Как генератору научиться слышать отклик


Отклик Генератора | Human Design

И снова здравствуйте дорогие читатели моего блога! Сегодня я хочу еще больше расширить ваше понимание собственного Дизайна. В рамках данной статьи поговорим о том, как найти гармонию в жизни для людей-Генераторов.

Генераторы – это те люди, у которых определен Сакральный центр. Определить его в обществе легко – вы нигде и никогда не увидите столь живого и энергетического человека, как Генератор, который живет в соответствии со своей истинной природой.

Они – энергетические существа, но в отличие от Манифесторов, им не нужно проявлять инициативу. Для счастливой жизни Генератору нужно уметь ждать и находить в себе силы, чтобы чувствовать свой внутренний Отклик. Ему не стоит ничего начинать самому. Аура сама притянет нужных людей и нужные вопросы. И только когда Генератор начнет прислушиваться к этой ауре и следовать за ее направлением, он сможет действительно найти себя и гармонию внутреннего мира.

Что такое Отклик

Каждый день Генератору дается огромный запас жизненных сил. Некоторые из них даже не представляют, насколько большим даром они обладают. Нет, это смогут понять лишь те, кто обделен этим сокровищем. Для Генератора же все обыденно и привычно. Беда мира в том, что большинство из них даже не подозревают, что растрачивают весь свой потенциал впустую. И лишь единицы могут по-настоящему наслаждаться жизнью, находя правильные пути реализации своей энергии.

Чтобы найти свой истинный путь, Генератор должен научиться слышать отклик. Отклик – это реакция, идущая из глубин Сакрального центра. Он реагирует на происходящее вовне события или вопросы, но не в виде человеческой речи. Все эти «да» или «нет» – это лишь слова, которыми люди научились обманывать себя. Мы можем сказать «да», когда хотим сказать «нет». Но отклик обмануть невозможно.

Отклик – это неосознанные реакции. Они проявляются в виде звуков: «ага», «угу», «а-а» и т.д. С их помощью могут общаться дети, еще незагрязненные и неразвращенные человеческим умом. Каждый раз, когда вы слышите в себе положительный отклик, значит Сакральный центр соглашается. Противоположное же мнение относится к тому, когда вы слышите отрицательный отклик. Самое важное для Генератора – научиться не только слышать, но и доверять своему отклику. Ведь если он будет сопротивляться ему, он никогда не сможет стать счастливым по-настоящему.

Как почувствовать Отклик?

Чтобы найти свой истинный путь, Генератор должен научиться чувствовать и различать реакции мозга и Отклика. Сделать это намного проще, чем кажется. Это проявляется в тех ситуациях, когда Генератору нужно откликнуться на внешний раздражитель или вопрос. Очень часто я вижу, что у многих людей формируется внутренний конфликт. Он происходит из-за того, что человек сопротивляется своему истинному желанию, и поступает с позиции “так надо”, а не “мне так хочется”.

Вы можете попробовать сделать это так: найдите человека, с которым вам комфортно, и проведите с ним небольшую беседу. Она должна быть выстроена по принципу «вопрос-отклик». Пусть он задает вам вопросы самого разного вида, а вы, постарайтесь отвечать на них откликом. То есть либо положительным «угу», либо отрицательным «неа».

Отвечать на вопросы нужно не мозгом, а реакцией своего Сакрального центра. Вы не должны задумываться об ответе на вопрос – ваш Отклик сам скажет за вас. И поверьте – Отклик гораздо честнее, чем вы, или ваш разум. Проведите такой опрос на протяжении 10-15 минут, и вы почувствуете, что в какой-то момент вы полностью расслабитесь. Тогда и проснется ваша внутренняя мудрость, и вы услышите Сакральный голос.

Трансформация начинается с тела

Все начинается с тела. Оно – наш постоянный спутник по жизни, и если не доверять ему, то кому вообще тогда можно доверять? Прислушивайтесь к тому, что хочет сказать вам ваше тело. Попробуйте понять, какие решения вы принимаете работой ума, а какие являются вашим Откликом на то или иное событие.

