我是电脑小白，我想知道哪里有语音转文字的软件，中文版，免费的。谢谢

以下是为您找到的与“Attention is all you need”相关的内容： 相关链接：https://research.google/pubs/pub46201/ 相关介绍：Transformers 于 2017 年被引入，在语言理解方面有重要应用。相关网页包括： https://ai.googleblog.com/2017/08/transformernovelneuralnetwork.html https://en.wikipedia.org/wiki/Transformer_:~:text=Transformers%20were%20introduced%20in%202017,allowing%20training%20on%20larger%20datasets. 此外，还为您提供了其他一些 AI 相关的资源： 生成式人工智能简介相关： The Power of Scale for ParameterEfficient Prompt Tuning:https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/file/1457c0d6bfcb4967418bfb8ac142f64aPaper.pdf Google Research,2022 & beyond:Language models:https://ai.googleblog.com/2023/01/googleresearch2022beyondlanguage.htmlLangu ageModels Accelerating text generation with Confident Adaptive Language Modeling:https://ai.googleblog.com/2022/12/acceleratingtextgenerationwith.html Solving a machinelearning mystery:https://news.mit.edu/2023/largelanguagemodelsincontextlearning0207 What is Temperature in NLP?https://lukesalamone.github.io/posts/whatistemperature/ Bard now helps you code:https://blog.google/technology/ai/codewithbard/ Model Garden:https://cloud.google.com/modelgarden Autogenerated Summaries in Google Docs:https://ai.googleblog.com/2022/03/autogeneratedsummariesingoogledocs.html GPT4 官方技术报告的参考文献： Rewon Child,Scott Gray,Alec Radford,and Ilya Sutskever.Generating long sequences with sparse transformers.arXiv preprint arXiv:1904.10509,2019. Markus N.Rabe and Charles Staats.Selfattention does not need omemory.arXiv preprint arXiv:2112.05682,2021. . Dan Hendrycks,Collin Burns,Steven Basart,Andy Zou,Mantas Mazeika,Dawn Song,and Jacob Steinhardt.Measuring massive multitask language understanding.Proceedings of the International Conference on Learning Representations,2021. Dan Hendrycks,Collin Burns,Steven Basart,Andrew Critch,Jerry Li,Dawn Song,and Jacob Steinhardt.Aligning AI with shared human values.Proceedings of the International Conference on Learning Representations,2021. Alec Radford,Jeff Wu,Rewon Child,David Luan,Dario Amodei,and Ilya Sutskever.Language models are unsupervised multitask learners.2019. Alec Radford,Karthik Narasimhan,Tim Salimans,and Ilya Sutskever.Improving language understanding by generative pretraining.2018. Ashish Vaswani,Noam Shazeer,Niki Parmar,Jakob Uszkoreit,Llion Jones,Aidan N Gomez,Łukasz Kaiser,and Illia Polosukhin.Attention is all you need.NeurIPS,2017. Paul F Christiano,Jan Leike,Tom Brown,Miljan Martic,Shane Legg,and Dario Amodei.Deep reinforcement learning from human preferences.Advances in Neural Information Processing Systems,30,2017. Claude 官方提示词（含 API Prompt）中的俗语解码员相关：您的任务是提供一个清晰的解释，说明用户给出的俗语或谚语的含义和起源。简明扼要地解释它的比喻意义，以及它在对话或写作中的典型用法。接下来，深入探讨这个短语的起源，提供历史背景、文化参考或词源信息，解释这个俗语或谚语是如何产生的。如果有任何有趣的故事、轶事或理论与起源有关，也要包括在内。旨在全面理解这个俗语或谚语的含义和背景。

