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情感丰富音频ai模型

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以下为您介绍一些情感丰富音频 AI 模型:

  • 阿里云最新开源模型 FunAudioLLM:这是通义实验室语音团队全新推出的生成式语音大模型,能提供舒适自然的语音合成能力。它可以生成不同情感的语音,如中性、悲伤、快乐等。例如,悲伤情感的语音有“等你熬过那些孤独无助的时刻,你才会发现,原来自己并没有想象中那么脆弱。原来一个人,也可以活成千军万马的模样。我可以安慰很多人,但就是不能安慰自己那颗千疮百孔的心。总有一些人会慢慢淡出你的生活。你要学会接受,而不是怀念。有些事。不管我们如何努力,回不去就是回不去了。我们漫长的岁月中有太多的过客,有太多的无奈。”;快乐情感的语音有“小丽抿着嘴,弓着腰,蹑手蹑脚地,一步一步慢慢地靠近它。靠近了,靠近了,又见她悄悄地将右手伸向蝴蝶,张开的两个手指一合,夹住了粉蝶的翅膀。小丽高兴得又蹦又跳。除夕晚上,儿子孙子都来到她身边,她满脸皱纹都舒展开了,就像盛开的菊花瓣,每根皱纹里都洋溢着笑意。”
  • XiaoHu.AI 日报中提到的模型:它由 SenseVoice 和 CosyVoice 构成。声音克隆仅需几秒音频样本,无需额外训练数据,还能控制情绪情感、语速、音高。详细内容:https://xiaohu.ai/p/10954 项目地址:https://fun-audio-llm.github.io 在线演示:https://modelscope.cn/studios/iic/CosyVoice-300M 此外,还有 LLM 比价工具,可对比不同种类模型型号的订阅价格和 API 价格,传送门:https://huggingface.co/spaces/philschmid/llm-pricing 以及浦语灵笔 IXC-2.5,能看懂视频,完整书写文章,自动生成网站,由上海人工智能实验室开发,使用 7B LLM 后端,具有与 GPT-4V 相当的能力,擅长网页制作和高质量文本-图像文章创作。详细内容:https://xiaohu.ai/p/10891
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参考资料

阿里云最新开源模型——FunAudioLLM

[title]阿里云最新开源模型——FunAudioLLM[heading2]Emotionally Expressive Voice Generation|Emotion|Generated 1|Generated 2|<br>|-|-|-|<br>|Neutral|<br>我是通义实验室语音团队全新推出的生成式语音大模型,提供舒适自然的语音合成能力。|<br>西红柿炒鸡蛋是一道简单又经典的家常菜。|<br>|Sad|<br>等你熬过那些孤独无助的时刻,你才会发现,原来自己并没有想象中那么脆弱。原来一个人,也可以活成千军万马的模样。|<br>我可以安慰很多人,但就是不能安慰自己那颗千疮百孔的心。总有一些人会慢慢淡出你的生活。你要学会接受,而不是怀念。有些事。不管我们如何努力,回不去就是回不去了。我们漫长的岁月中有太多的过客,有太多的无奈。|<br>|Happy|<br>小丽抿着嘴,弓着腰,蹑手蹑脚地,一步一步慢慢地靠近它。靠近了,靠近了,又见她悄悄地将右手伸向蝴蝶,张开的两个手指一合,夹住了粉蝶的翅膀。小丽高兴得又蹦又跳。|<br>除夕晚上,儿子孙子都来到她身边,她满脸皱纹都舒展开了,就像盛开的菊花瓣,每根皱纹里都洋溢着笑意。|

XiaoHu.AI日报

[title]XiaoHu.AI日报[heading2]7月8日🎤它由主要模型构成:SenseVoice和CosyVoice。声音克隆仅需几秒音频样本无需额外训练数据控制情绪情感、语速、音高🔗详细内容:https://xiaohu.ai/p/10954🔗项目地址:https://fun-audio-llm.github.io🔗在线演示:https://modelscope.cn/studios/iic/CosyVoice-300M🔗https://x.com/imxiaohu/status/18102397448126792715⃣💲LLM比价工具📊可以选择不同种类的模型型号💵对其订阅价格和API价格进行对比🔍选择最适合你的模型🔗传送门:https://huggingface.co/spaces/philschmid/llm-pricing🔗https://x.com/imxiaohu/status/1810316837546344648⑥🖋浦语灵笔IXC-2.5:能看懂视频,完整书写文章。自动生成网站的多模态模型。由上海人工智能实验室开发,使用7B LLM后端。与GPT-4V相当的能力。擅长网页制作和高质量文本-图像文章创作。🔗详细内容:https://xiaohu.ai/p/10891

