通义语音AI技术问题之semantic 的 residualquantizer 模块的作用如何解决

简介: 通义语音AI技术问题之semantic 的 residualquantizer 模块的作用如何解决

问题一:FunCodec中的量化模型有何特点?


FunCodec中的量化模型有何特点?


参考回答:

FunCodec中的量化模型考虑到语音在时频域上的结构性,提出了时频域的量化模型,它能够在保证量化语音质量的基础上,只需更少的参数和计算量。


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问题二:FunCodec将来会发布哪些统一的音频量化模型?


FunCodec将来会发布哪些统一的音频量化模型?


参考回答:

FunCodec将来会发布能够处理各种各样音频信号的统一音频量化模型,包括语音、声学事件、音乐等。


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问题三:semantic 的 residualquantizer 模块在FunCodec中有什么作用?


semantic 的 residualquantizer 模块在FunCodec中有什么作用?


参考回答:

semantic augmented 的 residual vector quantizer 模块用于探究声学-语义解耦对语音量化带来的影响,并在极低比特率下展现了较高的语音质量。


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https://developer.aliyun.com/ask/656853



问题四:3D-Speaker开源项目的名称含义是什么?


3D-Speaker开源项目的名称含义是什么?


参考回答:

3D-Speaker的名称有两层含义,一是包含声学信息、语义信息、视觉信息3种模态的说话人识别技术,二是开源了一个多设备(multi-Device)、多距离(multi-Distance)和多方言(multi-Dialect)中文说话人语音数据集。


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问题五:3D-Speaker开源项目包含了哪些任务和预训练模型?


3D-Speaker开源项目包含了哪些任务和预训练模型?


参考回答:

3D-Speaker开源项目包含说话人识别,说话人确认以及说话人分割任务的训练及推理代码,以及ModelScope上开源的相关预训练模型。


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