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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

Answer

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。
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agent训练
在人工智能领域中,AI Agent 的训练具有以下特点: 传统强化学习中,Agent 训练往往需大量样本和时间,且泛化能力不足。 为突破瓶颈,引入了迁移学习:通过促进不同任务间知识和经验迁移,减轻新任务学习负担,提升学习效率和性能,增强泛化能力,但当源任务与目标任务差异大时,可能无法发挥效果甚至出现负面迁移。 探索了元学习:核心是让 Agent 学会从少量样本中迅速掌握新任务最优策略,能利用已有知识和策略调整学习路径适应新任务,减少对大规模样本集依赖,但需要大量预训练和样本构建学习能力,使开发通用高效学习策略复杂艰巨。 时间:21 世纪初至今 特点:迁移学习是将一个任务学到的知识迁移到其他任务;元学习是学习如何学习,快速适应新任务。 技术:迁移学习如领域自适应;元学习如 MAML、MetaLearner LSTM。 优点:提高学习效率,适应新任务。 缺点:对源任务和目标任务的相似性有一定要求。 此外,智谱 AI 开源的语言模型中与 Agent 相关的有: AgentLM7B:提出了 AgentTuning 方法,开源了包含 1866 个高质量交互、6 个多样化真实场景任务的 Agent 数据集 AgentInstruct,基于上述利用 Llama2 微调而成,上下文 token 数为 4K。 AgentLM13B:上下文 token 数为 4K。 AgentLM70B:上下文 token 数为 8K。
2025-02-18
大语言模型、多模态、数据、算力、算法、预训练、微调、RAG、自注意力机制、transformer、token、神经网络、向量、scaling law这些内容的含义
以下是对您所提到的这些内容含义的解释: 大语言模型:是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型,其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下,模型参数越大能力越强。 多模态:指能够处理多种不同类型的数据模态,如文本、图像、音频等,并将它们融合进行理解和生成。 数据:是大语言模型训练和应用的基础,包括各种文本、图像、音频等信息。 算力:指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法:是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练:在大语言模型中,先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 微调:基于通用大模型,针对特定领域任务提供数据进行学习和调整,以适应特定领域的需求。 RAG:检索增强生成,通过引用外部数据源为模型做数据补充,适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制:是 Transformer 架构中的重要部分,能理解上下文和文本关联,通过不断检索和匹配来寻找依赖关系,处理词和词之间的位置组合,预测下一个词的概率。 Transformer:是大语言模型训练架构,用于翻译等任务,具备自注意力机制。 Token:在自然语言处理中,是文本的基本单位。 神经网络:是大语言模型的基础架构,模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量:在大语言模型中,用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law:关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。
2025-02-18
大语言模型、多模态、数据、算力、算法、预训练、微调、RAG、自注意力机制、transformer、token、神经网络、向量、scaling law这些内容的含义
以下是对您所提到的这些内容含义的解释: 大语言模型:是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型,其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下,模型参数越大能力越强。 多模态:指能够处理多种不同类型的数据模态,如文本、图像、音频等,并将它们融合进行理解和生成。 数据:是大语言模型训练和应用的基础,包括各种文本、图像、音频等信息。 算力:指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法:是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练:在大语言模型中,先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 微调:基于通用大模型,针对特定领域任务提供数据进行学习和调整,以适应特定领域的需求。 RAG:检索增强生成,通过引用外部数据源为模型做数据补充,适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制:是 Transformer 架构中的重要部分,能理解上下文和文本关联,通过不断检索和匹配来寻找依赖关系,处理词和词之间的位置组合,预测下一个词的概率。 Transformer:是大语言模型训练架构,用于翻译等任务,具备自注意力机制。 Token:在自然语言处理中,是文本的基本单位。 神经网络:是大语言模型的基础架构,模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量:在大语言模型中,用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law:关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。
2025-02-18
主流的LORA 训练工具是什么?
