Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

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)

Others are asking
ai扩图
以下是关于 AI 扩图的相关知识: 星流一站式 AI 设计工具: 智能扩图:自动提取原图信息,智能地生成新的图像内容以填充扩展区域。 使用方法:选中图像进入扩展功能界面,拖动选区边框进行扩充区域选择。智能扩图参数包括提示词框(输入生成的区域的描述)、重绘风格(选择与放大图像相对应的风格,会提升扩图效果),其余参数默认即可。 高清放大:对图像进行尺寸放大,增加更多的细节,目前支持最大尺寸为 4K(40964096)。放大参数包括放大倍率、变化幅度、风格类型、细节丰富度、清晰度、相似度和提示词。 智能去背景:支持一键去除图片的背景。使用方法为选中图像,点击一键去背景。 【SD】最强控制插件 ControlNet: 以一张图为例,将其导入到图生图界面。根据情况选择大模型,如卡通类选择“revAnimated”,真实类选择“Realistic Vision”。图生图中重要的参数有缩放模式(选择“缩放后填充空白”)、尺寸(横向扩充增加宽度,纵向扩充增加高度)、单批数量(根据需求填写)、重绘幅度(加大到“0.8”以上)。 进行 ControlNet 的设置,升级到最新版本,将图片导入。启用插件,控制类型选择“局部重绘”,预处理器选择“inpaint_only+lama”,控制模式选择“更倾向 Controlnet”,缩放模式选择“缩放后填充空白”。为了让出图更统一,还可增加一个 reference_only 的通道巩固扩图风格。设置好后点击生成,选择满意的结果。 试验不同的图时,有时可通过反推提示词的方式增加文本控制。生成的图可能存在色差,需调整各项参数修正。 Stability AI 推出基于 Discord 的媒体生成和编辑工具: (扩图):在图像中插入其他内容以向任何方向填充空间,价格为 4 积分。
2025-03-15
关于教学的ai提示词
以下是关于教学的 AI 提示词的相关内容: 遵循最简化原则: 1. 内容长度限制:确保模型输出不超过用户设定的字数或信息量。 2. 内容类型限制:避免生成不恰当或不相关内容,可通过预设过滤规则实现。 3. 逻辑和一致性限制:增强模型理解和处理逻辑关系的能力。 4. 风格和语调限制:使模型输出符合特定写作风格或语调。 未遵循最简原则的情况: 1. “理解中文语义”这类描述无意义,因这是大模型基础设定。 2. “评估和打分文本质量”目标已包含打分任务,无需再提。 3. “提供文本改进建议”在目标中重复出现。 4. Markdown 格式错误,如“Profile:Goals:”结构错误,应将 Goals 放到 Role 层级下。 5. Initialization 部分可细化,如“明白以上要求后请回复:‘请提供需要打分的提示词:’”,更清晰指代用户下一句回复信息。 此外,写 Prompt 应先分析达成任务所需模块,且模块并非一成不变,需根据任务增减。同时注意: 1. 不需要包含作者信息,如 author、version 等。 2. 避免分类错误,如将输出错误分类到 Goals 目标,像“提供改进建议,以及改进原因”与“对用户的 Prompt 进行评分 1~10 分,10 分为满分”目标相似易造成困惑,应放到达成目标后的输出模块。 3. 注意拼写正确,如 Constrains 应拼写为 Constraints,限制条件要清晰且可被大模型执行。 以下是一些提示词模板的相关网站: 1. Majinai: 2. 词图: 3. Black Lily: 4. Danbooru 标签超市: 5. 魔咒百科词典: 6. AI 词汇加速器: 7. NovelAI 魔导书: 8. 鳖哲法典: 9. Danbooru tag: 10. AIBooru:
2025-03-15
在ai图像训练打标时,怎么让部分标签权重更大
在 AI 图像训练打标时,让部分标签权重更大的方法如下: 1. 在 Stable Diffusion 中,手动补充的特殊 tag 放在第一位,因为 tags 标签有顺序,最开始的 tag 权重最大,越靠后的 tag 权重越小。 2. 在 BooruDatasetTagManager 中采用方法二: 删除部分特征标签,如 All tags 中不该出现的错误识别的自动标签,Image tags 中作为特定角色的自带特征的标签,并将特征与 LoRA 做绑定。 完成所有优化删除后,点击左上角菜单 File>Save all changes 保存当前的设置。 此外,在 Stable Diffusion 训练数据集制作中还需注意: 1. 调用 Waifu Diffusion v1.4 模型需要安装特定版本(2.10.0)的 Tensorflow 库,在命令行输入相应命令完成版本检查与安装适配。 