Обновить

Опубликован релиз свободного редактора звука Audacity 3.4, предоставляющего средства для редактирования звуковых файлов (Ogg Vorbis, FLAC, MP3 и WAV), записи и оцифровки звука, изменения параметров звукового файла, наложения треков и применения эффектов (например, подавление шума, изменение темпа и тона). Audacity 3.4 стал четвёртым значительным выпуском, сформированным после перехода проекта в руки компании Muse Group. Код Audacity распространяется под лицензией GPLv3, бинарные сборки доступны для Linux, Windows и macOS.

Основные улучшения:

  • добавлены возможности, востребованные при создании музыки, такие как режим «Такты и размеры» (Beats & Measures), упрощающий подгонку звуковых клипов к темпу и ритму музыкального произведения. Режим визуализирует каждый такт при помощи сетки и позволяет привязать клипы к ближайшему такту.

  • добавлена функция растяжки по времени (Time stretching), позволяющая изменить продолжительность звукового клипа, не нарушая тональности. Для растяжки задействован алгоритм, специально разработанный для музыки и позволяющий добиться результата, опережающего многие коммерческие решения.

  • добавлено окно экспорта (Exporter), объединяющее в одном месте доступ ко всем настройкам и возможностям экспорта (включая настройки дискретизации и маппинг каналов для объёмного звука в формате 5.1 и 7.1). Предоставляется встроенный файловый менеджер и интерфейс для доступа к каталогам через систему закладок.

  • добавлена поддержка звукового кодека Opus.

Источник: OpenNET.

Теги:
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0+1
Комментарии0

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

В отпуске есть время подумать и исследовать. Я натолкнулся на несколько вещей и открытий для себя. Оказалось, что мне как программисту перестали быть нужны самые умные и дорогие ИИ‑модели. Оказывается, есть такой параметр «Cost per Task», и по этому параметру на первое место вырвалась модель GPT-5.6 Luna (max).

При этом, если вы пользуетесь Codex, она самая тупая в списке моделей. Artificial Analysis Intelligence Index у нее всего 38. Для сравнения, у самой умной GPT-6 Astra (max) этот индекс равен 53. В итоге цена выполненной Luna задачи составляет $0.18 против $3.26 у Astra. Разница почти в 20 раз.

Как я понимаю, бенчмарк «Cost per Task» высчитывается так: когда ставится нормальная, грамотно описанная задача, замеряется, сколько токенов было потрачено на ее выполнение. То есть не в формате «из ХЗ сделаю ТЗ», а в формате, когда в хорошо заданном вопросе уже содержится половина ответа.

Я сначала не поверил, что так и есть, и стал работать, используя самую тупую модель Luna в линейке. И знаете, какие меня ожидали результаты?

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

Публикации