用女生台湾腔，生成一段wav格式的音频"我在，你回来了呀"

很抱歉，目前没有适用于让 Cursor 生成您所需 Android 应用的特定提示词。编写这样一个复杂的 Android 应用需要对 Android 开发、网络通信、音频处理和语音识别等多个领域有深入的了解和专业知识。您可能需要逐步向 Cursor 描述应用的架构、各个模块的功能和实现逻辑，例如先描述如何建立与 ESP32 的 WebSocket 连接，如何接收和处理 Opus 数据，如何进行数据转换以及如何调用 Sherpaonnx 进行语音识别等。但需要注意的是，仅仅依靠提示词让 Cursor 生成完整可用的复杂应用可能具有一定的局限性，建议您在具备相关基础知识的前提下，结合 Cursor 的辅助来逐步完成开发。

很抱歉，目前没有关于使用 Cursor 生成您所需的这种特定 Android 应用的提示词的相关内容。一般来说，您可以向 Cursor 提供以下关键信息作为提示词的参考： 1. 明确应用的功能需求，如“编写一个在 Android Studio 中编译的 Android 应用，用于接收 ESP32 通过 WebSocket 协议发送的 Opus 数据，保存 Opus 并转换为 WAV 格式，然后使用 Sherpaonnx 进行语音识别成文字。” 2. 描述应用的技术架构和关键技术点，例如“应用需基于 Android 平台，使用合适的网络库处理 WebSocket 连接，采用有效的数据存储方式保存 Opus 数据，利用特定的音频转换库将 Opus 转换为 WAV，以及集成 Sherpaonnx 语音识别库实现文字转换。” 3. 提及开发环境和工具要求，比如“在 Android Studio 开发环境中，遵循 Android 应用开发规范和最佳实践。” 但需要注意的是，Cursor 生成的代码可能并不完全满足您的需求，还需要您进行进一步的修改和完善。

以下是关于 AI 音频排名的相关信息： 生成式 AI 季度数据报告 2024 年 1 3 月： 音频大类： 2023 年 4 月： 月访问量为 3838.1 万，Eleven Labs 以 814 万的访问量位居第一，占赛道月总访问量的 21.2%。Speechify 和 Murf AI 分别以 681 万和 431 万的访问量位列二、三，分别占赛道月总访问量的 17.7%和 11.2%。 2024 年 3 月： 月访问量增长至 5016.3 万，Eleven Labs 以 1962 万的访问量继续保持第一，占赛道月总访问量的 39.1%。TTSMaker 和 Speechify 分别以 418 万和 706 万的访问量位列二、三，分别占赛道月总访问量的 8.3%和 14.1%。 文字转音频辅助榜单： 2023 年 4 月访问量 Top10 可通过 aiwatch.ai 查看。 2023 年 4 月 2024 年 3 月月访问量增量 Top10 可通过 aiwatch.ai 查看。 音频编辑辅助榜单： 2023 年 4 月：月访问量为 1374 万，Adobe Podcast 以 595 万的访问量位居第一，占赛道月总访问量的 43.3%。Lalal.ai 和 The New Riverside 分别以 204 万和 198 万的访问量位列二、三，分别占赛道月总访问量的 14.8%和 14.4%。 2024 年 3 月：月访问量增长至 2136.8 万，Adobe Podcast 以 467 万的访问量继续保持第一，占赛道月总访问量的 21.9%。The New Riverside 和 Moises 分别以 357 万和 267 万的访问量位列二、三，分别占赛道月总访问量的 16.7%和 12.5%。近一年单月访问量增加了 762.8 万，年增长率为 55.5%。Adobe Podcast 的访问量减少了 128 万，而 The New Riverside 的访问量增长了 159 万。The New Riverside 的增长可能源于其提供的高质量音频编辑功能。 2023 年 4 月 2024 年 3 月月访问量减量 Top5 可通过 aiwatch.ai 查看。 赛道天花板潜力：77 亿$，对标公司：Notion、微软。总体趋势为快速增长，月平均增速 120 万，原生产品占比高。 赛博月刊@25 年 2 月：AI 行业大事记：AI 音频在去年跨越了真假难辨的临界点，成为继图像领域之后，第二条被资本看好的 AI 赛道。