主流的 LORA 训练工具包括: 1. B 站 UP 主“朱尼酱”的赛博丹炉,其界面友好、美观,适合新手入门。 2. 训练器,支持 Kolors 开源模型。 3. Kolors+Refiner,由 AIKSK 开发的工作流应用。 4. Kolors可图大模型XL 精修工作流,由@AiARTiST 非人类开发。 5. kolors+SDXL 细节修复+instant+ipa,由@谷尘 DesignDog 开发。 6. kolors 一键设计中文海报,由亦诚视觉开发。 7. ,魔搭社区官方模型。 8. InstantIDKolors 专属模型,由 InstantX 开发。
2025-02-18
flux lora训练
以下是关于 Flux 的 Lora 模型训练的详细步骤: 模型准备: 1. 下载所需模型:t5xxl_fp16.safetensors、clip_l.safetensors、ae.safetensors、flux1dev.safetensors。 注意:不使用时存放位置不限,只要知晓路径即可。训练时建议使用 flux1dev.safetensors 版本的模型和 t5xxl_fp16.safetensors 版本的编码器。 下载脚本: 1. 网盘链接: 夸克网盘链接:https://pan.quark.cn/s/ddf85bb2ac59 百度网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1pBHPYpQxgTCcbsKYgBi_MQ?pwd=pfsq 提取码:pfsq 安装虚拟环境: 1. 下载完脚本并解压。 2. 在文件中找到 installcnqinglong.ps1 文件,右键选择“使用 PowerShell 运行”。 3. 新手在此点击“Y”,然后等待 1 2 小时的下载过程。下载完成后会提示是否下载 hunyuan 模型,选择“n”不用下载。 数据集准备: 1. 进入厚德云 模型训练 数据集:https://portal.houdeyun.cn/sd/dataset 2. 创建数据集:在数据集一栏中,点击右上角创建数据集,输入数据集名称。 可以上传包含图片 + 标签 txt 的 zip 文件,也可以上传只有图片的文件(之后可在 c 站使用自动打标功能),或者一张一张单独上传照片。建议提前将图片和标签打包成 zip 上传,Zip 文件里图片名称与标签文件应当匹配,例如:图片名“1.png”,对应的达标文件就叫“1.txt”。 上传 zip 以后等待一段时间,确认创建数据集。返回到上一个页面,等待一段时间后上传成功,可以点击详情检查,可预览到数据集的图片以及对应的标签。 Lora 训练: 1. 点击 Flux,基础模型会默认是 FLUX 1.0D 版本。 2. 选择数据集,点击右侧箭头,会跳出所有上传过的数据集。 3. 触发词可有可无,取决于数据集是否有触发词。模型效果预览提示词则随机抽取一个数据集中的标签填入即可。 4. 训练参数这里可以调节重复次数与训练轮数,厚德云会自动计算训练步数。如果不知道如何设置,可以默认 20 重复次数和 10 轮训练轮数。 5. 可以按需求选择是否加速,点击开始训练,会显示所需要消耗的算力。 6. 等待训练,会显示预览时间和进度条。训练完成会显示每一轮的预览图。鼠标悬浮到想要的轮次模型,中间会有个生图,点击会自动跳转到使用此 lora 生图的界面。点击下方的下载按钮则会自动下载到本地。 数据集存放位置:.Flux_train_20.4\\train\\qinglong\\train 运行训练:约 1 2 小时即可训练完成。 验证和 lora 跑图:有 ComfyUI 基础的话,直接在原版工作流的模型后面,多加一个 LoraloaderModelOnly 的节点就可以,自行选择您的 Lora 和调节参数。
