机器配音能过原创吗

你好，我是兽兽爱电影，很高兴能回答你的问题。对于一个刚刚通过原创审核的影视领域创作者，我想发表一下关于影视领域原创的看法。如果有说的不对的地方，欢迎大家批评指正。关于原创，其实参加过西瓜万元月薪计划的小伙伴们应该很清楚，对于影视领域创作者的原创标准。平台给我们细分成了三个板块：1，影视作品盘点：其创作思路显而易见，就是将我们在日常生活中观看的影视作品，其中相似的片段进行整合盘点。例如：周星驰的爆笑片段，电影中超帅的武打镜头，女星的惊艳片段等等。这些都不需要我们进行配音，因为这些片段本来就有自己的故事情节和经典对白，如果加上自己的配音，往往显得有些画蛇添足。但是这也规整为平台的原创范畴之内。2.影视作品混剪：混剪顾名思义，就是将影视作品中的经典桥段，进行剪辑和加工形成一部新的作品。也可以以相同演员为主线，针对其不同的作品进行剪辑和拼接，形成一部新的作品。这就需要我们强大的创作力和发散的思维，这类作品可以配音也可以用影视剧中的原音。如果你能够用影视剧中的原音剪辑出一段创新的经典片段，往往能给观众耳目一新的效果！所以这也是属于原创范畴以内的作品。3.影视作品解说：这一类作品相信大家也都看过很多，影视解说类确实只能使用配音来进行创作。因为创作者一般都是采用第三人称的方式，进行解读或者恶搞亦或者评判。用影视剧中的原声肯定是达不到创作者的要求，所以只能自己进行配音加工，形成新的解说作品。往往解说类创作，带入的个人观点和创作难度比较高，更容易被判定为原创作品！

不算。原创是独立完成的创作。原创不属于歪曲、篡改他人创作或者抄袭、剽窃他人创作而产生的作品，亦不属于改编、翻译、注释、整理他人已有创作而产生的作品。特指自己写的、非抄袭或转载的博文。这个含义本不恰当，因网络上已普遍流行，根据“约定俗成”的规则，应予认可。但在这个意义上应该慎用或少用，避免造成误解。原创是对既定参照物的怀疑与否定，是在刷新固有的经典界面之后呈现出破土而出的生命气息，是在展现某种被忽视的体验，并预设着新的可能性；原创是可经过、可停留、可发展的新的存在，是新的经典的原型，具有集体共识的社会价值。

抖音配音不要选音乐，直接开拍，这样就是自己的原创。抖音上很多视频是从国际版抖音上搬运出来的，然后后期加工一下再发布到国内版抖音上，这样就成了原创。抖音实质上是一个专注年轻人的音乐短视频社区，用户可以选择歌曲，配以短视频，形成自己的作品。它与小咖秀类似，但不同的是，抖音用户可以通过视频拍摄快慢、视频编辑、特效（反复、闪一下、慢镜头）等技术让视频更具创造性，而不是简单的对嘴型。抖音其他情况简介。抖音App是一款社交类的软件，通过抖音短视频App你可以分享你的生活，同时也可以在这里认识到更多朋友，了解各种奇闻趣事。抖音平台一般都是年轻用户，配乐以电音、舞曲为主，视频分为两派：舞蹈派、创意派，共同的特点是都很有节奏感。也有少数放着抒情音乐展示咖啡拉花技巧的用户，成了抖音圈的一股清流。

抖音短视频提取别人的原声不能过原创。抖音短视频提取别人的原声算侵权，抖音提取别人的音频的话，经过二次原创，就不算侵权，提取了别人的音频，没有经过二次原创，直接发布是侵权，所以抖音短视频提取别人的原声不能过原创。

这个是可以的过原创技巧1：账号呢称账号呢称一定要体现出你所发文领域的专业性，以简单，易记，垂直为主！举例：情感领域，可以是——情感说——情感夜读——深夜情话——婆媳那点事等等2：头像+签名头像非常重要，是自己的第一名片，建议自己设计有特色的logo图片，签名要与呢称相对应，简洁明了！3：更文在开始更文后一直到指数达到500分之前，不能断更。每篇文章字数不低于1800字，标题中规中矩，不要追求阅读量，坚持就是胜利。4：文章内容一定要原创内容。其次，文航开头和结尾尽可能表现的有点文笔的那种，如果不会，引用名言警句也行，这样会被判为优质文章。

机器配音是指使用人工智能技术将文字转化为语音的过程。虽然机器配音已经在很多领域得到广泛应用，但是要回答“机器配音能过原创吗”这个问题，需要分几个方面来考虑。机器配音可以通过训练模型来模仿人类的语音特征和表达方式。使用机器学习和语音合成算法，机器可以学习到不同的语音演讲风格，并生成类似人类的语音。这意味着机器配音具备一定的创作能力，可以产生新的语音内容。机器配音的创作能力仍然受到一些限制。目前的技术还不能完全模拟出人类的情感、语调和表达能力。对于原创作品来说，这些因素至关重要，因为原创作品通常需要通过语音来传递特定的情感和感觉。机器配音可能会显得单调、机械，难以真实地表达出原创作品的独特风格。机器配音还需要依赖于已有的语音数据来训练模型。如果没有足够多样化和丰富的语音数据，机器可能无法生成具有独特性的原创语音。机器配音的创新能力也受限于训练数据的多样性和质量。虽然机器配音在模仿和生成语音方面有一定的创作能力，但要实现完全原创的语音内容仍然具有一定的挑战。机器配音的技术仍在不断进步中，未来可能会有更好的解决方案来实现更具创作性的原创语音内容。