XiaoHu.AI日报

[title]XiaoHu.AI日报[heading2]7月8日🎤它由主要模型构成:SenseVoice和CosyVoice。声音克隆仅需几秒音频样本无需额外训练数据控制情绪情感、语速、音高🔗详细内容:https://xiaohu.ai/p/10954🔗项目地址:https://fun-audio-llm.github.io🔗在线演示:https://modelscope.cn/studios/iic/CosyVoice-300M🔗https://x.com/imxiaohu/status/18102397448126792715⃣💲LLM比价工具📊可以选择不同种类的模型型号💵对其订阅价格和API价格进行对比🔍选择最适合你的模型🔗传送门:https://huggingface.co/spaces/philschmid/llm-pricing🔗https://x.com/imxiaohu/status/1810316837546344648⑥🖋浦语灵笔IXC-2.5:能看懂视频,完整书写文章。自动生成网站的多模态模型。由上海人工智能实验室开发,使用7B LLM后端。与GPT-4V相当的能力。擅长网页制作和高质量文本-图像文章创作。🔗详细内容:https://xiaohu.ai/p/10891

其他人在问
那个文生视频或图生视频的AI可以生成融合变化的效果
以下是关于文生视频或图生视频的 AI 生成融合变化效果的相关信息: 在人工智能技术迅速发展的当下,AI“词生卡”技术兴起,它将文字描述转化为视觉图像,重塑了创意产业格局。AI 的多模态输出能力已基本成型,包括文生文、文生图、文生码、文生视频、图生视频等,但大多在某个维度能力强,跨界融合还不够。 从生成方式分类,AI 视频生成包含: 1. 文生视频、图生视频,如 Runway、Pika labs、SD + Deforum、SD + Infinite zoom、SD + AnimateDiff、Warpfusion、Stability Animation 等。 一些热门产品如 Luma AI,其 Dream Machine 目前支持 txt2vid 文生视频和 img2vid 图生视频两种能力,8 月底最新发布的 Dream Machine 1.5 增强了提示词理解能力和视频生成能力。Luma AI 的 img2vid 生成效果在多方面表现出色,如生成时长较长、运动幅度大、能产生相机多角度位移、运动过程一致性保持较好、分辨率高且有效改善模糊感等。
2024-11-23
怎么用ai制作由人变成动物的视频
以下是使用 AI 制作由人变成动物视频的方法: 一、创建视频内容 1. 准备内容 先准备一段视频中播放的内容文字,可以是产品介绍、课程讲解、游戏攻略等任何您希望推广让大家了解的文字。 您也可以利用 AI 来生成这段文字。 2. 制作视频 使用剪映 App 对视频进行简单处理。电脑端打开剪映 App,点击“开始创作”。 选择顶部工具栏中的“文本”,点击默认文本右下角的“+”号,为视频添加一个文字内容的轨道。 在界面右侧将准备好的文字内容替换默认文本内容。 二、生成数字人 1. 生成数字人 在剪映右侧窗口顶部,打开“数字人”选项,选取一位免费且适合的数字人形象,如“婉婉青春”。 选择数字人形象时,软件会播放其声音,可判断是否需要,点击右下角“添加数字人”,软件会根据提供的内容生成对应音视频并添加到当前视频轨道中。 左下角会提示渲染完成时间,完成后可点击预览按钮查看效果。 2. 增加背景图片 删除先前导入的文本内容。 点击左上角“媒体”菜单,点击“导入”按钮,选择本地一张图片上传。 点击图片右下角的加号将图片添加到视频轨道上(会覆盖数字人)。 点击轨道最右侧的竖线,向右拖拽直到视频最后,使图片在整个视频播放时都显示。 选中背景图片所在轨道,拖动图片的角将其放大到适合尺寸,并将数字人拖动到合适位置。 此外,如果您想创作一个生物融合成新物种的视频,例如猪和老鹰融合成一个新的物种,以 GPT4 为例的制作教程如下: 1. 故事情节的构思 构思一个吸引人的故事情节,比如新物种的起源故事,结合猪和老鹰的特点以及这种融合带来的独特能力和挑战,考虑添加神秘或奇幻元素增强阴暗风格。 2. 视觉效果的设计 使用 3D 建模和特效技术创造出既霸气又具有阴暗风格的新物种形象,高质量的视觉效果和流畅的动画能吸引更多观众并提高视频的分享率。 3. 音乐和声音设计 配置适当的背景音乐和声效,以增强视频的氛围,选择能激起观众情绪的音乐和声音效果,让视频更加引人入胜。 4. 社交媒体互动
2024-11-23
AI分镜