以下是关于 AI 音频的相关信息： MiniMax Audio 发布全新 Speech02 语音模型，提升语音合成质量。 人工智能音频初创公司包括： ：为所有人提供开放的语音技术。 ：基于 AI 的语音引擎能够模仿人类语音的情感和韵律。 ：基于 NLP 的最先进文本和音频编辑平台，内置数百种 AI 声音。 ：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。 ：为出版商和创作者开发最具吸引力的 AI 语音软件。 ：Wondercraft 使用户能够使用文本转语音技术生成播客。 ：基于生成机器学习模型构建内容创作的未来。 ：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。 ：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。 在去年，AI 音频跨越了真假难辨的临界点，成为继图像领域之后，被资本看好的第二条 AI 赛道。

以下是一些可以从文本生成播客音频的 AI 工具： ：为所有人提供开放的语音技术。 ：基于 AI 的语音引擎能够模仿人类语音的情感和韵律。 ：基于 NLP 的最先进文本和音频编辑平台，内置数百种 AI 声音。 ：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。 ：为出版商和创作者开发最具吸引力的 AI 语音软件。 ：Wondercraft 使用户能够使用文本转语音技术生成播客。 ：基于生成机器学习模型构建内容创作的未来。 ：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。 此外，还有 NotebookLlama：Meta 的播客生成教程，它使用 Llama 模型从 PDF 中提取文本，生成干净的.txt 文件，转化文本为播客转录，创造富有创意的内容，对转录进行戏剧化处理，提高互动性和吸引力，最终将文本转换为播客音频，支持多种 TTS 模型。详细介绍：

以下是一些关于音频总结的 AI 相关内容： 在智能纪要方面，AI 音乐创作通过输入更高级词汇与 AI 音乐对话能产生更好效果，有相关版块、挑战、分享会和教程，可加入 AI 音乐社区。数字人语音合成介绍了声音克隆技术，常用的是 JPT service。 总结类 AI 工具方面，如 BibiGPT·AI 音视频内容一键总结（https://b.jimmylv.cn/）、15 个值得一试的 YouTube 视频摘要 AI 工具（https://nealschaffer.com/youtubevideosummarizerai/）、summarize.tech:AIpowered video summaries（https://www.summarize.tech/）。 在生成式 AI 季度数据报告中，会议总结赛道可能因远程工作和在线会议普及而需求增加，Otter AI 作为领先产品保持稳定增长。其中 2023 年 4 月到 2024 年 3 月，赛道月访问总量有变化，如 2023 年 4 月约 1314.6 万，2024 年 3 月增至 2146.3 万。同时还有相关的榜单数据，如 23 年 4 月访问量 Top10 等。

以下是一些关于音频去人声的相关信息： ：可以从歌曲中移除人声并分离鼓点、贝斯和其他乐器。 ：使用 AI 工具移除音轨，转换为 MIDI，并创建高质量的混音和混搭。 在游戏 PV《追光者》的制作中，利用了一款分离人声的 AI 软件，能够将人声从背景音乐中分离出来，并对一些游戏宣传的音乐进行了人声去除和剪辑处理。 在基于 Sovits 的声音训练及推理中，去混响可通过增加减少和伪影平滑的数值来调整效果，以耳朵为准，预听感受效果合适后渲染应用到整首歌。去杂音方面，对于非主人公的声音，如一次性出现的掌声、笑声、欢呼声，选中对应音轨右键渲染静音即可；重复出现且有一定相似性的，可选中查找类似后右键静音。若杂音和主音柔和在一起无法智能提取，一种思路是直接去掉这段主音，若精益求精，可使用 ripx 软件精修，该软件交互体验优秀，基本不需要教程，左右键点一点音轨图形就知道怎么做，把杂音的音轨删除，主音的音轨可剪切然后导出，所有声音导出成 wav 格式。