Чем чаще вы будете прислушиваться к голосу тела, тем легче будет ваша жизнь. Поверьте, это действительно так! Ничто не приносит большего удовлетворения, чем делать и реагировать на вещи так, как вы действительно о них думаете! Мозг в этом плане менее пластичен – он всегда найдет вам сотни причин, почему вы должны делать это, а этого не должны.

И что вы получите, постоянно слушая свой мозг? Стресс, раздражение, напряжение. Это естественные реакции, которые происходят из-за конфликта вашего ума и Сакрального центра. Такой путь приведет вас только к саморазрушению.

Каждый раз когда вы почувствуете напряжение в душе и теле задумайтесь – не занимаетесь ли вы тем, чем вам на самом деле не нравится заниматься? Анализируйте свои ощущения и вовремя научитесь слышать Отклик. И только в таком случае вы сможете достичь настоящей гармонии в жизни.

На своем пути я встречаю десятки людей, у которых вроде бы есть все для счастья, но они не выглядят счастливыми. Проблема их в том, что они сами не могут понять, в чем они совершают ошибку. Для решения многих их проблем, мне достаточно было лишь указать им на господствующую роль Сакрального центра над умом и связать это с другими фиксациями в Рейв-карте. Одного только этого бывает достаточно, чтобы их жизнь изменилась к лучшему.

Online Tone Generator - Бесплатно, быстро, без регистрации.

60-секундный онлайн-тест слуха. Это бесплатно, просто и не требует регистрации.

Как высоко ты слышишь? Этот 60-секундный тон помогает определить самую высокую частоту ваши уши могут обнаружить. Диапазон человеческого слуха обычно составляет от 20 до 20 000 Гц, но возраст а продолжительное воздействие громких звуков может значительно снизить вашу способность слышать высокие частоты.Для получения наилучших результатов выполняйте тест с комфортной громкостью в тихой обстановке и в наушниках хорошего качества. Не стесняйтесь добавлять свой результат в комментарии ниже, указав свой возраст и подвергались ли вы воздействию громкие звуки в течение вашей жизни.

Обратите внимание, что из-за большого количества неконтролируемых переменных, задействованных здесь, это не строгий с научной точки зрения тест, а приблизительный показатель.

Внимание! Всегда устанавливайте низкий уровень громкости наушников / динамиков, чтобы не повредить слух или оборудование.Когда звук станет слишком слабым, чтобы его можно было услышать, остановите тест: не увеличивайте громкость наушников / динамиков.

Нажмите кнопку воспроизведения, чтобы начать тест.

Ваш браузер несовместим с тестом слуха. Загрузите последнюю версию версия и попробуйте еще раз.

Текущая частота:

Как ваш слух по сравнению со всем остальным? Прочтите комментарии ниже или посетите страницу с результатами проверки слуха.

.

Введение в обучение по Тьюрингу и GAN | Мэтью Стюарт, PhD Researcher

Пример фильтра спама

Фильтрация спама - отличный способ понять, как работает генерирующая противоборствующая сеть. Это похоже на то, как я описал вариационный автокодер, но не совсем то же самое.

Представьте, что у вас есть маркетолог по имени Гэри, который пытается получать спам-сообщения через спам-фильтр Дэвида. Дэвиду разрешается классифицировать электронные письма как спам или нет после того, как они были одобрены спам-фильтром.Гэри хочет получить как можно больше спамовых писем, а Дэвид хотел бы получить как можно меньше писем. В идеале мы в конечном итоге достигнем равновесия по Нэшу на основе такого сценария (хотя я уверен, что большинство людей предпочло бы не спамить!).

Получив кучу писем, Дэвид может проверить, насколько хорошо работает спам-фильтр, и может «наказать» спам-фильтр, сообщив ему о ложных срабатываниях или ложных отрицательных результатах.

Если предположить, что Гэри также знает, какое из его спам-писем было рассмотрено (возможно, он также отправляет их себе, чтобы подтвердить успех), то и Дэвид, и Гэри могут увидеть, насколько хорошо они справились со своими задачами, в форме матрицы путаницы ( ниже).

После этого они оба могут узнать, что пошло не так, а затем извлечь уроки из своих ошибок. Гэри попробует другой подход, который использует его предыдущие успехи, а Дэвид увидит, где спам-фильтр пошел не так, чтобы попытаться улучшить механизм фильтрации.

