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今年我跟我弟弟決定了要把老家重新翻新一下,讓爸爸媽媽爺爺奶奶住得舒服一點
翻新時的期間,帶著家人們去逛逛家裡要買的新家具和家電,看著家人那種興奮的臉,就覺得很開心
雖然家裡有很多家具都有留著可以用,不過有很多家電都已經放了很久了,該換的還是要換掉啦
像現在家裡的電視還是那種箱型電視,冰箱也超老的,這些都要換掉
可是挑那種家電真的要好好挑,要省電又好用又省錢,老人家才喜歡
我跟 弟弟都在找哪裡賣的便宜,不過我發現網路上賣得很便宜, 而且又都是好貨
家裡翻修好後,家具換好後,家人們用了都非常開心,所以今天要來跟大家來分享一下,我今天在網路上買回來的【日立】直立-手持兩用充電式吸塵器PVSJ700TN(PVSJ700TN)
其實很多人問為什麼網路上【日立】直立-手持兩用充電式吸塵器PVSJ700TN(PVSJ700TN)價格比 市場便宜那麼多?是水貨嗎?還是二手的?
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◆ 全新高速馬達,強悍吸力超越同級
◆ 電動自走吸頭,雙向寬幅集塵設計
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◆ 電動吸頭安全自動斷電裝置,易拆?保養設計
◆ 單手拉取,4段式伸縮調節,任意變換握桿長度
◆ 快潔式高壓集塵盒可水洗免耗材,一指清潔
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◆ 直立式便捷充電站,隨充隨用更自由
◆ 全方位清潔配件,展現全面極淨力量
◆ 直立/手持兩用,一瞬切換
◆ 操作不費力的重心設計
◆ 不佔空間的快折收納及便利設計
◆ 日本原裝進口
注意事項:
σ本產品一經拆封視同使用,鑑賞期內恕不提供試用,一經使用非新品瑕疵(需原廠鑑定),將影響退貨權限。
σ依照消費者保護法規定,線上購物消費者享有商品到貨的七天鑑賞考慮期(鑑賞期並非試用期),本平台延長鑑賞期到十天(鑑賞期並非試用期)。鑑賞期內恕不提供試用,保持商品出廠原狀,商品如需退回必須是保持全新狀態且包裝完整 (商品與盒裝外觀不得有刮傷、破損、受潮、塗寫文字,且必須保有相關配件(保護袋、配件包裝、保麗龍、贈品、所附文件...等) ,請勿污損商品或損害商品功能(含外箱/配件),否則按商品毀損滅失程度收取回復原狀之費用或恕不接受退(換)貨。
σ換貨商品須確為非人為瑕疵/寄錯,商品/新品瑕疵**(如須組裝商品,請確認已依說明書完全組裝)。恕無法用原訂單交換不同商品(不同顏色)服務。鑑賞期非使用期,鑑賞期內恕不提供試用,一經使用非新品瑕疵(需原廠鑑定),將影響退貨權限。
σ健康美容商品與耗材種類商品,如:毛孔吸引器、蒸臉器、刮鬍刀、美體刀、吸塵器、濾網、紙袋商品與涉及個人衛生健康之商品等等商品。係屬無法回復完整之耗材類(破壞性使用)商品,恕無法提供拆封試用,一經拆封視同使用,若非商品本身新品故障瑕疵因素(需原廠鑑定),訂單將無法取消,敬請購買前務必確認所購買商品是否為適用所需,否則恕不接受退(換)貨。
σ本產品文案為原廠所提供,若有變動,以實際商品為主。原廠保留變更之權利,若有變更,恕不另行通知!
σ產品規格/配件/說明及保固若有任何說明錯誤,請依原廠公告為主。
σ本產品網頁因拍攝關係,圖檔略有差異,實際以廠商出貨為主
σ消費者因檢查導致商品有毀損滅失或變更之情形,本公司雖不得拒絕消費者之退(換)貨,但得按商品毀損滅失程度收取回復原狀之費用。
σ本商品由生產廠商或供應商提供基本運送,只限台灣本島運送,外島與偏遠地區及山區恕不運送。
【日立】直立-手持兩用充電式吸塵器PVSJ700TN(PVSJ700TN)
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業界
原標題:業界 | Facebook開源TTS神經網絡VoiceLoop:基於室外聲音的語音合成(附PyTorch實現)
超值
近日,Facebook 在題為《Voice Synthesis for in-the-Wild Speakers via a Phonological Loop》的論文中提出一個文本轉語音(TTS)的新神經網絡VoiceLoop,它能夠把文本轉化為在室外采樣的聲音中的語音。目前 VoiceLoop 已在 GitHub 上開源並附有 PyTorch 實現。機器之心對論文摘要進行瞭編譯。論文與GitHub鏈接請見文中。
論文:Voice Synthesis for in-the-Wild Speakers via a Phonological Loop
論文地址:https://arxiv.org/abs/1707.06588
摘要:我們展示瞭一種新的文本轉語音的神經方法,該方法能夠將文本轉換成室外采樣的聲音的語音。與其他文本轉語音的系統不同,我們的解決方案能夠處理公眾演講中獲取的非約束樣本(unconstrained sample)。該網絡架構比現有的架構簡單,基於新型的移位緩沖工作儲存器(shifting buffer working memory)。同樣的緩沖用於評估註意力、計算輸出音頻以及更新緩沖。輸入句子通過包含每個字或音素的條目的上下文無關查找表(context-free lookup table)進行編碼。最後,說話者語音被簡單表征為短向量,適用於生成語音裡新的說話者和可變性(variability),該語音通過在生成音頻之前啟動緩沖來獲得。在兩個數據集上的實驗結果證明該方法具備處理多個說話者和室外語音的能力。為瞭促進可重復性,我們公開瞭源代碼和模型:PyTorch 代碼和樣本音頻文件可在 ytaigman.github.io/loop 獲取。
該方法已在論文《Voice Synthesis for in-the-Wild Speakers via a Phonological Loop》詳細描述,以下是其 PyTorch 實現。
項目地址:https://github.com/facebookresearch/loop
特賣
VoiceLoop 是一個文本轉語音(TTS)的神經系統,能夠把文本轉化為在室外采樣的聲音中的語音。這裡有一些演示樣本(https://ytaigman.github.io/loop/site/)。
