- 主题:有损mp3有可能变成无损wav吗
人工ai通过大量机器学习，把有损的mp3转换成接近无损的wav?
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修改:javame FROM 101.88.254.*
FROM 101.88.254.*
如果上面可以做到的话。那低码率的视频，转成接近蓝光画质的视频也会变成现实了。
【 在 javame 的大作中提到: 】
: 人工ai通过大量机器学习，把有损的mp3转换成接近无损的wav?
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FROM 101.88.254.*
那当然不行。用罐头能复原牛吗？ai复原，只不过是电脑根据统计学猜测原来是什么样子，但是到底是什么样子？没人知道。
【 在 javame 的大作中提到: 】
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: 人工ai通过大量机器学习，把有损的mp3转换成接近无损的wav?
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发自「今日水木 on Mi Note 3」
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修改:GoGoRoger FROM 106.121.143.*
FROM 106.121.143.*
现在不是有人把素描画，还原成图片画了?
【 在 GoGoRoger 的大作中提到: 】
: 那当然不行。用罐头能复原牛吗？ai复原，只不过是电脑根据统计学猜测原来是什么样子，但是到底是什么样子？没人知道。
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: 发自「今日水木 on Mi Note 3」
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FROM 101.88.254.*
但是用ai修复，肯定是要比mp3转wav的假无损的质量要好。
【 在 GoGoRoger 的大作中提到: 】
: 那当然不行。用罐头能复原牛吗？ai复原，只不过是电脑根据统计学猜测原来是什么样子，但是到底是什么样子？没人知道。
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: 发自「今日水木 on Mi Note 3」
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FROM 101.88.254.*
你能看出jpg对bmp的压缩吗？很难吧？但其实已经压缩得很厉害了。所以我们应该感谢辛勤又聪明的计算机先驱啊。
记得我大一刚接触电脑时也问过类似的问题，不懂的人会觉着很神秘，了解了之后就觉着不过如此了。正所谓“会者不难，难者不会”。
【 在 javame 的大作中提到: 】
: 现在不是有人把素描画，还原成图片画了?
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FROM 1.89.215.*
你先搞清楚无损转换的意思是相对于原数据无损。实际上CD里面的wav相对于母带来说已经是有损的转换了。有损压缩的媒体数据可以理解为去除了人类可以忽略的细节之后，再进行压缩的媒体数据。
机器学习在图像领域的应用有超分辨率，在音频领域可能相当于把低采样率的音频还原为高采样，但是感觉音频这么做没什么意义。
【 在 javame (javame) 的大作中提到: 】
: 人工ai通过大量机器学习，把有损的mp3转换成接近无损的wav?
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FROM 111.196.73.*
我看过一个记录片，警察叔叔把尸骨的图片，利用ai，还原
了接近真实的脸，并且破案了。
是不是机器学习对图像的处理好一点?
声音的建模好像没看到有人做过。
【 在 ArchLinux 的大作中提到: 】
: 你先搞清楚无损转换的意思是相对于原数据无损。实际上CD里面的wav相对于母带来说已经是有损的转换了。有损压缩的媒体数据可以理解为去除了人类可以忽略的细节之后，再进行压缩的媒体数据。
: 机器学习在图像领域的应用有超分辨率，在音频领域可能相当于把低采样率的音频还原为高采样，但是感觉音频这么做没什么意义。
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FROM 101.88.254.*
声音建模的也有很多，讯飞在做，还有一些虚拟主播等等，不过不是热门方向，了解的不多。
【 在 javame 的大作中提到: 】
: 我看过一个记录片，警察叔叔把尸骨的图片，利用ai，还原
: 了接近真实的脸，并且破案了。
: 是不是机器学习对图像的处理好一点?
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FROM 1.89.215.*
IP电话就是要尽可能的降低带宽
【 在 ArchLinux 的大作中提到: 】
: 你先搞清楚无损转换的意思是相对于原数据无损。实际上CD里面的wav相对于母带来说已经是有损的转换了。有损压缩的媒体数据可以理解为去除了人类可以忽略的细节之后，再进行压缩的媒体数据。
: 机器学习在图像领域的应用有超分辨率，在音频领域可能相当于把低采样率的音频还原为高采样，但是感觉音频这么做没什么意义。
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FROM 155.64.38.*