Мы можем непрерывно повторять эту процедуру, пока не получим некоторую форму равновесия по Нэшу (или один из двух найдет идеальный способ выиграть и «спамит» этот метод, что приведет к модальному коллапсу - подробнее об этом позже).

Мы можем рассмотреть матрицу неточностей и использовать ее как основу для улучшения нашего генератора и дискриминатора.Например, если электронное письмо на самом деле является спамом и классифицируется как поддельное, генератор работает плохо и должен работать лучше. Дискриминатору в этом смысле ничего делать не нужно, он свое дело сделал.

В случае ложноотрицательного результата (электронное письмо не было спамом, но было классифицировано как спам) обманули дискриминатор. Дискриминатор в этом случае должен работать лучше, тогда как генератор выполнил свою работу правильно и не нуждается в улучшении.

В случае ложного срабатывания (классифицируется как реальная электронная почта, хотя на самом деле это спам), снова виноват дискриминатор.Затем необходимо обновить дискриминатор, пока генератор ничего не делает.

В случае истинного отрицательного результата (электронное письмо не было спамом и не было классифицировано как спам), ни генератор, ни дискриминатор не нуждаются в обновлении, так как они не сделали ничего неправильного.

Генератор и дискриминатор

Дискриминатор очень прост. Он принимает образец в качестве входных данных, а его выходные данные представляют собой единственное значение, которое сообщает уверенность сети в том, что входные данные получены из обучающего набора, а не являются подделкой.Ограничений на то, что такое дискриминатор, не так много.

Генератор принимает на вход набор случайных чисел. Если мы построим наш генератор детерминированным, то один и тот же вход всегда будет давать один и тот же результат. В этом смысле мы можем рассматривать входные значения как скрытые переменные. Но здесь скрытые переменные не были обнаружены путем анализа входных данных, как это было для VAE. Случайный шум не является «случайным», а представляет (электронное письмо в нашем примере) в «скрытом» пространстве.

Процесс, известный как цикл обучения, выполняет три задачи:

[1] Дискриминатор учится определять особенности, которые характеризуют реальный образец.

[2] Дискриминатор учится определять особенности, которые обнаруживают поддельный образец.

[3] Генератор учится избегать включения функций, которые дискриминатор научился определять.

Окончательная сеть будет выглядеть примерно так, как показано ниже. Чтобы кратко описать, как это работает, случайная выборка берется из некоторого предшествующего распределения, которое вводится в генератор для создания фальшивого изображения. Это поддельное изображение вместе с реальными данными подается в дискриминаторную сеть, которая затем решает, какие данные поступают из реального набора данных, а какие - из поддельных данных, сгенерированных из предыдущего распределения.

.

Теперь вы можете говорить чужим голосом с помощью Deep Learning | Джордж Сейф

Синтез текста в речь (TTS) относится к искусственному преобразованию текста в аудио. Человек выполняет эту задачу, просто читая. Цель хорошей системы TTS - заставить компьютер делать это автоматически.

Один очень интересный выбор, который делают при создании такой системы, - это выбор, какой voice использовать для сгенерированного звука. Мужчина это или женщина? Громкий голос или тихий?

Используется для обозначения ограничения при выполнении TTS с глубоким обучением.Вам нужно будет собрать набор данных из пар текст-речь. Набор динамиков, записавших эту речь, фиксирован - у вас не может быть неограниченного количества динамиков!

Итак, если вы хотите создать звук своего или чьего-то голоса, единственный способ сделать это - собрать совершенно новый набор данных.

Исследование искусственного интеллекта от Google под названием Voice Cloning позволяет компьютеру читать вслух, используя любой голос.

Понятно, что для того, чтобы компьютер мог читать вслух любым голосом, он должен каким-то образом понимать 2 вещи: что он читает и как он это читает.

Таким образом, исследователи Google разработали систему клонирования голоса, имеющую 2 входа: текст, который мы хотим прочитать, и образец голоса, который мы хотим прочитать.

Например, если бы мы хотели, чтобы Бэтмен прочитал фразу «Я люблю пиццу», мы бы дали системе две вещи: текст с надписью «Я люблю пиццу» и короткий фрагмент голоса Бэтмена, чтобы она знала, что Бэтмену следует звучит как. На выходе должен быть звук голоса Бэтмена, произносящего слова «Я люблю пиццу»!