重要鏈接
演示樣本:https://ytaigman.github.io/loop/site/
快速入門:https://github.com/facebookresearch/loop#quick-start
設置:https://github.com/facebookresearch/loop#setup
訓練:https://github.com/facebookresearch/loop#training
快速啟動
在安裝中遵循以下指示,並簡單地執行以下命令:
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業界
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論文:Voice Synthesis for in-the-Wild Speakers via a Phonological Loop
論文地址:https://arxiv.org/abs/1707.06588
摘要:我們展示瞭一種新的文本轉語音的神經方法,該方法能夠將文本轉換成室外采樣的聲音的語音。與其他文本轉語音的系統不同,我們的解決方案能夠處理公眾演講中獲取的非約束樣本(unconstrained sample)。該網絡架構比現有的架構簡單,基於新型的移位緩沖工作儲存器(shifting buffer working memory)。同樣的緩沖用於評估註意力、計算輸出音頻以及更新緩沖。輸入句子通過包含每個字或音素的條目的上下文無關查找表(context-free lookup table)進行編碼。最後,說話者語音被簡單表征為短向量,適用於生成語音裡新的說話者和可變性(variability),該語音通過在生成音頻之前啟動緩沖來獲得。在兩個數據集上的實驗結果證明該方法具備處理多個說話者和室外語音的能力。為瞭促進可重復性,我們公開瞭源代碼和模型:PyTorch 代碼和樣本音頻文件可在 ytaigman.github.io/loop 獲取。
該方法已在論文《Voice Synthesis for in-the-Wild Speakers via a Phonological Loop》詳細描述,以下是其 PyTorch 實現。
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VoiceLoop 是一個文本轉語音(TTS)的神經系統,能夠把文本轉化為在室外采樣的聲音中的語音。這裡有一些演示樣本(https://ytaigman.github.io/loop/site/)。
重要鏈接
演示樣本:https://ytaigman.github.io/loop/site/
快速入門:https://github.com/facebookresearch/loop#quick-start
設置:https://github.com/facebookresearch/loop#setup
訓練:https://github.com/facebookresearch/loop#training
快速啟動
在安裝中遵循以下指示,並簡單地執行以下命令:
python generate.py --npz data/vctk/numpy_features_valid/p318_212.npz --spkr 13 --checkpoint models/vctk/bestmodel.pth
生成樣本將會以 gen_10.wav 的擴展名保存。
它的真值(測試)樣本也被生成,並使用 orig.wav 擴展名保存。
你也可以用不同說話者的語音生成相同的文本,具體如下:
python generate.py --npz data/vctk/numpy_features_valid/p318_212.npz --spkr 18 --checkpoint models/vctk/bestmodel.pth
這將會生成以下樣本(https://ytaigman.github.io/loop/demos/vctk_tutorial/p318_212.gen_14.wav)。
下面是對應的註意力圖:
說明:X 軸是輸出時間(聲學樣本),Y 軸是輸入(文本/音素)。左圖是說話者 10,右圖是說話者 14
最後,該系統還支持自由文本:
python generate.py --text "hello world" --spkr 1 --checkpoint models/vctk/bestmodel.pth
安裝
需求:Linux/OSX、Python2.7 和 PyTorch 0.1.12。代碼當前版本需要 CUDA 支持訓練。生成將在 CPU 上完成。
腳本下載 VCTK 的子集,並進行預處理。該子集包括美國口音的說話者。使用 Merlin 對該數據集進行預處理——使用 WORLD 聲碼器從每個音頻剪輯文件中抽取聲碼器特征。下載完成後,該數據集將位於子文件夾 data 下,如下所示:
超省錢
使用 Kyle Kastner 的腳本執行預處理管線,腳本鏈接:https://gist.github.com/kastnerkyle/cc0ac48d34860c5bb3f9112f4d9a0300。
預訓練模型
通過以下方式下載預訓練模型:
最後,語音生成需要 SPTK3.9 和 WORLD 聲碼器,正如 Merlin 中一樣。使用下列方式下載可執行程序:
訓練
在 vctk 上訓練一個新模型,首先使用水平為 4 的噪聲訓練模型,輸入長度為 100 的序列:
python train.py --expName vctk --data data/vctk --noise 4 --seq-len 100 --epochs 90
python train.py --expName vctk_noise_2 --data data/vctk --checkpoint checkpoints/vctk/bestmodel.pth --noise 2 --seq-len 1000 --epochs 90
author = {Taigman, Yaniv and Wolf, Lior and Polyak, Adam and Nachmani, Eliya},
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