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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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?
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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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