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音频基座大模型FunAudioLLM评测
通义语音团队最新开源了音频基座大模型FunAudioLLM，包含两大模型SenseVoice和CosyVoice。本文对这两种大模型进行整体的评测。
智能语音交互技术：构建未来人机沟通新桥梁####
【10月更文挑战第28天】
本文深入探讨了智能语音交互技术的发展历程、当前主要技术框架、核心算法原理及其在多个领域的应用实例，旨在为读者提供一个关于该技术全面而深入的理解。通过分析其面临的挑战与未来发展趋势，本文还展望了智能语音交互技术如何继续推动人机交互方式的革新，以及它在未来社会中的潜在影响。
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智能语音识别技术的现状与未来发展趋势####
【10月更文挑战第29天】
本文深入探讨了智能语音识别技术的发展历程、当前主要技术特点、面临的挑战及未来发展趋势。通过综述国内外最新研究成果，分析了深度学习在语音识别领域的应用现状，并展望了多模态融合、端到端建模等前沿技术的潜在影响。文章还讨论了隐私保护、数据安全等问题对技术发展的影响，以及跨语言、跨文化适应性的研究方向。
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URO-Bench：端到端语音对话模型评测黑马！多语言/多轮/副语言全维度一键开测
URO-Bench 是一款专为端到端语音对话模型设计的全面基准测试工具，涵盖多语言、多轮对话、副语言信息等多维度任务，帮助开发者全面评估模型性能。
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iOS MachineLearning 系列（13）—— 语音与音频相关的AI能力
在语音分析方面，iOS中提供了原生的Speech框架，这个框架可以实时的将语音解析成文本。这个能力非常强大，使用它我们可以实现类似实时翻译的功能。对于非语音的音频，也有一些原生的AI能力可以使用，例如分析语音的类型。SoundAnalysis框架能够识别300多种声音，我们也可以使用自己训练的模型来处理定制化的音频识别需求。
大模型的多样性：从语言处理到多模态智能
本文介绍了大模型在多个领域的应用，包括自然语言处理（如Transformer、GPT、BERT、T5）、计算机视觉（如CNN、ViT、GAN）、多模态智能（如CLIP、DALL-E）、语音识别与合成（如Wav2Vec、Tacotron）以及强化学习（如AlphaGo、PPO）。这些模型展现了卓越的性能，推动了人工智能技术的发展。
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