语音技术

首页 标签 语音技术
# 语音技术 #
关注
6638内容
|
12月前
|
手把手带你搭建一个语音对话机器人,5分钟定制个人AI小助手(新手入门篇)
本文介绍了如何从零开始搭建一个语音对话机器人,涵盖自动语音识别(ASR)、自然语言处理(NLP)和文本到语音合成(TTS)三大核心模块。通过使用开源工具如FunASR、LLaMA3-8B和ChatTTS,以及FastAPI和Gradio等技术,详细指导读者轻松实现个人AI小助手的构建,适合技术新手快速上手。
Soul App联合西工大和上交大开源语音合成模型SoulX-Podcast,已登顶Hugging Face TTS趋势榜!
Soul AI Lab联合西工大、上交大开源SoulX-Podcast,支持中英粤川等多语种方言及副语言生成,可稳定输出超60分钟自然流畅的多人对话音频,已在Huggingface登顶TTS趋势榜。
Java 高效实现 WAV 音频拼接彻底摆脱 FFmpeg 的轻量本地方案
本文介绍一种纯Java实现的高效WAV音频拼接方案,无需依赖FFmpeg。通过解析WAV文件结构,利用内存映射与流式写入,实现零转码、低CPU占用的高性能拼接,适用于TTS、播客、嵌入式等场景,具备跨平台、易部署、高稳定性的优势。
从k折到自助法:常用交叉验证方法的优缺点
为了评估和改进机器学习(ML)算法的可靠性和泛化能力,交叉验证已被广泛采用[1]。交叉验证是一种在有限数据集上评估和比较不同模型性能的方法,其通过分割数据集为训练集和测试集以验证模型的性能。通过使用交叉验证,研究人员可以避免对单一实验的依赖,因此可以更好地评估模型的泛化能力。
人工智能(AI)技术的发展史
人工智能 (AI) 的发展历程从20世纪50年代起步,历经初始探索、早期发展、专家系统兴起、机器学习崛起直至深度学习革命。1950年图灵测试提出,1956年达特茅斯会议标志着AI研究开端。60-70年代AI虽取得初步成果但仍遭遇困境。80年代专家系统如MYCIN展现AI应用潜力。90年代机器学习突飞猛进,1997年深蓝战胜国际象棋冠军。21世纪以来,深度学习技术革新了AI,在图像、语音识别等领域取得重大成就。尽管AI已广泛应用,但仍面临数据隐私、伦理等挑战。未来AI将加强人机协作、增强学习与情感智能,并在医疗、教育等领域发挥更大作用。
2025年国内数字人平台选购指南:聚焦全链路能力,告别工具碎片化困境
国内数字人平台众多,功能参差,用户常陷多工具切换、成本高、效率低困境。本文基于2025年实测数据,从全链路集成、场景适配、技术壁垒、成本效益四大维度,深度解析必火AI、火山、阿里、讯飞等主流平台,助你避开选择陷阱,精准匹配个人IP、电商直播、企业服务等应用场景,实现高效视频化转型。
|
2月前
|
IndexTTS2.0_ 情感表达与时长可控的自回归零样本语音合成突破
IndexTTS2 是首个实现自回归模型下**时长可控**、**情感与音色解耦**的零样本语音合成系统。支持语音克隆、情感迁移与文本驱动情绪控制,适用于影视配音、虚拟主播等场景。开源代码与模型已发布,提供完整本地部署方案,大幅提升语音合成的实用性与表现力。
免费试用