直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

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
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
AI学习需要学习那些东西
以下是关于学习 AI 所需内容的总结： 对于中学生： 1. 从编程语言入手学习，如 Python、JavaScript 等，掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台，如 ChatGPT、Midjourney 等，探索面向中学生的教育平台，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，包括基本概念、发展历程、主要技术（机器学习、深度学习等）以及在各领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目，如参加学校或社区组织的编程竞赛、创意设计大赛等，尝试用 AI 技术解决实际问题。 5. 关注 AI 发展的前沿动态，了解最新进展，思考其对未来社会的影响。 对于新手： 1. 了解 AI 基本概念，熟悉术语和基础概念，了解主要分支及它们之间的联系，浏览入门文章。 2. 开始 AI 学习之旅，可在「」中找到为初学者设计的课程，通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习。 3. 选择感兴趣的模块深入学习，如图像、音乐、视频等。 对于不会代码但想学习 Python + AI 的： 1. 学习 Python 的属性和方法，包括为类定义属性和方法，通过对象调用。 2. 了解继承和多态，包括类之间的继承关系和多态的实现。 3. 理解异常处理，包括异常的概念和如何使用 try 和 except 语句处理错误。 4. 掌握文件操作，如文件读写、文件与路径操作。 5. 对于 AI，尝试了解基础内容，如 AI 背景知识基础理论（人工智能、机器学习、深度学习的定义及关系）、历史发展（重要里程碑）、数学基础（统计学基础、线性代数、概率论）、算法和模型（监督学习、无监督学习）。
2024-09-24
如要学习使用AI，主要的用法是输入文字生成图片，再进一步生成中短视频，应该使用哪些工具，如何进行？
如果您想学习使用 AI 输入文字生成图片，再进一步生成中短视频，可以使用以下工具和按照以下步骤进行： 工具： 1. ChatGPT（https://chat.openai.com/）+ 剪映（https://www.capcut.cn/）：ChatGPT 生成视频小说脚本，剪映根据脚本自动分析出视频所需场景、角色、镜头等要素，并生成对应素材和文本框架，实现从文字到画面的快速转化。 2. PixVerse AI（https://pixverse.ai/）：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入（如图像、文本、音频）转化为视频。 3. Pictory（https://pictory.ai/）：AI 视频生成器，用户提供文本描述即可生成相应视频内容，无需视频编辑或设计经验。 4. VEED.IO（https://www.veed.io/）：提供 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器，帮助用户从图像制作视频，并规划视频内容。 5. Runway（https://runwayml.com/）：能将文本转化为风格化的视频内容，适用于多种应用场景。 制作流程： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。
2024-09-18
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
文字转语音
以下是为您整理的相关内容： OpenAI2Claude 转换器：包括语法纠正、机场代码提取、根据心情生成颜色的 CSS 代码等功能的转换任务及示例。 《PROMPTS FOR AI DANCE MUSIC》：这是一本关于用文字与 AI 合作创作音乐的电子书，强调音乐不仅是音符，还包括氛围、感觉和旅程，适合各类音乐创作者。 使用 GPT 的视觉功能和 TTS API 处理和讲述视频：以冬季景观中狼群与野牛的斗争为例，展示如何将脚本传递给 TTS API 生成画外音的 MP3。
2024-10-31
如果视频里只需要一个背景图片，导入一个旁白语音，搭配字幕，如何ai生成视频
以下是使用 AI 生成您所需视频的步骤： 1. 生成数字人 在剪映右侧窗口顶部，打开“数字人”选项，选取免费且适合的数字人形象，如“婉婉青春”。软件会播放数字人的声音，可判断是否需要，点击右下角“添加数字人”，剪映会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，可点击预览查看效果。 2. 增加背景图片 删除先前导入的文本内容，因为音频中已包含文字。 点击左上角“媒体”菜单，“导入”本地图片，选择一张图片上传，如书架图片，点击图片右下角加号添加到视频轨道（会覆盖数字人）。 拖动轨道右侧竖线至视频最后，使其在整个视频播放时显示。 选中背景图片轨道，在显示区域拖动图片角放大到适合尺寸，如覆盖视频窗口，并将数字人拖动到合适位置。 3. 增加字幕 点击文本智能字幕识别字幕，点击开始识别，软件会自动将文字智能分段并形成字幕。 如果您是想把小说做成视频，流程如下： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。
