Re: [心得] AirPods Max 不專業心得
原文恕刪
本來不想多回的，結果推文又有人在講一些五四三
推 rickylin: 不過訊號細節還說是只是訊號，在數位運算上，透過一樣01/15 14:15
→ rickylin: 的細節透過AI運算，猜測補出細節就是運算影響跟運算音訊01/15 14:15
→ rickylin: 的可能性01/15 14:15
推 rickylin: 其實現在畫素不足的影像，透過AI與影像資料庫比對補足01/15 14:17
→ rickylin: 成高畫質，已經可看出可能性了 01/15 14:17
→ rickylin: 運算出來的音訊就不是我們傳統位元、頻率這些固有觀念 01/15 14:17
→ rickylin: 反正現在很幸運、可以同時玩傳統Hi-Fi跟運算音訊01/15 14:18
看到這裡真的是只想說你在講什麼鬼話
你到底知不知道什麼是PCM data，digital audio是如何轉換成analog播出
你連最基本的數位資料是什麼都不知道也在瞎類比AI
首先你說的低畫素影像透過AI去改成高畫質
阿是什麼高畫質拉
就補插點的工作透過ai去猜周遭畫素，然後效果比傳統方法好
阿請問AI猜出了什麼東西？
就是RGB pixel Byte應該是多少數值
這根audio沒有關連
再來回到audio，我好心說明給你聽好了
AAC decode出來的東西就是PCM，每一塊pcm buffer通常就是48/44.1k 16bit
decode完才會去套用各種不同的effect或是其他運算
阿請問算完以後會得到什麼
答案依然是pcm data，然後再透過codec轉換成為analog輸出
過程依然就是你最瞧不起傳統頻率跟位元
通篇都在鬼扯，不要腦補好不好，實在看不下去
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不是別人不懂pcm 是你不懂果粉
看蝦機八的討論是ptt 的樂趣啊
你不懂裹粉
談取樣不懂Nyquist取樣定理，談AI不懂Convolution
Segmentation 翻成解析
你還期望什麼
segmentation翻譯成解析的是其他人拉 XD 我也不懂AI model如何實作 但是對這種莫名的言論真的不行
※ 編輯: kblover (111.240.134.147 臺灣), 01/16/2021 22:13:08不是別人不懂ai 是你不懂果粉
你要我重複幾次？
對不起....我錯了
※ 編輯: kblover (111.71.55.32 臺灣), 01/16/2021 22:16:23大雄: 你不懂胖虎（哭
他每篇APM的文都可以來一次
不要浪費時間在信仰之力上啦
推
那類的推文其實更勸退吧，我找東西看到有這類的言論就會
加入拒絕名單
竹篙湊菜刀真的很傷腦筋
這ID就硬推到我以為他在反串果粉啊
大家不要那麼火爆啦 我還想看到更多有趣的推文ㄏㄏ
坐等回覆
不要把蘋果的AAC跟其他廠商的AAC相提並論
果粉可以用AAC無損傳輸SACD還要你理解?
都懷疑他是不是色彩聲學大師的分身了，一樣煩
色彩聲學大師是哪味高人
可以喜歡產品，但不是腦弱的像他拿起來亂扯
說我就喜歡蘋果就好 扯太多不行
身為果粉 我很抱歉
笑死 果粉真的很有趣
max降噪也不錯 聲音也不錯 但混音多時 max的聲音會
被壓抑掉 但xm4不會
他應該是指眼色大啦w
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不好意思這篇並未引用前面的文，僅概略說明 Apple AAC 在製作這端的相關 流程，希望再看到 AAC 能有比較正確的認知。 關鍵字：Apple Digital Masters, Core Audio, AAC 蘋果在家族系統都有建置 Core Audio，從 iOS、macOS、tvOS 到 watchOS 都有 Core Audio。這個東西能吃的音樂檔案蠻多類型的，不一一贅述，但要![Re: [心得] AirPods Max 不專業心得](https://i.imgur.com/Cdv6W2bb.jpg "Re: [心得] AirPods Max 不專業心得")
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看到這篇文章很用心 但我看到一些點覺得有些似是而非 基本上不是做apple底層的人是看不到他的系統架構的 但基本上audio的東西殊途同歸 這裡我一點一點來看 ※ 引述《elguapo (HPHT Synthesized)》之銘言： : 不好意思這篇並未引用前面的文，僅概略說明 Apple AAC 在製作這端的相關![Re: [心得] AirPods Max 不專業心得](https://i.imgur.com/CM2Az6nb.jpg "Re: [心得] AirPods Max 不專業心得")
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APPLE實作有沒有用AI我不清楚 很可能沒有 但是你的批評並沒有批到點上 rickylin講的"不是我們傳統位元、頻率這些固有觀念" 意思是說用頻寬較低的格式傳遞資料12
這年頭不但可以腦補apple做了什麼 還要腦補粉絲講了什麼要怎麼做翻譯 這我沒辦法 看來有時候huaman Intelligence還是更勝Artificial Intelligence : 終端仍然有可能還原回跟高頻寬傳遞類似的資料品質 : 亂扣帽子說他瞧不起傳統位元 頻率81
首Po沒想到會有這麼多回應 我只是稍微分享一下我的看法 簡單回應一下留言，不佔版面就回在同一篇 覺得很盤那就盤，哪次不盤 覺得很不錯 那就很不錯 好不好是看自己爽![[心得] AirPods Max 不專業心得](https://i1.kknews.cc/bm5jBQWWRF4dWj3NWGOHv1_NDL7n89k/0.jpg "[心得] AirPods Max 不專業心得")
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Re: [新聞] Google Photo 突然強調「原始上傳」所謂超時空打臉的說法其實很不客觀。 在許多年前高畫質壓縮對照的「原始檔」距離1600萬畫素可說是微小差距。 而過去的 所謂2000萬畫素，實際上畫素僅是畫素格數變多，每個Pixel間的差異其實也不 大。 到現今的手機拍照技術來看，同樣的2000萬畫素，還能經過AI演算法根據物體透過類神經19
Re: [討論] AI晶片這我來回答吧 AI晶片一般是指用來加速深度學習模型推理的晶片 如果是訓練通常還是利用Gpu 因為生態系比較成熟 那麼深度學習推理時間會耗在哪裡呢 通常就是convolution 或是Gemm4
[請益] 谷津的Q-v數位音控大家好 谷津的Q-v最大的特色就是數位音控的部分 引用谷津官網提供的評論，音響論壇的一段話 {Q-v將輸入進去的數位音訊，先透過ASRC數位非同步取樣率轉換機制， 將訊號提升至32Bit/384kHz的內部樣本取樣率，![[請益] 谷津的Q-v數位音控](http://www.tonmeister.ca/wordpress/wp-content/uploads/fig01-1024x768.png "[請益] 谷津的Q-v數位音控")
![Re: [新聞] Google Photo 突然強調「原始上傳」](https://lh3.googleusercontent.com/3jux99lpj-hcNxNvKzBoDOXiG3pvXlFKYmc9cvbARL8nQKn6skb2E5y5NsVYL5NAkKaYh6-h1iN2qBrhUV0kWVdnlnEJsg0RAPspSyBNnFHGwBjBFC4q-rW5qvnydZzrh6Q1ZWzFAQ8=w600-h315-p-k "Re: [新聞] Google Photo 突然強調「原始上傳」")