С технической точки зрения, система затем разбивается на 3 последовательных компонента:

(1) Учитывая небольшой аудиосэмпл голоса, который мы хотим использовать, закодируйте форму сигнала голоса в фиксированное векторное представление размерности

(2 ) Для данного фрагмента текста также закодируйте его в векторное представление.Объедините два вектора речи и текста и декодируйте их в спектрограмму

(3) Используйте вокодер, чтобы преобразовать спектрограмму в звуковую волну, которую мы можем слушать.

Упрощенная версия системы. Первоисточник

В статье три компонента обучаются независимо.

Системы преобразования текста в речь за последние несколько лет привлекли большое внимание исследователей в сообществе Deep Learning. И действительно, есть много предлагаемых решений для преобразования текста в речь, которые работают достаточно хорошо, поскольку основаны на глубоком обучении.

Важным моментом здесь является то, что система способна использовать «знания», которые кодировщик динамиков получает от голоса, и применять их к тексту.

После раздельного кодирования речь и текст объединяются в общем пространстве внедрения , а затем декодируются вместе для создания окончательной выходной формы волны.

Благодаря красоте мышления открытого исходного кода в сообществе ИИ, прямо здесь есть общедоступная реализация этого клонирования голоса! Вот как это можно использовать.

Сначала клонируйте репозиторий.

 git clone https://github.com/CorentinJ/Real-Time-Voice-Cloning.git 

Установите необходимые библиотеки. Обязательно используйте Python 3:

 pip3 install -r requirements.txt 

В файле README вы также найдете ссылки для загрузки предварительно обученных моделей и наборов данных, чтобы опробовать некоторые из примеров.

Наконец, вы можете открыть графический интерфейс, выполнив следующую команду:

 python demo_toolbox.py -d  

Ниже показано, как мой выглядит.

Как видите, я установил текст, который я хочу, чтобы компьютер читал справа, как: «Вы знали, что Toronto Raptors - чемпионы по баскетболу? Баскетбол - отличный вид спорта ».

Вы можете щелкнуть кнопки «Случайный выбор» под каждым разделом для рандомизации голосового ввода, затем щелкнуть «Загрузить», чтобы загрузить голосовой ввод в систему.

Dataset выбирает набор данных, из которого вы будете выбирать образцы голоса, Speaker выбирает говорящего человека, а Utterance выбирает фразу, которая произносится входящим голосом.Чтобы услышать, как звучит вводимый голос, просто нажмите «Играть».

Как только вы нажмете кнопку «Синтезировать и вокод», алгоритм запустится. Когда все будет готово, вы увидите, что динамик ввода читает ваш текст вслух.

Вы даже можете записать свой собственный голос в качестве входа, но нажав кнопку «Записать один», с которой довольно весело поиграть!

Если вы хотите узнать больше о том, как работает алгоритм, вы можете прочитать официальный документ Google NIPS. Здесь есть еще несколько результатов аудио-примеров.Я очень сильно клонировал репозиторий и попробовал эту потрясающую систему!

.

Страница не найдена (ошибка 404)

Страница, на которую вы пытаетесь перейти, отсутствует на нашем сервере.

Что ты умеешь?

  • Если вы ввели URL-адрес, убедитесь, что вы не допустили опечатки (распространенной ошибкой является размещение .htm вместо .html в конце, или наоборот).
  • Если вы перешли по длинному URL из отправленной по электронной почте ссылки, убедитесь, что ссылка не была разделена на две части. (некоторые почтовые системы делают это, если URL-адрес длиннее одной строки).Если это произошло, вырежьте и вставьте обе части ссылки в адресную строку браузера.
  • Если вы перешли по ссылке откуда-то еще в Mind Tools, или с другого сайта, или по ссылке, отправленной по электронной почте, было бы действительно полезно, если бы вы могли дайте нам знать , и мы постараемся исправить это.
  • вернуться на предыдущую страницу вы были на.
  • Перейти на нашу домашнюю страницу .
  • Если вы являетесь членом Mind Tools Club или Mind Tools Club Подключить пользователя , кликните сюда .
.

Смотрите также