以下为一些前沿、齐全且好用的写教案的中文版 AI 网站及相关资源推荐： B 站 up 主「PAPAYA 电脑教室」的 Python 入门课，其很多课都很棒且完全免费。 对于大模型的讲解，Andrej Karpathy 讲得很好，油管地址：https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g ，B 站地址：https://www.bilibili.com/video/BV1AU421o7ob 。 资料库方面，推荐 AJ 和众多小伙伴们共创的飞书文档「🌈通往 AGI 之路」，这是当下最全的中文 AI 资料库，免费、开源、共创，包含几乎所有有价值的文档、文章、资料、资讯，并永远第一时间更新，链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e 。 对于初学者，以下课程也可供参考： 微软的 AI 初学者课程：https://microsoft.github.io/AIForBeginners/ ，发布日期 2023/02/10 。 AI for every one（吴恩达教程）：https://www.bilibili.com/video/BV1yL411u7q6 ，发布日期 2023/03/15 。 大语言模型原理介绍视频（李宏毅）：https://www.bilibili.com/video/BV1TD4y137mP/ ，发布日期 2023/05/01 。 谷歌生成式 AI 课程：目录 https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/DTm0way7QiKyHckMXsjc00kIn6e 。 ChatGPT 入门：目录 https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/QddLw0teKi7nUCkDRIecskn3nuc 。

目前免费且专业的中文版 AI 修图工具相对较少。一些常见的修图工具可能会有部分 AI 相关的功能，但可能并非完全免费或专业。您可以关注一些图像处理软件的官方网站，了解其是否推出了相关的免费且专业的 AI 修图服务。

Gamma 是一个在线演示文稿制作平台，利用人工智能技术帮助用户快速创建和设计演示文稿。用户通过简单文本输入生成幻灯片，其 AI 系统会提供布局建议和设计元素，支持多种多媒体格式嵌入，如 GIF 和视频，提供多种预设主题和自定义选项。 官网为：https://gamma.app/ 。它是一个新的通过人工智能来呈现思想的媒介，能帮助用户创作美观、引人入胜的内容，无需关注格式和设计工作，由一键模板和零代码编辑功能组成，可快速创建文档、演示文稿和网页。 Gamma 网站有中文版。

以下是为小白提供的学习 AI 的路径： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

对于小白如何开始学习 AI，以下是一些建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

以下是建立个人知识库的一些方法： 1. 使用 GPT 打造个人知识库： 将文本拆分成若干小文本块（chunk）。 通过 embeddings API 将小文本块转换成与语义相关的 embeddings 向量，并在向量储存库中保存这些向量和文本块作为问答的知识库。 当用户提出问题时，将问题转换成向量，与向量储存库中的向量比对，提取关联度高的文本块与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 2. 按照张梦飞的【知识库】FastGPT+OneAPI+COW 带有知识库的机器人完整教程： 地址输入浏览器：http://这里替换为你宝塔左上角的那一串:3000/。 点击文件夹上方功能栏中的【终端】（注意不是左侧一级菜单里的终端，是文件夹上方那一行的终端电脑）。 粘贴进入，点击回车。点击后，关闭此弹窗。 执行命令：cp configtemplate.json config.json 。 刷新页面，在当前目录下找到 config.json 文件进行修改。 删除文件里的所有代码，复制提供的代码并粘贴到文件里，修改第 4、5 行的 API 和 key 后保存并关闭文件。 3. 手把手教你本地部署大模型以及搭建个人知识库： 若要更灵活掌控知识库，可使用额外软件 AnythingLLM，其包含所有 Open WebUI 的能力，并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 安装地址：https://useanything.com/download 。 安装完成后进入配置页面，主要分为三步：选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 在 AnythingLLM 中有 Workspace 的概念，可创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。 首先创建一个工作空间，上传文档并在工作空间中进行文本嵌入，选择对话模式（Chat 模式：大模型根据训练数据和上传的文档综合给出答案；Query 模式：大模型仅依靠文档中的数据给出答案），完成配置后即可进行测试对话。 总之，建立个人知识库需要根据您的具体需求和技术水平选择合适的方法，并进行相应的操作和配置。

