本篇文章给大家谈谈tiktok人工智能训练，以及人工智能翻唱歌曲是真的吗对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。
什么是AI语音模仿技术
AI语音模仿技术是一种基于人工智能技术的语音合成技术，它不仅可以让机器生成符合语法规则的语音，而且还可以使机器生成尽可能贴近人类语音特征的语音。该技术基于深度学习和自然语言处理技术，通过大量的语音数据和文本数据进行训练，从而使机器能够自动学习和仿真人类的语音特征和口音，从而生成具有说话人特定音色、强调和语气的语音。AI语音模仿技术可以应用在各种场合中，例如智能音箱、智能客服、游戏语音、电子读物等中。它可以大大提高智能设备和智能服务的交互性和人机交互的自然性。
人工智能翻唱歌曲是真的吗
】最近，一位「冷门歌手」竟靠着AI替身，翻唱华语乐坛歌曲爆红全网。
一夜之间，「AI孙燕姿」火遍全网。
B站上，AI孙燕姿翻唱的林俊杰「她说」、周董「爱在西元前」、赵雷「成都」等等，让一众网友深陷无法自拔。
「冷门歌手」孙燕姿新晋成为2023年度热门歌手，掀起许多人的追星狂欢。
网友表示，「听了一晚上AI孙燕姿，出不去了......」

这些翻唱歌曲，是由Eternity丨L、罗斯特_x等UP主通过开源项目自制后并上传。
（作者似乎特意在「半岛铁盒」中加入了一秒空白，凑成5分20秒）

UP主：Eternity丨L
除了AI孙燕姿，还有AI周杰伦，AI王心凌、AI林志炫...

可能许多人做梦也没有想到，2023年华语乐坛竟以这种形式复兴了。
「AI孙燕姿」在线营业
前段时间，一位TikTok网友用AI创作了一首「HeartonMySleeve」很快蹿红网络，引来1000多万人围观。
听完这首歌的网友纷纷表示，太让我惊讶了，简直太疯狂！
这首歌正是用两位美国流行音乐人Drake和TheWeeknd的声音创作而成。先通歌手声音训练AI，然后再用AI来创作。

在国内，B站上AI翻唱的华语乐坛歌曲也渐渐成为许多人关注的焦点，孙燕姿、王心凌、周杰伦等明星纷纷「复出」。
而最火的莫过于孙燕姿，凭借「天后音色」的称号，直接成为AI新宠儿。

UP主：罗斯特_x
有人还自制了AI孙燕姿粤语版《爱来的太迟》。
然而，对于AI音乐制作，在整个音乐行业并非是一个新事物了。只不过生成式AI的大火，让AI翻唱的门槛再次被拉低。
比如，年初，谷歌还曾推出了文本到音乐模型MusicLM，通过将音乐的生成过程视为分层的序列到序列建模任务，并以24kHz的频率生成高保真的音乐。

对于许多歌迷来讲，AI翻唱一定程度上满足了自己的许多遐想。
还有一些歌迷，自己训练了已故经典老歌手的AI，包括阿桑、张国荣、姚贝娜、邓丽君等等。
这或许是一种数字永生，通过这样一种方式让久违的声音再次回到人们心里。

Midjourney出图逼真的超强能力，让人们惊呼画家要失业了。对于AI翻唱，难道歌手也要被去取代吗？
一位UP主@阿张Rayzhang用自己的音色训练出的AI唱KillerQueen后，瞬间感觉太恐怖了。
紧急录制
不少网友听过AI翻唱的歌曲后，感受到AI歌手的可怕之处：
科技的力量真是让人细思极恐。

深深感受到了什么叫做科技的力量......