以下是关于《李清照》AI 视频创作的分镜内容: |分镜|子分镜|分镜主视觉|配音|角色|配音|画面| |||||||| |8|0801<br>0802|嗯~谁在叫我<br>小姑娘,你从哪里来?你叫什么名字呀?|王维||| |9|0901 疑惑<br>0902 诗文|疑惑自言自语<br>疑惑的表情<br>看到明月松间照,清泉石上流惊喜|我叫什么名字呢?(疑惑)<br>哦~(惊讶)<br>李清照吟诵:明月松间照,清泉石上流。|少年李清照|| |10|1001 惊喜<br>1002 照清高亮|李清照灵机一动<br>墙上诗:明月松间照,清泉石上流。照和清高亮显示|背景音效:灵机一动|||| |11|11 得意|李清照脸部特写,惊喜表情|我叫李清照(高兴)|少年李清照|| |12|12 王维沉思|王维沉思|李清照~李清照,好名字、好名字|王维|| |13|13 夜景|明月下溪水潺潺|王维吟诵:明月松间照,清泉石上流。|王维|| |20|20|画面穿越到当代写字楼办公室|忙乱和电话铃声|背景声|| |21|21|面对电脑的李清照一脸茫然|||| |22|22|旁边两个同事聊天|你们打算什么时间要孩子?<br>要孩子,要什么孩子,我们是丁克家庭。|同事甲<br>同事乙|| |23|23|李清照满脑子疑惑,丁克是什么意思|疑问背景音|背景声|| |24|24|李清照查询丁克的意思,发现是不要孩子的家庭。|||| |25|25|旁边两个同事聊天|那你不打算结婚吗?<br>我才 30 岁,结哪门子婚,我的环游世界梦想还没有实现呢|同事甲<br>同事乙|| |26|26|李清照满脑子疑惑,为什么可以不结婚?怎么生活?|疑问背景音|背景声|| |27|27|李清照开始查阅资料|清照~清照~你不下班吗?<br>哦哦~我查点资料|同事甲<br>李清照|| |1||远景一个古装小女孩草丛中嬉戏|背景音乐:小女孩嬉戏声|||| |2|0201 欢快<br>0202 疑惑|李清照与蝴蝶对话:远景、特写|蝴蝶:你叫什么名字呀?(欢快)<br>李清照:嗯~嗯~我叫什么名字呢?(疑惑)|蝴蝶<br>少年李清照|| |3|0202 放大|李清照特写|||| |4|04 穿越唐代|李清照满是疑惑|画外音:这是什么地方?(疑惑)|少年李清照|| |5|《辋川别业》建筑|写有《辋川别业》的古代建筑|辋川别业、辋川别业,难到这是王维的住处!(恍然大悟)|少年李清照|| |6|06|《维摩诘诗集》特写|真的是王维(高兴)|少年李清照|| |7|07|李清照高兴奔向王维|王伯伯~王伯伯~(高兴)|少年李清照||
2024-11-23
学习AI
以下是针对新手学习 AI 的建议: 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,其上手容易且很有用。 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作品。 在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享。 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,了解其工作原理和交互方式。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 从 Python、JavaScript 等编程语言开始,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 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。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。
2024-11-23
有什么 ai 辅助打工人学习的工具推荐
以下是为打工人推荐的一些 AI 辅助学习工具: 英语学习工具: 1. Speak:这是一款 AI 英语学习 APP,利用先进的 AI 语言学习技术,提供全面实时反馈,支持随时随地练习口语,且 OpenAI 曾投资该公司。 2. Duolingo:提供游戏化学习平台,通过 AI 辅助教学,帮助学习新词汇和短语,其口语练习功能有助于练习发音和口语表达。 3. Call Annie:在发音过程中能根据发言调整表情和动作,让人感觉如同与真人对话,可随时通过视频或语音进行英语对话。 英语和数学通用学习方法: 1. 利用智能辅助工具,如英语写作助手 Grammarly 进行写作和语法纠错。 2. 借助语音识别应用,如 Call Annie 进行口语练习和发音纠正。 3. 使用自适应学习平台,如 Duolingo 为您量身定制学习计划。 4. 运用智能导师和对话机器人,如 ChatGPT 进行会话练习和对话模拟。 数学学习工具: 1. 