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随着人工智能技术的不断发展，语音识别作为其中一个重要的研究领域，得到了广泛的关注和应用。特别是在语音信号分类和模式识别中，神经网络的应用表现出了巨大的潜力。本文将介绍一种基于反向传播（BP）神经网络的语音识别系统。通过训练神经网络，利用语音信号的特征进行分类，完成不同语音类别的识别任务。本文详细介绍了该系统的设计过程，包括数据预处理、BP神经网络模型的构建、训练过程、分类结果分析等。最终，通过实验
Natural Reader 不仅支持短文本的快速转换，还能处理长文档，是你学习、工作和日常生活的有力工具。无论是为了提升阅读体验，还是希望将书籍、文档变成音频随时收听，Natural Reader 都能让你轻松实现。想亲自体验一下？点击这里下载并试用 Natural Reader 吧！Windows版本下载链接 https://en.freedownloadmanager.org/Windows
DeepSpeak的整体架构主要由语音识别模块、跨语言处理模块和语音合成模块组成，如图1所示。图1：DeepSpeak整体架构。
Spark TTS完全基于Qwen2.5构建，无需额外的生成模型，它不依赖于单独的模型来生成声学特征，而是直接从LLM预测的代码中重建音频。这种方法简化了流程，提高了效率并降低了复杂性；支持零样本语音克隆，它可以直接复制说话者的语音。这是跨语言和代码转换场景的理想选择，允许语言和语音之间的无缝转换，而不需要对每种语言进行单独的培训；支持中文和英文两种语言，使模型能够以高自然度和准确性合成多种语言的
在当今数字化浪潮中，AI 呼叫行业蓬勃发展，成为企业提升客户服务效率、优化运营模式的重要助力。云蝠智能凭借其卓越的技术能力、转接优势、特色功能以及全方位的服务体系，在竞争激烈的市场中脱颖而出，引领着 AI 呼叫行业的创新发展潮流。在 AI 呼叫系统中，实时数据分析至关重要。云蝠智能的 AI 呼叫系统具备跨时间、多任务的交叉分析能力，可对呼叫状态、性别、呼叫时段以及多结构化的意向标签进行层次化分析。
在自媒体创作蓬勃发展的当下，利用 AI 工具进行小说创作已成为众多创作者提升效率、拓展内容边界的重要手段。DeepSeek 作为一款功能强大的 AI 创作助手，在小说创作领域展现出了惊人的潜力。无论是神秘瑰丽的玄幻小说，还是缠绵悱恻的言情小说，亦或是波澜壮阔的历史小说、充满奇思妙想的科幻小说，只要掌握精准的指令模板，就能借助 DeepSeek 高效产出优质内容。以下为你详细介绍不同题材小说的精准指
Ampere 架构的 GPU 采用了多个[流多处理器]（SM）和更大的总线宽度，提供了更多的 CUDA Core 和更高的频率。而受到影响较大的还是 NVlink 上的削减，但是因为架构上的升级，虽然比不上同为 Hopper 架构的 H100，但是比 ampere 架构的 A800 还是要强上不少的。NVIDIA 通常用最小的运算单元表示自己的运算能力，CUDA Core 指的是一个执行基础运算的
展望未来，我们期待看到更多的企业加入到AI技术平权的行列中来，共同推动AI技术的普及和应用。同时，我们也希望政府和社会各界能够给予更多的支持和关注，为AI技术的发展创造良好的环境和条件。相信在不久的将来，AI技术将真正成为每个人都可以轻松掌握和使用的工具，为我们的生活和工作带来更多的便利和惊喜。腾讯元宝与DeepSeek的牵手，不仅是对AI技术平权的一种探索，更是对AI服务模式的一种创新。通过开源
转自：http://t.zoukankan.com/yanqiang-p-13257228.html。
在深入探讨提示工程之前，有必要先了解大型语言模型的基本概念。LLMs通常分为在线模型和离线模型两大类。
2024最wow的AI生图工具出现了！对“青春纪念手册”下手，你就说这味儿正不正宗：不信谁没有，谁也别说谁。别着急，下一秒“啪”的一下：……什么情况？这，就是最近摄影圈不少人都在玩的AI修图神器——。据说，无需事先上传多张图训练专属模型，打开直接上传一张图随便P。最近它还快速迭代升级了一波产品，圈子里更热闹了。有网友试过后直呼内行，毕竟用它来应对顾客的奇葩需求简直不要太。像是服务丝巾阿姨这类客户，
都说国产大模型“通义千问”能打，到底是真强还是智商税？今天就带你看看，这个国产“AI猛将”凭什么火出圈！如今的AI领域竞争激烈，提到大模型，许多人第一反应可能是GPT、Llama等大牌“选手”。然而，阿里巴巴的“通义千问”却让不少开发者拍案称好。今天，我们就来一起揭开通义千问的“好”是如何做到的。2023年4月，阿里巴巴推出通义千问，选择了“全开源”的策略，成为全球开发者关注的焦点。
点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>【多模态和Transformer】微信技术交流群「 SpeechGPT 为打造真正的多模态大语言模型指明了方向：将不同模态的数据（视觉，语音等）统一表示为离散单元集成在 LLM 之中，在跨模态数据集上经过预训练和指令微调，来使得模型具有多模态理解和生成的能力，从而离 AGI 更进一步。」—— 复旦大学计算机学院教
