# 智能语音交互 #
1
关注
2659内容
ClearerVoice-Studio：阿里通义开源的语音处理框架，提供语音增强、分离和说话人提取等功能
ClearerVoice-Studio 是阿里巴巴达摩院通义实验室开源的语音处理框架，集成了语音增强、分离和音视频说话人提取等功能。该框架基于复数域深度学习算法，能够有效消除背景噪声，保留语音清晰度，并提供先进的预训练模型和训练脚本，支持研究人员和开发者进行语音处理任务。
【深度学习】深度学习基本概念、工作原理及实际应用案例
深度学习是一种机器学习方法，它试图模拟人脑中的神经网络结构，以解决复杂的问题。深度学习的核心在于构建多层非线性处理单元（即神经元）的网络结构，这些网络可以从原始数据中自动提取特征并进行学习。
“魔搭”来了！一文深度解读达摩院推出的AI模型社区
一文详解ModelScope魔搭社区，模型即服务开启AI开发使用新范式
51单片机智能小车（循迹、跟随、避障、测速、蓝牙、wifie、4g、语音识别）总结-1
51单片机智能小车（循迹、跟随、避障、测速、蓝牙、wifie、4g、语音识别）总结-1
技术开源｜FunASR升级第三代热词方案
技术开源｜FunASR升级第三代热词方案
Fish Speech 1.5：Fish Audio 推出的零样本语音合成模型，支持13种语言
Fish Speech 1.5 是由 Fish Audio 推出的先进文本到语音（TTS）模型，支持13种语言，具备零样本和少样本语音合成能力，语音克隆延迟时间不到150毫秒。该模型基于深度学习技术如Transformer、VITS、VQVAE和GPT，具有高度准确性和快速合成能力，适用于多种应用场景。
智能语音识别技术的现状与未来发展趋势####
【10月更文挑战第29天】
本文深入探讨了智能语音识别技术的发展历程、当前主要技术特点、面临的挑战及未来发展趋势。通过综述国内外最新研究成果，分析了深度学习在语音识别领域的应用现状，并展望了多模态融合、端到端建模等前沿技术的潜在影响。文章还讨论了隐私保护、数据安全等问题对技术发展的影响，以及跨语言、跨文化适应性的研究方向。
####
转载：【AI系统】AI的领域、场景与行业应用
本文概述了AI的历史、现状及发展趋势，探讨了AI在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域的应用，以及在金融、医疗、教育、互联网等行业中的实践案例。随着技术进步，AI模型正从单一走向多样化，从小规模到大规模分布式训练，企业级AI系统设计面临更多挑战，同时也带来了新的研究与工程实践机遇。文中强调了AI基础设施的重要性，并鼓励读者深入了解AI系统的设计原则与研究方法，共同推动AI技术的发展。
免费试用