2025-02-17
LLM 训练推理模型有哪些
以下是一些常见的 LLM 训练推理模型: 1. FengshenbangLM: 地址: 简介:是 IDEA 研究院认知计算与自然语言研究中心主导的大模型开源体系,开源了姜子牙通用大模型 V1,是基于 LLaMa 的 130 亿参数的大规模预训练模型,具备翻译、编程、文本分类、信息抽取、摘要、文案生成、常识问答和数学计算等能力。除姜子牙系列模型之外,还开源了太乙、二郎神系列等模型。 2. BiLLa: 地址: 简介:开源了推理能力增强的中英双语 LLaMA 模型。较大提升 LLaMA 的中文理解能力,并尽可能减少对原始 LLaMA 英文能力的损伤;训练过程增加较多的任务型数据,利用 ChatGPT 生成解析,强化模型理解任务求解逻辑;全量参数更新,追求更好的生成效果。 3. Moss: 地址: 简介:支持中英双语和多种插件的开源对话语言模型,MOSS 基座语言模型在约七千亿中英文以及代码单词上预训练得到,后续经过对话指令微调、插件增强学习和人类偏好训练具备多轮对话能力及使用多种插件的能力。 此外,Andrej Karpathy 的相关介绍中提到了 LLM 训练的一些情况,如训练过程涉及大约 10TB 的文本,通常来源于互联网的抓取,需要大量的互联网资源和一个 GPU 集群,费用大约 200 万美元。Karpathy 的视频还详细介绍了 LLM 训练的全部过程,包括预训练、有监督微调和强化学习等。
2025-02-16
如何利用多轮对话做Agent问答
利用多轮对话做 Agent 问答可以从以下几个方面考虑: 1. 从产品角度: 思考用户为何想使用,例如通过探索历史新闻让用户更好地了解自身背景、成长环境,从中学习成长并获得有趣互动体验。 明确 Agent 是谁及其性格,比如设定为知识渊博、温暖亲切、富有同情心的历史新闻探索向导,负责新闻解析和历史背景分析。 确定提供新闻的时间,如用户出生那天及那一周的重要新闻事件。 规划除新闻外的能力,如提供历史背景分析、相关画作、生活方式分析,甚至加入神秘主义者和心理学家角色回应用户。 设计多 Agent 出场顺序和使用方式,通过多角色互动设计,让用户体验多层次对话,从基本问答到深度讨论,逐步引导用户探索。 2. 基于 LLM 的大脑模块: 自然语言交互方面:LLM 应具备多轮对话能力,能理解自然语言并生成连贯、上下文相关的回复,还应具备出色的生成能力和意图理解能力,但要注意模糊指令可能带来的挑战。 知识方面:包括语言知识(词法、句法、语义学和语用学)、常识知识(如药和伞的用途)、专业领域知识(如编程、医学),但要注意知识可能过时或错误,需通过重新训练或编辑 LLM 解决。 记忆方面:具备记忆机制,存储过去的观察、思考和行动,通过提高输入长度限制、记忆总结、用向量或数据结构压缩记忆等策略提升记忆,Agent 能检索记忆以访问相关信息,包括自动检索和交互式记忆对象。 推理和规划方面:基于证据和逻辑进行推理,这对解决问题和决策至关重要。
2025-01-08
多轮对话怎么做
多轮对话的实现方式如下: 1. 核心思路是让 AI 和您对目标的理解达成共识,保持一致,然后再开始创作,这样能增加创作的可控性。比如通过对生成图像的理解诱导和迭代来实现。 2. 有效的部分包括: 约束的弹性,在探索阶段给 AI 一定自由空间,而 prompt 一般是强约束的,更适合确定性的目标或者用于总结阶段。 情绪,情绪化能局部提升 AI 效能。 共识,您的理解和 AI 的理解要高度一致,在高共识性的背景下,调整和控制会更有效。 3. 注意事项: 如果经历很多轮的对话,可能会导致此次对话超过模型的 token 限制,ChatGPT 会遗忘之前的内容。建议当经历多轮对话后,可以新建一个聊天窗口,把完整的代码和需求背景输入给 ChatGPT,重新开启新的提问。 在自然的人类语言交流中,多轮对话常常伴随着指代问题的产生。为了提升对话系统的性能和用户体验,需要开发提示词来解决多轮对话中的指代消解问题,并确保模型能够在连续的交流中提供准确、连贯的回答。由于“指代消解”需要多轮对话来完成,单次交互无法达成,所以需要将测试形式进行转换,先解决“指代消解”的问题,然后再进行下一轮答复。