2024-10-28
文本转语音网站
以下是一些文本转语音的网站和人工智能音频初创公司： 文本转语音网站： 1. WaytoAGI 的工具网站：https://www.waytoagi.com/sites/category/50 2. 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。 3. 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、文档等。 4. Azure AI Speech Studio：https://speech.microsoft.com/portal 提供支持 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。 5. 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。 人工智能音频初创公司（语音合成（TTS））： 1. 基于 AI 的语音引擎能够模仿人类语音的情感和韵律。 2. 基于 NLP 的最先进文本和音频编辑平台，内置数百种 AI 声音。 3. 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。 4. 为出版商和创作者开发最具吸引力的 AI 语音软件。 5. 使用户能够使用文本转语音技术生成播客。 6. 基于生成机器学习模型构建内容创作的未来。 7. 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。 8. 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。 9. 将书面内容转化为引人入胜的音频，并实现无缝分发。 10. 专业音频、语音、声音和音乐的扩展服务。 11. （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。 12. 利用合成媒体生成和检测，带来无限可能。 13. 一键使您的内容多语言化，触及更多人群。 14. 生成听起来真实的 AI 声音。 15. 为游戏、电影和元宇宙提供 AI 语音演员。 16. 为内容创作者提供语音克隆服务。 17. 超逼真的文本转语音引擎。 18. 使用单一 AI 驱动的 API 进行音频转录和理解。 19. 听起来像真人的新声音。 20. 从真实人的声音创建逼真的合成语音的文本转语音技术。 21. 生成听起来完全像你的音频内容。 22. 为所有人提供开放的语音技术。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-10-27
文本转语音
以下是关于文本转语音的相关信息： 一、TTS 简介 Text to Speech（TTS）是一种人机交互技术，将文本转换为自然的语音输出。通过该技术，计算机可模拟人类语音与用户交互，实现语音提示、导航、有声读物等功能，在智能语音助手、语音识别、语音合成等领域广泛应用。 二、在线 TTS 工具推荐 1. Eleven Labs：https://elevenlabs.io/ ，是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件，能生成逼真、高品质音频，可根据上下文调整表达方式。 2. Speechify：https://speechify.com/ ，人工智能驱动的文本转语音工具，可将文本转换为音频文件，有多种应用形式。 3. Azure AI Speech Studio：https://speech.microsoft.com/portal ，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。 三、语音合成技术原理 传统语音合成技术一般经过以下三个步骤： 1. 文本与韵律分析：先将文本分词，标明每个字的发音及韵律信息，提取文本特征生成特征向量。 2. 声学处理：通过声学模型将文本特征向量映射到声学特征向量。 3. 声音合成：使用声码器将声学特征向量反变换生成声音波形，拼接得到整个文本的合成语音，反变换过程中可调整参数改变音色、语调、语速等。 四、StyleTTS 2 StyleTTS 2 是一个开源的媲美 Elevenlabs 的文本转语音工具，结合文本角色内容和场景音可快速生成有声小说。其特点包括多样化的语音风格、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、适应不同说话者。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，采用非自回归架构，可并行生成整个语音。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-10-27
有什么智能体能自动根据表格的时间进行语音提醒吗
目前市面上有一些智能体可以实现根据表格中的时间进行语音提醒的功能。例如，一些专门的任务管理或日程提醒类的应用程序中的智能助手，它们能够与表格数据进行交互，并在设定的时间通过语音进行提醒。但具体的选择会受到多种因素的影响，如表格的格式兼容性、提醒的设置灵活性以及与您使用设备的适配性等。您可以在应用商店中搜索相关的任务管理或日程提醒应用，并查看其功能介绍和用户评价，以找到适合您需求的智能体。
