音外,往往还会包含弹拨声、底噪、混响以及其他杂音。使用频谱图查看这些音频文件时,可以清楚地看到这些细节。在人类听觉中,我们通常只会注意到吉他的声音而忽略其他细节。但对AI来说,无论是吉他声还是其他声音,都是参考的重要信息。因此,音频信息越丰富,AI参考时生成的音频信息也会相对增多(一般情况下只多不少)。例如,AI可能会将一个随机的“咔哒”声理解为鼓点,在生成的音频片段中,这个声音就被转换成了鼓声。同理,其他的杂音也可能被AI转化为各种不同的声音。我们第一组例子里,0.15的REMIX片段,在48秒开始的uplifter,有奇怪的震荡抖动声,这实际上就是UDIO AI根据SUNO的音频噪声重新解释生成的。因此,尽管UDIO会给我们很多细节,但类似的奇怪声音会让整体听感变差,这并没有达到我们的期望。所以,如何更理想地实现音质提升?一个方案是,在上传音频给UDIO进行REMIX之前,使用传统音频处理手段对音频进行降噪和去杂音处理。这些技术比较专业,但值得学习,因为不只是提升SUNO音质这一个目的能用到。本人经常使用的工具包括WAVES的X-NOISE插件、RX11音频修复软件以及Audition的采样降噪功能等等。市面上类似的软件和插件众多,可以在B站找到相关教程。

实战教程:基于 Sovits 的声音训练及推理

去混响:点击顺序如图中箭头所示,通过增加减少和伪影平滑的数值来调整效果,我这里没有标准数值,以耳朵为准,点击预听感受效果,如果效果合适,点击渲染,应用到整首歌。去杂音:这里的杂音是指非主人公的声音,比如经常出现的掌声,笑声,欢呼声,如果这种杂音只出现一次,那么选中对应的音轨,右键-渲染-静音即可,如果是重复出现,并且有一定的相似性,那么可以选中这一段音轨,然后查找类似,然后右键-静音如果杂音和主音柔和在一起,无法智能提取,一般有2个思路,一个是,直接去掉这段主音,因为我们需要收集的声音量很多,去掉一两句影响不大,如果精益求精,可以用下面这个软件精修ripx,对声音进行精修(也可以用来提取音轨,伴奏等等,需要动手能力强)链接:https://pan.baidu.com/s/1ClBvqlnA1cONVs8YU-ldcw?pwd=5mrs提取码:5mrs这个软件的交互体验非常优秀,基本不需要什么教程,左右键点一点音轨图形就知道怎么做了,把杂音的音轨删除,主音的音轨可以剪切,然后导出即可。所有声音导出成wav格式,最终我们处理的干声大概是以下标准,请对比感受[赐我测试用.wav](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/YA8AbCHeNo79fVxHW8ycaaqln5d?allow_redirect=1)

