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主流TTS-语音合成技术

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语音合成(Speech Synthesis)是将文本转换为可听的声音信息,赋予了像人一样说话的能力,是人机交互的重要接口。一般而言,语音合成的概念比文语转换(Text-to-Speech,TTS)涵盖范围更广,包括 TTS、歌唱合成等领域,但多数情况下可混用。awesome-tts-samples提供了一些端到端语音合成模型的样例,可感受目前语音合成的发展。

人类通过一整套发音器官合成语音,肺相当于动力源,喉相当于调制器,声道相当于滤波器,口唇相当于扩音器。研究人员提出以源-滤波器(source-filter)模型为代表的多种模型建模该过程,语音中有清音和浊音,分别由声带周期性振动对应的周期声源和声带不振动时紊乱气流对应的非周期声源产生。

当代工业界主流语音合成系统包含文本前端和声学后端两部分。文本前端将输入文本转换为层次化的语音学表征,主要有文本规范化、韵律分析和文本转音素等模块。声学后端基于文本前端给出的层次化语言学表征生成语音,主要技术路线包括单元挑选波形拼接、统计参数和端到端语音合成方法,当代主要采用端到端声学后端。端到端声学后端通常包括声学模型和声码器两部分,也出现了直接从音素映射为波形的完全端到端语音合成系统。声学模型负责将语言学特征转换为中间声学特征(如梅尔频谱),直接决定合成语音的韵律;声码器将中间声学特征转换为语音波形,直接决定合成语音的音质。

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TTS超全教程

语音合成(Speech Synthesis)将文本转换为可听的声音信息,它赋予了像人一样说话的能力,是人机交互的重要接口。一般来说,语音合成的概念比文语转换(Text-to-Speech,TTS)的涵盖范围更广,语音合成包括TTS、歌唱合成等领域,但大多数情况下可以混用。[awesome-tts-samples](https://github.com/seungwonpark/awesome-tts-samples)提供了一些端到端语音合成模型的样例,可以简单感受下目前语音合成的发展。人类可以通过一整套发音器官合成语音,具体来说,肺相当于动力源,喉相当于调制器,声道相当于滤波器,口唇相当于扩音器。研究人员提出了以源-滤波器(source-filter)模型为代表的多种模型建模该过程,语音中存在清音和浊音,分别由声带周期性振动对应的周期声源和声带不振动时紊乱气流对应的非周期声源产生。当代工业界主流语音合成系统包括文本前端和声学后端两个部分。文本前端将输入文本转换为层次化的语音学表征,主要包括文本规范化、韵律分析和文本转音素等模块。声学后端基于文本前端给出的层次化语言学表征(linguistics feature)来生成语音,主要技术路线包括单元挑选波形拼接、统计参数和端到端语音合成方法,当代主要采用端到端声学后端。端到端声学后端一般包括声学模型和声码器两部分,同时也出现了直接从音素映射为波形的完全端到端语音合成系统。声学模型负责将语言学特征转换为中间声学特征,比如梅尔频谱,直接决定合成语音的韵律;声码器将中间声学特征转换为语音波形,直接决定合成语音的音质。

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chatTTS