这就是AI生命，数字飞升！

还有网友对逝去歌手的怀念。
甲骨文拟开启全球裁员,或达数千人
甲骨文拟开启全球裁员，或达数千人
甲骨文拟开启全球裁员，或达数千人，此次裁员囊括美国、加拿大、印度和欧洲的数千人，旨在节省10亿美元成本。甲骨文目前约有13万名员工。甲骨文拟开启全球裁员，或达数千人。
甲骨文拟开启全球裁员，或达数千人1当地时间周一，甲骨文(ORCL.US)裁减了营销和美国客户体验部门员工，显示出该公司在收缩客户分析和广告服务部门的规模。值得一提的是，长期以来，该部门的增长一直落后于这家软件公司的其他业务。在去年的一次活动中，该部门执行副总裁DouglasKehring表示，“从历史上看，它可能比它应该得到的更令人失望。”
据了解，一位前销售工程高级经理表示，公司“决定重组”客户体验部门，并“继续前进”，同时，另一名被解雇的经理也将裁员的原因归结为重组。据一位前高级经理和集团副总裁称，一些营销职位也被裁掉了。
此外，据四名直接知情人士透露，一些工人周一被告知，他们的职位已经被取消。据一名失去工作的前员工称，被解雇的`员工中包括一名初级销售员工和一名部门销售总监。一名前员工称，最近几周有关即将裁员的传言一直在该部门流传，但管理层表示，这些职位是安全的。
根据此前报道，甲骨文可能会在全球范围内裁员数千人，涉及美国、加拿大、印度和欧洲，以减少10亿美元的成本。报道称，裁员计划最快8月开始，涉及自动化客户服务销售及电商功能软件应用程序的市场推广员工，而主要对象为欧洲及美国地区。甲骨文目前拥有大约13万名员工。
据悉，甲骨文此次裁员的背景是，该公司希望通过医疗保健领域来刺激公司在竞争激烈的云技术市场上的努力。今年早些时候，甲骨文完成了对医疗保健IT公司Cerner283亿美元的收购。通过此交易，甲骨文将得以利用Cerner的数据来训练和改进自家以人工智能为基础的云服务。这可能会给甲骨文带来优势，并吸引更多的医疗保健客户使用其云平台。
甲骨文拟开启全球裁员，或达数千人2数据库巨头甲骨文的员工证实，该公司从美国当地时间周一开始在全球大裁员。此次裁员囊括美国、加拿大、印度和欧洲的数千人，旨在节省10亿美元成本。甲骨文目前约有13万名员工。
据悉，甲骨文的美国客户体验部门开始裁员，该部门主要提供分析和广告服务。其中，广告部门上月裁员约60人。与此同时，甲骨文首席营销官艾瑞尔·凯尔曼（ArielKelman）和营销主管于尔根·林德纳（JuergenLindner）等高管预计将离开公司。
据报道，其他受裁员影响的部门还包括OracleCX/MarketingCloud，目前向凯尔曼汇报工作的营销机构也可能面临裁员。
长期以来，客户体验部的表现始终落后于甲骨文其他部门。在去年的某次活动中，甲骨文执行副总裁道格拉斯·凯林（DouglasKehring）表示，从历史上看，该部门的表现令人感到失望。
一位前销售工程高级经理在职业社交网站LinkedIn上写道，该公司“决定重组”客户体验部门，“并继续前进”。在另一篇帖子中，另一名被解雇的经理也提到了裁员和重组。
对于甲骨文来说，通过裁员节省成本并非没有先例。今年6月，该公司报告称，在截至5月末的2022财年，该公司花费了1.91亿美元用于重组，主要与员工离职有关。2021年，该公司在这方面花费了4.31亿美元。
此次大裁员正值甲骨文采取重大行动之际，该公司上个月以280亿美元收购医疗记录公司Cerner的交易获得了监管部门的批准，目前正在吸收该公司约2万名员工。
甲骨文最近还赢得了一份合同，为字节跳动旗下视频应用TikTok存储美国用户的数据。这项交易可能会增强甲骨文在云计算领域的雄心，因为它试图超越亚马逊AWS等云巨头。
甲骨文于6月份报告了收益好于预期的财报，营收同比增长5%，云计算收入达到29亿美元。甲骨文的云平台OracleCloudInfrastructure在整体市场份额上仍然落后于AWS、微软和谷歌云。
甲骨文拟开启全球裁员，或达数千人3软件巨头甲骨文公司的员工证实，甲骨文在周一开始裁减更多美国员工。甲骨文裁减了营销和美国客户体验部门员工，显示出该公司在收缩客户分析和广告服务部门的规模。