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2025-03-17
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如何通过AI进行软件测试?有什么好用的AI工具,以及详细的步骤是什么?
以下是关于如何通过 AI 进行软件测试以及相关好用的 AI 工具和详细步骤的介绍: 一、基于规则的测试生成 1. 测试用例生成工具 Randoop:基于代码路径和规则生成测试用例,适用于 Java 应用程序。 Pex:微软开发的智能测试生成工具,自动生成高覆盖率的单元测试,适用于.NET 应用。 2. 模式识别 Clang Static Analyzer:利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷,生成相应的测试用例。 Infer:Facebook 开发的静态分析工具,自动生成测试用例,帮助发现和修复潜在错误。 二、基于机器学习的测试生成 1. 深度学习模型 DeepTest:利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例,模拟不同驾驶场景,评估系统性能。 DiffTest:基于对抗生成网络(GAN)生成测试用例,检测系统的脆弱性。 2. 强化学习 RLTest:利用强化学习生成测试用例,通过与环境交互学习最优测试策略,提高测试效率和覆盖率。 A3C:基于强化学习的测试生成工具,通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 三、基于自然语言处理(NLP)的测试生成 1. 文档驱动测试生成 Testim:AI 驱动的测试平台,通过分析文档和用户故事自动生成测试用例,减少人工编写时间。 Test.ai:利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例,确保测试覆盖业务需求。 2. 自动化测试脚本生成 Selenium IDE + NLP:结合 NLP 技术扩展 Selenium IDE,从自然语言描述中生成自动化测试脚本。 Cucumber:使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发(BDD)框架,通过解析自然语言描述生成测试用例。 四、基于模型的测试生成 1. 状态模型 GraphWalker:基于状态模型生成测试用例,适用于复杂系统的行为测试。 Spec Explorer:微软开发的模型驱动测试工具,通过探索状态模型生成测试用例。 2. 场景模拟 Modelbased Testing :基于系统模型自动生成测试用例,覆盖各种可能的操作场景和状态转换。 Tosca Testsuite:基于模型的测试工具,自动生成和执行测试用例,适用于复杂应用的端到端测试。 五、实践中的应用示例 1. Web 应用测试:使用 Testim 分析用户行为和日志数据,自动生成高覆盖率的测试用例,检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 2. 移动应用测试:利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例,确保覆盖关键功能和用户路径,提高测试效率和质量。 3. 复杂系统测试:采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例,确保覆盖所有可能的状态和操作场景,检测系统的边界情况和异常处理能力。 六、好用的 AI 工具 Testim:AI 驱动的自动化测试平台,生成和管理测试用例。 Test.ai:基于 NLP 技术的测试用例生成工具,适用于移动应用和 Web 应用。 DeepTest:利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。 GraphWalker:基于状态模型生成测试用例,适用于复杂系统的行为测试。 Pex:微软开发的智能测试生成工具,自动生成高覆盖率的单元测试。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-03-16
哪个视频生成软件对汽车生成效果最好
以下是一些在汽车生成效果方面表现较好的视频生成软件: 1. Meta 发布的 Meta Movie Gen 文生视频模型:由视频生成和音频生成两个模型组成。其中视频生成模型是 30B 参数的 Transformer 模型,能从单个文本提示生成 16 秒、16 帧每秒的高清视频,在精确视频编辑和个性化视频方面有出色表现,且在骨干网络架构上沿用了 Llama3 的许多设计。 2. 昆仑万维的 SkyReelsV1 短剧视频生成模型:国内首款专为 AI 短剧创作打造的视频生成模型,具备文生视频和图生视频两大功能,基于好莱坞级别的高质量影视数据训练,拥有电影级的光影美学效果,能生成影视级的人物微表情表演,支持多种人物表情和自然动作组合。使用入口全面开源,可通过 GitHub 获取模型和技术报告,也可通过 SkyReels 平台体验。 3. 阶跃星辰 x 吉利汽车的 StepVideoT2V 视频生成模型:全球参数量最大、性能最强的开源视频生成大模型,在运动平滑性、美感度等关键指标上显著优于现有的开源视频模型。拥有 300 亿参数,能生成 204 帧、540P 分辨率的高质量视频,在复杂运动、美感人物、视觉想象力、基础文字生成、原生中英双语输入、镜头语言等方面表现卓越。使用入口为开源模型(github.com/stepfunai/StepVideoT2V),也可通过跃问 App 进行体验。
2025-03-15
免费的文字生视频软件
以下是一些免费的文字生成视频软件: 1. Pika:是一款出色的文本生成视频AI工具,擅长动画制作,支持视频编辑,目前内测免费。生成服务托管在discord中,加入Pika Labs的Discord频道,在“generate”子区可进行操作,输入/create并在弹出的prompt文本框内输入描述即可生成视频,还能上传本地图片生成对应指令动态效果。 2. SVD:如果熟悉Stable Diffusion,可以安装这款最新的插件,在图片基础上直接生成视频,由Stability AI开源。 3. Kaiber:这是一款视频转视频AI,能够将原视频转换成各种风格的视频。 4. Sora:由OpenAI开发,可以生成长达1分钟以上的视频。 更多的文生视频的网站可以查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 Pika labs的特点及使用方法: 目前推出了Beta版本,支持免费、不限次数地文生视频、图生视频,生成的视频会带上官方水印。 官方Twitter:https://twitter.com/pika_labs 使用方法: 在Discord试用Beta版本:http://discord.gg/pika 选择generatex开头的频道或者建立pika labs私信 “/create”输入prompt即可完成文生视频,输入prompt后,点击“增加1”可添加image进行文+图生视频。 若仅输入图片,不输入Prompt来生成视频,可以使用/animate命令。 9月,pika更新了新能力加密信息。使用命令/encrypt_text,可以将最多20个字符的文本“加密”到给定的视频输出中。使用/encrypt_image,则可以实现输入logo image,生成图像动画中含有logo的效果。 请注意,以上内容由AI大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-14
我正在找工作,需要写简历和准备面试,什么AI软件可以对我现在的情况起到辅助作用呢?
以下是一些可以在您找工作写简历和准备面试时提供辅助的 AI 软件: 1. 写简历方面: Kickresume 的 AI 简历写作器:使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历,能为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容,并保持一致语调。 Rezi:受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台,使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的每个方面,包括写作、编辑、格式化和优化。 Huntr 的 AI 简历构建器:提供免费的简历模板,以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 更多 AI 简历产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/79 2. 面试准备方面: Applicant AI:人工智能面试系统,通过 AI 视频聊天快速筛选求职者,匹配招聘标准,自动推送合适候选人至下一阶段,减少人工干预,可安排面试流程,提高招聘效率。 用友大易 AI 面试产品:具有强大的技术底座、高度的场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进的防作弊技术以及严密的数据安全保障,能帮助企业完成面试,借助人岗匹配模型,自主完成初筛,并对符合企业要求的候选人自动发送面试邀约。 海纳 AI 面试:通过在线方式、无需人为干预完成自动面试、自动评估,精准度高达 98%,面试效率比人工方式提升 5 倍以上。同时候选人体验也得到改善、到面率比之前提升最高达 30%。 InterviewAI:在线平台,提供与面试职位相关的问题和由 AI 生成的推荐答案。候选人可以使用设备上的麦克风回答每个问题,每个问题最多回答三次。对于每个答案,候选人将收到评估、建议和得分。 需要注意的是,使用这些产品时,要考虑到数据安全性和隐私保护的问题。
2025-03-13
帮我编程一个AI实时翻唱的软件
目前要编程一个 AI 实时翻唱的软件是一项非常复杂的任务,涉及到多个领域的知识和技术,包括语音合成、音频处理、机器学习、深度学习等。 首先,需要收集大量的原唱音频数据用于训练模型。然后,利用深度学习算法,如循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)或 Transformer 架构,来学习原唱的特征和模式。 在语音合成方面,可能会用到诸如 WaveNet、Tacotron 等技术,以生成逼真的歌声。 音频处理则用于对生成的歌声进行优化和调整,例如去除噪音、增强音质等。 然而,要实现这样一个复杂的软件,需要具备深厚的编程和算法知识,以及大量的计算资源和时间来进行模型的训练和优化。
2025-03-13