ChatTTS 是一个用于对话的生成式语音合成模型,具有以下特点: 优势: 真实度和自然度惊艳。 有更好的韵律,能生成接近真人音色的语气语调。 对中文支持良好,中英混合也没问题。 可进行细粒度控制,能预测和控制如笑声、停顿和插话等韵律特征。 能自然流畅地语音合成,支持多说话人,同时提供预训练模型。 劣势: 推理速度慢,无法应用在实时语音场景,离线场景需大量后期修正工作。 对于阿拉伯数字、标点符号,refine 后效果不佳。 有时会出现不稳定情况,自动删除或增加一些内容,读绕口令时有卡顿。 在参数设置方面,常调整的参数主要是 Seed(种子数),不同的 Seed 对应不同的声音,目前较火的 Seed 为 2222。此外,输入文本时,除文字本身和控制符号外,还可控制笑声、停顿等副语言现象。 在使用时,对于 30 秒的音频,需要 4G 的显存。整合包增加了音质增强、批量处理、长文本切分等功能,Mac 版本默认绑定 8080 窗口,推出应用后需执行“lsof i:8080”得到程序的 PID 后 kill 程序,不然下一次启动会提示端口被占用。在输入文本准备生成时,可勾选音频增强和降噪进行进一步处理,增强后的音频会更清晰但处理时长会增加。生成的语音已达到“以假乱真”的程度,但为防止模型被用于诈骗等违法行为,作者在训练过程中添加了少量高频噪音,并压缩了音质。
2025-01-24
怎么做tts模型训练
以下是关于 TTS 模型训练的相关内容: 使用 GPTSoVITS 进行 TTS 模型训练: GPTSoVITS 是一个声音克隆和文本到语音转换的开源 Python RAG 框架。 只需 1 分钟语音即可训练一个自己的 TTS 模型。5 秒数据就能模仿您,1 分钟的声音数据就能训练出一个高质量的 TTS 模型,完美克隆您的声音。 主要特点: 零样本 TTS:输入 5 秒的声音样本即可体验即时的文本到语音转换。 少量样本训练:只需 1 分钟的训练数据即可微调模型,提高声音相似度和真实感。模仿出来的声音会更加接近原声,听起来更自然。 跨语言支持:支持与训练数据集不同语言的推理,目前支持英语、日语和中文。 易于使用的界面:集成了声音伴奏分离、自动训练集分割、中文语音识别和文本标签等工具,帮助初学者更容易地创建训练数据集和 GPT/SoVITS 模型。 适用于不同操作系统:项目可以在不同的操作系统上安装和运行,包括 Windows。 预训练模型:项目提供了一些已经训练好的模型,您可以直接下载使用。 GitHub: 视频教程: TTS 模型训练的音库制作和文本前端: 音频录制: 音频的录制对合成语音的表现较为重要,较差的语音甚至会导致端到端声学模型无法正常收敛。 用于训练的录音至少要保证录音环境和设备始终保持一致,无混响、背景噪音;原始录音不可截幅。 如果希望合成出来的语音干净,则要删除含口水音、呼吸音、杂音、模糊等,但对于目前的端到端合成模型,有时会学习到在合适的位置合成呼吸音、口水音,反而会增加语音自然度。 录音尽可能不要事先处理,语速的调节尚可,但调节音效等有时会造成奇怪的问题,甚至导致声学模型无法收敛。 音频的录制可以参考录音公司的标准,购买专业麦克风,并保持录音环境安静即可。 在音库录制过程中,可尽早提前尝试声学模型,比如音库录制 2 个小时语音后,就可尝试训练基线语音合成系统,以防止录音不符合最终的需求。 语料整理: 检查文本和录制的语音是否一一对应,录制的音频本身一句话是否能量渐弱,参与训练的语音前后静音段要保持一致,能量要进行规范化。 可使用预训练的语音活动检测(Voice Activity Detection,VAD)工具,或者直接根据语音起止的电平值确定前后静音段。 可以使用一些开源的工具,比如统一所有语音的整体能量,这将有助于声学模型的收敛。当然,在声学模型模型训练时,首先就要对所有语料计算均值方差,进行统一的规范化,但是这里最好实现统一能量水平,防止一句话前后能量不一致。 GPTSoVITS 实现 AIyoyo 声音克隆的步骤: 前置数据获取处理: 选择音频,开启切割。 有噪音时,进行降噪处理。 降噪处理完成,开启离线 ASR。 GPTSowitsTTS: 训练集格式化:开启一键三连,耐心等待即可。 微调训练:开启 SoVITS 训练和 GPT 训练。 推理:开始推理 刷新模型 选择微调后的模型 yoyo。 成功:出现新的 URL,说明您自己的声音微调完毕,然后可以进行使用。 声音复刻:开启声音复刻之旅,实现跨多语种语言的声音。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-01-24
目前最好的TTS是什么
