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语音开发，都要学哪个技术，可以举个案例吗

回答

语音开发需要学习以下技术：

  1. 深度学习和自然语言处理基础：
    • 机器学习、深度学习、神经网络等基础理论。
    • 自然语言处理基础，如词向量、序列模型、注意力机制等。
    • 相关课程：吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。
  2. 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理：
    • Transformer 模型架构及自注意力机制原理。
    • BERT 的预训练和微调方法。
    • 掌握相关论文，如 Attention is All You Need、BERT 论文等。
  3. 学习 LLM 模型训练和微调：
    • 大规模文本语料预处理。
    • LLM 预训练框架，如 PyTorch、TensorFlow 等。
    • 微调 LLM 模型进行特定任务迁移。
    • 相关资源：HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。
  4. LLM 模型优化和部署：
    • 模型压缩、蒸馏、并行等优化技术。
    • 模型评估和可解释性。
    • 模型服务化、在线推理、多语言支持等。
    • 相关资源：ONNX、TVM、BentoML 等开源工具。
  5. LLM 工程实践和案例学习：
    • 结合行业场景，进行个性化的 LLM 训练。
    • 分析和优化具体 LLM 工程案例。
    • 研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。

以下是一个语音开发的案例： 要开发一个网页，一个页面可以承载离谱生物档案的网站，每个页面都是一个离谱生物的介绍，图片，头像，文字介绍，可以跟他打字和语音对话。以及展示跟他相关的离谱事件。

  1. 项目初始化与配置：
    • 选择编程语言和技术栈：
      • 前端：React.js 或 Vue.js，适合构建动态的用户界面，有丰富的组件库支持多媒体内容展示。
      • 后端：Node.js 加上 Express.js，可使用 JavaScript 同时开发前端和后端，简化开发过程，其非阻塞 IO 特性适合处理实时通讯需求。
      • 数据库：MongoDB，适合存储文档形式的数据，如离谱生物档案和相关事件。
      • 语音处理：使用 Google Cloud Speech-to-Text 和 Text-to-Speech API 实现语音与文本的相互转换，支持语音对话。
    • 开发环境配置：
      • IDE：Visual Studio Code，免费、开源，支持大量插件，适用于前端和 Node.js 开发。
      • Node.js 和 NPM：安装 Node.js 时会一并安装 npm，用于管理项目依赖。
    • 项目结构模板：项目目录可能如下所示。

此外，为您列举一些人工智能音频初创公司：

  • adauris.ai - 将书面内容转化为引人入胜的音频，并实现无缝分发。
  • Aflorithmic - 专业音频、语音、声音和音乐的扩展服务。
  • Sonantic（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。
  • kroop AI - 利用合成媒体生成和检测，带来无限可能。
  • dubverse - 一键使您的内容多语言化，触及更多人群。
  • Resemble.ai - 生成听起来真实的 AI 声音。
  • Replica - 为游戏、电影和元宇宙提供 AI 语音演员。
  • Respeecher - 为内容创作者提供语音克隆服务。
  • amai - 超逼真的文本转语音引擎。
  • AssemblyAI - 使用单一 AI 驱动的 API 进行音频转录和理解。
  • DAISYS - 听起来像真人的新声音。
  • WellSaid - 从真实人的声音创建逼真的合成语音的文本转语音技术。
  • Deepsync - 生成听起来完全像你的音频内容。
  • coqui.ai - 为所有人提供开放的语音技术。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

问：怎么系统学习 llm 开发？