对于小白学习 AI 的使用，以下是一些建议： 1. 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，您能找到一系列为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 此外，对于技术纯小白用 AI 开发真正的应用，您可以参考以下经验： 1. 从小白学代码，看 AI 时代人类导师和硅基助教的协作之道： 像案例中作者的女儿，在 Claude 和作者的帮助下，用 Unity 开发了一个 RPG 小游戏。起初作者不相信纯小白能通过 AI 搞定 Unity 程序，但女儿通过让 Claude 教她做一个简单任务，明白了 Unity 里的基本概念。 开发过程有顺利也有挫折，挫折原因包括问题描述不清楚、AI 给的方案复杂、配置错误等。这让作者意识到小白需要通过 AI 能直接搞定的小项目，来先学明白背后的原理，在此基础上才能开发复杂项目。最好有人类导师，一开始把任务拆解到足够小，针对性地设计学习路径，并密切关注随时从坑里捞人。 2. 基础小任务： 推荐从一个最最基础的小任务开始，让 AI 先帮您按照 best practice 写一个 say hello 的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑。这样可以学会必备的调试技能。 如果用的是 o1mini，可以在 prompt 最后添加“请生成 create.sh 脚本，运行脚本就能直接创建插件所需要的所有文件。请教我如何运行脚本。”（如果 windows 机器则是 create.cmd），足够勤勉的 o1mini 会为您生成一段超级长的代码，并给出提示，您只需要复制粘贴并执行，一次性生成十多个目录和文件，超方便。 3. 明确项目需求： 通过和 AI 的对话，来逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档，这样的文档会包含影响技术方案选择的细节，比直接给 AI 一段口头的需求描述要准确得多。在后续开发的时候每次新起一个聊天就把文档发给 AI 并告知您现在在做第几点功能，会非常方便。

对于小白学习 AI，建议如下： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

对于小白学习 AI，首先要做以下几点： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习，同时掌握提示词的技巧。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品：与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 此外，还有一个案例，一位纯小白在学习代码和开发应用时，通过与 Claude 和人类导师的协作，从简单的小任务入手，逐步掌握相关知识。但过程中也会遇到挫折，如问题描述不清导致得到错误指引、AI 给出的方案复杂、配置错误等。这表明小白需要通过能直接搞定的小项目来先学明白背后的原理，同时最好有人类导师把任务拆解到足够小，针对性地设计学习路径，并密切关注随时提供帮助。

要使语音助手掌握情感意图，可以从以下几个方面考虑： 1. 明确“情绪识别系统”的概念：根据欧洲议会和欧盟理事会的规定，“情绪识别系统”是指根据自然人的生物数据识别或推断其情绪或意图的人工智能系统，例如快乐、悲伤、愤怒等，但不包括身体状态如疼痛或疲劳，也不包括仅仅检测容易察觉的表情、手势或动作，除非用于识别或推断情绪。 2. 借鉴相关研究和观点：如 AI 教父 Hinton 探讨的如果助手具有自我反省的能力，可能会有感觉，以及他提出的新的感觉模型。 3. 理解情感的重要性：情感对人类具有生存、沟通、决策、动机和维系等功能。比如，人类会因适应环境做出有利生存的生理反应，不同情感表达会使相同文字语言内涵不同，大脑决策依赖情感，情感能激发和维持个体行为，也是人类社会化维系的纽带。 4. 以情感计算为目标：情感计算旨在使计算机能够识别、感知、推断和理解人类的情感，最终赋予计算机类似人的情感能力。 总之，使语音助手掌握情感意图需要综合多方面的知识和技术，不断探索和创新。

在车载语音助手这一行业的语音数据标注中，特殊标注规则如下： 1. 音素覆盖：在录音开始前构建基础的文本前端，具备简单的文本转音素（G2P）系统。录音文本要保持多样性，音素或音素组合尽可能覆盖全，统计音素序列中的 NGram，避免某些音素或组合出现频次过高或过少。 2. 场景定制：收集车载播报的常用话术、专业术语（如油量、胎压等）、音乐名或歌手名、地名和新闻播报。对业务有一定理解，并在一开始就和需求方紧密沟通。 3. 文本正确性：确保录音文本拼写无误，内容正确，删除脏话、不符合宗教信仰或政治不正确的语句。