2025-01-07
单轮对话与多轮对话调用
单轮对话与多轮对话调用: 聊天模型通过一串聊天对话作为输入,并返回一个模型生成的消息作为输出。尽管聊天格式的设计是为了多轮对话更简单,但它对于没有任何对话的单轮任务同样有用(例如以前由 textdavinci003 等指令遵循模型提供的任务)。 API 调用的例子中,messages 参数是主要的输入,必须是一个消息对象的数组,每个对象拥有一个 role(“system”“user”或“assistant”)和 content(消息的内容)。会话可以少至 1 条消息或者有许多条。通常,会话首先使用系统消息格式化,然后交替使用用户消息和助手消息。系统消息有助于设定助手的行为,用户消息帮助指示助手,助手消息用于存储之前的响应。当用户的指令是关于之前的消息时,包含聊天历史记录将有所帮助。如果会话包含的 token 超出了模型的限制,则需要用一些方法去缩减会话。 百炼相关 Q&A: 如何调用工作流?在提示词写了让大模型调用 xxx 工作流,但实际总是不调用。文档里也没有写调用方式。 如何把开始节点的输入参数直接接入到代码节点中进行处理? 千问模型基本不能处理标点符号,在提示词中各种要求句尾不要有句号,可仍旧有。甚至在工作流中用代码去掉后,回到应用中又给加上了标点符号。同样的提示词,放在扣子中就可以去掉标点符号。 记得第一天提到,规定模型不能用搜索和投喂输出文本。比赛是不是只限在提示词调试的范围内呢? 为什么同样的问题,给出的答案区别这么大?接的就是同一个应用,这个问题很早就预测过了,同一个模型。 无论 prompt 怎么变,模型生成完内容后,自动被“不生成任何的标点符号”所替换。这个情况在 max。 COW 调用百炼应用如何支持多轮对话么?
2025-01-06
单轮对话与多轮对话调用
聊天模型通过一串聊天对话作为输入,并返回一个模型生成的消息作为输出。尽管聊天格式的设计是为了多轮对话更简单,但它对于没有任何对话的单轮任务同样有用(例如以前由 textdavinci003 等指令遵循模型提供的任务)。 API 调用的例子中,messages 参数是主要的输入,必须是一个消息对象的数组,每个对象拥有一个 role(“system”“user”或“assistant”)和 content(消息的内容)。会话可以少至 1 条消息或者有许多条。通常,会话首先使用系统消息(“system”)格式化,然后交替使用用户消息(“user”)和助手消息(“assistant”)。系统消息有助于设定助手的行为,用户消息帮助指示助手,助手消息用于存储之前的响应。当用户的指令是关于之前的消息时,包含聊天历史记录将有所帮助。如果会话包含的 token 超出了模型的限制,则需要用一些方法去缩减会话。 此外,还存在一些与百炼相关的 Q&A: 如何调用工作流?在提示词写了让大模型调用 xxx 工作流,但实际总是不调用。文档里也没有写调用方式。 如何把开始节点的输入参数直接接入到代码节点中进行处理? 千问模型基本不能处理标点符号,在提示词中各种要求句尾不要有句号,可仍旧有。甚至在工作流中用代码去掉后,回到应用中又给加上了标点符号。同样的提示词,放在扣子中就可以去掉标点符号。 为什么同样的问题,给出的答案区别这么大?接的就是同一个应用,这个问题很早就预测过了,同一个模型。 无论 prompt 怎么变,模型生成完内容后,自动被“不生成任何的标点符号”所替换。这个情况在 max。 COW 调用百炼应用如何支持多轮对话么?