目前,ChatTTS 是备受关注的 TTS 之一。 其优势包括: 真实度和自然度很惊艳。 有更好的韵律,能生成接近真人音色的语气语调,对中文支持良好,中英混合也没问题。 能够预测和控制细粒度的韵律特征,如笑声、停顿和插话等。 自然流畅的语音合成,同时支持多说话人,还提供预训练模型。 然而,它也存在一些劣势: 当前推理速度慢,无法应用在实时语音场景。用在离线场景,需要大量的后期修正工作。 对于阿拉伯数字、标点符号,refine 后效果不太好。 有时候会出现不稳定,自动删除或者增加一些内容在句子里,比如输入的内容是“你吃饭了没”,会莫名把句子改写一下变成了,“好吃,你吃饭了没”这种情况。 读绕口令也有人的那种卡顿(效果不稳定)。 另外,XiaoHu.AI 也表现出色,支持跨语言配音、语音克隆、情感控制等,表现优于现有 TTS 系统,提供对语音生成的多样性和情感控制,并允许局部编辑,实时可控编辑,支持对特定语音片段进行修改或替换。您可以通过以下链接获取更多信息: 更多案例: GitHub: 论文: 在线体验: 官方网站: PersonaTalk 也是字节跳动的 AI 配音模型。
2025-01-23
主流TTS-语音合成技术
语音合成(Speech Synthesis)是将文本转换为可听的声音信息,赋予了像人一样说话的能力,是人机交互的重要接口。一般而言,语音合成的概念比文语转换(TexttoSpeech,TTS)涵盖范围更广,包括 TTS、歌唱合成等领域,但多数情况下可混用。提供了一些端到端语音合成模型的样例,可感受目前语音合成的发展。 人类通过一整套发音器官合成语音,肺相当于动力源,喉相当于调制器,声道相当于滤波器,口唇相当于扩音器。研究人员提出以源滤波器(sourcefilter)模型为代表的多种模型建模该过程,语音中有清音和浊音,分别由声带周期性振动对应的周期声源和声带不振动时紊乱气流对应的非周期声源产生。 当代工业界主流语音合成系统包含文本前端和声学后端两部分。文本前端把输入文本转换为层次化的语音学表征,主要有文本规范化、韵律分析和文本转音素等模块。声学后端基于文本前端给出的层次化语言学表征(linguistics feature)生成语音,主要技术路线包括单元挑选波形拼接、统计参数和端到端语音合成方法,当代主要采用端到端声学后端。端到端声学后端通常包括声学模型和声码器两部分,也出现了直接从音素映射为波形的完全端到端语音合成系统。声学模型负责将语言学特征转换为中间声学特征(如梅尔频谱),直接决定合成语音的韵律;声码器将中间声学特征转换为语音波形,直接决定合成语音的音质。
2025-01-07
基于TTS+LLM流式数字人的问答系统
以下是关于基于 TTS + LLM 流式数字人的问答系统的相关信息: 数字人简介: 算法驱动的数字人强调自驱动,人为干预更少,技术实现更复杂。其最简单的大致流程包含三个核心算法: 1. ASR(Automatic Speech Recognition,语音识别):旨在将用户的音频数据转化为文字,便于数字人理解和生成回应,以实现像人与人一样的对话交互。 2. AI Agent(人工智能体):充当数字人的大脑,可直接接入大语言模型,强调 Agent 的概念是为了让数字人拥有记忆模块等,使其更加真实。 3. TTS(Text to Speech,文字转语音):由于数字人依靠 LLM 生成的输出是文字,为保持语音交互一致性,需要将文字转换为语音由数字人输出。
2024-11-25
评价tts合成效果有什么通用标准吗
对 TTS 合成效果的评价主要分为主观评价和客观评价。 主观评价是通过人类对语音进行打分,常见的方法包括平均意见得分(MOS)、众包平均意见得分(CMOS)和 ABX 测试。其中 MOS 评测较为宽泛,可测试语音的不同方面,如自然度 MOS 和相似度 MOS。国际电信联盟将 MOS 评测规范化为 ITUT P.800,其中绝对等级评分(ACR)应用广泛,其根据音频级别给出 1 至 5 分的评价标准,分数越大表示语音质量越好,MOS 大于 4 时音质较好,低于 3 则有较大缺陷。但人类评分结果易受干扰,如音频样本呈现形式、有无上下文等。 客观评价是通过计算机自动给出语音音质的评估,在语音合成领域研究较少。