自适应学习系统,如 Khan Academy,结合 AI 技术提供个性化学习路径和练习题。 2. 智能题库和作业辅助工具,如 Photomath,通过图像识别和数学推理技术提供数学问题解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手,如 Socratic,利用 AI 技术解答数学问题、提供教学视频和答疑服务。 4. 参与交互式学习平台,如 Wolfram Alpha 的数学学习课程和实践项目,利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 内容仿写工具: 1. 秘塔写作猫:https://xiezuocat.com/ ,是 AI 写作伴侣,能推敲用语、斟酌文法、改写文风,实时同步翻译,支持全文改写、一键修改、实时纠错并给出修改建议,智能分析文章属性并打分。 2. 笔灵 AI 写作:https://ibiling.cn/ ,是智能写作助手,支持多种文体写作,能一键改写/续写/扩写,智能锤炼打磨文字。 3. 腾讯 Effidit 写作:https://effidit.qq.com/ ,由腾讯 AI Lab 开发,能提升写作者的写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可以查看:https://www.waytoagi.com/sites/category/2 。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-23
如何理解AI的边界
AI 的边界可以从以下几个方面来理解: 1. 从生态位角度:AI 是一种似人而非人的存在,无论其技术如何发展,都处于这样的生态位。在与 AI 相处时,要基于其“非人”的一面,通过清晰的语言文字指令压缩其自由度,明确告诉它需要做什么、边界在哪里、目标是什么、实现路径和方法以及提供所需的正确知识。 2. 在品牌卖点提炼中的应用:在搭建智能体提炼品牌卖点前,要先明确 AI 的能力边界。例如,AI 对公司的主要产品、产品解决的用户需求、产品独特之处、获得的认可、依赖的核心渠道、核心购买人群、使用过的营销手段、在新渠道的期望结果等方面了解程度接近于 0。AI 真正的能力在于通过分析数据和信息进行逻辑推理、快速处理和分析数据并提取有价值的信息和模式、拥有大量训练数据并能输出更全面的相关信息、理解用户提供的内容并按正确结构梳理有效输出内容。因此,智能体更适合作为引导型的灵感提问助手。 3. 在编程方面:在许多情况下,我们给 AI 下达明确命令完成一次性任务。当期待提高,希望进一步解脱繁琐日常任务时,需要了解 AI 编程的边界和限制。编程准则第一条是能不编尽量不编,优先找线上工具、插件、本地应用,对于 API 功能,先找现成开源工具,然后考虑付费服务,都找不到时才考虑自己编程,且编程时要以终为始,聚焦目标。
2024-11-23
音频克隆
以下是关于音频克隆的相关信息: GPTSoVITS 是一个声音克隆和文本到语音转换的开源 Python RAG 框架。其主要特点包括: 1. 零样本 TTS:输入 5 秒的声音样本即可体验即时的文本到语音转换。 2. 少量样本训练:只需 1 分钟的训练数据即可微调模型,提高声音相似度和真实感,模仿出来的声音更接近原声,更自然。 3. 跨语言支持:支持与训练数据集不同语言的推理,目前支持英语、日语和中文。 4. 易于使用的界面:集成了声音伴奏分离、自动训练集分割、中文语音识别和文本标签等工具,帮助初学者更容易地创建训练数据集和 GPT/SoVITS 模型。 5. 适用于不同操作系统:项目可以在不同的操作系统上安装和运行,包括 Windows。 6. 预训练模型:项目提供了一些已经训练好的模型,可直接下载使用。 GitHub 地址: 视频教程: 使用方法: 1. 注册 colab,启动准备:点击进入按照步骤注册,新建笔记本,运行脚本启动 GPTSo VITS。整个过程比较漫长,需要耐心等待,可以整个脚本一起运行,也可以一段一段运行。运行过程包括克隆项目代码库、进入项目目录、安装 Python 依赖包、安装系统依赖、下载 NLTK 资源、启动 Web UI。运行成功后会出现 public URL。 2. 训练音频准备与上传。 此外,还有 XiaoHu.AI 日报中提到的声音克隆相关内容,它由主要模型 SenseVoice 和 CosyVoice 构成,声音克隆仅需几秒音频样本,无需额外训练数据,还能控制情绪情感、语速、音高。详细内容:https://xiaohu.ai/p/10954 项目地址:https://funaudiollm.github.io 在线演示:https://modelscope.cn/studios/iic/CosyVoice300M
2024-11-12
获取视频音频转化成字幕并翻译的插件有么?
