通义语音AI技术问题之semantic 的 residualquantizer 模块的作用如何解决-阿里云开发者社区

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

2024-08-14 27

版权

本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。

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

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。

关于本问题的更多问答可点击原文查看：

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。

关于本问题的更多问答可点击原文查看：

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。

关于本问题的更多问答可点击原文查看：

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。

关于本问题的更多问答可点击原文查看：

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。

关于本问题的更多问答可点击原文查看：

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