Puzzle voice что это

FUTURAMA или откуда взялось слово Skibidi wa pa.

Я оказался в замешательстве. Если данная студия выпустила озвучку раньше чем группа Little Big, то это дает ответ на вопрос, откуда взялось слово Skibidi wa pa.

При этом в оригинале нет данного слова.

1.Видео с переводом.

Вероятно, так и было, но Ильич теперь не признается.

если-бы это было так, то давным давно уже об этом кто-то сказал.

в интервью он говорил, что смысла в тех словах никакого нет вообще.

А если это свежая озвучка?

Как делают бумагу

Кстати коровок или свинушек не жалко?

Нормально так. Девочка Грета с мамой.

Отличная идея

Как моя Мама отказалась от меня

К машине шли гордым строем.
Впереди охранник с тележкой, наполненной продуктами.
Следом я с литровой коробкой сока, кульком конфет и синим воздушным шариком, и следом мама с чеком, десяти процентной скидкой и бурчанием «Откажусь, к чертовой матери, от тебя. Ходишь, блин, позоришь». Но довольная.

«Народ у нас оскотинился». Под Петербургом мама-депутат ищет, кто слил видео с её ребёнком за рулем

Депутат из Гатчинского района Ленобласти похвасталась в социальных сетях навыками вождения своего маленького сына. После звонка журналистов ролик оказался удалён, а среди подписчиков начался поиск стукача.

На видео, опубликованное в Instagram депутата совета депутатов Гатчинского района Светланы Малашковой, обратило внимание издание 47news 27 ноября. В ролике на коленях у женщины сидит маленький мальчик, вероятно сын, и управляет автомобилем. Ребёнок заявляет, что сел за руль в 7 лет.

— Сейчас, можно сказать, ты первый раз едешь сам. Левее, канава, — поправляет Малашкова, добавляя, — но педали нажимаю я. Мы тут решили по дорожке проехаться до магазина. Сам едет (переводит камеру на накатанную заснеженную дорогу, видно, что на спидометре 18–20 км/час).

— Ой, мам, там машина! Стой, мам, держи! — воскликнул мальчик.

Мать смеётся в ответ на камеру: «Испугался, руль бросил. Я тебе там помогу, не бойся».

Малашкова в разговоре с журналистами отказалась комментировать видео. После звонка ролик из аккаунта пропал, но появилась запись. «Пока я в бане мои подписчики скидывают мои сториз журналистам. Хочу сказать одно, народ у нас оскатинился и доносами занялся. И мне жаль его» (орфография и пунктуация сохранены. — Прим. ред.).

Светлана Малашкова окончила Институт специальной педагогики и психологии и Государственный институт экономики, финансов, права и технологий. Стала депутатом на выборах в 2019 году от ЛДПР. Входит в постоянную комиссию по вопросам правопорядка и законности. В апреле 2021 года зарегистрировалась как индивидуальный предприниматель. Вид деятельности — реклама. Ранее работала в гатчинской полиции, но уволилась после рождения ребёнка. Известна как экоактивист, борющийся со свалками.

Не успел

ГачиТВ представляет.

Олды тут?;)

Вейк ап, Нео.

Ответ на пост «Жена одного из дагестанских бандитов, избивавших ногами девушек в астраханском кафе, пожаловалась на задержание своего мужа»

Не могу промолчать. Дагестанцы-герои этой истории (я прям подчеркиваю национальность) такие глупые или такие наглые?
Малика, твой муж, отец твоего ребёнка, бьёт женщин. Ты настолько глупа, что не понимаешь, что в определённой ситуации на месте тех девченок будешь ты?
Малика, ты просишь предать огласке задержание твоего мужа. Ты настолько глупа, что не понимаешь, что ситуация уже предана огласке? И она тебе не на пользу?
Малика, ты просишь защиты. У кого? Вы, ты и твой муж, дагестанцы, покинули свою малую Родину, приехали в чужую и очень сильно там нагадили. Ты настолько наглая, что не понимаешь, что ты должна каяться за своего мужа, а не просить защиты?
Малика, твой поступок и поступок твоего мужчины насквозь пропитан неуважением, пренебрежением. Если бы героем новости был не твой муж, то вы б вместе с ним одобрительно кивали, ведь русская свинья получила по лицу. Для тебя та девушка – свинья, в противном случае ты бы ей сочувствовала. В противном случае тебе бы и в голову не пришло писать пост, который ты написала.