2024-10-22
如何让微信bot以语音条格式回复消息？
要让微信 bot 以语音条格式回复消息，您可以参考以下步骤： 1. 找到高级下开场白，点击展开，填写开场白文案、开场白预置问题。 2. 勾选用户问题建议：在 Bot 回复后，根据 Prompt 提供最多 3 条用户提问建议。 3. 添加语音选择：让 Bot 不仅会写，还会通过语音跟您交流。 4. 点击“发布”，选择发布平台，其中包括 Bot Store、豆包、飞书、微信客服、微信公众号（服务号）、微信公众号（订阅号）、掘金等。微信客服是重点部分，相比其他平台发布到微信客服稍微复杂一些。 另外，对于零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人，还需注意： 1. 配置腾讯云轻量应用服务器。 2. 登录微信绑定 COW 组件，建议使用闲置微信号，避免使用日常使用的微信号，以免造成不必要的麻烦。按照以下操作进行登录：找到刚刚部署成功的 COW 服务对应的容器，点击日志按钮进入日志界面，将日志输出的界面滚动到最下面的位置，会看到登录微信的二维码，用闲置微信号扫码登录。若扫描二维码出现问题，可退回到容器配置处重启容器服务，再重新扫码登录。若想修改 COW 组件的配置，进入对应的编排模板的配置界面，点击模板编辑，修改对应的配置参数，保存后回到容器编排界面重新部署新的容器编排。
2024-10-22
AI制作音乐的工具和案例
以下是一些 AI 制作音乐的工具和相关案例： ：无需昂贵的录音设备即可进行多轨录音。 ：生成歌词、旋律、鼓点等，并且能够像任何专业 DAW 一样进行编辑和混音。 ：AI 驱动的音乐制作平台，使用 AI 创作歌词、节拍和人声，然后直接从 Cassette 进行混音和发布。 ：人工智能创作情感背景音乐。 ：简化的音乐创作工具，帮助您为视频和播客创作音乐。 ：为直播的游戏玩家提供自适应 AI 音乐。 ：高质量音乐和音效，所有内容都包含版权。 ：世界上第一个动态音乐引擎。 （被 Shutterstock 收购）：为内容创作者提供的 AI 音乐创作工具。 ：您的虚拟音乐工作室。 ：即时制作音乐，与世界分享。 ：智能乐谱。 ：由一群艺术家、研究人员、设计师和程序员组成的团队。 （被 Apple 收购）：音乐帮助品牌与受众建立更深层次的连接。 ：下一代音乐制作人。 ：数字宇宙的音乐解决方案，Soundtracks、AI Studio、Music Maker JAM 的制作者。 ：AI 音乐创作和制作。 ：自由定制高质量免版权费音乐。 ：一个云平台，让音乐人和粉丝在全球范围内创作音乐、协作和互动。 ：使用嵌入式软件、信号处理和 AI 帮助艺术家录制、混音和母带处理他们的现场表演。 ：开源音乐生成工具。 ：旨在通过 AI 赋能真实艺术家的伦理音频 AI 插件、工具和社区，而非取代他们。 ：使用 AI 创作音乐和语音。 ：与 DAW 集成的生成音乐工具，100%免版权费。 ：为创意媒体提供的伦理音乐 AI。 ：AI 音乐创作平台和探索声音宇宙的个人音乐制作人。 ：通过音乐赋予你新的创作和表达方式。 ：使用 AI 改变你的歌唱声音。 ：为你的创造力和生产力提供 AI 音乐。 ：使用 AI 生成声音、音效、音乐、样本、氛围等。 案例方面，Manglemoose 最近展示了由他们最新开发的音乐生成器制作的视频案例，该工具的名称尚未公布。bGPT 是一种具有下一个字节预测功能的模型，它几乎完美地复制了符号音乐数据的转换过程，在将 ABC 符号转换为 MIDI 格式时实现了每字节 0.0011 位的低错误率。此外，bGPT 在模拟 CPU 行为方面表现出卓越的能力，执行各种操作的准确度超过 99.99%。
2024-10-31
有哪些ai写ppt的好的案例
以下是一些 AI 写 PPT 的好的案例和相关工具： Gamma：在线 PPT 制作网站，支持输入文本和想法提示快速生成幻灯片，可嵌入多媒体格式。网址：https://gamma.app/ 美图 AI PPT：由美图秀秀开发团队推出，通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计，有丰富模板库和设计元素。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供智能设计功能，如自动布局、图像选择和文本优化等。网址：https://www.mindshow.fun/ 讯飞智文：科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术，提供智能文本生成等功能。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 此外，还有以下相关案例和工具： 案例： 营销：蓝色光标 X 京东｜AIGC 代言人营销新模式，OPEN AD 时代来临 营销：定制营销报告 办公：高效做 PPT 工具： SlidesAI Decktopus AI Tome MagicSlides Presentations.AI Canva Simplified GlimmerAI Sendsteps Plus AI Microsoft 365 Copilot Canva Magic Design ChatGPT Beautiful.AI 您还可以参考熊猫 Jay 的实践教程：https://mp.weixin.qq.com/s/uVoIIcePa7WTx7GNqkAPA