[title]问：怎么系统学习llm开发？学习大型语言模型（LLM）的开发是一个系统性的过程，需要涵盖多个方面的知识和技能。以下是一些建议的学习路径和资源：1.掌握深度学习和自然语言处理基础-机器学习、深度学习、神经网络等基础理论-自然语言处理基础，如词向量、序列模型、注意力机制等-相关课程：吴恩达的深度学习课程、斯坦福cs224n等2.理解Transformer和BERT等模型原理- Transformer模型架构及自注意力机制原理- BERT的预训练和微调方法-掌握相关论文，如Attention is All You Need、BERT论文等3.学习LLM模型训练和微调-大规模文本语料预处理- LLM预训练框架，如PyTorch、TensorFlow等-微调LLM模型进行特定任务迁移-相关资源：HuggingFace课程、论文及开源仓库等4.LLM模型优化和部署-模型压缩、蒸馏、并行等优化技术-模型评估和可解释性-模型服务化、在线推理、多语言支持等-相关资源：ONNX、TVM、BentoML等开源工具5.LLM工程实践和案例学习-结合行业场景，进行个性化的LLM训练-分析和优化具体LLM工程案例-研究LLM新模型、新方法的最新进展6.持续跟踪前沿发展动态

齐码蓝：你（或孩子）还需要学编程吗？AI编程Master GPTs

考虑到你的项目需要网页开发、后端逻辑处理，以及可能的语音对话功能，我推荐使用以下技术栈：前端：React.js或Vue.js，因为这两个框架都非常适合构建动态的用户界面，并且有丰富的组件库支持多媒体内容的展示。后端：Node.js加上Express.js，这样可以让你使用JavaScript同时开发前端和后端，简化开发过程。Node.js的非阻塞IO特性也非常适合处理实时通讯的需求。数据库：MongoDB，因为你可能需要存储的数据（离谱生物档案和相关事件）是文档形式的，MongoDB作为一个NoSQL数据库，在存储此类灵活数据方面表现良好。语音处理：可以考虑使用Google Cloud Speech-to-Text和Text-to-Speech API来实现语音与文本的相互转换，以支持与离谱生物的语音对话。[heading4]开发环境配置[content]IDE：Visual Studio Code，它免费、开源，支持大量的插件，适用于前端和Node.js开发。Node.js和NPM：安装Node.js时，会一并安装npm（node package manager），用于管理项目中的依赖。[heading4]项目结构模板[content]你的项目目录可能如下所示：

人工智能音频初创公司列表

[title]人工智能音频初创公司列表[heading1]语音[heading2]合成（TTS）[adauris.ai](https://www.adauris.ai/)-将书面内容转化为引人入胜的音频，并实现无缝分发。[Aflorithmic](https://audiostack.ai/)-专业音频、语音、声音和音乐的扩展服务。[Sonantic](https://pr-newsroom-wp.appspot.com/2022-06-13/spotify-to-acquire-sonantic-an-ai-voice-platform/)（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。[kroop AI](https://www.kroop.ai/)-利用合成媒体生成和检测，带来无限可能。[dubverse](https://dubverse.ai/)-一键使您的内容多语言化，触及更多人群。[Resemble.ai](https://www.resemble.ai/)-生成听起来真实的AI声音。[Replica](https://www.replicastudios.com/)-为游戏、电影和元宇宙提供AI语音演员。[Respeecher](https://www.respeecher.com/)-为内容创作者提供语音克隆服务。[amai](https://amai.io/)-超逼真的文本转语音引擎。[AssemblyAI](https://www.assemblyai.com/)-使用单一AI驱动的API进行音频转录和理解。[DAISYS](https://daisys.ai/)-听起来像真人的新声音。[WellSaid](https://wellsaidlabs.com/)-从真实人的声音创建逼真的合成语音的文本转语音技术。[Deepsync](https://dubpro.ai/)-生成听起来完全像你的音频内容。[coqui.ai](https://coqui.ai/)-为所有人提供开放的语音技术。

其他人在问
我想要学习AI提示词的使用方法
