MSI Z590 系列主機板將於1月27日隆重登場
[ 台北,台灣 ] 新的Intel 500系列平台何時發布?──這肯定是近期最常聽到的議題。所有遊戲玩家和創作者深切期盼目睹Z590主機板的風采。MSI也將於2021年1月27日全球首發Z590系列主機板。
新一代500系列平台特色
2021 最新系列主機板,MSI將發表搭載全新技術的主機板,搭配11代Intel Core 處理器,全面支援Lightning Gen 4 PCIe,可提供高達64 GB/s 頻寬。無線網路技術上,Z590 WIFI主機板搭載最新WIFI 6E,與WIFI 6 相比更可達到6GHz。
MSI MEG、MPG、MAG系列針對重度玩家和一般玩家,音效解決方案上全面導入Audio Boost 5與Sound Tune 降噪技術,在音效性能上有明顯的升級感。並採用音頻解碼器系列,與Z590遊戲主板連動整合,可以放大音效並具有更好的遊戲體驗。
此外,為讓消費者擁有更好的使用體驗,MSI 獨家軟體技術Dragon Center已全面更新為MSI Center。MSI Center具有全新的UI設計和完整的功能,可幫助玩家更容易進行超頻,與RGB同步連動功能。此外,新的音效解決方案_ Sound Tune降噪技術也同步導入MSI Center中,玩家只需一鍵點擊即可輕鬆完成設定。
個性化外型和令人驚豔的功能
Z590共推出四大系列,各系列重點介紹如下:
MEG - 精緻華麗絕對是MEG系列的最佳描述。除了優雅設計外,MEG Z590 GODLIKE還具有強大的規格,包括10G Super LAN和Audio Boost 5 HD。此外,為了獲得更好的散熱效果,MEG Z590 GODLIKE同時加附鰭片式散熱設計和Frozr散熱技術。並與MEG Z590 ACE主板同步在PCB背面搭載鋁合金背板,以延伸散熱面積。備受玩家讚許的MEG Z590 UNIFY和MEG Z590I UNIFY無光害系列主板也將也將出現在Z590系列中。在1月14日的CES線上發表會上,將可搶先目睹MEG風采。
https://tw.msi.com/Landing/msipremiere2021
MPG-可說是廣受玩家知曉的MSI系列。其中的MPG Z590 GAMING CARBON WIFI 系列,當然也不會缺席。同時,MPG Z590 GAMING FORCE, MPG Z590 GAMING EDGE WIFI和MPG Z590 GAMING PLUS等也將正式登場。除了時髦外型,所有MPG系列皆具有M.2 Shield Frozr和K7導熱墊,有助於主板性能發揮。
MAG - MAG Z590 TOMAHAWK WIFI和MAG B560 TOMAHAWK WIFI以石墨色作為延伸式散熱片主軸風格。MAG Z590 TORPEDO和MAG B560 TORPEDO則是採用太平洋藍的配色所打造,而MAG B560M BAZOOKA則採用夜幕綠搭配所構成。概念皆源自MAG - MSI Arsenal GAMING軍事風,讓玩家更多選擇,根據自己的喜歡的主機風格去選配。
PRO - 針對商務與一般文書需求,Z590-A PRO和Z590 PRO WIFI以消光黑線條點綴其中,並同時擁有延伸式散熱片設計。大多數PRO系列主板(包括Z590,B560和H510)將導入Frozr AI智能散熱解決方案,可檢測CPU和GPU溫度並可依據風扇負載自動調整最適當的數值。為了有效散熱,Z590 PRO WIFI和Z590-A PRO都配置M.2 Shield Frozr 散熱鎧甲,將Gen 4 M.2 SSD所產生的廢熱有效引導出去。
進入活動頁倒數計時,期待MSI Z590亮相登場!
https://www.msi.com/Landing/intel-z590-b560-h510-motherboard
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20200728
大家午安😊
美股道瓊上漲114點
那斯達克上漲173點
台積電ADR大漲12.65%
台積電市值首度
排進全世界前10大
台股今天再度開高
台積電再拉第二根漲停
指數賺上13000點關卡
過熱的行情也讓
許多券商軟體盤中當機
盤中預估量更一度
超過四千億元
過熱的行情讓市場警覺
再站上13000點關卡後
台積電開始打開漲停
加上指標股聯發科
雙雙開始壓回走勢
收盤加權指數小跌1.57點
吐回盤中440點漲幅
成交量更創新高3432億元
市場開始臆測
台股行情是不是已經到頂?