客观评价可分为有参考和无参考质量评估,有参考评估方法需要音质优异的参考信号,常见的有 ITUT P.861(MNB)、ITUT P.862(PESQ)、ITUT P.863(POLQA)、STOI 和 BSSEval 等;无参考评估方法不需要参考信号,常见的包括基于信号的 ITUT P.563 和 ANIQUE+、基于参数的 ITUT G.107(EModel),近年来深度学习也应用到无参考质量评估中,如 AutoMOS、QualityNet、NISQA 和 MOSNet 等。 获取平均意见得分时,实验要求获取多样化且数量足够大的音频样本,在具有特定声学特性的设备上进行测评,控制被试遵循同样标准,确保实验环境一致。实验方法有实验室方式和众包两种,实验室方式能稳定保证实验环境,但人力成本高;众包方式易于获得有效评估结果,但无法确保试听条件。
2024-11-20
文字生成语音的免费网站
以下为一些文字生成语音的免费网站: XiaoHu.AI:通过 250,000 小时的中英双语数据训练,仅需 15 秒的声音即可完美克隆,包括音色和情感。基于 LLaMA 模型,支持从文本生成语音,或基于语音提示生成目标语音(保留情感特征)。 参数规模: Llasa1B:轻量级,适合资源受限硬件部署。链接: Llasa3B:更高性能,提供更复杂的语音生成。链接: 详细介绍:
2025-02-05
如何实现定时通过用一个指定的豆包智能体给微信好友 发送自定义语音消息,,
要实现定时通过指定的智能体给微信好友发送自定义语音消息,您可以参考以下步骤: 1. 找到相关设置中的高级下开场白,点击展开,填写开场白文案和开场白预置问题。 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,让智能体不仅会写,还能通过语音交流。 4. 点击“发布”,选择发布平台,如微信客服。 5. 提前准备一个闲置的微信,因为这种方法是非官方接口,有可能微信号会受到官方限制。 6. 点击容器,查看运行的服务,接口文档中可能启动了两个服务。 7. 点击“wcandyaibot”后面的日志按钮,用提前预备好的微信进行扫码。 8. 手动刷新界面验证是否成功,点击“刷新日志”,若显示“WeChat login success”,则微信登录成功。 9. 为确保微信实时在线,点击“日志管理”的“wcandyaibot”的“刷新日志”,若显示“wechat login seccess”则表示微信正常登录中。 10. 把绑定的微信号拉到群里或者单独对话进行效果测试,训练的数据越好,对话效果越好。
2025-01-26
我想实现定时通过用我的声音生成的智能体给微信好友 发送自定义语音消息,,如何实现, 并且帮我做出能实现这个功能的工具
目前暂时没有直接能实现您这个需求的现成工具。但要实现这个功能,可能需要以下步骤: 1. 声音采集与处理:首先需要采集您的声音,并进行处理和特征提取,以便后续生成语音。 2. 智能体开发:利用相关技术开发能够模拟您声音的智能体。 3. 微信接口对接:由于微信的接口限制和安全策略,直接对接微信发送消息可能存在困难,需要寻找合法合规的途径。 4. 定时任务设置:通过编程实现定时发送的功能。 这是一个较为复杂的综合性项目,可能需要涉及语音处理、人工智能、软件开发等多方面的知识和技术。
2025-01-26
语音识别ai
语音识别(Automatic Speech Recognition)是 AI 领域的一项重要技术,旨在让机器能够理解人类的语音。 技术原理包括: 1. 输入:语音识别输入的是声音,声音作为一种波,属于计算机无法直接处理的模拟信号。 2. 编码:将模拟信号转变为数字信号,并提取其中的特征进行处理。包括声音分帧,通过移动窗函数把声音切成小段,每小段为一帧,帧与帧之间通常有交叠;以及通过某种规则(如依照人耳听声特点提出的 MFCC 规则),将每一帧波形变成多维向量。 3. 解码:把帧识别成状态,把状态组合成音素,再把音素组合成单词。 4. 输出 在算法驱动的数字人中,语音识别也是核心算法之一。它能将用户的音频数据转化为文字,便于数字人理解和生成回应,从而实现和人类以对话为主的交互。 参考资料: 1. 2.