以下是关于 AI 提示词使用方法的详细介绍： 一、什么是提示词 提示词用于描绘您想要的画面。星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发），并且支持中英文输入。启用提示词优化后，能帮您扩展提示词，更生动地描述画面内容。 二、如何写好提示词 1. 预设词组：小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 2. 提示词内容准确：包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，比如：一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 3. 调整负面提示词：点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框。负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容，比如：不好的质量、低像素、模糊、水印。 4. 利用“加权重”功能：可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，越优先。还可以对已有的提示词权重进行编辑。 三、辅助功能 1. 翻译功能：一键将提示词翻译成英文。 2. 删除所有提示词：清空提示词框。 3. 会员加速：加速图像生图速度，提升效率。 四、关于 Prompt 的语法规则 1. Prompt 是一段指令，用于指挥 AI 生成您所需要的内容，每个单独的提示词叫 tag（关键词）。 2. 支持的语言为英语（不用担心英语不好的问题，），另外 emoji 也可以用。 3. 语法规则：用英文半角符号逗号,来分隔 tag。注意逗号前后有空格或者换行都不影响效果。改变 tag 权重有两种写法：括号，权重就重 1.1 倍，每加一层括号就反向减弱 1.1 倍。还可以进行 tag 的步数控制。 如果您是新手学习 AI，建议先了解 AI 基本概念，阅读「」中找到适合初学者的课程。选择感兴趣的模块深入学习，掌握提示词技巧，通过实践和尝试巩固知识，体验如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 产品。
2024-11-22
我要学习prompt，给我指定一个学习计划
以下是为您制定的学习 prompt 的计划： 一、准备阶段 首先，您需要拥有一个大模型账号，并熟悉与它们对话的方式。推荐使用性能较强的 ChatGPT4 ，国产平替有 。 二、基础学习 1. 阅读 OpenAI 的官方文档，包括： 同时，也可以参考我和熊猫 Jay 在 AGI 分享的中文精读版官方 Cookbook： 三、深入学习与实践 1. 学习 Claude 官方提示词，中文版（含 API Prompt），包括为给定主题创建全面的课程计划，如： 明确课程目标，使其清晰、可衡量，并与教育标准一致。 提供详细大纲，分为介绍、主要活动和总结，描述教学方法、学习活动和资源。 采用差异化策略适应不同学习需求和风格。 确定评估方法以评估学生的理解和掌握程度。 2. 进行苏格拉底式对话，就给定话题通过反复询问激发更深层次的思考和反思。 3. 针对给定主题生成同音连绵的词语和句子。 4. 掌握 Prompt 句式，例如： 对于“我想了解xxxx，我应该向你问哪些问题？”等句式，明确哪些是您不知道而 GPT 知道的。 对于“我理解的 xxx 是这样的，你觉得我的理解对吗？”等句式，进行认知的检验。 对于“我在 xxx 问题上遇到困难，你能提供一些可能的解决方案或建议吗？”等句式，实现认知的扩充。 希望这个学习计划对您有所帮助，祝您学习顺利！
2024-11-07
入门大模型的简要学习书籍清单
以下是为您推荐的入门大模型的简要学习书籍清单： 1. 《大模型入门指南》： 通俗解释了大模型，即通过输入大量语料让计算机获得类似人类的“思考”能力，能进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 用上学参加工作类比大模型的训练和使用过程，包括找学校（训练所需的大量计算和 GPU）、确定教材（大量数据）、找老师（算法）、就业指导（微调）、搬砖（推导）。 介绍了 Token 作为模型处理和生成的文本单位，以及其在数字化和形成词汇表中的作用。 2. 《从 0 到 1 了解大模型安全，看这篇就够了》： 介绍了不同类型的模型架构，如 encoderonly 适用于自然语言理解任务，encoderdecoder 用于理解和生成内容，decoderonly 更擅长自然语言生成任务。 指出目前大型语言模型多为只使用 Decoder 的 Decoderonly 架构，其预训练数据量大，参数多。 提到了大模型在安全性方面的差别。 3. 《走入 AI 的世界》： 以 GPT3 为例，说明了预训练阶段大模型学习的内容和数量，如使用了 4990 亿 token 的数据集，相当于 86 万本《西游记》。 介绍了 Transformer 模型，这是一种处理文本内容的经典架构，不清楚其具体细节不影响使用大模型，感兴趣可通过相关链接深入了解。