以下是一些关于 AI 音频所使用技术的介绍： 声音检测方面： ：通过更强的听觉感知创造卓越的人类体验。 ：先进的声音识别解决方案，能够分类如尖叫、枪声、咳嗽和哭泣等声音。 ：下一代声音 AI 平台，能够像人类一样理解任何声音。 ：语音控制的家庭自动化系统。 ：世界上首个智能家居听觉系统。 ：可用于从音频源中提取隐藏数据的 AI 模型。 ：无需键盘、按钮或触摸屏，无缝融合物理世界和数据世界。 ：为手机、VR/AR 头戴设备、智能手表、扬声器和笔记本电脑提供上下文感知。 ：智能音频穿戴设备。 ：将声音转化为信息。 ：使用先进的深度学习技术进行声音事件检测和上下文识别，为世界上的每一个声音赋予意义。 音乐方面： ：免费的 DAW，提供高质量的人声、鼓点、旋律、贝斯分离、全能音频分离、编辑和人声/乐器转 MIDI 功能。 ：AI 音频处理。 ：在音乐/视频流媒体和虚拟/增强现实中重新定义音频体验。 ：为音乐行业提供按需创建音轨的平台。 ：为娱乐行业提供音频分离解决方案，释放经典内容的全部潜力。 ：在几秒钟内将任何歌曲的人声和音乐分离。 ：基于世界排名第一的 AI 技术的高质量音轨分离。 ：使用强大的 AI 算法免费将歌曲中的人声与音乐分离。 ：使用 HiFi AI 分离歌曲中的人声、鼓点、贝斯和其他乐器。 ：为 DJ 歌手提供的在线 AI 人声移除器。 ：人声移除和在线卡拉 OK。 ：使用多种不同算法（Demucs、MDX、UVR 等）免费分离歌曲。 语音合成（TTS）方面： ：为所有人提供开放的语音技术。 ：基于 AI 的语音引擎能够模仿人类语音的情感和韵律。 ：基于 NLP 的最先进文本和音频编辑平台，内置数百种 AI 声音。 ：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。 ：为出版商和创作者开发最具吸引力的 AI 语音软件。 ：Wondercraft 使用户能够使用文本转语音技术生成播客。 ：基于生成机器学习模型构建内容创作的未来。 ：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。 ：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。

目前没有关于利用 AI 穿搭针对微胖女生设计并提供购买链接以实现兼职盈利的详细策略和操作步骤的相关内容。但一般来说，您可以按照以下思路进行尝试： 首先，您需要确定目标受众，即微胖女生的具体身材特点和穿搭需求。可以通过市场调研、社交媒体互动等方式收集相关信息。 其次，选择适合的 AI 穿搭工具或软件。了解其功能和特点，学习如何有效地输入相关参数，如身高、体重、体型、个人风格偏好等，以获取准确的穿搭建议。 然后，根据生成的穿搭建议，寻找可靠的购买渠道和商品。这可能需要您与一些电商平台建立合作关系，获取商品的推广链接。 在推广方面，可以利用社交媒体平台、时尚论坛等渠道展示您的穿搭设计和购买链接。通过优质的内容吸引潜在客户，并建立良好的口碑。 同时，不断优化您的服务，根据用户的反馈和市场的变化调整穿搭方案和推广策略。 需要注意的是，实现兼职盈利需要一定的时间和努力，并且要确保所推荐的商品质量可靠，穿搭建议具有实用性和时尚感。