四名知情人士透露，一些员工周一被告知，他们的职位已经被取消。据一名失去工作的前员工称，被解雇的员工中包括初级销售员工和一名部门销售总监。一名前员工称，在最近几周，有关即将裁员的传言一直在该部门流传，但管理层表示这些职位是安全的。
一位前销售工程高级经理在领英上写道，公司“决定重组”客户体验部门，并“继续前进”。另一名被解雇的经理将裁员的原因归结为重组。据一位前高级经理和集团副总裁在领英上发布的帖子，一些营销职位也被裁掉了。客户体验部门提供分析和广告服务，长期以来它的增长一直落后于甲骨文其他业务。
眼下，甲骨文希望通过医疗保健领域来刺激公司在竞争激烈的云技术市场上的努力。今年早些时候，甲骨文完成了对数字医疗病历提供商Cerner的283亿美元收购，准备在这个采用云数据库技术相对较慢的行业寻找客户。
规模或达数千人
根据此前报道，甲骨文可能会在全球范围内裁员数千人，涉及美国、加拿大、印度和欧洲，以减少10亿美元的成本。甲骨文目前拥有大约13万名员工。
甲骨文的裁员已经从广告部门开始，该部门上月被裁员约60人。与此同时，甲骨文首席营销官艾瑞尔凯尔曼(ArielKelman)和营销主管约尔根林德纳(JuergenLindner)等高管预计将离开公司。
对于甲骨文来说，裁员并非新鲜事，但10亿美元也是一个不小的成本节省目标。甲骨文在今年6月称，在截至今年5月的2022财年，该公司花了1.91亿美元用于重组成本，主要与员工离职有关。该公司称，去年在这方面的花费为4.31亿美元。
甲骨文不予置评。
短视频系统及大数据推荐机制
三个商业维度决定了短视频已经成为主流，分别为网络流量趋势，信息高效传达，变现价值能力。这三个方面的分别为平台，用户，创作者满足了各取所需的形态，这是实际价值的存在点。
网络流量趋势顾名思义，则是网络平台的唯一KPI。网络平台拥有越多的活跃用户就越证明该平台的成功，每一个网络巨头无一例外都是利用自身的流量，获取市场的广告效益，所以平台只有拥有流量才会成为具有实际价值的平台。
信息高效传达则是针对用户而言，能够在网络平台上获取到自己需要的信息更高效的方式。无论是娱乐，财经，体育，知识，消费各方面的视频内容都是对网络1.0时代以图文为主的博客，新闻知识获取渠道的升级。视频的每一帧都可能涵盖成百上千字的文字内容，在这个数据爆炸的时代，提高获取内容成本是对用户的一次体验升级。
变现价值能力，这是对于创作者的努力创造优质内容的原动力。这三者的高效配合形成一个正向循环齿轮，这样蛋糕就会越做越大。
我个人认为一个优秀的短视频平台需要具备以下3个方面：
(1).视频的实时性，热点性，个性化推荐
(2).检索提取干货信息，作为更高效的搜索引擎
(3).有娱乐性，实用学习性，传播性
2020年8月份科技部明确指出将基于数据分析的个性化服务推送服务技术列为限制出口名单，这必然会让大家联想到最近抖音海外版Tiktok的出售风波。因为推荐算法一般是根据海量app用户信息经过核心算法服务进行建模计算出来的。这里面包含大量用户隐私数据，核心算法技术积累，所以在目前初步人工智能时代，算法的重要程度在日益加重。
说到推荐算法则不得不说到机器学习，在抖音热门推荐区推荐的视频都是通过对每个用户进行建模后根据权重进行个性化推送的，平台也会通过计算点赞概率影响排序顺序，然后推荐给用户。用数学来表示的话：
针对已知用户，视频和环境和未知行为，比如点击去预测它产生的概率，这就是推荐算法的核心。
(1).特征X：用户，视频，环境
比如用户年龄就可以作为特征，根据不同年龄进行特定内容推送，越多的特征可以帮助更好的帮助我们去给他们挑选感兴趣的内容。更多的用户特征也可以从用户的手机型号，来自哪里，收藏内容标签，观看停留时间，兴趣标签；当然也可以从视频内容获取特征信息，视频标签，用户评论信息提取，视频类别，视频的平均点击率，弹幕内容，评论量，转发量；用户在什么样的环境中看到的视频，白天或者晚上，使用手机看到的还是电脑看到的。很多做推荐算法的工程师会花很多时间用在制作一些特征的工程，用机器去实现用户的标签或者视频内容的理解，这部分是构成了推荐算法很重要的一部分。等到我们的特征准备完毕，就可以作为我们的输入去送给我们的模型，也就是Fx函数。