2024-10-28
入门大模型的简要学习清单
以下是一份大模型入门的简要学习清单： 1. 理解大模型的底层原理： 了解预训练阶段大模型的学习内容和数据量，例如以 GPT3 为例，其训练使用了约 4990 亿 token 的数据集，相当于 86 万本《西游记》。 熟悉 Transformer 模型架构，这是处理文本内容的经典架构，虽然具体细节不清楚不影响使用大模型，但感兴趣可通过相关链接深入了解。 2. 掌握大模型的概念： 通俗地说，大模型通过输入大量语料让计算机获得类似人类的“思考”能力，能进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 3. 类比学习大模型的训练和使用过程： 找学校：训练大模型需要大量计算，GPU 更合适，只有有资本购买大量 GPU 的才有能力训练自己的大模型。 确定教材：大模型需要大量数据，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 找老师：选择合适的算法让大模型更好理解 Token 之间的关系。 就业指导：为让大模型更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 搬砖：就业指导完成后，进行如翻译、问答等工作，在大模型里称为推导（infer）。 4. 了解 Token： Token 被视为模型处理和生成的文本单位，可以代表单个字符、单词、子单词等，在将输入进行分词时会对其数字化，形成词汇表。
2024-10-28
如果我要学习使用AI，怎么开始呢
以下是新手学习 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，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。 6. 对于中学生学习 AI 的建议： 从编程语言入手学习，如 Python、JavaScript 等，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台，如 ChatGPT、Midjourney 等，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。 学习 AI 基础知识，包括基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等，以及在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 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。 关注 AI 发展的前沿动态，关注权威媒体和学者，思考 AI 技术对未来社会的影响。 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。
2024-10-25
我要自动化发小红书等自媒体自动运营回复评论，自动做短视频内容，自动些问题，全自动，需要学什么工具
目前要实现小红书等自媒体的全自动运营，包括自动回复评论、自动制作短视频内容、自动撰写问题等，您可能需要学习以下工具和技术： 1. 自然语言处理（NLP）相关的框架和库，例如 TensorFlow、PyTorch 等，用于处理和生成文本。 2. 自动化脚本语言，如 Python，它具有丰富的库和工具可用于实现各种自动化任务。 3. 视频编辑和生成工具，如 Adobe Premiere Pro、After Effects 等，或者一些基于 AI 的视频生成工具。 4. 社交媒体管理工具，虽然可能不是完全自动化，但可以辅助您进行部分管理和调度工作。 需要注意的是，完全的全自动运营可能存在一些风险和不符合平台规定的情况，建议您在合法合规的前提下，合理运用这些工具和技术来提高运营效率。
2024-10-20
怎么样写prompt？有哪些技巧？你能举个例子吗
写 prompt（提示）是一个关键步骤，决定了 AI 模型如何理解并生成文本。以下是一些编写 prompt 的技巧和建议： 1. 明确任务：清晰定义任务，如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文：若任务需特定背景知识，提供足够信息。 3. 使用清晰语言：用简单、清晰的语言描述，避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求：明确格式、风格等特定要求。 5. 使用示例：提供期望结果的示例，帮助模型理解需求。 6. 保持简洁：避免过多信息导致模型困惑。 7. 使用关键词和标签：有助于模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整：生成文本后检查结果，根据需要调整 prompt。 