目前知识库中暂时没有关于在车载语音多轮对话训练中如何训练模型掌握情感需求的相关内容。但一般来说，要训练模型掌握情感需求，可以从以下几个方面考虑： 1. 数据收集：收集包含丰富情感表达的车载语音对话数据，包括不同情感状态下的语音样本和对应的文本描述。 2. 特征提取：从语音和文本数据中提取能够反映情感的特征，如语音的语调、语速、音量，文本中的词汇、句式、语义等。 3. 模型选择：选择适合处理情感分析任务的模型架构，如基于深度学习的循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）等。 4. 情感标注：对收集的数据进行准确的情感标注，以便模型学习不同情感的模式。 5. 多模态融合：结合语音和文本等多模态信息，提高情感识别的准确性。 6. 优化算法：采用合适的优化算法来训练模型，调整模型的参数，以提高模型的性能。 7. 模型评估：使用合适的评估指标来评估模型在情感需求掌握方面的性能，并根据评估结果进行调整和改进。

人工智能在汽车行业的应用非常广泛，以下是一些相关方面，包括车载语音助手： 1. 自动驾驶技术：利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，实现汽车自主导航和驾驶，如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司都在开发和测试。 2. 车辆安全系统：AI 用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等系统，通过分析数据预防事故。 3. 个性化用户体验：根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置，如座椅位置、音乐选择和导航系统。 4. 预测性维护：分析车辆实时数据，预测潜在故障和维护需求，减少停机和维修成本。 5. 生产自动化：在汽车制造中用于自动化生产线，提高效率和质量控制。 6. 销售和市场分析：汽车公司用 AI 分析市场趋势、消费者行为和销售数据，制定策略和优化定价。 7. 电动化和能源管理：在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用，提高能源效率和电池寿命。 8. 共享出行服务：如 Uber 和 Lyft 等，用 AI 优化路线规划、车辆调度和定价策略。 9. 语音助手和车载娱乐：AI 驱动的语音助手，如 Amazon Alexa Auto 和 Google Assistant，允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 10. 车辆远程监控和诊断：AI 系统远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持。 此外，SoundHound AI 与 Perplexity 合作将在线智能问答功能引入汽车的语音助手，可查询油价、电影演员阵容等信息。详细内容：https://xiaohu.ai/p/7737