2025-01-25
有什么应用可以通过每天录一段口水话的语音,然后自动整理为日记
目前尚未有专门针对每天录制一段口水话语音就能自动整理为日记的应用。但一些语音转文字的应用,如讯飞语记、百度语音助手等,结合一些笔记类应用,如印象笔记、有道云笔记等,可能在一定程度上帮助您实现类似的功能。您可以先将语音转换为文字,然后再手动整理到笔记应用中形成日记。
2025-01-23
有哪些方法能识别中芬双语音频并转换为文字
目前在识别中芬双语音频并转换为文字方面,常见的方法包括利用专业的语音识别软件和服务。一些知名的语音识别技术提供商可能会有针对多语言音频识别的解决方案,但具体效果可能会受到音频质量、口音差异等因素的影响。此外,一些在线平台也可能提供相关的功能,但需要您进一步搜索和筛选以找到适合您需求的工具。
2025-01-22
什么ai好用,目前主流ai有什么特点
目前主流的 AI 工具各有特点和用途: 邮件写作方面: Grammarly:提供语法检查、拼写纠正、风格建议和语气调整等功能,易于使用,支持多种平台和语言,网站是 https://www.grammarly.com/ 。 Hemingway Editor:简化句子结构,提高可读性,标记复杂句和冗长句,界面简洁,重点突出,网站是 http://www.hemingwayapp.com/ 。 ProWritingAid:全面的语法和风格检查,提供详细的写作报告和建议,功能强大,支持多种平台和集成,网站是 https://prowritingaid.com/ 。 Writesonic:基于 AI 生成各种类型的文本,包括电子邮件、博客文章、广告文案等,生成速度快,网站是 https://writesonic.com/ 。 Lavender:专注于邮件写作优化,提供个性化建议和模板,帮助提高邮件打开率和回复率。 大语言模型方面: OpenAI 系统:包括 3.5 和 4.0 版本,3.5 模型在 11 月启动了当前的 AI 热潮,4.0 模型功能更强大。新的变种使用插件连接到互联网和其他应用程序,Code Interpreter 是一个强大的 ChatGPT 版本,可以运行 Python 程序。未为 OpenAI 付费只能使用 3.5 版本。微软的 Bing 使用 4 和 3.5 的混合,通常是 GPT4 家族中首个推出新功能的模型,连接到互联网。 谷歌:一直在测试自己的人工智能 Bard,由各种基础模型驱动,最近是 PaLM 2 模型。 Anthropic:发布了 Claude 2,其有一个非常大的上下文窗口,不太可能恶意行事。 对于刚入坑 AI 的学习路径: 第一步是带着好奇心去尝试,记住“生成”两个字。现在大部分人说的 AI 本质上是“生成式人工智能”Generative AI。可以随便找一个国产 AI 聊聊,比如小学奥数题、写演讲稿、对 996 的看法等,看看其擅长和不擅长的地方,有没有能帮助到自己的地方,哪些地方做得不够好。如果条件允许,也可以直接使用 ChatGPT 或者 Claude 处理复杂任务。
2025-01-24
目前在各个应用领域,主流的AI工具有哪些,请分别介绍.
