Звук

Приветствую, глубокоуважаемые!

Мы сделали гидроакустический конструктор: теперь при помощи Arduino можно управлять передачей, детектировать прием, измерять время распространения сигнала в воде, макетировать свои навигационные системы и системы связи и даже делать антенные решетки.

Зачем? Ну, если вы решили заняться астрономией или, скажем, биологией, или резьбой по дереву - у вас есть широкий выбор в инструментах, оборудовании, школах и даже направлениях. Но что делать, если вы решили посвятить себя передачи данных и навигации под водой? Как бы странно это не звучало. Вот для этого редкого случая мы и старались. Ну и, вдруг в школах, инженерных кружках или даже в университетах этому найдется применение - будем только рады.

Ноу-хау (know how), что дословно означает «знаю, как (это делать, но не скажу)», или, проще говоря, «секрет мастерства» — понятие древнее. Возможно, самое древнее из всех известных на сегодня способов защиты интеллектуальной собственности, куда включают авторское право, патентное право, охрану товарных знаков и режим ноу-хау, и, наверное, самое распространенное во все времена, включая нынешнее. Но при этом запутанное стараниями философов классической школы и современными когнитивистами, юристами, теоретиками менеджмента и функционерами внутренне-  и внешнеторгового протекционизма до такой степени, что невольно возникает крамольная мысль: а не превратилось ли оно в итоге в дышло, которое куда повернул, туда и вышло, выгодное всем, а точнее всем, у кого достаточно умения, власти и денег поворачивать это дышло каждый раз в нужном им направлении? 

Сегодня пойдёт речь о такой специфической теме, которая хорошо знакома велосипедистам (но, полагаю, и всем остальным тоже): борьба с нападением собак на едущих велосипедистов.

Зачастую, конечно, это заканчивается обычным «обгавкиванием» :‑В

Но, я‑то не знаю, что у них на уме...

Поэтому, приходится «обгавкивать» их в ответ, иногда даже применяя человеческие непечатные выражения, а, для убедительности своих слов, — взяв в одну руку «оружие пролетариата»:‑)

Тем не менее, хотелось бы и дальше носить маску культурного человека, не снимая её даже в такие моменты:‑) и я тут подумал: а что, если возложить задачу конверсейшена с собаками — на электронику?

В нашей компании анализируются звонки менеджеров отдела продаж для оценки их эффективности, устранения недочётов и улучшения сервиса. На сегодняшний день это составляет немалый массив ручной работы, для облегчения которой мы задумали привлечь технологии искусственного интеллекта. Идея следующая: забираем записи звонков, распознаём речь (преобразовываем в текст), подключаем LLM для анализа текста, знакомимся с выводами, при необходимости (например, возникновении каких-то аномалий) контролируем происходящее вручную.

Распознавание аудио решили делать через сервис Speech2Text, пример использования API которого я и покажу в этой статье. В черновом варианте получаем примерно следующую схему работы (нас сейчас интересует прямоугольник с подписью Speech2Text connector):

Знаете, случаются в жизни иногда такие ситуации, когда человеку внезапно как вдарит что-нибудь в голову, увесистое такое, и ему захочется сотворить какую-нибудь такую несусветную чушь, какой заниматься никому в здравом уме и в голову не придет. Вот так и я решил раскопать звуковую подсистему God of war 2018 — с удивлением обнаружив, что стоящей информации по этой теме не так уж и много.

Всем привет, меня зовут Иван. Я один из участников небольшой команды разработчиков игр. В данный момент у нас идет активная разработка игры в жанре roguelike. В какой-то момент возникла потребность во внедрении звуков в игру. А, так как команда небольшая, мы набираем задачи не по принципу кто что умеет, а по принципу кому что больше нравится. И вот меня заинтересовало создание звуков для нашей игры.

Когда я принялся записывать звуки, я понимал, что звук — это 50% атмосферы. Но у меня не было ни профессионального оборудования, ни опыта. Только микрофон, FL Studio и куча энтузиазма.

Привет, Хабр! Сегодня мы изучим весьма занятную педаль перегруза, которая наверняка заинтересует любителей «тяжёлых» жанров гитарной музыки. Хотя и в контексте блюз-рока она, как это ни странно, вполне применима.

❒ Удивительное устройство выпускается компаниями Twinote и Nux-Cherub под названиями, соответственно, Pπ Fuzz и HG6 Modern High Gain Distortion.

Его звучание нравится многим, но никто не может ответить, по какой схеме собрано данное чудо. Сегодня мы это исправим.

Меня зовут Александр Батин, я инженер‑схемотехник. Уже больше трёх лет я работаю в Яндексе в команде, которая занимается разработкой умных экранов и новых продуктов. Отвечаю за проектирование материнских плат (разрабатывал материнскую плату для Станции Дуо Макс), а в последних проектах участвую уже в качестве техлида.

Сегодня я хочу посвятить свой рассказ ключевым аспектам разработки первой портативной колонки с Алисой — Станции Стрит:

— рассмотрим интересные моменты на этапе проектирования,

— поговорим о технических решениях, принятые в процессе работы,

— обратим внимание на сложности, с которыми столкнулась команда разработчиков.

Особое внимание уделю подходам к преодолению технических и инженерных вызовов: оптимизацию работы AI‑ассистента в условиях ограниченных вычислительных ресурсов и обеспечения стабильного взаимодействия при мобильном использовании без доступа к интернету.

Салют, Хабр!