2025-01-06
如何优化ai对话脚本和逻辑(多轮对话测试提升ai上下文理解)
以下是优化 AI 对话脚本和逻辑(多轮对话测试提升 AI 上下文理解)的方法: 1. 样例驱动的渐进式引导法 评估样例,尝试提炼模板:独自产出高质量样例较难,可借助擅长扮演专家角色的 AI 改进初始正向样例,如使用 Claude 3.5 进行对话,输入初始指令,通过其回复侧面印证对样例的理解与建议。 多轮反馈,直至达到预期:AI 可能犯错输出要求外内容,需多轮对话引导,使其不断修正理解,直至达成共识。 用例测试,看看 AI 是否真正理解:找 13 个用例,让 AI 根据模板生成知识卡片,根据结果验证是否符合预期,不符合则继续探讨调整。用例测试和多轮反馈步骤灵活,可根据需要自由反馈调整。 2. Coze 全方位入门剖析 标准流程创建 AI Bot(进阶推荐) 为 Bot 添加技能:国内版暂时只支持使用“云雀大模型”作为对话引擎,可根据业务需求决定上下文轮数。在 Bot 编排页面的“技能”区域配置所需技能,可选择自动优化插件或自定义添加插件。还可根据需求配置知识库、数据库、工作流等操作,参考相关介绍和实战操作或官方文档学习。 测试 Bot:在“预览与调试”区域测试 Bot 是否按预期工作,可清除对话记录开始新测试,确保能理解用户输入并给出正确回应。
2024-12-29
模型微调怎么解决多轮对话容易受到上轮对话的影响问题
在解决模型微调中多轮对话容易受到上轮对话影响的问题时: 对于多轮对话,现实中常伴随指代问题,如使用“它”“他们”“我们”等代词。若仅依据原始提问检索知识片段,可能导致结果不精确或无法检索到信息。同时,对模型回复内容的限制可能影响多轮对话流畅性甚至中断。 为提升对话系统性能和用户体验,需开发提示词解决多轮对话中的指代消解问题,确保模型能在连续交流中提供准确连贯回答。但由于“指代消解”需多轮对话完成,单次交互无法达成,所以要转换测试形式,先解决“指代消解”问题再进行下一轮答复。 首先准备指代消解所需提示词,这里使用的“指代消解”提示词是用 CoT 写出的思维链,列举不同推理情景,让模型适应并推理出需消解的代词,再根据结果重新组织问题。 接着复现指代消解步骤,如进行第一轮对话,提出问题“尼罗河是什么?”,系统召回相关知识片段并回复,然后开始指代消解。 另外,聊天模型通过一串聊天对话输入并返回生成消息输出。聊天格式虽为多轮对话设计,但对单轮任务也有用。会话通过 messages 参数输入,包含不同角色和内容的消息对象数组。通常会话先有系统消息设定助手行为,再交替使用用户和助手消息。当指令涉及之前消息时,包含聊天历史记录有帮助,若超出模型限制需缩减会话。
2024-11-21
一个好玩的车载语音助手应该是什么样子的?
一个好玩的车载语音助手可以有以下特点和形式: Glowby Basic:能够让用户搭建一个拥有自己声音的 AI 语音助手,您可以通过 🔗https://github.com/glowbom/glowby 了解更多。 Dreamkeeper:在 AI 的帮助下记录并了解梦境。它使用多个 Gen AI 模型,具体流程为:由 ChatGPT 驱动的助手向用户提问以记住用户的梦,并根据回答调整内容;通过 Stable Diffusion 模型提取 ChatGPT 生成的关于用户梦境的摘要描述中的关键词来生成图像;将图像传输至图生视频模型创建基于用户梦境的动画;用 GPT 进行嵌入处理,将用户想要保留的梦保留在一个画廊中。您可以访问 🔗https://thedreamkeeper.co/ 进一步了解。 Andrej Karpathy 开发的 Awesome movies:这是一个电影搜索与推荐平台,搭建该网站共分三步,包括抓取自 1970 年以来的所有 11,768 部电影,从维基百科上抓取每部电影的简介和情节,并使用 OpenAI API(ada002)进行嵌入处理,最后将所有信息整合成一个电影搜索/推荐引擎网站。您可以通过 🔗https://awesomemovies.life/ 查看。
2025-01-06
在语音数据的标注中你有什么针对你行业(车载语音助手)的特殊标注规则
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。
2024-11-11
车载语音助手
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
2024-11-11
车载ai智能体
车载 AI 智能体是一种应用于车辆领域的智能体。 智能体一般被赋予更高级的目标,并拥有更多实现目标的方法和工具选择自由度。同时,受程序性知识指导,遵循组织期望的执行方式,拥有预定义工具,并受保护栏和审查措施约束。 在应用方面,智能体在各种领域扮演重要角色,如: 1. 自动驾驶:感知周围环境,做出驾驶决策。 2. 家居自动化:根据环境和用户行为自动调节设备。 3. 游戏 AI:游戏中的对手角色和智能行为系统。 4. 金融交易:根据市场数据做出交易决策。 5. 客服聊天机器人:通过自然语言处理提供客户支持。 6. 机器人:各类机器人中集成的智能控制系统。 设计和实现一个智能体通常涉及以下步骤: 1. 定义目标:明确需要实现的目标或任务。 2. 感知系统:设计传感器系统采集环境数据。 3. 决策机制:定义决策算法,根据感知数据和目标做决策。 4. 行动系统:设计执行器或输出设备执行决策。 5. 学习与优化:若为学习型智能体,设计学习算法以改进。 领先的智能体公司似乎正在收敛于一种在自主性和控制之间寻找折衷的架构。新兴的 AI 智能体示例包括;以及横跨销售、安全运营和供应链等领域的许多其他智能体。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-01