我們有幾點看法
提供投資朋友參考
首先是技術面
台股是創新高後的拉回
並不是遇壓後的拉回
就算今天收了一根黑K
但連5日線都未跌破
說台股轉空實在是太早
在多頭格局當中
適度的拉回
可以讓滿手的人減碼
可以讓空手的人進場
多頭才能走得長久
適度的修正並不是壞事
再來是籌碼面
這波資金行情
台幣持續升值
外資今年賣超6千億後
股票庫存偏低
加上全球資金氾濫
全球央行降息加印鈔
還有很多資金排隊買股
而台股因為防疫有成
加上中美角力衝突
台股獨享轉單效益
長期偏低的本益比
將在未來幾年調高
所以不用覺得台股漲多
最後是5G產業起飛
因為新冠肺炎遞延的需求
將在這兩年持續成長
以電子產業為主的台股
將是受益最大的市場
所以今天的拉回
不需要過度解讀
多頭趨勢不會輕易改變
要追隨的是巨大的浪潮
而不是在意小小的漣漪
股票方面
佳螢一再的強調
“5G”是盤面的主角
而我們會員核心持股
更鎖定5G相關股票
【3189景碩】
有不錯的表現
大漲超+5%
即將往新高75.2挑戰!
我們低檔5字頭
進場的持股到7字頭
一張價差超過兩萬
會員更大賺+45%
成為盤面上
相對抗跌領漲的指標
今天更爆出利多
景碩Q2獲利
近7季高點
H1登近4年同期高
受惠載板需求暢旺
印刷電路板部門轉盈
2020Q2(EPS)0.52元
創近7季高點。
營收表現優於預期
自然股價將有所表現!
而會員朋友
持續獲利ING~
【2368金像電】
收紅震盪走高
穩穩地收在42.5元
四字頭整數大關!
而會員朋友
三字頭進場的持股
也全數獲利ING~
股價帶量能放大後
即將往新高挑戰!
台積電再度噴出
第二根漲停!再創新高!
帶動相關的供應鏈
在早盤有創高的表現
【6196帆宣】
【3374精材】
皆在早盤有創高表現
比較可惜的是因
台積電漲停打開後
拉回相關的供應鏈
也順勢回檔拉回
短線上爆量清洗一下下
籌碼沉澱後
隨時會有整理在上機會!
就讓我們繼續看下去
這波沒跟上的朋友
要把握這次拉回的機會
跟著佳螢勇敢布局!
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音頻放大軟體 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最讚貼文
AI 將可快速分離人聲、各式樂器等音源,Facebook 開源 Demucs 計畫
作者 雷鋒網 | 發布日期 2020 年 03 月 11 日 10:59 |
音樂源分離,是利用技術將一首歌曲分解成它的組成成分,如人聲、低音和鼓,這和人類大腦的工作很類似,大腦可以將一個單獨的對話,從周圍的噪音和一屋子的人聊天中分離出來。
如果你擁有原始的錄音室多軌錄音,這很容易實現,你只需調整混音來分離一個音軌,但是,如果你從一個普通 MP3 檔案開始,所有的樂器和聲音都被混合到一個立體聲錄音中,即使是最複雜的軟體程式也很難精確地挑出一個部分。
Facebook AI 的研究人員已經開發了一個系統,可以做到這一點──精確度高得驚人。
創建者名叫亞歷山大‧笛福茲(Alexandre Defossez),是 Facebook 人工智慧巴黎實驗室的科學家。笛福茲的系統被稱為 Demucs,這個名字來源於「音樂資源深度提取器」,其工作原理是檢測聲波中的複雜模式,對每種樂器或聲音的波形模式建立一個高層次的理解,然後利用人工智慧將它們巧妙地分離。
笛福茲說,像 Demucs 這樣的技術,不僅能幫助音樂家學習複雜的吉他即興重複段落,總有一天,它還能讓人工智慧助理在嘈雜的房間裡更容易聽到語音指令。笛福茲說,他的目標是讓人工智慧系統擅長辨識音頻源的組成部分,就像它們現在可以在一張照片中準確地區分不同的物體一樣。「我們在音頻方面還沒有達到同樣的水平。」他說。
分解聲波的更好方法
聲源分離長期以來一直吸引著科學家。1953 年,英國認知科學家科林‧切爾瑞(Colin Cherry)創造了「雞尾酒會效應」這個詞語,用來描述人類在擁擠嘈雜的房間裡專注於一次談話的能力。
工程師們首先試圖透過調整立體聲錄音中的左右聲道,或調整均衡器設置來提高或降低某些頻率,進而隔離歌曲的人聲或吉他聲。
基於聲譜圖的人工智慧系統,在分離出以單一頻率響起或共振的樂器的音符方面相對有效,例如鋼琴或小提琴旋律。