(2).构建模型F（y|x）
目前主流市场上有2种模型，第一种是基于树的模型，就比如说决策树。在实际的推荐算法工程里，这个决策树模型可以制作得非常深，并且根据板块门类的划分也可能不止一颗树，可能是很多树构成，相关树之间通过关联主键进行连接，一起加权构成了一个决策树的森林，它们会合在一起去做一个推荐算法，模拟计算Fx函数。另一种模型是基于神经网络去做的一些数据的拟合。（模型见图1）
第二种是基于人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks）简称连接模型（ConnectionModel），它是一种模仿动物神经网络行为的特征，进行分布式并行星系处理的算法数学模型。这种网络以考系统的复杂度，通过调整内部大量节点之间的相互关连的关系，从而达到处理信息的目的。神经网络是一种数据挖掘的方法，不仅可以使用与决策树大体相同的方式预测类别或分类，而且还能更好的确定属性之间的关联强度（模型见图2）。通常构建神经网络模型个人比较推荐RapidMiner，通过Excel或者DB导入各类不同属性的分类数据，比如医院里病人的血脂，体重，体温等各类指标数据，然后进行流程连接并设置条件，最终得出神经网络数据结果。
(3).制定目标Y
需要预测的位置行为Y指的就是推荐权重，通过一系列数据计算得出这类视频是否适合推荐给用户观看。
这也是很多短视频平台，一直以综合互动量为考核内容创作的最终指标。
机器学习算法其实就是普通算法的进化版。通过自动学习数据规律，让你的程序变得更聪明些。这里举一个生活中的案例说明这一点，某天你去买芒果，小贩摊了满满一车芒果，你一个个选好，拿给小贩称重，然后论斤付钱。自然，你的目标是那些最甜最成熟的芒果，那怎么选呢？你想起来，外婆说过，明黄色的比淡黄色的甜。你就设了条标准：只选明黄色的芒果。于是按颜色挑好、付钱、回家。
机器学习算法其实就是普通算法的进化版。通过自动学习数据规律，让程序变得更聪明些。那么如何让程序变得更聪明一些喃？则需要利用算法进行数据训练并在过程中对数据预测结果集进行效验。
根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。
在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的“1“，”2“，”3“，”4“等。在建立预测模型的时候，监督式学习建立一个学习过程，将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较，不断的调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。常见算法有逻辑回归（LogisticRegression）和反向传递神经网络（BackPropagationNeuralNetwork）
在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。常见算法包括Apriori算法以及k-Means算法。
在此学习方式下，输入数据部分被标识，部分没有被标识，这种学习模型可以用来进行预测，但是模型首先需要学习数据的内在结构以便合理的组织数据来进行预测。应用场景包括分类和回归，算法包括一些对常用监督式学习算法的延伸，这些算法首先试图对未标识数据进行建模，在此基础上再对标识的数据进行预测。如图论推理算法（GraphInference）或者拉普拉斯支持向量机（LaplacianSVM.）等。
在这种学习模式下，输入数据作为对模型的反馈，不像监督模型那样，输入数据仅仅是作为一个检查模型对错的方式，在强化学习下，输入数据直接反馈到模型，模型必须对此立刻作出调整。常见的应用场景包括动态系统以及机器人控制等。常见算法包括Q-Learning以及时间差学习（Temporaldifferencelearning）
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