车载语音唤醒 技术原理
车载语音唤醒技术原理: 出门问问的语音合成(TTS)技术可以应用于车载导航语音合成的个性化语音播报等场景。其接口请求域名是 https://open.mobvoi.com/api/tts/v1 ,接口请求频率限制为 5 次/秒。该技术可以将任意文本转化为语音,实现让机器和应用张口说话。它提供了普通话、台湾腔、粤语、四川话、东北话等多种方言,数百个发音人,上千种风格,满足不同场景的选择需求。实时合成支持 SSML,语法详见 SSML 标记语言。请求参数方面,HTTP Method 支持 POST 请求,并具有相应的调用参数及说明。
2024-08-13
车载相关的AI
以下是人工智能在车载相关领域的应用: 1. 市场与销售分析:汽车公司利用 AI 分析市场趋势、消费者行为和销售数据,以更好地理解客户需求,制定营销策略和优化产品定价。 2. 电动化和能源管理:在电动汽车中,AI 用于优化电池使用和充电时间,提高能源效率和延长电池寿命。 3. 共享出行服务:如 Uber 和 Lyft 等共享出行平台,借助 AI 优化路线规划、调度车辆和定价策略,提升服务效率和用户满意度。 4. 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。 5. 车辆远程监控和诊断:AI 系统能够远程监控车辆状态,提供实时诊断和支持,帮助车主及时了解车辆状况并采取措施。 6. 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,使自动驾驶汽车实现自主导航和驾驶,如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司都在开发和测试。 7. 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。 8. 个性化用户体验:根据驾驶员的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,提供更舒适的驾驶体验。 9. 预测性维护:分析车辆实时数据,预测潜在故障和维护需求,减少停机时间和维修成本,提高车辆可靠性和效率。 10. 生产自动化:在汽车制造中,AI 用于自动化生产线,提高生产效率和质量控制,监测设备状态,优化生产流程并减少人为错误。
2024-08-13
我想了解如何在微信公众号搭建一个能发语音的数字人
以下是在微信公众号搭建能发语音的数字人的相关步骤: 1. 照片数字人工作流及语音合成(TTS)API 出门问问 Mobvoi: 工作流地址:https://github.com/chaojie/ComfyUImobvoiopenapi/blob/main/wf.json 相关文件: 记得下载节点包,放进您的 node 文件夹里,这样工作流打开就不会爆红了!ComfyUI 启动后就可以将 json 文件直接拖进去使用了! 2. 「AI 学习三步法:实践」用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人: 组装&测试“AI 前线”Bot 机器人: 返回个人空间,在 Bots 栏下找到刚刚创建的“AI 前线”,点击进入即可。 组装&测试步骤: 将上文写好的 prompt 黏贴到【编排】模块,prompt 可随时调整。 在【技能】模块添加需要的技能:工作流、知识库。 【预览与调试】模块,直接输入问题,即可与机器人对话。 发布“AI 前线”Bot 机器人: 测试 OK 后,点击右上角“发布”按钮即可将“AI 前线”发布到微信、飞书等渠道。 发布到微信公众号上: 选择微信公众号渠道,点击右侧“配置”按钮。 根据以下截图,去微信公众号平台找到自己的 App ID,填入确定即可。不用了解绑即可。 最后去自己的微信公众号消息页面,就可以使用啦。
2025-02-18
如何可以通过ai语音转文字
以下是关于通过 AI 实现语音转文字的相关内容: 可以使用 GVoice 提供的语音录制和识别能力,其中文识别率优秀。语音识别的少量错误,ChatGPT 能正常理解和纠错,衔接较为流畅。 推荐 OpenAI 的 wishper,相关链接: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。 对于有字幕的 B 站视频,可通过安装油猴脚本获取字幕,然后将字幕文字内容复制发送给 GPTs 进行总结。
2025-02-17
开源文字转语音
