duangsuse::Echo
[58, 58, 58, 60, 63, 65, 63, 70, 70, 70, 67, 70, 63, 65, 67, 70, 67, 63, 65, 67, 60, 58, 60, 63, 65, 67, 65, 70, 58, 58, 58, 60, 63, 65, 63, 67, 70, 70, 67, 70, 63, 65, 67, 63, 60, 70, 67, 63, 60, 65, 63, 65, 72, 70, 70, 67, 63, 72, 72, 68, 72, 72, 67, 70…
Hachiko 的软件质量不好，我觉得在录制的时候对 CPU 和内存 IO 速度的关注度不够，如果你的机器没有比较好的性能，Hachiko 又像现在这样没有一个比较好的时间线缓存方案，录下来的东西都会时快时慢。
Forwarded from 「VoP」維尼之聲 - Voice of Pooh🔊
YouTube
【辱包全明星】秦城欢迎你（原曲：北京欢迎你）「人力V+Vocaloid+Synth V」
本社首部全明星系列鬼畜作品
原曲：北京欢迎你（2008）
https://youtu.be/T6gsbI35SH4
演员表：
江泽民、川普 (美国)、葛平、面筋哥、习近平、薄熙来、影流之主、蔡徐坤、奥利给、老八
言和、艾可 (台湾)、洛天依、心华 (台湾)、乐正绫、诗岸
继作：秦城祝福你
https://youtu.be/wJ5J2fHOd2Q
习近平音源下载地址：
https://drive.google.com/file/d/1Qy5EIdMFpG4gBO5RdV2QRRvgRbVFVyA-…
原曲：北京欢迎你（2008）
https://youtu.be/T6gsbI35SH4
演员表：
江泽民、川普 (美国)、葛平、面筋哥、习近平、薄熙来、影流之主、蔡徐坤、奥利给、老八
言和、艾可 (台湾)、洛天依、心华 (台湾)、乐正绫、诗岸
继作：秦城祝福你
https://youtu.be/wJ5J2fHOd2Q
习近平音源下载地址：
https://drive.google.com/file/d/1Qy5EIdMFpG4gBO5RdV2QRRvgRbVFVyA-…
Forwarded from 「VoP」維尼之聲 - Voice of Pooh🔊
===== 评论区 =====
train: 精甚细腻的制作👍
albano gio...: 广阔天地，大有可为
duangsuse: 精甚、细腻 👍
train: 精甚细腻的制作👍
albano gio...: 广阔天地，大有可为
duangsuse: 精甚、细腻 👍
🤔 声库主要有三条线，就是 OPC (overlap, preutterance, consonant)
最重要的是 consonant 这一条，如果调不好会有嘶哑或者说“有痰”一样的感觉
最重要的一点是虽然对于好的采样要懂得给诸如 consonant 这样的区域多一点空间，但对差的采样要尽可能以重复的波形为界去参照调整，区域反而是越小越好
如果在短吐字的时候感觉不好，可能是 overlap 区域太小
其实最重要的是做文语对齐，把波形对齐到音素 (比如 dai 这个…… 调整的时候大概要学习类似的音素吧)
我之前以为拼接合成就一定比参数模型差，现在觉得也不一定，其实拼接合成也没那么难听，只是有质量上限而已
最重要的是 consonant 这一条，如果调不好会有嘶哑或者说“有痰”一样的感觉
最重要的一点是虽然对于好的采样要懂得给诸如 consonant 这样的区域多一点空间，但对差的采样要尽可能以重复的波形为界去参照调整，区域反而是越小越好
如果在短吐字的时候感觉不好，可能是 overlap 区域太小
其实最重要的是做文语对齐，把波形对齐到音素 (比如 dai 这个…… 调整的时候大概要学习类似的音素吧)
我之前以为拼接合成就一定比参数模型差，现在觉得也不一定，其实拼接合成也没那么难听，只是有质量上限而已
#gui 来说说这个列表首字母定位问题
很多应用的列表视图都有这个功能 —— 击键后转到对应首字母的一项，再按一次同首字母的下一项，直到结束重新回滚到首项
可以认为这是一个在列表数据更新时更新的
并且，只有在按名字有序排列时这才奏效，否则还是
IntRange 呢，其实也可以视为
impreative equivalent:
然后可以得到一个 range:
大概只是日常瞎想，请勿模仿 🤔
很多应用的列表视图都有这个功能 —— 击键后转到对应首字母的一项，再按一次同首字母的下一项，直到结束重新回滚到首项
可以认为这是一个在列表数据更新时更新的
Map<Char, IntRange> 并且，只有在按名字有序排列时这才奏效，否则还是
finder=Finder(list, key); setSelection(listOf( finder.next() )) 没法优化...IntRange 呢，其实也可以视为
SizedIterator(start, n) ，不过这就可以用了就是(Kotlin 提供很方便的基础抽象)。data.withIndex().groupBy { it.value.first() } 就可以得到 { "a": [0, "apple", 1, "angry"], "b": [2, "banana", 3, "blue"] } 这种impreative equivalent:
val map: MutableMap<MutableList<IndexedValue<String>>> = mutableMapOf()
for ((i, item) in data.withIndex()) {
map.getOrPut(item.first(), mutableListOf()).append(i to item)
} 然后可以得到一个 range:
res.associate { c -> c.key to c.value.minBy { it.first } .. c.value.maxBy { it.first } } 大概只是日常瞎想，请勿模仿 🤔
#vocaloid 维尼音源的
— 坏采样表:
hui, da, kuai, fei, chao, kong, zou, sang, shuang, zhou
bai4, diao, dun, piao, po, ran, ruo, mo, wo
gua, guang, kou, lao, mo
han, nei, ni, qun, shao, xiong, yao, zou, huang
— 重复采样表:
ai2 重复太多我已经放弃
迫真心得:
u / uo 音结尾的采样的 consonant 区好像都很短
如果 consonant 的位置比 preutterance 小，那么重复的部分会是 overlap — consonant 而非 consonant — cutoff
如果开头的音是 z / y 的话 preutterance 必须放最前面，不然后面的音素吐音不利落
— 坏采样表:
hui, da, kuai, fei, chao, kong, zou, sang, shuang, zhou
bai4, diao, dun, piao, po, ran, ruo, mo, wo
gua, guang, kou, lao, mo
han, nei, ni, qun, shao, xiong, yao, zou, huang
ai2
迫真心得:
u / uo 音结尾的采样的 consonant 区好像都很短
如果 consonant 的位置比 preutterance 小，那么重复的部分会是 overlap — consonant 而非 consonant — cutoff
如果开头的音是 z / y 的话 preutterance 必须放最前面，不然后面的音素吐音不利落