キーワード mgroid が含まれる動画 ： 845 件中 129 - 160 件目
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は↑と↓（MGRoid）
sm25834979
↑こちらの動画を強くリスペクトして作りました。
低クオリティなの許し亭ゆるして…
頓作兄貴、カナダ友山裕介兄貴、そべーとおにおん兄貴、薫陶ドライバー兄貴、てぃーこ（七尾ぼっ子）兄貴、影月兄貴、喘息兄貴、レビヤタン兄貴 、なべタロウ兄貴、釈迦・クライスト786兄貴広告ありがとナス！
【オリジナル】帰り道の宇宙/AI-MGRoid
お久しぶりです！頑張ってオシャレなコード進行を考えました。歌詞は一人で考えすぎたときにふと感じるような死の恐怖がテーマです。CGも頑張ってピアノを回転させてみました。
ノウナイディスコ☆.band
先駆者 https://www.nicovideo.jp/watch/sm42572254
新年一発目なので初投稿です。
淫夢要素はありません。
PS transzenden兄貴 サマー兄貴 すのもの兄貴 喘息兄貴 グリモア人形兄貴 幾寅(HM)兄貴 広告ありがとうございます！！
吹 っ 切 れ ら ぜ / MGR姉貴
アニメーション - サネル https://twitter.com/SANERU77
(ありがとナス!!!)
原曲：ゴジマジP - おちゃめ機能
高音質&原曲boosted：https://soundcloud.com/amanobgames/hukkireraze
リスペクト：sm31630546
RVCを使用してます～☆
最高らぜ
ソニチャ兄貴 喘息兄貴 aac兄貴 てぃん兄貴 samchiu90兄貴 大↑小↓兄貴 幾寅(HM)兄貴 メリーベル兄貴 サネルｱﾈｷ...(小声)
広告ありがとらぜ
利きMGRoid答え合わせ
sm43041920 の答え合わせです
応援する、ゆっくりするMGR姉貴GBの素材など
https://drive.google.com/drive/folders/1RvaDrcmW6eiZ4oI-Y6AYzzAkLQNUTtWv?usp=sharing
BGM 電ǂ鯨 くじらのUSB 05.「5-8」
利きMGRoid
OpenUtauで作った四つのカバー曲をながします。その中からMGRoidだと思うカバー曲を1つ当ててみてね。結構簡単だと思います
BGM 電ǂ鯨 くじらのUSB 05.「5-8」
原曲も聞いてこいホイ！
①sm40901829 ②sm42561260 ③sm37945080 ④sm42611265
答え合わせ→ sm43109954
童祭☆for wedding.curse
恥ずかしながら戻って参りました。初投稿です。
動画作る体力がありませんでした。許してください！何でもしますから！
淫夢要素はありません
ＤＩＮＯ兄貴、ボンドルド兄貴、三次関数兄貴、TPM兄貴、喘息兄貴、バルカン兄貴、クープ兄貴、喘息兄貴、めて兄貴、レビヤタン兄貴、ゲスト兄貴
広告ありがとう ありがとう 博（ひろ）く麗しい人間と 妖怪の物語から 夢を あなたが教えてくれた 幻想は 私たちの心で輝いた おめでとう おめでとう あなたの幸せを願って 贈ります お祝いの言葉を
前アカウント含む過去作: mylist/75871149
「MGR」不老不死 (full)
この曲の制作にAIMGRが使用された例は以前にもありました。 技術の進歩のおかげで、ついにより完全なバージョンをより良い形で提示できるようになりました。
発音が不明瞭になるのは、きれいな音声ソースを取得することが難しいためであり、言い換えれば、音声変換ではなく音声強調が改善されていることが原因です。
モデル: https://mega.nz/file/lSMmiYJK#CFNHka4xLGFD2C8h7sg0IIjpwmRdzR6N2suVnbwgSTU
AI-MGR歌声変換汎化性能試験
#0:00 ベノム
#3:23 ハッピーシンセサイザ
#7:18 中国語-如约而至
#11:33 中国語-明天你好
#16:05 英語-Lemon Tree
#19:06 英語-Without You
モデル(so-vits-svc4.1に基づく)とデータセット: https://mega.nz/folder/MGcwCCAZ#9Kaimb7HsYSIlFgSO_88Bw
左飴さんも半年前に似たようなことをしていました。 私はいつも他の人たちに遅れを取っています。
歌などの重い韻律的特徴を持つオブジェクトを処理する場合、音声変換では、元の歌のリズムとターゲット話者のリズミカルな習慣の間で選択を行う必要があります。調子を外さないことと話者の類似性は相反する目標です。 曲を基本的にうまく再構築するには、多くの場合、後者を犠牲にする必要があります。 きれいな歌声データセットを使用して、歌声の韻律的特徴を分離できる中間表現をトレーニングすることは現実的ではないと推定されています。 一方で、そのようなコーパスはまれであり、標準化することが困難です。 一方で汎化性能が問題となる。
一般に、日本語は MGR の母国語であるため、きれいなコーパスがある限り満足のいく結果が得られます。 言語間の変換では一貫した表現が得られますが、話者の特徴がどの程度保存されているかを判断するのは困難です。 異なる言語には異なる韻律生成規則があり、話者の韻律の習慣は彼女が使用する言語から切り離せないことを考えると、私は言語間 SMOS の効果をあまり信じていません。
ちなみに、元の話者が男性の場合、実際に変換後の音色の類似性は女性の場合よりも優れています。 おそらく MGR は実際にはニュートラルな声に適しているのかもしれません。