以下是为您推荐的在线文本转语音（TTS）工具： 1. Eleven Labs：https://elevenlabs.io/ ，是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件，能高保真地呈现人类语调和语调变化，并能根据上下文调整表达方式。 2. Speechify：https://speechify.com/ ，是一款人工智能驱动的文本转语音工具，可作为多种应用程序使用，用于收听网页、文档、PDF 和有声读物等。 3. Azure AI Speech Studio：https://speech.microsoft.com/portal ，是一套服务，提供 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能，还提供自定义语音模型。 4. Voicemaker：https://voicemaker.in/ ，可将文本转换为各种区域语言的语音，并允许创建自定义语音模型，易于使用。 此外，还有 StyleTTS 2 这个开源的媲美 Elevenlabs 的文本转语音工具，其能够结合文本角色内容和场景音快速生成有声小说，具有多样化的语音风格、更自然的语音、高效生成、精确的语音控制、接近真人的语音合成和适应不同说话者等特点。工作原理是利用风格扩散和与大型语音语言模型（SLM）的对抗性训练来实现接近人类水平的 TTS 合成。 语音转文本（Speech to text）支持的语言包括：南非荷兰语、阿拉伯语、亚美尼亚语、阿塞拜疆语、白俄罗斯语、波斯尼亚文、保加利亚文、加泰罗尼亚文、中文、克罗地亚文、捷克文、丹麦文、荷兰文、英国英语、爱沙尼亚文、芬兰文、法国法式英语、加利西亚语、德语、希腊语、希伯来语、印地语、匈牙利语、冰岛语、印度尼西亚语、意大利语、日语、卡纳达语、哈萨克语、韩语、拉脱维亚语、立陶宛语、马其顿语、马来语、马拉地语、毛里求斯语、尼泊尔语、挪威语、波斯语、波苏尼语、塔加洛语、泰米尔语、泰语、土耳其语、乌克兰语、乌尔都语等。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于语音克隆和文转语音的相关信息： GPTSoVITS： 是一个声音克隆和文本到语音转换的开源 Python RAG 框架。 只需 1 分钟语音即可训练一个自己的 TTS 模型。 5 秒数据就能模仿，1 分钟声音数据能训练出高质量 TTS 模型，完美克隆声音，适配中文。 主要特点包括零样本 TTS、少量样本训练、跨语言支持、易用界面、适用于不同操作系统、提供预训练模型。 GitHub 链接： 视频教程： Vidnoz AI： 支持 23 多种语言的配音，音质高保真。 支持文本转语音和语音克隆功能。 提供语音参数自定义和背景音乐添加工具。 提供面向个人和企业的经济实惠的定价方案。 其他人工智能音频初创公司： ：将书面内容转化为引人入胜的音频，并实现无缝分发。 ：专业音频、语音、声音和音乐的扩展服务。 （被 Spotify 收购）：提供完全表达的 AI 生成语音，带来引人入胜的逼真表演。 ：利用合成媒体生成和检测，带来无限可能。 ：一键使您的内容多语言化，触及更多人群。 ：生成听起来真实的 AI 声音。 ：为游戏、电影和元宇宙提供 AI 语音演员。 ：为内容创作者提供语音克隆服务。 ：超逼真的文本转语音引擎。 ：使用单一 AI 驱动的 API 进行音频转录和理解。 ：听起来像真人的新声音。 ：从真实人的声音创建逼真的合成语音的文本转语音技术。 ：生成听起来完全像你的音频内容。

1060 5G 显卡可以使用一些 AI 软件，但性能可能会受到一定限制。对于一些对显卡性能要求不太高的 AI 应用，例如简单的图像识别、文本处理等，您的显卡能够满足基本需求。然而，对于较为复杂的 AI 任务，如大规模的深度学习模型训练、高质量的 AI 绘画生成等，可能会出现运行速度较慢、效果不理想的情况。 如果您只是初步尝试使用 AI 软件，或者进行一些轻度的应用，您的显卡或许可以胜任。但如果您有更专业、高强度的使用需求，可能需要考虑升级显卡以获得更好的性能体验。

以下是一些可以辅助提升电脑刺绣自动化程度的 AI 相关方法和工具： 1. 图像识别技术：利用 AI 的图像识别能力，对刺绣图案进行精准识别和分析，为自动化刺绣提供准确的图案信息。 2. 智能设计软件：一些具备 AI 功能的设计软件，能够根据用户需求和设定的参数，自动生成刺绣图案的设计方案。 3. 自动化控制算法：通过 AI 算法优化刺绣设备的控制流程，提高刺绣的速度和精度。 4. 质量检测系统：借助 AI 的视觉检测技术，对刺绣成品进行自动质量检测，及时发现并纠正问题。 需要注意的是，在应用这些 AI 技术时，可能需要一定的专业知识和技能，同时要根据实际情况进行调整和优化，以达到最佳的自动化效果。

以下是关于您所提到的“AI 在电脑刺绣领域的应用”的相关信息： 在电脑刺绣领域，目前可能尚未有直接针对该领域的成熟 AI 应用。但从相关技术和理念的角度推测，AI 可能在以下方面发挥作用： 1. 图案设计：利用 AI 的图像识别和生成能力，辅助设计新颖、复杂的刺绣图案。 2. 色彩搭配：通过分析大量的色彩组合数据，为刺绣作品提供更具美感和协调性的色彩方案。 3. 针法优化：根据图案特点和材质要求，智能推荐合适的针法，提高刺绣效率和质量。 需要注意的是，以上只是基于 AI 在其他类似领域的应用进行的推测，实际的应用还需要进一步的研究和开发。 另外，为您提供一些与 CAD 图绘制相关的 AI 工具信息： 1. CADtools 12：这是一个 Adobe Illustrator（AI）插件，为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360：Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能够帮助用户创建复杂的几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可帮助用户创建复杂的 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，可根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供了基于 AI 的生成设计工具，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能才能有效使用。对于 CAD 初学者，建议先学习基本的 3D 建模技巧，然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。