2. 进入到 SDTrain/finetune/路径下,运行相应代码获得 tag 自动标注,其中主要参数包括: batch_size:每次传入 Waifu Diffusion v1.4 模型进行前向处理的数据数量。 model_dir:加载的本地 Waifu Diffusion v1.4 模型路径。 remove_underscore:开启后将输出 tag 关键词中的下划线替换为空格。 general_threshold:设置常规 tag 关键词的筛选置信度。 character_threshold:设置特定人物特征 tag 关键词的筛选置信度。 caption_extension:设置 tag 关键词标签的扩展名。 max_data_loader_n_workers:设置大于等于 2,加速数据处理。
2025-03-15
AI应用总汇
以下是 AI 的一些应用场景: 1. 辅助创作与学习: AI 智能写作助手帮助用户快速生成高质量文本。 AI 语言学习助手、诗歌创作助手、书法字体生成器、漫画生成器等为用户的学习和创作提供支持。 2. 推荐与规划: AI 图像识别商品推荐、美食推荐平台、旅游行程规划器、时尚穿搭建议平台、智能投资顾问等,根据用户的需求和偏好为其推荐合适的产品、服务或制定个性化的计划。 3. 监控与预警: AI 宠物健康监测设备、家居安全监控系统、天气预报预警系统、医疗诊断辅助系统等,实时监测各种情况并提供预警。 4. 优化与管理: 办公自动化工具、物流路径优化工具、家居清洁机器人调度系统、金融风险评估工具等,提高工作效率和管理水平。 5. 销售与交易: AI 艺术作品生成器、书法作品销售平台、摄影作品销售平台、汽车销售平台、房地产交易平台等,为各类产品和服务提供销售渠道。 在具体的行业应用中: 1. 医疗保健: 医学影像分析:AI 用于分析医学图像,辅助诊断疾病。 药物研发:加速药物研发过程,识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗:分析患者数据,提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术:控制手术机器人,提高手术精度和安全性。 2. 金融服务: 风控和反欺诈:识别和阻止欺诈行为,降低金融机构风险。 信用评估:评估借款人信用风险,帮助做出贷款决策。 投资分析:分析市场数据,辅助投资决策。 客户服务:提供 24/7 服务,回答常见问题。 3. 零售和电子商务: 产品推荐:分析客户数据,推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化:改善搜索结果,提供个性化购物体验。 动态定价:根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人:回答客户问题并解决问题。 4. 制造业: 预测性维护:预测机器故障,避免停机。 质量控制:检测产品缺陷,提高产品质量。 供应链管理:优化供应链,提高效率和降低成本。 机器人自动化:控制工业机器人,提高生产效率。 5. 交通运输:(此处未提供具体应用内容)
2025-03-15
最好用的AI应用有哪些
以下是一些好用的 AI 应用: 1. AI 摄影参数调整助手:使用图像识别和数据分析技术,常见于摄影 APP 中,可根据场景自动调整摄影参数,市场规模达数亿美元。 2. AI 音乐情感分析平台:运用机器学习和音频处理技术,有音乐情感分析软件,能分析音乐的情感表达,市场规模达数亿美元。 3. AI 家居智能照明系统:基于物联网技术和机器学习,如小米智能照明系统,实现家居照明的智能化控制,市场规模达数十亿美元。 4. AI 金融风险预警平台:借助数据分析和机器学习,有金融风险预警软件,可提前预警金融风险,市场规模达数十亿美元。 5. AI 旅游路线优化平台:通过数据分析和自然语言处理,马蜂窝有路线优化功能,能根据用户需求优化旅游路线,市场规模达数亿美元。 6. AI 游戏道具推荐系统:利用数据分析和机器学习,常见于游戏内商城推荐功能,可根据玩家需求推荐游戏道具,市场规模达数亿美元。 7. AI 天气预报分时服务:采用数据分析和机器学习,如彩云天气分时预报,提供精准的分时天气预报,市场规模达数亿美元。 8. AI 医疗病历分析平台:依靠数据分析和自然语言处理,医渡云有病历分析系统,能分析医疗病历,辅助诊断,市场规模达数十亿美元。 9. AI 会议发言总结工具:使用自然语言处理和机器学习,讯飞听见有会议总结功能,可自动总结会议发言内容,市场规模达数亿美元。 10. AI 书法作品临摹辅助工具:借助图像识别和数据分析,有书法临摹软件,能帮助书法爱好者进行临摹,市场规模达数亿美元。 11. AI 菜谱口味调整工具:运用自然语言处理和数据分析,如下厨房口味调整功能,可根据用户反馈调整菜谱口味,市场规模达数亿美元。 12. AI 语言学习纠错平台:通过自然语言处理和机器学习,英语流利说有纠错功能,能帮助语言学习者纠正错误,市场规模达数十亿美元。 13. AI 电影剧情分析系统:利用数据分析和自然语言处理,豆瓣电影有剧情分析工具,能分析电影剧情,提供深度解读,市场规模达数亿美元。 14. AI 办公文件分类系统:凭借数据分析和机器学习,腾讯文档有分类功能,可自动分类办公文件,方便管理,市场规模达数亿美元。 15. AI 美容护肤方案定制平台:基于图像识别和数据分析,美丽修行有定制方案功能,能根据用户肤质定制护肤方案,市场规模达数亿美元。