以下是一些可以将视频音频转化成字幕并翻译的插件和工具: 1. Reccloud:免费的在线 AI 字幕生成工具,可直接上传视频进行精准识别,能对识别的字幕进行翻译,自动生成双语字幕。声称已处理 1.2 亿+视频,识别准确率接近 100%。 2. 绘影字幕:一站式专业视频自动字幕编辑器,提供简单、准确、快速的字幕制作和翻译服务,支持 95 种语言,准确率高达 98%,还可自定义字幕样式。 3. Arctime:能对视频语音自动识别并转换为字幕,甚至支持自动打轴,支持 Windows 和 Linux 等主流平台,支持 SRT 和 ASS 等字幕功能。 4. 网易见外:国内知名语音平台,支持视频智能字幕功能,转换正确率较高,支持音频转写功能。 此外,关于语音转文本(Speech to text),语音转文本 API 提供了两个端点,基于开源大型v2 Whisper 模型的转录和翻译。目前文件上传限制为 25MB,支持 mp3、mp4、mpeg、mpga、m4a、wav 和 webm 等输入文件类型。 对于提示词翻译,可使用百度翻译 API,方法如下: 1. 下载节点压缩包,并将它放在 custom_nodes 文件夹。 2. 去百度翻译 Api 登记册开发人员的帐户中得到您的 appid 和 secretKey,百度翻译平台地址:https://fanyiapi.baidu.com/manage/developer 。 3. 打开文件 config.py 在记事本或其他编辑工具中,填写您的 secretKey 并保存文件,重启 Comfy 即可。 以上工具各有特点,您可以根据自己的需求选择最适合的。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-02
音频转文字
以下是关于音频转文字的相关信息: 推荐使用 OpenAI 的 wishper,相关链接:https://huggingface.co/openai/whisperlargev2 。 一分钟搞定 23 分钟音频的相关链接:https://huggingface.co/spaces/sanchitgandhi/whisperjax 。该项目在 JAX 上运行,后端支持 TPU v48,与 A100 GPU 上的 PyTorch 相比,速度快 70 多倍,是目前最快的 Whisper API。 语音转文本 API 提供了转录和翻译两个端点,基于开源大型v2 Whisper 模型。可用于将音频转录为任何语言,将音频翻译并转录成英语。目前文件上传限制为 25MB,支持的输入文件类型包括:mp3、mp4、mpeg、mpga、m4a、wav 和 webm。 转录 API 的输入是要转录的音频文件及所需输出格式的音频文字稿,默认响应类型为包含原始文本的 JSON,可通过添加更多带有相关选项的form 行设置其他参数。 翻译 API 以任何支持的语言作为输入音频文件,并在必要时将音频转录成英文,目前仅支持英语翻译。 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。
2024-10-31
请总结本知识库,并提炼出11节面向十岁儿童关于AIGC的课程,三节是提示词工程,2节文生文,2节文生图/图生图,2节文生音频,2节文生视频/图生视频,不需要涉及智能体及文生代码
以下是对本知识库的总结: 包含了不同时间段的 AIGC 周刊内容,如 Open AI 发布 ChatGPT 的 iOS 应用、Google 宣布多项 AI 新功能、AI 歌手相关教程等。 有关于提示词工程的课程及相关技巧介绍。 涉及一些特定的 AIGC 技术和方法,如 Donut 文档理解方法。 提到了谷歌的生成式 AI 学习课程。 以下是为十岁儿童设计的 11 节关于 AIGC 的课程: 1. 提示词工程基础 什么是提示词 提示词的作用 简单的提示词示例 2. 提示词工程进阶 复杂提示词的构建 如何优化提示词 提示词的实际应用 3. 提示词工程实践 设计自己的提示词任务 分享与讨论提示词成果 总结提示词的使用技巧 4. 文生文入门 了解文生文的概念 简单的文生文工具介绍 尝试生成一段文字 5. 文生文提高 优化文生文的输入 让生成的文字更有趣 比较不同文生文的效果 6. 文生图/图生图基础 认识文生图和图生图 常见的文生图工具 用简单描述生成一张图片 7. 文生图/图生图进阶 更复杂的描述生成精美图片 对生成的图片进行修改 分享自己生成的图片 8. 文生音频入门 什么是文生音频 简单的文生音频工具 生成一段简单的音频 9. 文生音频提高 让生成的音频更动听 给音频添加特效 欣赏优秀的文生音频作品 10. 文生视频/图生视频基础 文生视频和图生视频的概念 基本的文生视频工具 制作一个简单的视频 11. 文生视频/图生视频进阶 让视频更精彩 视频的后期处理 展示自己制作的视频
2024-10-31
有什么模型或者工具可以直接完成: 上传音频文件,输出文字稿,并且文字稿会做声纹识别区分说话人
