【AI系统】知识蒸馏原理
本文深入解析知识蒸馏(Knowledge Distillation, KD)，一种将大型教师模型的知识高效转移至小型学生模型的技术，旨在减少模型复杂度和计算开销，同时保持高性能。文章涵盖知识蒸馏的基本原理、不同类型的知识（如响应、特征、关系知识）、蒸馏方式（离线、在线、自蒸馏）及Hinton的经典算法，为读者提供全面的理解。
CosyVoice再升级，可扩展流式语音合成
通义实验室在前期的工作中提出了基于监督离散语音标记的多语言语音合成模型CosyVoice。通过使用两种流行的生成模型：语言模型 (LM) 和流匹配进行渐进式语义解码，CosyVoice 在语音语境学习中实现了较高的韵律自然度、内容一致性和说话人相似性。
全模态模型Qwen2.5-Omni开源，7B尺寸实现全球最强性能
通义千问Qwen2.5-Omni-7B正式开源，作为首个端到端全模态大模型，支持文本、图像、音频和视频等多种输入形式，实时生成文本与自然语音合成输出。它在多模态融合任务测评中刷新纪录，性能远超同类模型。Qwen2.5-Omni采用Thinker-Talker双核架构，实现语义理解与语音生成高效协同，以小尺寸7B参数让全模态大模型广泛应用成为可能，现已在魔搭社区和Hugging Face同步开源。
Spark-TTS: AI语音合成的"变声大师"
Spark-TTS 是一款革命性的语音合成模型，被誉为“变声大师”。它通过创新的 BiCodec 技术将语音分解为语义和全局两种 Token，实现对音色、性别、语速等属性的精细控制。结合统一的 LLM 架构，Spark-TTS 简化了传统 TTS 的复杂流程，同时提供了前所未有的灵活性。此外，团队还发布了 VoxBox 开源数据集，为行业提供标准评估基准。尽管在零样本场景下仍存改进空间，但 Spark-TTS 已经开启了语音合成新时代，让个性化、可控的 AI 语音成为可能。
特定人语音唤醒简介
特定人语音唤醒，就是通过识别语音中所含的内容和人的身份信息，来实现特定人语音唤醒功能。这是一种较为新颖、具有一定安全性、便捷性和趣味性的功能，同时可以增强个性化体验。
语音识别（ASR）--语音转文字
音识别（Automatic Speech Recognition） 是以语音为研究对象，通过语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类口述的语。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。语音识别是一门涉及面很广的交叉学科，它与声学、语音学、语言学、信息理论、模式识别理论以及神经生物学等学科都有非常密切的关系。
阿里云智能语音交互产品测评：基于语音识别、语音合成、自然语言理解等技术
智能语音交互基于语音识别、语音合成、自然语言理解等技术，实现“能听、会说、懂你”式的智能人机交互体验，适用于智能客服、质检、会议纪要、实时字幕等多个企业应用场景。
目前已上线实时语音识别、一句话识别、录音文件识别、语音合成等多款产品，您可以在控制台页面进行试用，也可以通过API调用相关能力。