以下是一些主流的 AI 工具及其应用领域的介绍: 1. AI 菜谱口味调整工具:如“下厨房口味调整功能”,使用自然语言处理和数据分析技术,市场规模达数亿美元。它能根据用户反馈调整菜谱口味,例如增加甜度、减少辣味等。 2. AI 语言学习纠错平台:像“英语流利说纠错功能”,运用自然语言处理和机器学习,市场规模达数十亿美元。可帮助语言学习者纠正发音、语法等错误,并提供纠正建议和练习。 3. AI 电影剧情分析系统:例如“豆瓣电影剧情分析工具”,借助数据分析和自然语言处理,市场规模达数亿美元。能够分析电影剧情,为用户提供深度解读。 4. AI 办公文件分类系统:比如“腾讯文档分类功能”,采用数据分析和机器学习,市场规模达数亿美元。可自动分类办公文件,方便管理。 5. AI 美容护肤方案定制平台:“美丽修行定制方案功能”,利用图像识别和数据分析,市场规模达数亿美元。能根据用户肤质定制护肤方案,包括产品推荐和使用顺序。 6. AI 游戏道具推荐系统:在一些游戏中的“游戏内商城推荐功能”,通过数据分析和机器学习,市场规模达数亿美元。可根据玩家需求推荐游戏道具,如武器、装备等。 7. AI 天气预报分时服务:“彩云天气分时预报”,运用数据分析和机器学习,市场规模达数亿美元。提供精准的分时天气预报,帮助用户更好地安排出行和活动。 8. AI 医疗病历分析平台:“医渡云病历分析系统”,借助数据分析和自然语言处理,市场规模达数十亿美元。可分析医疗病历,为医生提供辅助诊断建议。 9. AI 会议发言总结工具:“讯飞听见会议总结功能”,使用自然语言处理和机器学习,市场规模达数亿美元。能够自动总结会议发言内容,方便回顾和整理。 10. AI 书法作品临摹辅助工具:“书法临摹软件”,利用图像识别和数据分析,市场规模达数亿美元。帮助书法爱好者进行临摹,提供临摹指导和评价。 11. 超级简历优化助手:“AI 简历优化工具”,运用自然语言处理,市场规模达数亿美元。帮助用户优化简历,提高求职成功率。 12. 酷家乐等设计软件:“AI 室内设计方案生成”,借助图像生成和机器学习,市场规模达数十亿美元。能快速生成个性化室内设计方案。 13. Amper Music:“AI 音乐创作辅助工具”,采用机器学习和音频处理,市场规模达数亿美元。协助音乐创作者进行创作,可根据用户需求生成旋律和编曲。 14. 松果倾诉智能助手:“AI 情感咨询助手”,通过自然语言处理和情感分析,市场规模达数亿美元。为用户提供情感支持和建议,通过文字或语音交流。 15. 小佩宠物智能设备:“AI 宠物健康监测设备”,利用传感器数据处理和机器学习,市场规模达数十亿美元。可实时监测宠物健康状况,提供健康预警。 16. 马蜂窝智能行程规划:“AI 旅游行程规划器”,借助数据分析和自然语言处理,市场规模达数十亿美元。能根据用户需求生成个性化旅游行程。
2025-01-20
目前主流的AI大模型有哪些
目前主流的 AI 大模型主要有以下几种: 1. OpenAI 系列:包括 GPT3.5 和 GPT4 等。GPT3.5 在 11 月启动了当前的 AI 热潮,GPT4 功能更强大。ChatGPT 也属于 OpenAI 系列。 2. 微软 Bing:使用 GPT4 和 GPT3.5 的混合,通常是 GPT4 家族中首个推出新功能的模型,能创建和查看图像,还能在网页浏览器中阅读文档,并连接到互联网。 3. 谷歌 Bard:由各种基础模型驱动,最近是 PaLM 2 模型。 4. Anthropic Claude 2:其特点是有非常大的上下文窗口,不太可能恶意行事。 此外,大模型的架构也有所不同,如 encoderonly 模型(代表模型是 BERT)、encoderdecoder 模型(代表是 google 的 T5)、decoderonly 模型(适用于自然语言生成任务,如故事写作和博客生成,众多 AI 助手包括 ChatGPT 都属于此类)。大模型的“大”体现在预训练数据量大(往往来自互联网,包括论文、代码、公开网页等,一般用 TB 级别的数据进行预训练)和参数多(如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数)。
2025-01-07
国外比较主流的大模型有哪些
国外比较主流的大模型有: 1. GPT4Turbo:OpenAI 于 2023 年 11 月 7 日发布的 GPT4 的升级版本。 2. GPT4(网页版):OpenAI GPT4 官方网页版本,支持联网功能。 3. GPT4(API):OpenAI GPT4 官方 API 版本,不支持联网功能。 4. Claude2:Anthropic 官方发布的模型。 5. Geminipro:Google 官方发布的模型。 6. GPT3.5Turbo:OpenAI 的模型。 7. Llama_2_13B_Chat:Meta 发布的模型。
2025-01-03
ai换装,目前主流工具有哪些
目前主流的 AI 换装工具包括:InterAlia(https://interalia.vcflab.org/)。需要注意的是,虽然底层都是大模型,但 AI 工具各有侧重,不同公司也会进行各自的优化。关于每一种工具的详细入门、讲解和应用,WayToAIG 已经分好了类目。
2025-01-02
仿制药合成相关的ai有哪些?