以下是为您提供的相关信息: Hedra:hedra.com 放出了基础模型 Character1 的研究预览版,即日起在 http://hedra.com(桌面和移动)上提供。它可以直接文字转语音,目前有 6 个语音,也可以直接上传音频。 Sovits:关于基于 Sovits 的声音训练及推理,需要准备数据集,百度网盘链接为:https://pan.baidu.com/s/14iK32JKIPvjmf1Kfq21mzg?pwd=hjhj 提取码:hjhj 。模型的安装比较简单,拷贝就行,详情请看网盘里的说明。提取人声的最佳模型是 mdxnet,提取出来的声音一般还需要用 iZotope RX 等软件精细处理,去掉杂音、和声和混响,达到“干声”效果。iZotope RX 软件链接:https://pan.baidu.com/s/1NXh67SViKm39zT08U7zg?pwd=kmhd 提取码:kmhd 。安装时记得把 vst3 和 aax 勾上,主程序安装完成后,替换补丁是直接复制粘贴,不需要双击运行。安装完成后,打开提取的人声,左下角的控件移动到最左边,让图形更加清爽。去混响可按特定顺序操作,并通过调整数值以耳朵为准感受效果,合适则点击渲染应用到整首歌。
2024-10-23
音频转文字
以下是关于音频转文字的相关信息: 推荐使用 OpenAI 的 wishper,相关链接为:https://huggingface.co/openai/whisperlargev2 。还有一个项目:https://huggingface.co/spaces/sanchitgandhi/whisperjax ,此项目在 JAX 上运行,后端支持 TPU v48,与 A100 GPU 上的 PyTorch 相比,快 70 多倍,是目前最快的 Whisper API。 语音转文本 API 提供了转录和翻译两个端点,基于开源大型v2 Whisper 模型。可用于将音频转录为任何语言,将音频翻译并转录成英语。目前文件上传限制为 25MB,支持的输入文件类型包括:mp3、mp4、mpeg、mpga、m4a、wav 和 webm。 转录 API 的输入是要转录的音频文件及所需输出格式的音频文字稿,默认响应类型为包含原始文本的 JSON,可添加更多带有相关选项的form 行设置其他参数。 翻译 API 以任何支持的语言作为输入音频文件,并在必要时将音频转录成英文,目前仅支持英语翻译。 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。
2024-10-22
情感计算
情感计算: 技术原理: 主要有“识别”“表达”和“决策”三个方向。 “识别”可基于文本、语音、视觉、生理等数据进行情感分析,或融合不同模态信息,使分析更准确和具鲁棒性。其中,文本情感计算研究情感状态与文本信息的对应关系,由文本情感特征标注、提取和分类组成;语音情感计算研究语音包含的语言情感内容和声音本身的情感特征;视觉情感计算研究面部表情和肢体动作的情感识别;生理信号情感计算常用脑电、眼动、肌电、皮肤电、心电、呼吸信号等生理特征。 “表达”让计算机能以合适信息载体表示情感。 “决策”利用情感机制进行更好决策。 重要性: 情感对人类意义重大,具有生存、沟通、决策、动机和维系等功能。 生存功能:人类会为适应环境做出有利生存或发展的生理反应。 沟通功能:不同情感表达使相同文字语言内涵不同,多种情感表达方式能更充分表达意图。 决策功能:大脑通过“系统一”(主要依赖情感、经验)和“系统二”两种方式决策。 动机功能:情感能激发和维持个体行为。 维系功能:情感是人类社会化过程中维系的纽带。 目标:使计算机能够识别、感知、推断和理解人类的情感,赋予计算机类似人的情感能力。 参考资料: 《2022 情感计算白皮书》,之江实验室 此外,还有关于零代码自建决策助手的决策链设计相关内容,包括加权得分计算、机会成本分析、简单情景分析、决策矩阵分析、敏感性分析、情感检验和提供最终决策建议等步骤。
2024-11-13
你如何使语音助手掌握情感意图
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。
2024-11-11
多轮对话训练中你如何训练模型掌握情感需求
在多轮对话训练中,让模型掌握情感需求可以通过以下几种方式: 1. 利用相关数据集进行训练,例如: Guanaco:地址为,是一个使用 SelfInstruct 的主要包含中日英德的多语言指令微调数据集。 chatgptcorpus:地址为,开源了由 ChatGPT3.5 生成的 300 万自问自答数据,包括多个领域,可用于训练大模型。 SmileConv:地址为,数据集通过 ChatGPT 改写真实的心理互助 QA 为多轮的心理健康支持多轮对话,含有 56k 个多轮对话,其对话主题、词汇和篇章语义更加丰富多样,更符合长程多轮对话的应用场景。 2. 在创建提示时采用结构化模式,为模型提供一些情感需求的示例,如: |输入|输出| ||| |一部制作精良且有趣的电影|积极的| |10 分钟后我睡着了|消极的| |电影还行|中性的| 然后单击页面右侧的提交按钮。该模型现在可为输入文本提供情绪。还可以保存新设计的提示。 3. 在多轮次对话中,定期总结关键信息,重申对话的目标和指令,有助于模型刷新记忆,确保准确把握对话的进展和要点。 4. 进行意图识别和分类,特别关注在单一模型或情境中处理多个小逻辑分支的情况。例如在客户服务场景中,快速确定用户提出咨询、投诉、建议等多种类型请求的意图,并分类到相应处理流程中。
2024-11-11
在车载语音多轮对话训练中你如何训练模型掌握情感需求
