top of page
Generatif (Beta) |. Memberikan berita dan tren terkini dalam AI generatif
logo.png

NVIDIA BigVGAN v2 mendukung sintesis audio berkualitas tinggi

Generatived

6/9/24, 13.30

NVIDIA telah mencapai kemajuan signifikan dalam AI generasi audio dengan pengembangan BigVGAN, model yang dirancang khusus untuk mensintesis bentuk gelombang audio dengan kecepatan dan ketahanan luar biasa. Sebuah kolaborasi antara tim Riset Pembelajaran Mendalam Terapan NVIDIA dan tim NeMo, model ini dirancang untuk menangani berbagai jenis audio, termasuk ucapan, suara sekitar, dan musik. BigVGAN v2, versi terbaru BigVGAN, bertujuan untuk meningkatkan kecepatan sintesis dan kualitas audio, menghasilkan audio yang hampir tidak dapat dibedakan dari rekaman sebenarnya.

Model BigVGAN v2 dicirikan oleh kemampuannya dalam menyediakan audio berkualitas tinggi dengan beragam suara. Ini dilatih pada kumpulan data besar yang mencakup berbagai bahasa, suara lingkungan, dan instrumen, memungkinkan Anda menghasilkan gelombang suara mendetail dari satu model. Arsitektur model ini mencakup modul baru yang disebut Sintesis Multi-Periodik Anti-Aliased (AMP), yang pandai menciptakan gelombang suara frekuensi tinggi dan periodik. Inovasi ini memungkinkan BigVGAN v2 mengatasi tantangan dalam menghasilkan detail halus dalam suara frekuensi tinggi, yang merupakan kelemahan umum metode vocoding tradisional.

Sebagai terobosan dalam teknologi sintesis audio, BigVGAN v2 memperluas kapasitas laju pengambilan sampel hingga 44 kHz, mencakup seluruh spektrum pendengaran manusia. Peningkatan ini memungkinkan model mereproduksi berbagai macam suara secara akurat, mulai dari nada rendah drum hingga nada tinggi simbal. Selain itu, BigVGAN v2 secara signifikan mempercepat kecepatan sintesis dengan menggabungkan kernel CUDA yang dioptimalkan, memberikan inferensi hingga 3x lebih cepat dibandingkan pendahulunya.

Komitmen NVIDIA untuk memajukan AI generasi audio ditunjukkan dengan dirilisnya BigVGAN v2, tolok ukur baru untuk teknologi neural vocoder dan kualitas audio. Performa model yang mutakhir dan kemampuan pengomposisian yang cepat bermanfaat bagi berbagai aplikasi, mulai dari realitas virtual hingga pembuatan konten digital. Dengan BigVGAN v2, NVIDIA terus mendorong batasan dari apa yang mungkin terjadi di bidang pendengaran dengan membuat generasi audio berkualitas tinggi menjadi lebih mudah diakses dan efisien.

Bagikan artikel ini:

Tin tức mới nhất
steAmがSTEAM人材育成を開始

steAmがSTEAM人材育成を開始

28/9/26, 07.00

steAm(東京都豊島区)は、企業・組織向けの人財育成プログラム『steAm Human Development Program』を本格展開すると発表した。

ウイングアークが帳票導入

ウイングアークが帳票導入

28/9/26, 07.00

ウイングアーク1st(東京都港区)は、三菱UFJファクターのファクタリング事業においてデジタル帳票基盤『SVF』とデジタルトラスト『Trustee』が導入されたと発表した。

NovaEdgeが提案書診断

NovaEdgeが提案書診断

28/9/26, 07.00

NovaEdge(京都府京都市)は、自治体のプロポーザル案件向け提案書をAIが診断し改善点を提示するクラウドサービス『提案書くんPlus』の提供を開始した。

ココペリが海外商談基盤

ココペリが海外商談基盤

28/9/26, 07.00

ココペリ(東京都千代田区)は、諏訪信用金庫において海外ビジネスマッチングプラットフォーム『BIG ADVANCE GLOBAL』の運用が開始されたと発表した。

Copyright © 2024 Generatived - All right Reserved.

Bagikan artikel ini:

Bagikan artikel ini:

Generatived

Hãy theo dõi chúng tôi

  • Facebook
  • X

Bahasa

Generatived là dịch vụ cung cấp thông tin và xu hướng chuyên về Generative AI. Chúng tôi sẽ cố gắng hết sức để cung cấp thông tin về thế giới đang thay đổi nhanh chóng.

Generatived AI Logo

Generatived adalah layanan yang memberikan informasi dan tren khusus dalam AI Generatif. Kami akan melakukan yang terbaik untuk menyampaikan informasi tentang dunia yang berubah dengan cepat.

  • Facebook
  • X

Ikuti kami

Bahasa

Berita terkini
steAmがSTEAM人材育成を開始

steAmがSTEAM人材育成を開始

28/9/26, 07.00

steAm(東京都豊島区)は、企業・組織向けの人財育成プログラム『steAm Human Development Program』を本格展開すると発表した。

ウイングアークが帳票導入

ウイングアークが帳票導入

28/9/26, 07.00

ウイングアーク1st(東京都港区)は、三菱UFJファクターのファクタリング事業においてデジタル帳票基盤『SVF』とデジタルトラスト『Trustee』が導入されたと発表した。

NovaEdgeが提案書診断

NovaEdgeが提案書診断

28/9/26, 07.00

NovaEdge(京都府京都市)は、自治体のプロポーザル案件向け提案書をAIが診断し改善点を提示するクラウドサービス『提案書くんPlus』の提供を開始した。

ココペリが海外商談基盤

ココペリが海外商談基盤

28/9/26, 07.00

ココペリ(東京都千代田区)は、諏訪信用金庫において海外ビジネスマッチングプラットフォーム『BIG ADVANCE GLOBAL』の運用が開始されたと発表した。

bottom of page