随着计算能力和数据规模的不断增长，人工智能技术的发展也在不断推进。在这个过程中，大模型和小模型是两种不同的模型类型，它们在应用场景、性能和训练方法等方面有很大的区别。本文将从背景、核心概念、算法原理、代码实例、未来发展趋势等多个方面进行深入探讨，以帮助读者更好地理解这两种模型的优缺点和应用场景。大模型通常指具有大量参数（如百万级、千万级甚至亿级）的神经网络模型，如GPT-3、BERT等。这些模型通
在前面的几篇博文中，我们已经介绍了聆思CSK6的开发板的使用和示例，今天来介绍一下云端的聆思大模型平台。聆思CSK6开发板的硬件处理能力有限，所以有些复杂的人工智能工作是在云端完成的。聆思平台(LSPlatform)是专门为大模型进行全链路开发落地而设计的云平台。该平台可实现大模型的知识库问答，低代码应用编排，请求数据监测、提示词模板、AI应用的部署和分享等功能。开始使用 | 聆思文档中心 (li
因为国内网络原因，安装要更换清华镜像源。
此外，还支持多音色、多风格、多情感，让模型能够覆盖多样化的内容表达和使用场景，更加贴近真人的自然表达。通过高标准的设备配置和录音环境，确保语音合成数据的高质量，为创建自然流畅、高保真的语音合成系统提供了坚实的基础。特别是在 SFT 过程中，精标语音合成数据是决定模型性能和质量的关键因素之一，高质量的数据才能更好的提升语音合成系统的表现。，包括阿拉伯语、德语、法语、俄语、日语、韩语、葡萄牙语、西班牙
1.1 大模型技术的发展历程 …51.2 大模型技术的生态发展 …91.3 大模型技术的风险与挑战 …118.1 协同多方合作，共同推动大模型发展 …958.2 建立大模型合规标准和评测平台 …968.3 应对大模型带来的安全性挑战 …978.4 开展大模型广泛适配，推动大模型技术栈自主可控…98大模型发展历程。
新版本的有源电力滤波器谐波抑制策略模型基于PI+重复控制。该模型采用Simulink进行仿真实现，利用无功补偿和PI+重复控制技术有效抑制了谐波，最终使总谐波畸变率（THD）降低至小于1%。此仿真模型提供了2015和2017两个版本，以方便在不同版本的Matlab上运行。重复控制理论是建立在以内模原理为基础之上的，其本质上是一个反馈控制系统，因为重复控制器中有外部信号的数学模型，因此系统具有很小的
1.背景介绍语音识别技术是人工智能领域的一个重要分支，它涉及到自然语言处理、信号处理、机器学习等多个领域的知识。随着深度学习技术的发展，语音识别技术也得到了巨大的发展，特别是注意力机制的出现，它为语音识别技术提供了一种更加有效的解决方案。在这篇文章中，我们将从以下几个方面进行阐述：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解具体代码实例和详细解释说明...
模型下载地址：https://drive.google.com/drive/folders/1wLtxyao4ItAg8tt4Sb63zt6qXzhcQoR6终端输出：（audio6.mp3 、audio10.mp3）[ERROR:0@0.002] global cap_ffmpeg_impl.hpp:1112 open VIDEOIO/FFMPEG: unsupported parameters
在人工智能的浩瀚星空中，DeepSeek的混合专家MoE架构与Manus的AGI智能体技术犹如两颗璀璨的星辰，各自闪耀着独特的光芒。展望未来，随着人工智能技术的不断进步和应用场景的不断拓展，DeepSeek的MoE架构和Manus的AGI技术都将迎来更加广阔的发展空间。有时候，甚至可以将DeepSeek和Manus结合起来使用，充分发挥它们各自的优势，实现更高效、更智能的复杂任务处理。我们应该以开
声纹识别-2.GMM-UBM（高斯混合模型-通用背景模型）前言声纹识别-1.绪论中回顾了声纹识别的类别，性能评价指标和算法。本篇博文介绍声纹识别算法中较为传统的GMM-UBM（Gaussian Mixture Model-Universal Background Model）算法1 2。GMM-UBM算法需从GMM说起，因为UBM实际上也是GMM，之所以它叫通用背景模型是因为它是从背景数据（...
🥳🥳🥳现在，我们在本教程中，您学习了如何使用ESP32S3 Sense接入语音识别+MiniMax模型+TTS模块实现语音播报功能。🛹🛹🛹从而实现对外部世界进行感知，充分认识这个有机与无机的环境，后期会持续分享esp32跑freertos实用案列🥳🥳🥳科学地合理地进行创作和发挥效益，然后为人类社会发展贡献一点微薄之力。🤣🤣🤣
ECAPA-TDNN是说话人识别中基于TDNN的神经网络，是目前最好的单体模型之一关于TDNN，可以参考深入理解TDNN（Time Delay Neural Network）——兼谈x-vector网络结构。
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