2024-10-24
写短剧剧本的智能体有没有什么案例可以参考
以下是一些写短剧剧本的智能体案例供您参考： 在“画小二：如何写好提示词是创建智能体第一步”中，有儿童寓意故事创作者相关的案例，如《猴子和渔夫》《掉在井里的狐狸和公山羊》《徒劳的寒鸦》等。 《猴子和渔夫》：猴子看到渔夫捕鱼觉得有趣尝试却失败，明白有些事看似简单实则不易。 《掉在井里的狐狸和公山羊》：狐狸骗山羊下井助其逃出，山羊后悔，告诉我们不要盲目跟从要有判断力。 《徒劳的寒鸦》：寒鸦收集羽毛装扮自己遭嘲笑，明白内心美更重要。 还有《照亮屋子》《杀龙妙技》《不同看法》《志愿是当小丑》等故事。 《照亮屋子》：先生让学生买东西装满黑暗房间，一个买干草未成功，另一个买蜡烛成功照亮。 《杀龙妙技》：朱泙漫学杀龙技术归来却无处杀龙，白学本领。 《不同看法》：父子看豪车，儿子认为坐车人没学问，父亲认为说这话的人没钱。 《志愿是当小丑》：中国老师斥学生当小丑志愿胸无大志，外国老师则愿其把欢笑带给全世界。 另外，“剧本影子”智能体的核心功能是一键导入剧本，快速提炼故事大纲，还具有仿写、深化人物塑造、撰写分级大纲等功能，能在 10 分钟内完成从大纲到完整剧本的转变。其主要目标人群为内容创作者，包括短视频创作者、短剧创作者、影视剧本创作者、动漫及 3D 内容创作者等。
2024-10-23
RAG应用的案例，结合本地知识库和开放搜索
以下是一些 RAG 应用的案例： 1. 用户向 ChatGPT 查询最近引起广泛关注的事件，如 OpenAI 首席执行官的突然解雇和复职，由于 ChatGPT 预训练数据的限制缺乏对最新事件的了解。RAG 通过从外部知识库中检索最新的文档摘录来解决这一问题，获取相关新闻文章并与最初的问题合并成丰富的提示，使 ChatGPT 能够合成知情的回答，展示了其通过实时信息检索增强模型响应能力的过程。 2. 在本地知识库的搭建中，利用大模型的能力搭建知识库本身就是一个 RAG 技术的应用。RAG 应用可抽象为 5 个过程：文档加载，从多种来源加载文档；文本分割，把文档切分为指定大小的块；存储，包括将切分好的文档块嵌入转换成向量形式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，把问题及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，让其生成更合理的答案。 3. 在了解 RAG 全貌时，其流程分为离线数据处理和在线检索两个过程。离线数据处理目的是构建知识库这本“活字典”，在线检索则是利用知识库和大模型进行查询的过程。以构建智能问答客服这一最经典的应用场景为例，可深入了解 RAG 所有流程中的“What”与“Why”。
2024-10-20
我的app应用想要对接大语言模型，结合APP用户自身的数据，实现更精准的对话，是否有行业比较成功的案例可以借鉴
以下是一些在 APP 应用对接大语言模型方面比较成功的案例，可供您借鉴： 1. Poe： 由 Quora 开发，有 APP 版本，支持跨端使用。 集成了 Chat GPT、GPT4、Claude+、Claude、Dragonfly 等模型，同时支持用户自建 Chatbot。 不同语言模型回复效果有差异，适合需要调用多种大语言模型的用户。 Dragonfly 擅长给出较短的回答，并擅长在输入中给出示例时遵循指示。 Claude 更擅长创造性回复，配合 Poe 中的提问引导，非常适合在查阅资料时使用。 支持分享用户和模型的对话内容，但 GPT4、Claude+产品需要付费订阅使用。 访问地址： Poe 中的提问引导真的能够启发到用户，midjourney prompt 扩写 Chatbot 能力很惊人。 2. Perplexity.ai： 本质是个可联网的搜索引擎，完全免费，支持网页版、APP（目前支持 iOS，安卓即将推出）、Chrome 插件。 网页版能力全面，能够根据提问从互联网上搜寻信息并给出总结后的答案。 很多 Chat GPT 中调用插件才能解决的事情（联网查询、旅行、住宿、商品推荐）靠 Perplexity 就可以解决。 能给出信息来源网址，并根据搜索内容给出继续对话的问题建议。 最新推出的 Copilot 能力支持根据搜索内容进行信息补充，每 4h 内使用 5 次，调用 GPT4。 支持分享聊天内容到多渠道。 首页推荐当下流行的新闻、搜索内容。 支持筛选 Academic（包含不同领域的学术研究论文）、Wolfram｜Alpha（包含数学、科学、经济学、语言学、工程学、社会科学、文化等领域的知识库）、Wikipedia（维基百科）、Youtube、Reddit（娱乐、社交和新闻网站）、News 进行搜索。 Chrome 插件可针对当前页面给出即时摘要。 访问地址：
2024-10-18
找一些关于 AI 帮助赚钱的案例
以下是一些关于 AI 帮助赚钱的案例： 在艺术创作方面，生成式 AI 使得内容创作成为可能，如 Lensa 应用，人们可以通过创作肖像画等内容实现盈利。 对于创作者或个体创业者，生成式 AI 产品可服务于各种用例，从消费者“仅为了娱乐”地创造内容，到通过内容实现盈利。 关于 GPTs/GLMs 能否赚钱，虽然能，但大多数人难以做到。以 BeBeGPTs 为例，其收录了大量 GPTs 数据，通过对相关数据的分析可以探讨 AI 赚钱（应用落地）的情况。
2024-10-17