此外，还有“Fewshots”的技巧，即在写 Prompt 时，通过提供 1 3 个输入 输出示例，让 GPT 学到样本共性，提升输出结果质量。比如： 初始 Prompt： 你是一个优秀的翻译人员，你会把我说的汉字翻译成英文和日语，日语同时展示日语汉字和假名。不要有任何额外的解释说明。 输入:邻居 输出:Neighbor 输入:自行车 输出:Bicycle 结构化的 prompt 方法论中，结构化是对信息进行组织，使其遵循特定模式和规则，方便有效理解。常用模块包括： Role:<name>:指定角色让 GPT 聚焦对应领域输出。 Profile author/version/description:Credit 和迭代版本记录。 Goals:一句话描述 Prompt 目标，让 GPT 聚焦。 Constrains:描述限制条件，帮 GPT 剪枝。 Skills:描述技能项，强化对应领域信息权重。 Workflow:重点，希望 Prompt 按特定方式对话和输出。 Initialization:冷启动时的对白，强调重点。
2024-10-22
AI能够取代人类的什么工作场景，请简单举个实际的例子
AI 能够在一些工作场景中取代人类，例如： 在一些重复性高、规律性强的工作中，如数据录入、文件整理等，AI 可以更高效地完成任务。 某些简单的客服工作，AI 能够根据预设的回答模式处理常见问题。 不过，AI 无法完全取代需要人际交往、团队领导和复杂决策制定的角色。像云架构师、网络架构师和企业架构师等职位，不仅需要技术知识，更需要与人沟通、管理利益相关者和领导团队的能力。此外，企业领导者在利用 AI 提高工作效率的同时，仍需将更多精力投入到创新和战略规划上。 同时，知名投资机构 Nfx 在他们最新的《The AI Workforce is Here:The Rise of a New Labor Market》中提到，Sam Altman 经常提到 AGI 到来的定义之一就是 AI 能替代百分之七十的人类工作。现在 AI 正在强制逆转 SaaS 这个缩写的含义，从“软件即服务”转变为“服务即软件”，软件既能组织任务，也能执行任务，无需雇佣额外劳动力，传统的劳动力市场最终将和软件融合成为一个新市场。
2024-09-04
向量数据库高效储存是什么意思 举个例子
向量数据库高效储存指的是专门用于存储高维向量，以实现快速准确的相似性搜索。在人工智能领域，尤其是自然语言处理和计算机视觉等方面，模型会生成并处理大量高维向量，传统数据库难以有效应对，向量数据库则为这些应用提供了高度优化的环境。 例如，像 GPT3 这样的大型语言模型，有 1750 亿个参数，会产生大量向量化数据，传统数据库很难有效处理，而向量数据库能够有效地管理和查询这些向量。 从系统角度看，预处理管道中向量数据库至关重要，负责高效存储、比较和检索多达数十亿的嵌入（即向量）。市场上常见的选择如 Pinecone，完全由云托管，容易上手，具备大型企业在生产中所需的多种功能。同时，还有 Weaviate、Vespa 和 Qdrant 等开源系统，通常具有出色的单节点性能，可针对特定应用定制；Chroma 和 Faiss 等本地向量管理库，有丰富的开发人员经验，便于启动小型应用程序和开发实验；pgvector 之类的 OLTP 扩展，对于特定开发人员和企业也是一种解决方案。 向量存储是用于存储和检索文本嵌入向量的工具，这些向量是文本数据的数值表示，能让计算机理解和处理自然语言。其主要功能包括高效存储大量文本向量、快速检索相似文本向量以及支持复杂的查询操作，如范围搜索和最近邻搜索。
2024-08-27
语音转文字
以下是关于语音转文字的相关信息： 推荐使用 OpenAI 的 wishper，相关链接：https://huggingface.co/openai/whisperlargev2 、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 输入任意支持语言的音频文件，输出为英文文本，目前仅支持英语翻译。 对于默认情况下 Whisper API 仅支持小于 25MB 的文件，若音频文件更长，需将其分成小于 25MB 的块或使用压缩后格式，可使用 PyDub 开源 Python 软件包来拆分声频文件，但 OpenAI 对其可用性或安全性不作保证。 可以使用提示提高 Whisper API 生成的转录质量，如改善特定单词或缩略语的识别、保留分段文件的上下文、避免标点符号的省略、保留填充词汇、处理不同书写风格等。
2024-11-20
ai语音生成
