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sft是什么意思

回答

“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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参考资料

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):$$X[k,l]=\sum_{n=0}^{N-1}x_l[n]e^{-\frac{j2\pi nk}{K}}=\sum_{n=0}^{N-1}w[n]x[n+lL]e^{-\frac{j2\pi nk}{K}}$$

其他人在问
有哪些高质量 sft 多轮对话数据集
高质量的SFT(Supervised FineTuning)多轮对话数据集在训练对话系统时至关重要。以下是一些公认的高质量多轮对话数据集: 1. ConvAI2 Dataset ConvAI2数据集是基于PersonaChat数据集构建的,用于ConvAI2挑战赛。它包含了多轮对话,且每个对话都有明确的角色和背景信息,有助于训练更具个性化的对话系统。 链接: 2. DSTC系列数据集 DSTC(Dialogue State Tracking Challenge)系列数据集是多轮对话系统研究中的经典数据集,涵盖了多种任务和领域,如任务导向对话、对话状态跟踪等。 DSTC2: 专注于餐馆预订任务。 DSTC3: 扩展了DSTC2,增加了更多的任务和对话状态。 DSTC6: 涉及对话行为理解和对话状态跟踪。 链接: 3. MultiWOZ Dataset MultiWOZ(MultiDomain Wizard of Oz)是一个大规模、多领域任务导向对话数据集,涵盖了多个对话场景,如餐馆预订、酒店预订、出租车预订等。数据集中的对话是由实际用户和客服人员通过WizardofOz方法生成的,质量较高。 链接: 4. Ubuntu Dialogue Corpus Ubuntu Dialogue Corpus是一个大规模、多轮对话数据集,基于Ubuntu的IRC日志。数据集包含技术支持对话,适用于训练技术支持和问答系统。 链接: 5. CoQA Dataset CoQA(Conversational Question Answering)数据集用于对话式问答系统的训练。数据集中每个对话包含一个给定的文本和相关的问题回答对。 链接: 6. TopicalChat Dataset TopicalChat数据集是微软创建的,用于开发和评估开放领域对话系统。数据集包括不同主题的多轮对话,涉及科技、娱乐、体育等多个领域。 链接: 7. PersonaChat Dataset PersonaChat数据集包含多轮对话,每个对话参与者都有预定义的个人信息或“persona”,旨在开发更具个性化和情感的对话系统。 链接: 总结 这些数据集覆盖了多种对话场景和任务类型,是开发高质量对话系统的重要资源。在使用这些数据集进行训练时,可以结合具体的应用场景和需求,选择合适的数据集进行SFT。
2024-06-13
WAY TO AGI中AGI是什么意思?
AGI 指通用人工智能,也叫强人工智能。通常在其出现时会是奇点科技大爆炸的时刻,科技将推动文明呈指数级增长。虽然通往通用人工智能的道路可能还漫长,但它已如海风般逐渐临近。例如科幻作家刘慈欣所说“未来已来,像盛夏的大雨,在我们还不及撑开伞时就扑面而来”(很多人早就失业了)。
2024-11-15
AGI是什么意思?
AGI 即通用人工智能(Artificial General Intelligence),指能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。它可以做任何人类可以做的事。 Deepmind 的研究团队在去年十一月发表的论文《Levels of AGI》中,给 AGI 的定义提出了六个原则,其中最重要的一点是“关注能力,而非过程”,即应关注 AGI 能完成什么,而非它如何完成任务。AGI 的定义应包括多个级别,每个级别都有明确的度量标准和基准。 还有一个常见且较合理和可验证的定义:AGI 是一种自主系统,在大多数具有经济价值的工作中超越了人类的能力。例如 Sam Altman 常说的,用自动化来贡献 GDP。Andrej Karpathy 今年初在其博客上发表的《Selfdriving as a case study for AGI》(虽很快删除),全文用自动化的交通服务来类比 AGI 和它的经济价值。
2024-11-13
sd中的采样是什么意思