這些旋律在聲譜圖上顯示為清晰、連續的水平線,但是隔離那些產生殘餘噪音的撞擊聲,比如鼓、低音拍擊,是一項非常艱鉅的任務。鼓點感覺像一個單一的、即時的整體事件,但它實際上包含了不同的部分。對於鼓來說,它包括覆蓋較高頻率範圍的初始撞擊,隨後是在較低頻率範圍內的無音高衰減。笛福茲說,一般的小鼓「就頻率而言,到處都是」。
聲譜圖只能將聲波表現為時間和頻率的組合,無法捕捉到這樣的細微差別。因此,他們將鼓點或拍子低音處理成幾條不連續的垂直線,而不是一個整齊、無縫的聲音。這就是為什麼透過聲譜圖分離出來的鼓和低音軌道,聽起來常常是模糊不清的。
夠聰明的系統來重建缺失
基於人工智慧的波形模型避免了這些問題,因為它們不試圖將一首歌放到時間和頻率的僵化結構中。笛福茲解釋,波形模型的工作方式與電腦視覺相似,電腦視覺是人工智慧的研究領域,旨在讓電腦學會從數位圖像中辨識模式,進而獲得對視覺世界的高級理解。
電腦視覺使用神經網路來檢測基本模式──類似於在圖像中發現角落和邊緣──然後推斷更高級或更複雜的模式。「波形模型的工作方式非常相似」,笛福茲說。他解釋了波形模型如何需要幾秒鐘來適應歌曲中的突出頻率──人聲、低音、鼓或吉他──並為每一個元素生成單獨的波形。然後,它開始推斷更高比例的結構,以增加細微差別,並精細雕刻每個波形。
笛福茲說,他的系統也可以比做探測和記錄地震的地震儀。地震時,地動儀的底座會移動,但懸掛在上面的重物不會移動,這使得附著在重物上的筆可以畫出記錄地面運動的波形。人工智慧模型可以探測到同時發生的幾個不同地震,然後推斷出每個地震的震級和強度的細節。同樣,笛福茲的系統分析並分離出一首歌曲的本來面目,而不是根據預先設定的聲譜圖結構來分割它。
笛福茲解釋,構建這個系統需要克服一系列複雜的技術挑戰。他首先使用了 Wave-U-Net 的底層架構,這是一個為音樂源分離開發的早期人工智慧波形模型。然後他還有很多工作要做,因為聲譜圖模型的表現優於 Wave-U-Net。他透過添加線性單元來微調波形網路中分析模式的演算法參數。笛福茲還增加了長短期記憶,這種結構允許網路處理整個數據序列,如一段音樂或一段視頻,而不僅是一個數據點,如圖像。笛福茲還提高了 Wave-U-Net 的速度和記憶體使用率。
這些修改幫助 Demucs 在一些重要方面勝過 Wave-U-Net,比如它如何處理一種聲音壓倒另一種聲音的問題。「你可以想像一架飛機起飛,引擎噪音會淹沒一個人的聲音」,笛福茲說。
以前的波形模型,透過簡單地移除原始音頻源文件的一部分來處理這個問題,但是它們不能重建丟失材料的重要部分。笛福茲增強了 Demucs 解碼器的能力,「Demucs 可以重新創建它認為存在但卻迷失在混音中的音頻」,這意味著他的模型可以重新合成可能被響亮的鐃鈸聲影響而遺失的柔和鋼琴音符,因為它理解應該呈現什麼樣的聲音。
這種重構和分離的能力使 Demucs 比其他波形模型有優勢。笛福茲說,Demucs 已經與最好的波形技術相匹配,並且「遠遠超出」最先進的聲譜技術。
在盲聽測試中,38 名參與者從 50 首測試曲目中隨機抽取 8 秒鐘進行聽音,這 50 首曲目由 3 個模型分開:Demucs、領先波形、頻譜圖技術。聽眾認為 Demucs 在品質和無偽影(如背景噪音或失真)方面表現最佳。
Demucs 已經引起了人工智慧愛好者的興趣,精通技術的讀者可以從 GitHub 下載 Demucs 的代碼,代碼用 MusDB 數據集來分離音樂源。
笛福茲解釋,隨著 Demucs 的發展,它將為人們在家中創作音樂的數位音頻工作站帶來聲音的真實性。這些工作站提供了能夠喚起特定時代或風格的合成儀器,通常需要對原始硬體進行大量的數位化改造。
想像一下,如果音樂源分離技術能夠完美地捕捉 20 世紀 50 年代搖滾歌曲中用電子管放大器演奏的老式空心電吉他的聲音,Demucs 讓音樂愛好者和音樂家離這個能力更近了一步。
資料來源:https://technews.tw/2020/03/11/using-ai-for-music-source-separation/?fbclid=IwAR1C-0LhFNEkIFUg9QS3xRQK8VKeqKIkPEx9kh7QdGamcsCfUViwyeXyqXg
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