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。
2024-11-11
输入一段中文,生成饱含情感的中文语音
以下是为您生成饱含情感的中文语音的相关信息: 在制作包含简短对话的 AI 短片时,声音部分通常在传统影视制作中有多个流程,如现场录音、后期配音、音效音乐制作等。对于 AI 声音制作对话,相当于后期配音。比如将中文台词谷歌翻译成英文后,需进行英文字幕校对与台词润色形成配音稿。使用 11labs 进行对白制作时,其英文效果较好,但存在声音没有情绪和情感的问题。只能通过标点符号如,、……。!等来改变语音效果,且常常需要生成十几二十段音频来找到合适的声音。国内可以使用出门问问的魔音工坊,它有情绪调节控件。 另外,阿里云最新开源模型 FunAudioLLM 有情感表达语音生成的功能,例如在 Sad 情感下,有“等你熬过那些孤独无助的时刻,你才会发现,原来自己并没有想象中那么脆弱。原来一个人,也可以活成千军万马的模样。”等表述;在 Happy 情感下,有“小丽抿着嘴,弓着腰,蹑手蹑脚地,一步一步慢慢地靠近它。靠近了,靠近了,又见她悄悄地将右手伸向蝴蝶,张开的两个手指一合,夹住了粉蝶的翅膀。小丽高兴得又蹦又跳。”等表述。 在剪辑方面,对于 13 分钟的短片,剪映更方便;更长篇幅或追求更好效果可能需要使用 PR/FCP/达芬奇等传统剪辑软件。
2024-10-15
ai情感化
AI 情感化包括以下重要方面: 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。情感对人类具有重要意义,如生存功能(适应环境做出有利生理反应)、沟通功能(不同情感表达内涵不同)、决策功能(大脑“系统一”依赖情感等迅速判断)、动机功能(激发和维持个体行为)、维系功能(维系社会关系)。 Inworld AI:这是一家专注于游戏和人工智能的初创公司开发的角色引擎,能将游戏 NPC 进行 AI 化并集成到游戏中。该引擎超越大语言模型,增加多种功能,使 NPC 能够自我学习和适应,具有情绪智能,还能让 NPC 通过模拟人类全方位沟通方式表达个性。 Character.ai:每个人都可定制自己的个性化 AI。当把 AI 当人看待时,它能作为助手和朋友。对于爱情,美国心理学家 Robert Jeffrey Sternberg 提出“爱情三角理论”,认为包含“激情”“亲密”“承诺”三要素。个性化定制的“虚拟伴侣”因击中年轻人的孤独和焦虑而得到认可,但技术虽让人易连接,人们却更孤独、更自我。
2024-08-19
如何用langchian加载本地模型
要使用 Langchain 加载本地模型,您可以按照以下步骤进行: 1. 加载所需的库和模块,例如 feedparse 用于解析 RSS 订阅源,ollama 用于在 Python 程序中跑大模型。使用 ollama 前请确保服务已经开启并下载好模型。 2. 从订阅源获取内容,通过特定函数从指定的 RSS 订阅 URL 提取内容,若需接收多个 URL 稍作改动即可。然后使用专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块,并附带相关元数据,如标题、发布日期和链接,最终将这些文档合并成一个列表用于后续处理。 3. 为文档内容生成向量,使用文本向量模型 bgem3。从 hf 下载好模型后,假设放置在某个路径 /path/to/bgem3,通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储。 在整个过程中,还需要了解以下相关知识: 1. RAG(Retrieval Augmented Generation):大模型训练数据有截止日期,当需要依靠不在训练集中的数据时,可通过检索增强生成。RAG 应用包括文档加载(从多种来源加载文档,LangChain 提供 100 多种文档加载器)、文本分割(把文档切分为指定大小的块)、存储(将切分好的文档块嵌入并存储到向量数据库)、检索(通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片)、输出(把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案)。 2. Ollama:支持多种大型语言模型,包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等,易于使用,适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统,支持 cpu 和 gpu,提供模型库,用户可下载不同模型,还支持自定义模型、提供 REST API 用于运行和管理模型及与其他应用程序集成,社区贡献丰富。安装完后确保后台服务已启动,可通过 ollama list 确认,通过 ollama 命令下载模型。
2024-11-23
大模型微调的目的和意义,会产生什么效果