目前没有相关的内容可以为您生成利用 AI 生产女生工作图像的方法。但一般来说，您可以使用一些 AI 绘画工具，如 DALL·E2、StableDiffusion 等，通过输入详细的描述词，比如女生的外貌特征、工作场景、服装风格等，来尝试生成您想要的图像。

以下是一些可以调整文字、论文格式的 AI 网站： 1. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，可改进文档整体风格和流畅性。 2. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，能改进文本清晰度和流畅性，保持原意。 3. Latex：虽不是纯粹的 AI 工具，但用于学术论文排版，有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版。 4. PandaDoc：文档自动化平台，用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 5. Wordtune：AI 写作助手，可重新表述和改进文本，使其更清晰专业。 6. Overleaf：在线 Latex 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于您的具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文，Latex 和 Overleaf 较受欢迎；对于一般文章和商业文档，Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。

以下是用图生成 PNG 格式新图的方法： 使用 Stable Diffusion： 1. 若在网上看到好看的大佬的图，将其导入 SD。若能识别，右边会自动弹出照片的信息，包括正面关键词、负面关键词，还有其他种子、大模型等信息。 2. 复制这一大串信息，来到“文生图”页面，粘贴到关键词的文本框中。 3. 点击“生成”按钮下面的第一个小按钮，SD 会自动分配信息，在有相同大模型和 Lora 的前提下，点击生成，可能得到差不多的照片。 4. 若导入照片后右边未出现生成信息，说明照片不是直接从 SD 下载下来的 PNG 格式照片，此时可使用“标签器（Tagger）”来生成照片的关键词。 使用 OpenAI 的图像生成端点： 1. 图像生成端点允许在给定文本提示的情况下创建原始图像，生成的图像大小可为 256x256、512x512 或 1024x1024 像素，较小尺寸生成速度更快。可使用参数一次请求 1 10 张图像。描述越详细，越有可能获得想要的结果，也可在 DALL·E 预览应用程序中探索示例获取更多提示灵感。 2. 图像编辑端点允许通过上传蒙版来编辑和扩展图像。遮罩的透明区域指示应编辑图像的位置，提示应描述完整的新图像，而不仅仅是擦除区域。上传的图片和遮罩必须是小于 4MB 的正方形 PNG 图片，且尺寸相同。生成输出时不使用遮罩的非透明区域。

以下是计算两个指定格式时间差的绝对值并输出相差完整天数的 Python 代码： ```python import datetime def calculate_days_difference: 解析时间字符串 time1 = datetime.datetime.strptime time2 = datetime.datetime.strptime 计算时间差 time_difference = abs 转换为天数并返回 return time_difference.days 示例用法 time1_str = "2023年08月01日17点21分21秒" time2_str = "2023年08月10日17点21分21秒" print ```