在 Stable Diffusion 中,采样(Sampling)指的是去噪过程。稳定扩散从随机高斯噪声起步,通过一步步降噪逐渐接近符合提示的图像。每一步都会产生一个新的样本图像,这种方法被称为采样器(Sampler)或采样(Sampling)。 不同的采样器具有不同的特点和效果,例如: Euler a 可以以较少的步数产生很大的多样性,不同的步数可能有不同的结果。 Euler 是最简单、最快的。 DDIM 收敛快,但效率相对较低,需要很多 step 才能获得好的结果,适合在重绘时候使用。 LMS 是 Euler 的衍生,使用一种相关但稍有不同的方法,大概 30 step 可以得到稳定结果。 PLMS 是 Euler 的衍生,可以更好地处理神经网络结构中的奇异性。 DPM2 旨在改进 DDIM,减少步骤以获得良好的结果,但速度较慢。 UniPC 效果较好且速度非常快,对平面、卡通的表现较好,推荐使用。 采样步数(Sampling Steps)也很重要,随着步数增多,可以得到对目标更小、更精确的图像,但增加步数会增加生成图像所需的时间,且增加步数的边际收益递减,一般开到 20 30 步。在实际应用中,如何选择采样器和设置采样步数可以按照模型作者的推荐进行。
2024-11-09
AGI是什么意思
AGI 指的是通用人工智能(Artificial General Intelligence),它是一种能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。做任何人类可以做的事,涵盖了广泛的认知技能和能力,包括推理、规划、解决问题、抽象思维、理解复杂思想、快速学习和从经验中学习等。在 2000 年代初,“通用人工智能”这一名词开始流行,以强调从“狭义 AI”到更广泛的智能概念的追求。但目前 AGI 还未取得巨大进展。
2024-11-02
boosting 模型是什么意思
Boosting 模型是一种集成学习方法,主要包括以下两种常见类型: 1. Bagging(Bootstrap Aggregating):通过多次有放回抽样生成多个数据集,训练多个相同类型的模型(如决策树、多项式等),对于回归任务将多个模型的预测结果取平均,对于分类任务通过多数投票来决定最终的分类结果,以减少机器学习模型的方差,提高泛化能力。其核心步骤包括从原始数据集中有放回地抽取多个子集,每个子集用于训练一个独立的模型,最后集成这些模型的结果。 2. AdaBoost(Adaptive Boosting):主要用于分类问题,也可用于回归问题。它通过组合多个弱学习器(通常是决策树桩)来构建一个强学习器,以提高模型的预测性能。弱学习器的准确率仅略高于随机猜测,例如在二分类问题中可能略高于 50%。在 AdaBoost 中,强学习器通常是具有高准确率、能很好泛化到新数据的复杂模型,如深度神经网络或支持向量机,能够捕捉数据中的复杂模式。 此外,在 Coze 上,GLM 模型和 MoonShot 模型因对结构化提示词的良好理解适合处理精确输入和输出任务,豆包系列模型在角色扮演和工具调用方面表现出色,将这三种模型结合在工作流或多 Agent 中可实现优势互补。
2024-10-21
国内有适合做新媒体平台创意思路的ai软件,例如抖音、小红书等,
目前对于适合国内新媒体平台(如抖音、小红书等)创意思路的 AI 软件,还没有明确的定论。但我们可以先从内容创作的角度来思考。之前汉青老师分享时提到,生成式 AI 的内容与传统社交媒体内容共存,如小红书、抖音、微信等。短期内,大家可能因新鲜感获得流量红利,但最终人们在意的仍是高质量的内容。 我们虽掌握了各种先进工具,如在 MJ 里用关键词出图、用 SD 做复杂工作流、制作炫酷宣传片等,但在此我们先不讨论工具,而是专注于内容。让节奏慢下来,认真感受真实世界,关注身边通常被一扫而过的普通人。 比如偶然在朋友朋友圈刷到的题材:“这两张照片其实是在同一条街道上拍下的,只不过年轻的女孩在街上,孤独的老人在围墙里。”“这张照片传递两种关系、一种爱意,年轻人手牵着怀孕的爱人,老母亲扶着女儿坐上电动车,这应该是这个世界最稳固的两种关系,而现在他们相遇在一张照片当中。”“很多人把生活当中的便利,比如电商快递外卖速度快便宜看着是我们的移动互联网优势,其实唯一的优势是我们的劳动力,无数个在深夜独自啃着馒头的年轻人支撑着美团阿里的市值...放大镜头看你会发现这其实是一个非常年轻的女孩子,她瘦小,即使戴了头盔也比后面的箱子高不了多少,她进食的时候甚至都没玩手机——我骑车路上看到过很多快递小哥都是边骑车边刷短视频,这至少说明他们对生活中的乐子还充满期待,而图中的女孩看着让人垂头丧气,不仅是她,也包括我。” 关于如何与 AI 结合来为新媒体平台创作优质内容,目前还没想好,也没完全想明白,需要慢慢思考和探索。
2024-10-18