以下是为您整理的关于 AI 语音生成的相关内容： 工具推荐： Coqui Studio：https://coqui.ai Bark：https://github.com/sunoai/bark Replica Studios：https://replicastudios.com ElevenLabs：作为一款先进的 AI 语音生成工具，在多语言支持、语音质量和灵活性方面表现出色。其 Multilingual v2 模型支持近 30 种语言，能够生成自然、清晰且情感丰富的语音，几乎可以媲美人类真实声音。精准的声音克隆技术和灵活的定制选项使其适用于各种专业应用场景，从内容创作到客户服务，再到游戏开发和教育等领域。但也存在语言切换问题和对高质量音频样本的依赖可能影响用户体验，定价策略可能限制某些用户群体使用，以及引发伦理、版权和对人类工作影响的讨论等问题。 人工智能音频初创公司： adauris.ai：https://www.adauris.ai/ ，将书面内容转化为引人入胜的音频，并实现无缝分发。 Aflorithmic：https://audiostack.ai/ ，专业音频、语音、声音和音乐的扩展服务。 Sonantic（被 Spotify 收购）：https://prnewsroomwp.appspot.com/20220613/spotifytoacquiresonanticanaivoiceplatform/ ，提供完全表达的 AI 生成语音，带来引人入胜的逼真表演。 kroop AI：https://www.kroop.ai/ ，利用合成媒体生成和检测，带来无限可能。 dubverse：https://dubverse.ai/ ，一键使您的内容多语言化，触及更多人群。 Resemble.ai：https://www.resemble.ai/ ，生成听起来真实的 AI 声音。 Replica：https://www.replicastudios.com/ ，为游戏、电影和元宇宙提供 AI 语音演员。 Respeecher：https://www.respeecher.com/ ，为内容创作者提供语音克隆服务。 amai：https://amai.io/ ，超逼真的文本转语音引擎。 AssemblyAI：https://www.assemblyai.com/ ，使用单一 AI 驱动的 API 进行音频转录和理解。 DAISYS：https://daisys.ai/ ，听起来像真人的新声音。 WellSaid：https://wellsaidlabs.com/ ，从真实人的声音创建逼真的合成语音的文本转语音技术。 Deepsync：https://dubpro.ai/ ，生成听起来完全像你的音频内容。
2024-11-20
有没有语音交互领域的AI Agent的好的思路
以下是关于语音交互领域的 AI Agent 的一些思路： 1. 构建像人一样的 Agent：实现所需的记忆模块、工作流模块和各种工具调用模块，这在工程上具有一定挑战。 2. 驱动躯壳的实现：定义灵魂部分的接口，躯壳部分通过 API 调用，如 HTTP、webSocket 等。要处理好包含情绪的语音表达以及躯壳的口型、表情、动作和语音的同步及匹配，目前主流方案只能做到预设一些表情动作，再做一些逻辑判断来播放预设，语音驱动口型相对成熟但闭源。 3. 保证实时性：由于算法部分组成庞大，几乎不能单机部署，特别是大模型部分，会涉及网络耗时和模型推理耗时，低延时是亟需解决的问题。 4. 实现多元跨模态：不仅要有语音交互，还可根据实际需求加入其他感官，如通过添加摄像头数据获取视觉信息并进行图像解析。 5. 处理拟人化场景：正常与人交流时会有插话、转移话题等情况，需要通过工程手段丝滑处理。 此外，像 AutoGLM 这样的产品，通过模拟人类操作来实现跨应用的控制，展现出了一定的智能理解能力，如能根据用户意图选择合适的应用场景。但仍存在语音识别偏差、操作稳定性需提升、支持平台有限等问题，未来随着多模态理解能力和操作精准度的提高，发展空间较大。
2024-11-19
ai 语音，ai语音，ai 文转语音，有哪些成功的商业化落地项目吗
以下是一些成功的 AI 语音商业化落地项目： 语音合成（TTS）方面： ：为所有人提供开放的语音技术。 ：基于 AI 的语音引擎能够模仿人类语音的情感和韵律。 ：基于 NLP 的最先进文本和音频编辑平台，内置数百种 AI 声音。 ：使用突触技术和脑机接口将想象的声音转化为合成 MIDI 乐器的脑控仪器。 ：为出版商和创作者开发最具吸引力的 AI 语音软件。 ：使用户能够使用文本转语音技术生成播客。 ：基于生成机器学习模型构建内容创作的未来。 ：从网页仪表板或 VST 插件生成录音室质量的 AI 声音并训练 AI 语音模型。 ：演员优先、数字双重声音由最新的 AI 技术驱动，确保高效、真实和符合伦理。 ：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。 语音转录方面： ：为聋人和重听者提供专业和基于 AI 的字幕（转录和说话人识别）。 ：专业的基于 AI 的转录和字幕。 ：混合团队高效协作会议所需的一切。 ：音频转录软件 从语音到文本到魔法。 ：99%准确的字幕、转录和字幕服务。 ：为语音不标准的人群提供的应用程序。 ：通过 AI 语音识别实现更快速、更准确的语音应用。 ：会议的 AI 助手。 ：让孩子们的声音被听见的语音技术。 ：使用语音识别自动将音频和视频转换为文本和字幕的 SaaS 解决方案。 ：实时字幕记录面对面小组会议中的发言内容。 ：理解每个声音的自主语音识别技术。 ：支持 35 多种语言的自动转录。 ：端到端的边缘语音 AI，设备上的语音识别。