大模型微调具有重要的目的、意义和效果,具体如下: 目的和意义: 提高模型在特定任务中的性能:可以输入更多示例,经过微调的模型在特定任务中会有更好的表现,虽然可能会失去一些通用性。 提高模型效率:实现更低的延迟和更低的成本。通过专门化模型可使用更小的模型,且只对输入输出对进行训练,能舍弃示例或指令,进一步改善延迟和成本。 适应特定领域需求:通用大模型在特定领域如法律或医学中的表现可能不理想,微调能优化模型在该领域的表现,使其更具专业性。 经济高效:从头开始训练具备自然语言处理能力的大模型需要大量时间和资源,小公司负担不起,微调可在现有模型基础上更经济、高效地适应新应用领域,节省成本并加快模型部署和应用速度。 效果: 优化模型参数:在特定领域的数据上训练模型,调整所有层的参数。 增强特定领域表现:使模型在特定领域的任务中表现更佳。 目前业界比较流行的微调方案是 PEFT(ParameterEfficient Fine Tuning),OpenAI 官方微调教程可参考:https://github.com/openai/openaicookbook/blob/main/examples/How_to_finetune_chat_models.ipynb
2024-11-23
图片生成图片的AI模型有哪些
目前比较成熟的图片生成图片(图生图)的 AI 模型主要有: 1. Artguru AI Art Generator:在线平台,能生成逼真图像,为设计师提供灵感,丰富创作过程。 2. Retrato:AI 工具,可将图片转换为非凡肖像,有 500 多种风格供选择,适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine:新型 AI 工具,通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator:专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具,能将上传的照片转换为芭比风格,效果出色。 此外,一些受欢迎的文生图工具也可用于图生图,例如: 1. DALL·E:由 OpenAI 推出,能根据输入的文本描述生成逼真的图片。 2. StableDiffusion:开源的文生图工具,可生成高质量的图片,支持多种模型和算法。 3. MidJourney:因高质量的图像生成效果和友好的用户界面设计而广受欢迎,在创意设计人群中尤其流行。 在 WaytoAGI 网站(https://www.waytoagi.com/category/104),可以查看更多文生图工具。 关于图生图的操作方式:在相关工具的首页有对话生图对话框,输入文字描述即可生成图片,不满意可通过对话让其修改。例如在吐司网站,图生图时能调整尺寸、生成数量等参数,高清修复会消耗较多算力建议先出小图。Flex 模型对语义理解强,不同模型生成图片的积分消耗不同,生成的图片效果受多种因素影响。国外模型对中式水墨风等特定风格的适配可能存在不足,可通过训练 Lora 模型改善。
2024-11-23
学习大模型的路径
学习大模型的路径主要包括以下几个步骤: 1. 收集海量数据:就像教孩子成为博学多才的人需要让其阅读大量书籍、观看纪录片、与人交谈一样,对于大模型,要收集互联网上的文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等各种文本数据。 2. 预处理数据:如同为孩子整理学习资料,AI 研究人员需要清理和组织收集到的数据,包括删除垃圾信息、纠正拼写错误、将文本分割成易于处理的片段。 3. 设计模型架构:如同为孩子设计学习计划,研究人员要设计大模型的“大脑”结构,通常是一个复杂的神经网络,例如 Transformer 架构,这种架构擅长处理序列数据如文本。 4. 训练模型:如同孩子开始阅读和学习,大模型开始“阅读”提供的数据,通过反复尝试预测句子中的下一个词,不断重复这个过程,逐渐学会理解和生成人类语言。 此外,关于大模型的底层原理,计算机科学家/工程师以大脑神经元细胞结构为灵感,在计算机上利用概览模型实现对人脑结构的模仿,不过计算机的神经元节点更为简单,本质上只是进行一些加法和乘法运算而后输出。大模型内部如同人类大脑是一个混沌系统,即使是 OpenAI 的科学家也无法解释其微观细节。
2024-11-22
现在哪几家的大模型支持通过手机视频多模态实时交流?
以下几家的大模型支持通过手机视频多模态实时交流: 1. PandaGPT:能够理解不同模式的指令并根据指令采取行动,包括文本、图像/视频、音频、热、深度和惯性测量单位。 2. VideoLLaMA:引入了多分支跨模式 PT 框架,使语言模型能够在与人类对话的同时处理给定视频的视觉和音频内容。 3. 视频聊天 GPT:专门为视频对话设计,能够通过集成时空视觉表示来生成有关视频的讨论。 4. NExTGPT:端到端、通用的 anytoany 多模态语言模型,支持图像、视频、音频、文本的自由输入输出。
2024-11-22
siri是不是使用大模型技术
Siri 目前并非使用大模型技术。苹果公司的 Siri 概念虽好,但由于技术限制,其表现未达到人工智能的水平,常被称为“人工智障”。不过,随着技术发展,未来可能会用大模型重新改造 Siri,将手机上的所有功能控制起来,使其成为真正的智能助理。例如,苹果公司在手机算力的芯片发展到能够支撑大模型上手机的情况下,可能会推出大模型的小数据量、专业的版本来替代 Siri。同时,苹果公司若 All in 手机,其大模型可能会是本地化的,以重视个人数据保护和隐私。
2024-11-21