以下是一些与仿制药合成相关的 AI 应用和系统: 1. ChatGPT 引发的范式转移涉及医疗领域,在蛋白质结构预测和合成方面有大量突破。 2. AlphaFold 是由 DeepMind 开发的在蛋白质结构预测方面表现出色的 AI 系统,其预测准确度超过其他系统,为科学家和药物开发提供了巨大帮助。 3. Meta 的蛋白质结构预测 AI 模型 ESMFold,截至目前已经进行了 7 亿次预测。 4. 多伦多大学研究人员开发了一种新的 AI 系统,利用类似 Stable Diffusion、Midjourney 的生成扩散技术创造出自然界中不存在的蛋白质。 5. 华盛顿大学的 David Baker 教授的团队开发了基于 DALLE 的人工智能系统 RF Diffusion,用于根据科学家的需求生成合适的蛋白质结构。 6. 洛桑联邦理工学院的科学家们开发了一种基于神经网络的新工具 PeSTo,可以预测蛋白质如何与其他物质相互作用,速度快、且通用性强。 7. 在 Surrey 大学开发了一种人工智能系统,用于识别个体细胞中的蛋白质模式,这一进展可以用于理解肿瘤的差异并开发药物。 8. 肯特大学的研究团队使用名为 talin 的蛋白质制成凝胶,该凝胶具有吸收冲击的能力,他们的目标是将 talin 蛋白质制成防弹材料。 文献参考: https://www.sciencedaily.com/releases/2023/05/230504121014.htm https://www.wevolver.com/article/pestoanewaitoolforpredictingproteininteractions https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0958166923000514
2025-02-03
怎么把视频或图片中的人脸进行替换,生产新的合成图片或视频
要把视频或图片中的人脸进行替换,生成新的合成图片或视频,可以参考以下方法: 1. 利用 TecCreative 创意工具箱: 图片换脸:仅需上传原始图片和换脸图片,即可一键实现素材换脸。操作指引为上传原始图片——上传换脸图片——点击开始生成。注意图片大小上限 5M,支持 JPG、PNG 格式。 视频换脸:自动识别视频中的人脸,并将其替换为选择的脸部。操作指引为上传原始视频——上传换脸图片——点击生成。 2. 实战方法: 点击快捷工具中顶部的 JupyterLab,打开这个工具。通过终端输入命令启动 facefusion: 点击顶部的 + 号选项卡,新打开一个终端窗口。 点击终端区域,启动一个终端的选项卡。 在打开的终端窗口中,输入 3 条命令做 3 件事情: 查看文件列表。输入 ls 并按回车,显示当前位置所在目录下的文件列表。 进入 facefusion 目录,输入 cd facefusion 并按回车,进入程序目录。 启动 facefusion。输入:python./run.py executionproviders cuda cpu 启动程序。注意后面的参数 executionproviders cuda cpu 非常重要,如果不加 cuda,则默认不使用 GPU 能力,推理将非常慢。 当出现提示信息时,说明启动成功。 打开 facefusion 软件,需要返回实例列表,点击自定义服务按钮,会打开一个新的浏览器窗口。 在 facefusion 软件界面上,上传准备好的图片、视频后,在右侧可以看到预览效果。点击下方的开始按钮,执行换脸处理。执行完成后,在输出的位置,会出现处理后的视频,输出窗口的右上角有一个下载按钮,点击它可以导出变量后的视频到本地。
2025-02-01
视频合成