Я Артур, CPO умных колонок Sber. Я отвечаю за создание наших умных колонок, в том числе за предмет этой статьи — их звучание.

Как компания, которая разрабатывает умные аудиоустройства, мы оцениваем любую попавшую нам в руки акустику, чтобы понимать, как звучат разные варианты аудиосистем, и усиливать нашу экспертизу при создании собственных устройств. Ведь даже умные, колонки служат и для проигрывания музыки. А значит, мы должны обеспечивать пользователям максимально лучший из возможного опыт.

Чтобы оценить аудиосистему, нужны музыкальные треки, которые раскроют весь её потенциал и способность передавать разные аспекты музыки. Собрали 10 треков, которые используем в работе, оценивая любые колонки. Рассказываем, как проверяют звучание устройств и как мы тестируем его при разработке умных колонок; делимся плейлистом для проверки, насколько совершенно ваше аудиоустройство.    

Спецификации на переговорные, с которыми заказчики приходят за вторым мнением, — любимый жанр наших инженеров. Да, вопросы «как сделать это дешевле» и «почему так дорого» обычно звучат первыми, но дело не только в экономии.

Сомнения в оценке проекта иногда всегда часто маскируют другой комплексный запрос. Например, желание заземлить функционал по потребностям или сместить баланс так, чтобы ожидаемые выгоды явным образом превосходили расходы.

Адекватность сметы зависит от того, какой подход победит. В одном и том же пространстве счет может идти на сотни тысяч и на миллионы.

Я имею в виду буквально. Перед транскрибацией увеличьте скорость аудио в два или в три раза в ffmpeg. Благодаря этому вы потратите меньше токенов и вам придётся меньше ждать, а качество транскрипции почти не снизится.

Вот и всё!

Ниже показан скрипт, сочетающий все мои трюки для выполнения этой задачи. Для его работы необходимо установить yt-dlp, ffmpeg и llm.

Я сэкономил вам время, сразу перейдя к делу, но если вы хотите подробностей истории о том, как я случайно обнаружил этот способ, пытаясь создать краткое изложение сорокаминутного доклада Андрея Карпаты, то продолжайте чтение.

Вам стоит продолжить чтение, если вы недоумеваете, почему я просто не воспользовался встроенной автотранскрибацией YouTube. Краткий ответ будет таким: я недотёпа, считавший (ошибочно), что она недоступна. Поэтому мне пришлось идти по более сложному пути.

Другие знают, что даже аутентичный ламповый стек звучит как надо только в правильном помещении, через соответствующие микрофоны и будучи «раскачанным» на нужную мощность.

Купили новые недешевые Bluetooth-наушники, а они звучат странно?

Разбираемся в причинах плохого звука с кодеком AAC и выясняем мотивацию установки ограничений битрейта со стороны производителей.

Эту историю для моего блога рассказал Арсений Власов, IT-специалист.

Кто-то на форуме выложил песню, сгенерированную нейросетью, и я подумал: «Наверное, это забавно». Зашёл в Suno, потратил полчаса на эксперименты — и втянулся. Спустя год у меня пять альбомов, песня из игрового чата стала популярной, а я полностью заменил обычную музыку на созданную искусственным интеллектом.

Расскажу, как делаю музыку нейронкой и какие нюансы нужно знать тем, кто тоже хочет попробовать.

Началось всё с шутки. Мы с друзьями брали новости с лент — про курс доллара, аварии, политику — копировали в Suno и смотрели, что получится. Нейросеть серьёзно пережёвывала «Центробанк повысил ключевую ставку» и выдавала что-то вроде драматичной баллады о финансовых потрясениях.

Получалось реально смешно. Но в этих экспериментах я заметил закономерность: какой бы бред ни загружал, мелодическая структура всегда получалась правильной. Suno понимала, где должен быть куплет, где припев, даже если текст — полная белиберда.

Стало понятно: нейросеть анализирует не только смысл, но и ритмическую структуру текста. Длинные предложения становились куплетами, короткие повторяющиеся фразы — припевами.

Тогда я решил попробовать нормальные тексты. У меня был опыт написания стихов — начал адаптировать старые работы под музыку.

Небольшая пятничная история о том, как я раньше только использовал чужие гитарные табулатуры, а теперь сам начал их создавать.

Но тогда почему любимые рок-группы вполне можно слушать, причём с удовольствием, через динамики, которые ещё меньше и дешевле? — Потому что в записи звук уже сформирован должным образом.

Я регулярно выбираю себе различные вещи и всегда стремлюсь добиться наилучшего сочетания цена/качество. Началась теплая пора, прогулки стали длиннее, а у моего нового Redmi 13 Pro+ 5G, как назло, нет выхода под наушники. Значит, настало время наконец-то купить себе TWS.

Как аудиофил со стажем, имеющий плеер FiiO M11 и наушники FiiO FH5, я всегда избегал беспроводных наушников. Когда-то, лет 5-10 назад, я пробовал ранние модели TWS и, честно говоря, обплевался — качество звука было отвратительным. С тех пор я не верил беспроводной связи вообще, предпочитая проводные решения.

Уже в марте 2009 года, за неполные семь лет, мировые продажи гитарных комбоусилителей культовой серии Roland CUBE перевалили за миллион экземпляров. Помню, какое восхищение вызвал у меня мой первый Micro CUBE в середине нулевых.

Рассказываем, как с помощью ИИ мы создали аудио-платформу для телеграм-каналов. И почему это нужно всем, у кого нет времени читать.