2024-11-19
ai生成语音
以下是一些人工智能生成语音的相关信息： 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。 ：提供专业音频、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。 生成式 AI 在游戏领域的机会： 许多创业公司正在尝试创造人工智能生成的音乐，如 Soundful、Musico、Harmonai、Infinite Album 和 Aiva。 很多公司试图为游戏中的人物创造逼真的声音，包括 Sonantic、Coqui、Replica Studios、Resemble.ai、Readspeaker.ai 等。 生成式人工智能用于语音的优势包括即时对话生成、角色扮演、控制音效、本地化等。 借助生成性 AI 对话，角色可以对玩家的行为做出充分的反应。 使用与玩家的化身相匹配的生成声音可以维持玩家扮演幻想角色的幻觉。 可以控制声音的细微差别，如语调、转折、情感共鸣、音素长度、口音等。 像 Deepdub 这样的公司专门专注于对话本地化这个细分市场。
2024-11-17
AI 语音生成
以下是一些与 AI 语音生成相关的信息： 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。 ：提供专业音频、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。 游戏开发中的 AI 语音生成工具： Coqui Studio：https://coqui.ai Bark：https://github.com/sunoai/bark Replica Studios：https://replicastudios.com 生成式 AI 在游戏领域的机会： 许多创业公司正在尝试创造人工智能生成的音乐，如 Soundful、Musico、Harmonai、Infinite Album 和 Aiva。 对话&语音方面，很多公司试图为游戏中的人物创造逼真的声音，包括 Sonantic、Coqui、Replica Studios、Resemble.ai、Readspeaker.ai 等。 即时对话生成，角色可以对玩家的行为做出充分反应。 角色扮演，使用与玩家的化身相匹配的生成的声音保持幻想。 控制音效，可控制声音的细微差别。 本地化，对话可翻译成任何语言并以同样的声音说话，如 Deepdub 专注于这个细分市场。
2024-11-17
ai诈骗案例
以下为您提供一些与 AI 相关的内容： 在法律领域，AI 可用于模拟不同辩护策略下的量刑结果，例如针对商业贿赂、网络诈骗等刑事案件，还能为商业合同纠纷等案件设计诉讼策略。 拜登签署的 AI 行政命令要求强大 AI 系统的开发者向美国政府分享安全测试结果等关键信息，制定确保 AI 系统安全可靠的标准、工具和测试，保护免受利用 AI 制造危险生物材料的风险，以及建立标准和最佳实践以防范 AI 导致的欺诈和欺骗。 在探讨 AI 幻觉方面，介绍了幻觉与错误的区别，包括性质、表现形式和原因等，并通过具体案例如翻译和推理问题进行说明。
2024-11-21
ai诈骗直接案例
以下为您提供一些与 AI 诈骗相关的案例： GPTCHA：这是一款由三位开发者共同搭建的由 GPT4 驱动的小工具，致力于解决电话诈骗问题。它能够拦截可疑电话，并用虚拟声音与呼叫方聊天，直到确认电话合法且安全。您可通过 http://gptcha.ai/ 了解更多。 此外，在周鸿祎免费课 AI 系列第一讲中提到，AIGC 可能被用于深度伪造，不仅涉及个人诈骗，还可能影响国家安全。比如利用 Stable Diffusion、Midjourney 等工具生成虚假图像进行诈骗。
2024-11-20
ai案例
