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看听说写四维突破:Qwen2.5-Omni 端到端多模态模型开源!
今天,通义千问团队发布了 Qwen2.5-Omni,Qwen 模型家族中新一代端到端多模态旗舰模型。该模型专为全方位多模态感知设计,能够无缝处理文本、图像、音频和视频等多种输入形式,并通过实时流式响应同时生成文本与自然语音合成输出。
超全干货分享:什么是RPA?
7月28日,阿里云RPA4.0版本重磅发布,为企业数字化转型提供高效、安全、可靠的服务。RPA是一款软件机器人,能够模拟人的行为完成软件的交互,能够解决跨系统、跨平台,重复有规律的工作流程。时至今日,阿里云RPA已被超过50万各行各业的用户采用,可以跟踪到的执行总次数已突破120亿次,用户使用RPA获得了3-10倍的效率提升
构建基于AI的语音合成系统:技术探索与实践
【6月更文挑战第3天】本文探讨了构建基于AI的语音合成系统,包括文本预处理、声学模型、语音生成和后期处理四个步骤。关键技术和挑战涉及分词、词性标注、语调预测、HMM、DNN、RNN模型、波形合成及后期音质优化。实践中,获取高质量语音数据、训练计算资源和系统实时性是主要挑战。随着技术进步,未来语音合成将在多语种、个性化领域有更多应用。
CosyVoice 与 SenseVoice:阿里FunAudioLLM两大语音生成项目的深度评测
近年来,基于大模型的语音人工智能技术发展迅猛,为自然语音人机交互带来新的可能。通义语音大模型无疑是这一领域的佼佼者。它涵盖了语音理解与语音生成两大核心能力,可支持多种语音任务,包括多语种语音识别、语种识别、情感识别、声音事件检测以及语音合成等
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3月前
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免费版的配音软件,支持童声男声女声不同声音选项,语音转文字软件推荐支持多种声音
免费版的配音软件,支持童声男声女声不同声音选项,语音转文字软件推荐支持多种声音
深度学习之声纹识别
基于深度学习的声纹识别(Speaker Recognition)是一种通过分析和识别人的声音特征来确认身份的技术。
B站开源IndexTTS2,用极致表现力颠覆听觉体验
在语音合成技术不断演进的背景下,早期版本的IndexTTS虽然在多场景应用中展现出良好的表现,但在情感表达的细腻度与时长控制的精准性方面仍存在提升空间。为了解决这些问题,并进一步推动零样本语音合成在实际场景中的落地能力,B站语音团队对模型架构与训练策略进行了深度优化,推出了全新一代语音合成模型——IndexTTS2 。
一文看懂音视频流媒体协议及信令技术
音视频通信完整流程有如下几个环节:采集、编码、前后处理、传输、解码、缓冲、渲染等。 每一个细分环节,还有更细分的技术模块。比如,前后处理环节有美颜、滤镜、回声消除、噪声抑制等,采集有麦克风阵列等,编解码有H.263,H.264、H.265等,传输就涉及到了本文重点介绍的RTSP/RTMP/RTP/RTCP等流媒体协议以及相关的信令技术。
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