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sft是什么意思

Answer

“SFT”可能有多种含义。在音乐领域,它可能指某种特定的音乐风格,如“Swift”指快速和敏捷的音乐风格,常用于表现快速和敏捷的情感,如 Taylor Swift 的《Shake It Off》;“Swirling”指旋转和流动的音乐风格;“Swooning”指陶醉和倾倒的音乐风格;“Syllabic”指音节和节奏的音乐风格;“Symbiotic”指共生和互助的音乐风格。

在语音处理方面,“SFT”可能指短时傅里叶变换(Short-time Fourier Transform,STFT)。语音通常是短时平稳信号,在进行傅里叶变换前一般要进行分帧,取音频的小片段进行短时傅里叶变换。其结果是一个复数,包括幅度和相位信息。能量频谱是振幅频谱的平方,通过对频域信号进行逆傅里叶变换可恢复时域信号。离散傅里叶变换计算复杂度高,可采用快速傅里叶变换简化。在实际应用中,对语音信号分帧加窗处理,视为短时傅里叶变换。

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References

风格提示词|STYLE PROMPTS

关联流派:Post-Rock,Instrumental,Indie● Swift定义/描述:Swift指的是快速和敏捷的音乐风格,通常具有速度和动感的特质。典型使用:用于表现快速和敏捷情感的音乐作品。示例:Taylor Swift的《Shake It Off》。关联流派:Pop,Country,Dance● Swirling定义/描述:Swirling指的是旋转和流动的音乐风格,通常具有流畅和变化的特质。典型使用:用于表现旋转和流动情感的音乐作品。示例:Massive Attack的《Teardrop》。关联流派:Trip-Hop,Electronic,Ambient● Swooning定义/描述:Swooning指的是陶醉和倾倒的音乐风格,通常具有浪漫和迷人的特质。典型使用:用于表现陶醉和倾倒情感的音乐作品。示例:Frank Sinatra的《Fly Me to the Moon》。关联流派:Jazz,Pop,Traditional Pop● Syllabic定义/描述:Syllabic指的是音节和节奏的音乐风格,通常具有清晰和有节奏的特质。典型使用:用于表现音节和节奏情感的音乐作品。示例:Eminem的《Lose Yourself》。关联流派:Hip-Hop,Rap,Alternative● Symbiotic定义/描述:Symbiotic指的是共生和互助的音乐风格,通常具有协调和互补的特质。典型使用:用于表现共生和互助情感的音乐作品。

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对语音进行分析和处理时,部分信息在时域上难以分析,因此往往会提取频谱特征。在语音合成中,通常将频谱作为中间声学特征:首先将文本转换为频谱,再将频谱转换为波形;在语音识别中,则将频谱或者MFCC作为中间声学特征。语音通过预加重、分帧、加窗、傅里叶变换之后,取功率谱的幅度平方,进行梅尔滤波取对数之后,就得到了梅尔频谱(或称FilterBank/FBank),如果再进行离散余弦变换,就能够获得MFCC,下一章将进行详述。语音通常是一个短时平稳信号,在进行傅里叶变换之前,一般要进行分帧,取音频的一个小片段进行短时傅里叶变换(STFT)。STFT的结果是一个复数,包括幅度和相位信息,将该复数中的频率作为横轴,幅度作为纵轴,如下图所示,就组成了频谱图,将频谱图中的尖峰点连接起来,就形成了频谱包络。注意到,频谱图反映一个语音帧的频域情况,没有时间信息。因此,将每个帧对应的频谱图连接起来,以时间作为横轴,频率作为纵轴,颜色深浅表示幅度,如下图的红图所示,就组成了语谱图。语谱图实际上是一个三维图,横轴时间,纵轴频率,颜色深浅表示幅度大小,一般来说,颜色越深,表示幅度值越大。上图可以通过音频软件Audition来获得

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能量频谱/能量谱是振幅频谱的平方:$$X_{power}[k]=X_{real}[k]^2+X_{imag}[k]^2$$各种声源发出的声音大多由许多不同强度、不同频率的声音组成复合音,在复合音中,不同频率成分与能量分布的关系称为声音的频谱,利用频谱图表示各频率成分与能量分布之间的关系,频谱图横轴是频率(Hz),纵轴是幅度(dB)。通过对频域信号进行逆傅里叶变换(IDFT),可以恢复时域信号:$$x[n]=\frac{1}{K}\sum_{k=0}^{K-1}X[k]e^{\frac{j2\pi kn}{N}},\quad n=0,1,...,N-1$$离散傅里叶变换(DFT)的计算复杂度为$O(N^2)$,可以采用快速傅里叶变换(FFT),简化计算复杂度,在$$O(N\mathop{log}_2 N)$$的时间内计算出DFT。在实际应用中,对语音信号进行分帧加窗处理,将其分割成一帧帧的离散序列,可视为短时傅里叶变换(STFT):$$X[k,l]=\sum_{n=0}^{N-1}x_l[n]e^{-\frac{j2\pi nk}{K}}=\sum_{n=0}^{N-1}w[n]x[n+lL]e^{-\frac{j2\pi nk}{K}}$$

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AGI什么意思
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2025-03-05
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2025-02-27
蒸馏和微调分别是什么意思,他们有关联吗
蒸馏和微调是在人工智能领域中常见的概念,它们有一定的区别和联系。 蒸馏是一种模型压缩技术,通过将复杂的大模型的知识和能力“提炼”到较小的模型中,以减少模型的参数和计算量,同时保持一定的性能。 微调则是在已有的预训练模型基础上,使用特定任务的数据对模型进行进一步的训练,以使其在特定任务上表现得更好。 它们的关联在于:都是为了优化模型在特定场景下的性能。不同之处在于,蒸馏侧重于模型压缩,而微调侧重于针对特定任务的适应性训练。 提示词和微调都是提高模型表现的方法,但方式不同。提示词是在使用模型时直接提供特定的指令或上下文,引导模型生成合适的回答,灵活方便,无需重新训练模型。微调则需要对模型进行额外训练,使用特定任务的数据调整模型参数,使其在该任务上表现更佳,但需要时间和计算资源。 微调具有一些优点,如能提高特定任务的性能和效率,适用于强调现有知识、自定义结构或语气、教授复杂指令等,但不适用于添加新知识和快速迭代。成功案例如 Canva 通过微调显著提高了性能。最佳实践包括从提示工程和小样本学习开始、建立基线、从小处着手并注重质量,还可以将微调和 RAG 相结合以获得最佳性能。
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2025-02-26
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AI 模型是指通过一系列技术和算法构建的能够处理和生成信息的系统。 以下为您详细介绍: 1. 概念:生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词及关系: AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习:使用有标签的训练数据,算法目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习:学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类,例如让模型将一堆新闻文章根据主题或内容特征分成相似组。 强化学习:从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑神经网络和神经元的方法(因有很多层所以叫深度),神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(不擅长文本生成),像上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制(SelfAttention)处理序列数据,不依赖于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。 为了让您更好地理解,我们可以把 AI 模型想象成一个非常聪明的学生。它通过大量的学习资料(训练数据)来掌握知识和规律,就像学生通过课本和练习题来提高自己的能力一样。监督学习就像是有老师指导的学习,老师会告诉它答案是对是错;无监督学习则像是自己探索,没有老师的直接指导;强化学习就像通过奖励和惩罚来激励它找到更好的方法。而深度学习就像是这个学生有了非常复杂和深入的思考方式,能够更好地理解和处理复杂的问题。
2025-02-26