2025-03-15
请列出目前最好用的AI应用提示词
以下是一些目前较好用的 AI 应用提示词: 1. 让 Claude 3.5 摆脱循环的提示技巧:在模型陷入重复或逻辑僵局时,使用提示词让其先进行多步、多角度思考,输出十段左右分析,再转化为代码实现。优势在于避免错误方向的持续生成,促使模型输出新的思考过程。注意如果模型输出内容已过于冗杂,建议修改原始提示词。参考链接: 2. AI 对程序员工作的影响分析:AI 可代替的部分包括代码生成、补全、分析问题和数据提取、辅助架构设计文档等;AI 无法代替的部分有需求分析、复杂项目拆分、线上问题排查、调试及安全性保障。建议专业程序员通过 AI 提升效率,但非专业人士难以依赖 AI 完成复杂任务,需注重自身技能提升和架构设计能力。参考链接: 3. AI 应用场景中的访谈内容真实性分析:从“自相矛盾”“时间线”“常识性冲突”角度,分析访谈内容的内部一致性,并结合常识推测可能存在夸大或不实之处。应用价值在于适合验证新闻、访谈或声明的真实性,发现潜在问题。参考链接: 此外,在 Apple Intelligence 中,如“有用的邮件助理”AI 机器人被指示如何根据邮件内容提出一系列问题,还包括“请将答案限制在 50 个单词以内。不要产生或编造虚假信息。”等提示。 在通往 AGI 之路知识库中,也有众多与提示词相关的内容,如之前社区测试中有关夫妻相的有趣提示词测试,还有 midjourney 提示词、股市卡片、解压缩等众多内容。此外有最佳实践、方法论、论文精读,提到刘海写伪提示词等技巧,吴文达老师讲 prompt 较好,还有 open i 官方提示,博主列出的 6 大策略吃透有助于写提示词。
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
免费的文生视频的软件
以下是一些免费的文生视频软件: 1. Pika:擅长动画制作,支持视频编辑。 2. SVD:如果熟悉 Stable Diffusion ,可安装此插件,在图片基础上生成视频,由 Stability AI 开源。 3. Haiper:有免费额度,能生成 HD 超高清的视频,文生视频支持选择风格、秒数、种子值等。 4. DynamiCrafter:免费,可生成 2 秒图生视频,还能做短视频拼长视频。 此外,还有通义万相,可免费使用,地址为:https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/wanxvideo 。它全新发布自研 AI 视频生成大模型,具备多种优势。 更多的文生视频的网站可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/38 。 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-13
有什么软件或者网站可以学习文档,然后根据文档内容生成完整的python代码程序的吗?免费的
以下是一些可以学习文档并根据文档内容生成完整 Python 代码程序的免费软件或网站: 1. :这是一个开源的 AI 开发助手,能根据产品需求生成完整的代码库,代码具有简单、安全、易于理解的结构,具备高度灵活性和定制性,适合开发人员使用。 2. 直接使用。
2025-03-13
我没有编程专业知识,想学如何利用AI做软件开发
如果您没有编程专业知识但想利用 AI 做软件开发,以下是一些建议和相关信息: 在软件开发方面,AI 辅助编程工具如 Cursor、Windsurf 可帮助您解决编程问题。面试时,可观察候选人如何向 AI 提问、判断 AI 代码的正确性以及调整 AI 生成的代码。 例如 Trae 这样的 AI 编程神器,能高效生成代码,支持多技术栈,且具有动态调整的潜力。如生成任务清单应用和根据 UI 设计图自动生成项目代码,但可能存在一些不完善之处,可继续让其调整。 利用固定格式文档结合 AI 进行代码开发具有一定可行性,但需强调组员主观能动性,文档并非唯一最佳方式,可尝试简短描述或 Prompt 辅助代码生成。 对于后端 Java 程序员转向 LLM 方向,可借助 AI 编程工具熟悉 LLM 原理,开展相关 Side Project,将 AI 当老师边做边学,坚持使用 AI 辅助编程。 相关链接:
2025-03-13