通义语音AI技术问题之查看KAN-TTS在ModelScope上的模型列表如何解决

简介: 通义语音AI技术问题之查看KAN-TTS在ModelScope上的模型列表如何解决

问题一:Autolabeling开源项目的主要功能是什么?


Autolabeling开源项目的主要功能是什么?


参考回答:

Autolabeling开源项目是一个音频自动化标注工具,集成了语音降噪(ANS)、语音识别(ASR)、语音端点检测(VAD)等多种原子能力,使用户可以直接通过Autolabel工具获取音频所对应的文本、音素、音素时间戳、韵律标注等多种标注信息。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/656861



问题二:Autolabeling开源项目支持哪些采样率的音频输入?


Autolabeling开源项目支持哪些采样率的音频输入?


参考回答:

Autolabeling开源项目支持三种采样率(16k 24k 48k)音频的输入。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/656862



问题三:KAN-TTS开源项目包含哪些模型的训练与推理脚本?


KAN-TTS开源项目包含哪些模型的训练与推理脚本?


参考回答:

KAN-TTS开源项目包含Sambert、nsf-hifigan等模型的训练、推理脚本,能够训练出具有高自然度和韵律丰富度的语音合成模型。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/656863



问题四:KAN-TTS开源项目支持哪些语言和方言的数据处理?


KAN-TTS开源项目支持哪些语言和方言的数据处理?


参考回答:

KAN-TTS开源项目支持中、英、日、德、韩等十一种外语和上海话、四川话、粤语等多地方言的数据处理。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/656864


问题五:如何查看KAN-TTS在ModelScope上的模型列表?


如何查看KAN-TTS在ModelScope上的模型列表?


参考回答:

可以通过访问ModelScope的模型列表页面https://www.modelscope.cn/models?page=1&tasks=text-to-speech&type=audio

,选择"text-to-speech"任务和"audio"类型来查看KAN-TTS的模型列表。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/656867

相关文章
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 物联网
AI赋能大学计划·大模型技术与应用实战学生训练营——湖南大学站圆满结营
12月14日,由中国软件行业校园招聘与实习公共服务平台携手魔搭社区共同举办的AI赋能大学计划·大模型技术与产业趋势高校行AIGC项目实战营·湖南大学站圆满结营。
AI赋能大学计划·大模型技术与应用实战学生训练营——湖南大学站圆满结营
|
8天前
|
人工智能 安全 算法
深度剖析 打造大模型时代的可信AI:技术创新与安全治理并重
2024年12月11日,由中国计算机学会计算机视觉专委会主办的“打造大模型时代的可信AI”论坛在上海举行。论坛汇聚了来自多家知名学术机构和企业的顶尖专家,围绕AI的技术风险与治理挑战,探讨如何在大模型时代确保AI的安全性和可信度,推动技术创新与安全治理并行。论坛重点关注计算机视觉领域的最新进展,提出了多项技术手段和治理框架,为AI的健康发展提供了有力支持。
44 8
深度剖析 打造大模型时代的可信AI:技术创新与安全治理并重
|
8天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
阿里云技术公开课直播预告:基于阿里云 Elasticsearch 构建 AI 搜索和可观测 Chatbot
阿里云技术公开课预告:Elastic和阿里云搜索技术专家将深入解读阿里云Elasticsearch Enterprise版的AI功能及其在实际应用。
阿里云技术公开课直播预告:基于阿里云 Elasticsearch 构建 AI 搜索和可观测 Chatbot
|
7天前
|
机器学习/深度学习 传感器 人工智能
AI视频监控系统在养老院中的技术实现
AI视频监控系统在养老院的应用,结合了计算机视觉、深度学习和传感器融合技术,实现了对老人体征、摔倒和异常行为的实时监控与分析。系统通过高清摄像头和算法模型,能够准确识别老人的动作和健康状况,并及时向护理人员发出警报,提高护理质量和安全性。
53 14
|
8天前
|
传感器 机器学习/深度学习 人工智能
AI视频监控卫士技术介绍:智能化河道管理解决方案
AI视频监控卫士系统,通过高清摄像头、智能传感器和深度学习技术,实现河道、水库、城市水务及生态保护区的全天候、全覆盖智能监控。系统能够自动识别非法行为、水质变化和异常情况,并实时生成警报,提升管理效率和精准度。
48 13
|
1天前
|
机器学习/深度学习 算法 网络协议
开源上新|通义语音处理技术ClearerVoice-Studio
开源上新|通义语音处理技术ClearerVoice-Studio
|
7天前
|
存储 人工智能 运维
AI-Native的路要怎么走?一群技术“老炮儿”指明了方向
上世纪70年代,沃兹尼亚克、乔布斯等人成立Homebrew Computer Club,推动个人电脑普及。如今,创原会承袭这一精神,由CNCF执行董事Priyanka Sharma等构建,聚焦云原生和AI技术,汇聚各行业技术骨干,探索前沿科技。2024年创原会年度峰会达成“全面拥抱AI-Native”共识,解决算力与存储瓶颈,推动AI原生应用开发,助力千行万业智能化转型,成为行业创新风向标。
|
4天前
|
人工智能 Serverless 视频直播
活动实践 | AI智能体实时语音互动
AI智能体实时语音互动方案提供端到端的实时音频交互,用户通过终端SDK与云端AI智能体进行音频通话。AI智能体接收音频输入,依据预定义工作流处理并生成响应,通过ARTC网络推送结果。该方案支持灵活编排AI组件如语音转文字、大语言模型等,确保高可用、低延迟的通信体验。用户可轻松创建和管理智能体及实时工作流,实现高效对话,并可通过示例网站体验功能。
|
8天前
|
人工智能 计算机视觉
幻觉不一定有害,新框架用AI的幻觉优化图像分割技术
在图像分割领域,传统方法依赖大量手动标注数据,效率低下且难以适应复杂场景。为解决这一问题,研究人员提出了“任务通用可提示分割”方法,利用多模态大型语言模型(MLLM)生成实例特定提示。然而,MLLM常出现幻觉,影响分割精度。为此,研究团队开发了“Prompt-Mask Cycle”(ProMaC)框架,通过迭代生成和验证提示及掩码,有效利用幻觉信息,提高了分割精度和效率。实验结果表明,ProMaC在多个基准数据集上表现出色,为图像分割技术的发展提供了新思路。
23 6
|
3天前
|
人工智能 安全 图形学
【AI落地应用实战】篡改检测技术前沿探索——从基于检测分割到大模型
在数字化洪流席卷全球的当下,视觉内容已成为信息交流与传播的核心媒介,然而,随着PS技术和AIGC技术的飞速发展,图像篡改给视觉内容安全带来了前所未有的挑战。 本文将探讨篡改检测技术的现实挑战,分享篡改检测技术前沿和最新应用成果。

热门文章

最新文章