在未来如果想要更多地使用 AI ，选择苹果电脑还是 Windows 电脑取决于您的具体需求和使用场景。 苹果电脑通常具有出色的稳定性和优化的操作系统，其硬件和软件的整合度较高，对于一些特定的 AI 应用，如基于苹果生态的开发和设计工作，可能会有较好的体验。 Windows 电脑则具有更广泛的硬件选择和软件兼容性。在 AI 领域，许多专业的软件和工具在 Windows 平台上也有良好的支持。 如果您更注重系统的稳定性和一体化体验，且对苹果的生态系统有偏好，那么苹果电脑可能是不错的选择。但如果您需要更多的硬件配置选择和更广泛的软件支持，Windows 电脑可能更适合您。 最终的决策还需综合考虑您的预算、具体的 AI 应用需求以及个人使用习惯等因素。

要在自己的电脑上搭建一个类似 ChatGPT 的问答网站，可以参考以下几种方法： 1. 方法一： 搭建 ，用于汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用各种大模型。同时了解如何白嫖大模型接口。 搭建 ，这是一个知识库问答系统。将知识文件放入，并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，用于回答问题。若不想接入微信，搭建到此即可，它有问答界面。 搭建 ，其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画等。 2. 方法二： 推荐使用云原生服务 ，注意使用的域名是 https://laf.dev/，只有这个 dev 域名才能调用 ChatGPT 的服务，可能是风控方面的考虑。 Laf 是一个 Serverless 框架，提供开箱即用的云函数、云数据库、对象存储等能力。 后端接口部分： 添加环境变量，输入您的 apikeys，apikeys 的获取地址：https://platform.openai.com/ 。注意是否有免费流量，注意流量是否过期，否则无法调用。 开始写代码。 前端上传资源部分： 上传打包后的前端静态资料代码，上传后直接访问右侧的域名即可。 3. 搭建原因： 方便为亲戚朋友提供无需注册、无需魔法上网且能免费使用的网站，避免逐个指导注册和登录的繁琐。 为自身引流，让更多人看到相关使用文档。 帮助更多人快速搭建网站。 自定义网站可扩展功能更丰富，如一键导出对话、把对话生成图片、内置提示词等。 4. 搭建步骤： 第一步：找到一个 ChatGPT 源码，如 https://github.com/Chanzhaoyu/chatgptweb（Vue 版本），支持下载聊天数据为图片；https://github.com/Yidadaa/ChatGPTNextWeb/，一键导出所有聊天记录，支持 markdown 格式；https://github.com/zuoFeng59556/chatGPT（Vue 版本），简化版本不支持创建多个聊天框。 第二步：找到免费的云服务器并写后端代码。项目上线需要涉及购买服务器、云存储空间、域名、数据库（本项目简单做，未用到）。

在苹果电脑上安装 Python 的步骤如下： 1. 点击电脑“系统”，直接输入“cmd”，点击回车，打开命令窗口。 2. 在命令窗口中，粘贴入以下代码，确认是否有 Python。 3. 粘贴入以下代码，确认是否有 pip。 4. 两步命令输入完，核对一下。如果有的话，会分别显示出版本号，可以跳过“安装环境这一步，直接到“二、部署项目”。如果没有的话，需要安装以下步骤： 先进行 Python 的安装，安装包可以通过以下链接下载： 按照 Python 安装步骤进行安装。 5. 安装完成后，关闭窗口，再次运行上述两行命令确认是否安装成功。 需要注意的是，mac 系统与 windows 系统步骤类似，只是打开命令符的命令些许不同，遇到问题可以问大模型。