Так все-таки, Малика, ты глупая или ты наглая?
Конечно «Малика» можно взять в кавычки. Малика – это все эти персонажи, которые совершенно перестали уважать людей, к которым приехали. Они будут и дальше наглеть, это точно. Такие показательные задержания – одно на сто, наверное. Но если они – наглые и глупые, то мы какие? Мы позволяем им такими быть. А точнее не мы, а власть наша. Сколько ещё будет таких Малик? А сколько будет мужчин, которые вступятся за жертв Маликовских мужей, а после либо в больничку, либо в тюрячку?

Во мне 45кг, будь я на месте тех девушек, на моей могилке бы уже цветы мёрзли. И неважно, был бы у меня с собой шокер или нет. Будучи свидетелем подобной ситуации – что я могла бы сделать? Ничего. Эта беспомощность выливается в лютую ненависть и неприязнь, которая распространаяетая на любого приезжего. Ты, «Малика», надеешься на помощь общественности, а общественность в лице меня наивно надеется, что это не очередное показательное выступление с избиением виновных приезжих, а зарождающаяся тенденция. Ведь по-другому «Малика» не понимает.

Источник

Страшный Звук Модификато‪р‬

Ivica Lakicevic

Для iPad

Снимки экрана

Описание

Запишите свой голос и примените страшные вокальные фильтры, чтобы напугать своих друзей в этот Хэллоуин! Добавляйте ужасающие голосовые эффекты и создавайте жуткие звуки!

Это приложение дает вам возможность делать оригинальные страшные голосовые записи, которыми вы можете поделиться или сохранить на своем устройстве! Запишите, как вы шепчетесь, поете или даже рассказываете страшную историю, а затем редактируйте свой голос с помощью 5 уникальных вокальных фильтров, пока не получите голоса сирены. Идеально подходит для Хэллоуина или в любое другое время, когда вы можете напугать своих друзей.

(Установите этот страшный диктофон, если вы хотите звучать как монстр!)

Замаскируйте свой голос в новом сменщике голосов сирен. Сделайте страшные голоса и запишите их. Сделайте монтаж звука ужасов с помощью этого приложения для изменения голоса.
Хотите знать, как звучит монстр? Он может кричать, играть статикой и даже имитировать. Итак, когда дело доходит до вашей записи, выбор за вами! Скажите или прошепчите что-нибудь и редактируйте, пока не получите голоса ужаса, которые вам нравятся. Попробуйте вокальные фильтры сирены и звучите как знаменитый криптид.

31 октября не за горами, так что получите свое собственное страшное приложение для смены голоса! Пора СДЕЛАТЬ СУПЕР-СТРАШНЫЙ ГОЛОС!
* * * * * * * * * * * *

ПРИМЕЧАНИЕ. Это приложение не меняет ваш голос во время разговора. Вы должны использовать параметры для редактирования записи.

Конфиденциальность приложения

Разработчик Ivica Lakicevic указал, что в соответствии с политикой конфиденциальности приложения данные могут обрабатываться так, как описано ниже. Подробные сведения доступны в политике конфиденциальности разработчика.

Данные, используе­мые для отслежи­вания информации

Следующие данные могут использоваться для отслеживания информации о пользователе в приложениях и на сайтах, принадлежащих другим компаниям:

Данные об использова­нии

Связанные с пользова­телем данные

Может вестись сбор следующих данных, которые связаны с личностью пользователя:

Данные об использова­нии

Не связанные с пользова­телем данные

Может вестись сбор следующих данных, которые не связаны с личностью пользователя:

Конфиденциальные данные могут использоваться по-разному в зависимости от вашего возраста, задействованных функций или других факторов. Подробнее

Источник

Мы Опубликовали Качественный, Простой, Доступный и Быстрый Синтез Речи

Вокруг темы синтеза речи сейчас много движения: на рынке есть огромное число тулкитов для синтеза, большое число закрытых коммерческих решений за АПИ (как на современных технологиях, так и на более старых, т.е. «говорилки») от условных GAFA компаний, большое количество американских стартапов, пытающихся сделать очередные аудио дипфейки (voice transfer).

Но мы не видели открытых решений, которые бы удовлетворяли одновременно следующим критериям:

Мы попытались учесть все эти пункты и представить комьюнити свое открытое некоммерческое решение, удовлетворяющее этим критериям. По причине его публичности мы не заостряем внимание на архитектуре и не фокусируемся на каких-то cherry picked примерах — вы можете оценить все сами, пройдя по ссылке.

