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
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
這種為批而批的言論相當可笑
因為用AI提升音訊細節是有可能的
一樣是48k 16bit的PCM格式資料
還是有機會把細節模糊的資料轉換成比較清楚的資料
就像是一樣兩千萬畫素
手機感光元件尺寸比數位單眼小那麼多
但靠著AI仍然有可能產生跟數位單眼類似的畫質
這讓我想到十幾年前在學校
就有同學 說對焦不清楚的模糊影像有辦法還原回原始影像
還寫一大堆數學公式說這是有可能的
被旁邊一堆(包含我)覺得自己懂攝影的人笑
後來才發現真的是有辦法還原到一定程度
※ 引述《kblover (聖貓天使)》之銘言：
: 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