以下是为您提供的开源文字转语音相关信息: WhisperSpeech:通过对 OpenAI Whisper 模型的反向工程实现,生成发音准确、自然的语音输出。 相关链接:https://github.com/collabora/WhisperSpeech 、https://x.com/xiaohuggg/status/1748572050271420663?s=20 StyleTTS 2:一个开源的媲美 Elevenlabs 的文本转语音工具,可结合文本角色内容和场景音快速生成有声小说。 主要特点: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: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,通过扩散模型将风格建模为一个潜在的随机变量,以生成最适合文本的风格,而不需要参考语音,实现了高效的潜在扩散,同时受益于扩散模型提供的多样化语音合成。 相关链接:暂无
2025-02-15
自动语音识别加字幕
以下是关于自动语音识别加字幕的相关内容: 制作 AI 数字人视频添加字幕的方法: 在显示区域,拖动背景图的角将其放大到适合尺寸,如覆盖视频窗口,并将数字人拖动到合适位置。点击文本 智能字幕 识别字幕,然后点击开始识别,软件会自动将文字智能分段并形成字幕。至此,数字人视频完成,可点击右上角“导出”按钮导出视频备用。 文旅片添加字幕的方法: 选择朗诵男生或清爽男生的音色进行朗读,点击开始朗读自动生成音频。鼠标右键点击当前音轨,找到识别字幕/歌词,耐心等待生成对应文本字幕。操作复杂的部分可观看录制的视频。若剪映的识别字幕功能需要 VIP,可准备好字幕文件,点击本地字幕并导入文件。 视频自动字幕工具推荐: 1. Reccloud:免费的在线 AI 字幕生成工具,可上传视频精准识别,能翻译字幕并生成双语字幕,处理过 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,提供字幕制作和翻译服务,支持 95 种语言,准确率高达 98%,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,支持自动打轴,支持 Windows 和 Linux 等主流平台及 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。 您可根据自身需求选择适合的工具。
2025-02-14
有免费好用的文本转语音工具吗
以下是一些免费好用的文本转语音工具: 1. Eleven Labs:https://elevenlabs.io/ 这是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件,能生成逼真、高品质的音频,可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/ 这是一款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,能作为 Chrome 扩展、Mac 应用程序、iOS 和 Android 应用程序使用,适用于收听网页、文档、PDF 和有声读物。 3. Azure AI Speech Studio:https://speech.microsoft.com/portal 这是一套服务,赋予应用程序“听懂、理解并与客户进行对话”的能力,提供了支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能,还提供了自定义的语音模型。 4. Voicemaker:https://voicemaker.in/ 这一 AI 工具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,适合为视频制作画外音或帮助视障人士。 此外,还有日语文本转语音软件 VOICEVOX,它提供多种语音角色,适用于不同场景,可调整语音的语调、速度、音高,开源且可商用。链接: 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-12
语音转文字
以下是关于语音转文字的相关信息: 推荐 OpenAI 的 wishper,相关链接:https://huggingface.co/openai/whisperlargev2 。一分钟搞定 23 分钟的音频,相关链接: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。 在声控游戏《神谕》中,使用 GVoice 提供的语音录制和识别能力进行语音转文字,中文识别率优秀。语音识别的少量错误,可被 chatgpt 正常理解和纠错,衔接流畅。 免费的会议语音转文字工具大多有使用时间限制,超过免费时间需付费。推荐工具包括:飞书妙记(https://www.feishu.cn/product/minutes)、通义听悟(https://tingwu.aliyun.com/home)、讯飞听见(https://www.iflyrec.com/)、Otter AI(https://otter.ai/)。更多会议记录工具请访问网站:https://waytoagi.com/sites/category/29 。
2025-02-11