x2m格式音频解密工具x2m decoder使用指南

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资源摘要信息:"x2m decoder是一款专门用于解密喜马拉雅下载的x2m格式音频文件的软件。x2m是喜马拉雅专有的加密音频格式,只能在喜马拉雅平台上播放。由于x2m文件是加密的,所以无法直接转换成通用的mp3格式。但通过使用x2m decoder这款工具,用户可以先解密x2m文件,再将其转换成mp3或其他音频格式,实现不同平台上的播放和分享。同时,该软件还提供了下载喜马拉雅免费音频文件的功能,满足用户获取更多内容的需求。下载的压缩包中包含了ximalaya.exe安装文件、使用说明.txt、以及两个指向外部网页的.url文件,分别提供了更多软件信息和淘宝优惠券信息。" 以下是对文件信息中提及知识点的详细解释: 1. x2m文件格式:x2m是喜马拉雅平台用于存储音频内容的一种专有加密格式。这种格式是为了保护版权和防止未授权的分发而设计的,它确保了只有在喜马拉雅应用或授权的播放环境下才能播放这些音频。x2m格式音频的特点是,它们在未解密的状态下不能被标准的音频播放器识别和播放,因此用户想要在其他设备或应用上使用这些音频时会遇到困难。 2. x2m decoder软件:x2m decoder是一款专门为解密x2m格式音频文件而设计的工具。它允许用户将加密的x2m文件转换成更为通用的音频格式,如mp3。这样,用户就不再受限于喜马拉雅平台的播放限制,可以将音频文件转移到其他设备或应用上,实现了内容的灵活使用和共享。 3. 音频格式转换:音频格式转换是将一种格式的音频文件转换为另一种格式的过程。常见的音频格式包括但不限于mp3、wav、aac、flac等。不同格式的音频文件在编码方式、压缩率和音质上有所差异,每种格式都有其适用的场景。音频格式转换常用于改善兼容性、减少文件大小或提高音质。 4. 喜马拉雅平台:喜马拉雅是一个中国著名的音频分享平台,用户可以在这个平台上收听各种类型的音频内容,包括但不限于有声书、广播剧、音乐、课程等。喜马拉雅为了保护内容创作者的版权和维持平台的运营,采用了x2m这种加密格式来分发其音频内容。 5. 使用说明.txt文件:通常包含软件的安装、配置和使用指南。用户可以通过阅读此文件来了解如何正确安装和使用x2m decoder软件,包括如何导入x2m文件、进行解密以及转换音频格式等操作。 6. 压缩包文件:在压缩包中除了包含x2m decoder的主程序ximalaya.exe外,还包括了其他几个文件。使用说明.txt为用户提供了解决方案的详细文档,两个.url文件则可能是推广链接,分别指向提供更多软件信息的页面和提供特定优惠信息的页面,如淘宝优惠券,这表明软件可能具有一定的商业属性或者推广目的。

import math import pandas as pd import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l class DecoderBlock(nn.Module): """解码器中第i个块""" def __init__(self, key_size, query_size, value_size, num_hiddens, norm_shape, ffn_num_input, ffn_num_hiddens, num_heads, dropout, i, **kwargs): super(DecoderBlock, self).__init__(**kwargs) self.i = i self.attention1 = d2l.MultiHeadAttention( key_size, query_size, value_size, num_hiddens, num_heads, dropout) self.addnorm1 = AddNorm(norm_shape, dropout) self.attention2 = d2l.MultiHeadAttention( key_size, query_size, value_size, num_hiddens, num_heads, dropout) self.addnorm2 = AddNorm(norm_shape, dropout) self.ffn = PositionWiseFFN(ffn_num_input, ffn_num_hiddens, num_hiddens) self.addnorm3 = AddNorm(norm_shape, dropout) def forward(self, X, state): enc_outputs, enc_valid_lens = state[0], state[1] # 训练阶段,输出序列的所有词元都在同一时间处理, # 因此state[2][self.i]初始化为None。 # 预测阶段,输出序列是通过词元一个接着一个解码的, # 因此state[2][self.i]包含着直到当前时间步第i个块解码的输出表示 if state[2][self.i] is None: key_values = X else: key_values = torch.cat((state[2][self.i], X), axis=1) state[2][self.i] = key_values if self.training: batch_size, num_steps, _ = X.shape # dec_valid_lens的开头:(batch_size,num_steps), # 其中每一行是[1,2,...,num_steps] dec_valid_lens = torch.arange( 1, num_steps + 1, device=X.device).repeat(batch_size, 1) else: dec_valid_lens = None # 自注意力 X2 = self.attention1(X, key_values, key_values, dec_valid_lens) Y = self.addnorm1(X, X2) # 编码器-解码器注意力。 # enc_outputs的开头:(batch_size,num_steps,num_hiddens) Y2 = self.attention2(Y, enc_outputs, enc_outputs, enc_valid_lens) Z = self.addnorm2(Y, Y2) return self.addnorm3(Z, self.ffn(Z)), state decoder_blk = DecoderBlock(24, 24, 24, 24, [100, 24], 24, 48, 8, 0.5, 0) decoder_blk.eval() X = torch.ones((2, 100, 24)) state = [encoder_blk(X, valid_lens), valid_lens, [None]] decoder_blk(X, state)[0].shape torch.Size([2, 100, 24])

2023-07-14 上传

class Generator(nn.Module): def __init__(self): super(Generator, self).__init__() self.encoder = nn.Sequential( nn.Conv2d(6, 64, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(64), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(64, 128, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(128), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(128, 256, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(256), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(256, 512, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(512, 4000, 1), nn.BatchNorm2d(4000), nn.LeakyReLU(0.2) ) self.decoder = nn.Sequential( nn.ConvTranspose2d(4000, 512, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(512, 256, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(256), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(256, 128, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(128), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(128, 64, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(64), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(64, 3, 3, stride=1, padding=1), nn.Tanh() ) def forward(self, x1, x2): x = torch.cat([x1, x2], dim=1) x = self.encoder(x) x = self.decoder(x) return x class Discriminator(nn.Module): def __init__(self): super(Discriminator, self).__init__() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, 4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(64), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(64, 128, 4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(128), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(128, 256, 4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(256), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(256, 512, 4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(512, 1, 4, stride=1), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): x = self.conv(x) return x 上述网络结构是什么GAN

2023-05-18 上传