要将 Coze 工作流大模型输出内容变成格式化的文本，可以按照以下步骤进行： 1. 大模型批量总结文章内容： 模型选择：默认的豆包 32k 通常够用，若担心上下文长度不足，可选择更大的模型，如 kimi128k。 配置参数：选择批处理，批处理输入参数包括第 9 步中读取的文章内容正文、第 8 步代码处理后的 url 链接和标题。下方的输入参数有四个，分别是 content 正文、title 标题、url 文章链接、author 作者。提示词输入相关内容，将这四部分一起送给大模型进行总结，最终拼接成 markdown 格式输出。 2. 汇总格式化最终输出内容：使用代码节点，将大模型输出的内容进行最终输出的格式化。参数配置方面，输入选择上一步输出的 outputList，点击「在 IDE 中编辑」，选择『Python』，输入相应代码，配置输出项为 result。 3. 公众号总结推送到微信：此节点根据 Server 酱的 API 文档，使用自建插件。主要功能是把上一步格式化好的内容推送到用户的微信上。输出配置包括：title 为汇总公众号总结页面的标题，参数值选择「输入」并起名；desp 为页面主体内容，选择上一步最终输出内容；key 引用开始节点的 key。 在循环节点方面： 1. 关于如何将文本内容转为数组：循环节点中的循环数组参数必须引用上游节点的输出参数，且参数类型为数组类型。大模型、代码等节点均支持数组格式的输出参数。若只能拿到文本格式的内容，可通过代码节点将其转为数组格式。例如在长文总结场景下，使用 LinkReaderPlugin 插件提取 PDF 内容，其输出参数 pdf_content 为 String 类型，可通过代码节点转为数组类型。还可在大模型节点通过提示词和示例让大模型直接输出数组，或使用文本处理（文本分隔）。 2. 关于如何结束循环：循环节点模式不同，结束循环的方式不同。使用数组循环时，循环节点依次对数组中的元素执行处理后自动结束并跳出循环。指定循环次数时，循环节点执行指定次数后会自动终止循环。无限循环可通过终止循环节点停止循环，条件判断节点判断某个条件成立时，流转到终止循环节点，自动跳出循环。 3. 关于如何在循环体中插入节点：选中循环体时，才能向循环体中添加新节点，或拖入新节点至循环体画布。不支持将循环体外部的节点拖动至循环体内，循环体中的节点也不可移动到循环体之外。 在大模型节点配置方面： 输入与输出的变量名称可自定义，按习惯设定以便识别字段含义。 输入：直接引用开始节点中用户输入的{{BOT_USER_INPUT}}。 提示词区域：需要两个双花括号写明需要使用的输入项参数名，如{{input}}。 输出：有几项子内容需要生成，就设置几项。为让大模型理解最终输出的形式要求，在用户提示词最后添加输出格式段落，描述每个变量名称、输出内容、输出格式，且务必注意前后完全一致，否则会输出失败。

目前知识库中没有关于“为什么 AI 处理关于时间戳转化为日期时间格式的问题会出错”的相关内容。但一般来说，AI 在处理时间戳转化为日期时间格式出错可能有以下原因： 1. 数据格式不规范：输入的时间戳数据可能不符合常见的格式标准，导致 AI 模型无法正确识别和处理。 2. 模型训练不足：AI 模型可能在时间处理方面的训练数据不够丰富或全面，从而影响其对时间戳转化的准确性。 3. 算法选择不当：所采用的转化算法可能不适合特定的时间戳格式或应用场景。 4. 系统环境问题：例如运行 AI 处理的硬件或软件环境存在异常，影响了处理过程。 以上只是一些可能的原因，具体情况还需要根据实际的场景和数据进行详细分析。

以下是关于如何使用 AI 审核文件格式以及如何利用 AI 写课题的相关信息： 如何使用 AI 审核文件格式： Midjourney 正在测试全新的“外部图像编辑器、图像重纹理化功能”以及下一代 AI 审核系统。 1. 图像编辑器：允许从计算机上传图像，然后扩展、裁剪、重绘、添加或修改场景中的元素。还推出了“图像重纹理化模式”，可通过文本提示和区域选择来控制所有图像编辑操作，且兼容多种功能。 2. AI 审核系统：这是一个更加智能、细致的 V2 审核系统，会从整体上检查提示、图像、绘制蒙版以及生成的输出图像。但仍处于早期测试阶段，MJ 正在尽力优化其遵循的规则。 3. 使用规则：由于这些功能很新，MJ 希望给社区和人工审核团队一个适应时间。在第一个发布阶段，这些功能开放给以下社区群体： 已生成至少 10,000 张图像的用户，年度会员可用。 过去 12 个月内一直是月度订阅用户的用户。 如何利用 AI 写课题： 1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述：借助 AI 工具确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若涉及数据收集和分析，使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具撰写各部分，并检查语法和风格。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确格式的参考文献。 10. 审阅和修改：用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性，根据反馈修改。 11. 提交前的检查：使用 AI 抄袭检测工具确保原创性，并做最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具只是辅助，不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维，使用时应保持批判性思维，确保研究质量和学术诚信。