Краткий Обзор Решений

Данная статья не ставит своей целью глубокий технический обзор всех доступных решений. Мы хотим просто обрисовать некий ландшафт из доступных вариантов с минимальной степенью готовности. Понятно, что мы не рассматриваем многочисленные тулкиты, а смотрим в первую очередь какие есть более-менее готовые решения с ненулевой библиотекой голосов и подобием поддержки / комьюнити:

Конкатенативные модели (появившиеся до DL бума). Из того, что хоть как-то поддерживается и живо и можно запустить «as-is» без археологических раскопок, я нашел только rhvoice (я глубоко не копал, но есть целые форумы, посвященные использованию голосов из Windows, но вряд ли это можно назвать поддерживаемым решением). На момент, когда я пользовался проектом ради интереса, он по сути был заброшен, но потом у него появился новый «хозяин». К плюсам такого рода решений можно отнести их скорость и нетребовательность к ресурсам (исключая ресурсы, чтобы заставить это работать). Очевидный и основной минус — звучит как говорилка. Менее очевидный минус — довольно тяжело оценить стоимость обладания. Качество звучания: 3+ по пятибалльной шкале;

Tacotron2 + WaveNet (оригинальный WaveNet принимал на вход лингвофичи, но для такотрона поменяли на более удобные мелспектрограммы). Основная проблема — очень медленный инференс ввиду авторегрессионности модели и необходимость запретительно большого количества ресурсов и времени. Качество звучания: 4+;

Tacotron2 + WaveRNN (тоже с переходом от лингвофичей к спектрограммам). Вокодер заметно быстрее предыдущего: при использовании всех хаков можно получить даже риалтайм синтез без GPU, правда естественность звука несколько просядет. Качество звучания: 3.5-4;

Tacotron2 + Parallel WaveNet. Упомянутый выше медленный вокодер был использован в качестве учителя для получения новой довольно быстрой параллельной модели вокодера: с ней стал возможен синтез быстрее риалтайма, но все еще на мощных GPU. Из недостатков — дистилляция требует качественную учительскую модель и соответствующую схему обучения. Качество звучания: 4+;

Tacotron2 + multi-band WaveRNN. Тоже развитие предыдущих идей, тоже распараллеливание в некотором смысле — здесь доступен синтез быстрее риалтайма уже на CPU. Однако, не слишком популярная работа, меньше имплементаций и поддержки, хотя некоторые подходы хороши и были успешно использованы в более поздних моделях; Качество звучания: 3.5-4+;

Tacotron2 + LPCNet. Интересная идея про сочетание DL и классических алгоритмов, что может дать буст по скорости до подходящего для продакшена уровня и на CPU, но требует вдумчивого допиливания для качественных результатов. Качество звучания: 3.5-4+;

Многочисленные решения на базе Tacotron2 + Waveglow от Nvidia как нынешний стандарт для задачи синтеза речи. Никто не пишет про свой «секретный соус» (например как 15.ai делает голос по 15 минутам и сколько там моделей в цепочке). Есть много имплементаций и репозиториев, которые «копируют» чужой код. Может звучать на cherry-picked примерах неотличимо от живых людей, но когда смотришь реальные модели от комьюнити, качество заметно варьируется, а детали улучшенных решений не раскрываются. Архитектурно к такотрону и его аналогам по скорости и цене обладания претензий нет, но Waveglow очень прожорлив к ресурсам как на тренировке, так и в продакшене, что делает его использование по сути нецелесообразным. Качество звучания: 3.5-4+;

Замена Tacotron2 => FastSpeech / FastSpeech 2 / FastPitch, то есть уход к более простой сетке (на базе forced-align от такотрона и миллион более хитрых и сложных вариантов). Из полезного дает контроль темпа речи и высоты голоса, что неплохо, вообще упрощает и делает более модульной конечную архитектуру. Немаловажно, что сетка перестает быть рекуррентной, что открывает просторы для оптимизаций по скорости. Качество звучания: 3.5-4+;

Оценки Качества и Примеры Аудио

Чтобы не вдаваться в дебри, мы поступили максимально просто: синтезировали аудио из валидационной выборки датасетов (

200 файлов на спикера), смешали с оригинальными аудио этой же выборки и дали группе из 24 людей для оценки качества звучания по пятибалльной шкале. Для 8kHz и 16kHz оценки собирали раздельно, градация оценок — [1, 2, 3, 4-, 4, 4+, 5-, 5] — с большей детализацией для более качественного звука.