视频合成是一个具有一定难度的任务,原因包括: 1. 视频合成需要不同帧之间保持时间一致性,这要求将更多世界知识编码到模型之中。 2. 收集大量高质量、高维度的视频数据,以及配对的文本视频数据更为困难。 如果想用 AI 把小说做成视频,可参考以下制作流程: 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。
2025-02-01
可以将自己原创清唱配乐合成一首完整作品吗
目前的 AI 技术可以帮助您将自己原创清唱配乐合成一首完整作品。有多种相关的软件和工具可供使用,例如一些专业的音频编辑软件,它们具备音频合成、混音等功能,可以将您的清唱和配乐进行整合和优化。但具体的效果可能会受到您的清唱质量、配乐选择以及操作技巧等因素的影响。
2025-01-26
有两张图,一张是手,一张是戒指,如何将戒指套入手上合成一张图
目前没有相关的知识库内容为您提供将手和戒指合成一张图的具体方法。但一般来说,您可以使用专业的图像编辑软件,如 Adobe Photoshop 等。以下是大致的步骤: 1. 打开软件并导入手和戒指的图片。 2. 选择戒指图片,使用抠图工具将戒指抠出。 3. 将抠出的戒指移动到手的图片上,并调整大小、位置和角度,使其看起来像是套在手上。 4. 对合成后的图片进行细节调整,如颜色、光影等,以使合成效果更加自然。 希望这些信息对您有所帮助。
2025-01-17
语音合成
语音合成(Text to Speech,TTS)是指将文本通过一系列的信号处理转换成“人造”语音。 技术原理: 传统的语音合成技术一般会经过以下三个步骤: 1. 文本与韵律分析:先将文本分词,标明每个字的发音以及重音、停顿等韵律信息,然后提取文本的特征,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通过反变换生成声音波形,然后依次拼接得到整个文本的合成语音。在反变换过程中,可以调整参数,从而改变合成语音的音色、语调、语速等。 参考资料: 出门问问的语音合成(TTS)API: 1. 接口描述: 接口请求域名:https://open.mobvoi.com/api/tts/v1 接口请求频率限制:5 次/秒 应用场景:在视频 APP 中作为配音解说;小说 App 完成有声阅读,移动 App 语音播报新闻;智能设备语音提醒;车载导航语音合成的个性化语音播报等。 提供多种方言和风格: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,满足客户在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。 2. 请求参数: HTTP Method:支持 POST 请求 调用参数及说明: 字段名:text,必填,类型为 String,要合成的文本内容,限制为 1000 字符。支持 ssml 标记语言,使用说明见附录 3。 字段名:appkey,必填,类型为 String,开发者在 AI 开放平台上申请的 appkey。 字段名:signature,必填,类型为 String,签名,通过“appkey+secret+timestamp”进行 md5 加密,得到的 32 位 MD5 值。其中加号也参与 MD5 的计算。每次请求实时计算签名,签名有效期为 10 分钟。 字段名:timestamp,必填,类型为 Long,当前时间戳,单位为秒。 字段名:speaker,否,类型为 String,合成音频指定发音人,默认值:cissy_meet,其他发音人传值及计费价格请参考声音商店。 字段名:audio_type,否,类型为 String,合成音频的格式,默认值:mp3,可选值:pcm/mp3/speexwb10/wav,只支持这四种格式中的一种。 字段名:speed,否,类型为 Float,发音人合成的语速,支持小数点后两位,默认值:1.0,可选值:0.5 2.0。 Request Header 设置
2025-01-13