以下是一些 AI 的应用案例： 在汽车行业： 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，如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司在开发和测试自动驾驶汽车。 车辆安全系统：用于增强车辆的安全性能，如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测系统。 个性化用户体验：根据驾驶员的偏好和习惯调整车辆设置。 预测性维护：通过分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求。 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。 销售和市场分析：分析市场趋势、消费者行为和销售数据。 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。 共享出行服务：优化路线规划、调度车辆和定价策略。 语音助手和车载娱乐：如 Amazon Alexa Auto 和 Google Assistant 等语音助手。 车辆远程监控和诊断：远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持。 在活动策划中： 活动主题及内容生成：根据活动目标、参与者背景等生成合适的主题和内容框架建议。 邀请函和宣传文案生成：基于活动信息生成吸引人的文案。 现场活动管理：利用计算机视觉、语音识别等辅助管理人流、秩序等。 虚拟助手：作为虚拟活动助手提供信息查询和问题咨询服务。 活动反馈分析：自动分析活动反馈，总结关键观点和改进建议。 活动营销优化：基于参与者行为数据优化营销策略。 在工作场景中： 企业运营：日常办公文档材料撰写整理，营销对话机器人，市场分析，销售策略咨询，法律文书起草、案例分析、法律条文梳理，人力资源简历筛选，预招聘，员工培训。 教育：协助评估学生学习情况，为职业规划提供建议，定制化学习内容，论文初稿搭建及审核，帮助低收入国家/家庭获得平等教育资源。 游戏/媒体：定制化游戏，动态生成 NPC 互动，自定义剧情，开放式结局，出海文案内容生成，语言翻译及辅助广告投放和运营，数字虚拟人直播，游戏平台代码重构，AI 自动生成副本。 零售/电商：舆情、投诉、突发事件监测及分析，品牌营销内容撰写及投放，自动化库存管理，自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配，客户购物趋势分析及洞察。 金融/保险：个人金融理财顾问，贷款信息摘要及初始批复，识别并检测欺诈活动风险，客服中心分析及内容洞察。
2024-11-20
人工智能诈骗成功多个案例
以下是为您整合的相关内容： 拜登签署的 AI 行政命令要求最强大的 AI 系统开发者与美国政府分享安全测试结果等关键信息。依照《国防生产法》，开发对国家安全、经济安全、公共卫生和安全构成严重风险的基础模型的公司，在训练模型时必须通知联邦政府，并分享所有红队安全测试的结果。国家标准与技术研究所将制定严格的标准进行广泛的红队测试，国土安全部将把这些标准应用于关键基础设施部门并建立 AI 安全与保障委员会，能源部和国土安全部也将处理 AI 系统对关键基础设施以及化学、生物、放射性、核和网络安全风险的威胁。同时，商务部将制定内容认证和水印的指导，以明确标记 AI 生成的内容，联邦机构将使用这些工具让美国人容易知道从政府收到的通信是真实的，并为私营部门和世界各地的政府树立榜样。 关于 AI 带来的风险，包括：AI 生成和传播的虚假信息可能破坏获取可靠信息的途径以及对民主机构和进程的信任；AI 工具可能被用于自动化、加速和放大高度针对性的网络攻击，增加恶意行为者的威胁严重性。 大型语言模型等技术进步带来了变革性发展，在经济和社会领域有诸多应用，例如能自动化写代码、用于交通应用、支持基因医学等，但也存在隐私风险等问题。
2024-11-20
利用Ai诈骗的多个具体案例
以下是一些与利用 AI 诈骗相关的案例： 在网络诈骗案件中，犯罪分子可能利用 AI 模拟不同辩护策略下的量刑结果，包括认罪协商和无罪辩护的可能性，以此误导受害者。 有虚构的公司利用 AI 驱动的算法设置保险费价格，可能存在违反相关法律法规和最佳实践的风险，如数据保护、平等和一般消费者保护法等。 拜登签署的 AI 行政命令中提到要保护美国人免受利用 AI 进行的欺诈和欺骗，例如建立检测 AI 生成内容和验证官方内容的标准和最佳实践，商务部将为内容认证和水印制定指导方针，联邦机构将使用这些工具让美国人容易知道从政府收到的通信是真实的，并为私营部门和世界各地的政府树立榜样。
2024-11-20
利用Ai诈骗的具体案例
以下是一起利用 AI 诈骗的具体案例： 2019 年 3 月，某国际能源公司首席执行官接到一个未知来电，电话那头是其德国母公司的 CEO（通过“AI 换脸”技术伪装）。对方称公司出现运营危机，要求其向一个匈牙利银行账户紧急提供 220000 欧元或 243000 美元资金支援，并表示资金将在周转后报销。尽管指令不合规且涉及大额资金流转，但因声音与老板无异，被害人最终转账。资金从匈牙利流向墨西哥后分散，截至 2023 年 5 月仍未追回。
2024-11-20