Всего было поставлено 37,403 оценок. 12 человек сделали оценку полностью. Еще 12 людей успели проставить только от 10% до 75% оценок. Дальше для каждого спикера мы просто посчитали среднее (в скобочках приведено стандартное отклонение). Расчет среднего от медиан по каждому аудио завышает средние оценки на 0.1 — 0.2 балла, но не влияет на отношения. Показательны естественно скорее отношения средних баллов друг к другу. Дисперсия довольно высокая, но оценки пользователей отличались сильно и мы решили не выбрасывать никакие, т.к. оценки одного пользователя были консистентными друг с другом. По ряду соображений мы провели такую оценку только на своих уникальных голосах:

Мы просили людей в первую очередь оценивать естественность звучания речи (а не качество звука). Нас удивило, что по расспросам обычные люди на своих ежедневных девайсах не особо слышат разницу между 8 kHz и 16 kHz (что подтверждается оценками)! Самые низкие абсолютные оценки и самое низкое отношение у Байи. Самые высокие абсолютные оценки — у Ксении, а относительные — у Айдара. Тут важно отметить, что у Байи меньше поставлен голос, но поэтому он звучит более по-человечески за счет этого. У Байи также выше дисперсия оценок.

Ручной просмотр аудио с большими расхождениями показывает ошибки спикеров, ошибки такотрона, ошибочные паузы (тоже вследствие ошибок такотрона), имена собственные и сложные слова, которые вообще непонятно как читать. Естественно 75% таких расхождений в синтезе (а не оригинале) и частота дискретизации особо не влияет.

Если мы пытались дать численную оценку естественности, то еще хорошо бы оценить «неестественность» или «роботизированность» голоса. По идее ее можно оценивать, давая людям пару аудио на выбор и прося выбрать между ними. Но мы пошли дальше и по сути применили «двойной слепой тест». Мы в случайном порядке дали людям поставить оценки «одному и тому же аудио» 4 раза — оригинал и синтез с разной частотой дискретизации. Для участников исследования, разметивших весь датасет, получается такая таблица:

Тут напрашивается несколько выводов:

Можете оценить сами, как это звучит, как для наших уникальных голосов, так и для спикеров из внешних источников (больше аудио для каждого спикера можно синтезировать в colab.

Если вы не дружите с колабом или глаза разбегаются от количества файлов в папках с примерами, то вот несколько случайных аудио:

Источник

Puzzle voice что это

Если Вы не знаете или не уверены к какому статусу относится та или иная студия, то Вам поможет данный список:

О да «занющий» рэдактор NeйmarJR составил список, хоть бы не позорился.

Ну вот на вскидку первая по алфавиту.

Ваш список лажа полная ибо вы судя по нему вообще не владеет вопросом, а лезете составлять какието списки.

Кто дал чуваку далекому от понятий работы свидео и звуком вообще писать что либо о списках озвучек?

Jarjavelli сказал(a):

А кто определял: проф. или любители? Вопрос не праздный, т.к. на ином трекере «тамошние» любители, здесь числятся как «профи».

Jarjavelli сказал(a):

А кто определял: проф. или любители? Вопрос не праздный, т.к. на ином трекере «тамошние» любители, здесь числятся как «профи».

Спасибо за список, но всегда есть но.

Например, «Jimmy J.», не последняя релиз-группа, в том числу и на нашем трекере.

Вообще, данная тема очень интересная и, уверен, что будет пользоваться большим спросом, но ее подготовка требует, как мне кажется, кропотливого труда и как минимум глубокого знания поднятого вопроса.

Fандорин сказал(a):

Даже вы судя по отзыву не до конца понимаете понятие профессиональный перевод и озвучивание

Источник

Энтузиасты создали сайт позволяющий делать любые объявления голосом GLaDOS

Сайт также позволяет делать объявления голосами других персонажей видеоигр, сериалов и мультфильмов.

Фанаты Portal и Half-Life уже вовсю используют данный сайт для создания всяческого контента. Предлагаю вам ознакомиться с его примерами.

Можете также делиться своими ссылками на созданные вами записи в комментариях. Сайт распознает только английский язык.

Пфффф там на сайте можно Твайлайт Спарк заставить говорить, что она меня любит.
А ты про гладос пишешь тут.

Твайлайт фигни не скажет!
P.S. Шутка. Стоит заменить LGBT на SJW

Когда голос гладос делали, там голос оцифровывали, потом давали актисе, а та пыталась повторить роботизиролванную версию своего голоса. Так что в итоге там в игре в анг версии был именно что живой голос.

В первой части был роботизированный, после избавления от одного из модулей в конце игры уже становился натуральный.

Было бы замечательно, если бы ещё Шодан завезли.

Первое о чём подумал. Цифровой шум, заикания, смена тона. Вкуснятина.

Выше About нажми типо прочитай а потом пользуйся.

Русского языка нет, поэтому пригодность этого сервиса 0. Расходимся

Отличный троллинг – добавить в список голосов Челл 😀

А также Санса из Андертейла

Э-э-э-э!
И так все реплики с заиканиями.

В тексте нет ни слова о том что это только для английского текста, дополни!

Источник