通过 Azure 认知服务的智能语音功能[1]，用户可以使用语音 SDK 开发工具包快速构建支持语音交互的各种应用。将语音转录为准确的文本 （STT，或语音识别）或者将文本转换成生动的语音 （TTS，或语言合成），从未像今天如此简单。

Veo 3真正对手，竟不是Sora 2！通义万相2.5全网首发，直接甩出王炸：一句话，直出10秒1080P电影级视频，首次实现音画精准同步。一键生成BGM、人声，全网实测玩疯。四个月前，谷歌DeepMind重磅推出Veo 3，首次实现「音画同步」，让AI视频彻底告别无声时代！一段提示，可以直吐4K高清视频，还自带逼真音效，唇同步准到毫秒级别。在云栖大会上，通义万相2.5（Wan2.5-previe

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edge-tts是github上的一个开源项目，可以免费将文本转为语音，别看它只有2.8k star，替代科大讯飞的收费TTS服务完全没问题，因为这个项目实际是调用的微软edge的在线语音合成服务，支持40多种语言，300多种声音，效果毋容置疑。

语音作为人与人交流的直接媒介，承载着人们日常生活中的大部分信息来源。基于近年来通信技术与物联网的发展，各式各样的语音助手、智能家具等软硬件层出不穷，人机交互技术的发展及人们对其需求日益攀升。语音识别技术在人机交互上扮演着重要的角色，任何因其导致的识别错误都可能在人机交互系统中的各个模块上传播，并最终导致交互失败。因此针对语音识别的研究具有重要的学术价值和应用价值。...

本文是由郭理勇在第二届SH语音技术研讨会和第七届Kaldi技术交流会上对新一代kaldi项目在学术及“部署”两个方面报告的内容上的整理。如果有误，欢迎指正。

https://github.com/cantabile-kwok/VoiceFlow-TTS（持续更新中）rectified flow matching 与 flow matching 对比效果。rectified flow matching 与 grad-tts 对比效果。项目实现的参考信息，可以看到该项目做的工作很完备。VoiceFlow框图。

例如，在 Arc、TruthfulQA 和 GSM8K 基准测试中，Falcon Mamba 7B 的得分分别为 62.03%，53.42% 和 52.54%，超过了 Llama 3 8 B, Llama 3.1 8B, Gemma 7B 和 Mistral 7B。具体而言，Falcon Mamba 7B 经过了 AdamW 优化器、WSD（预热 - 稳定 - 衰减）学习率计划的训练， 并且在前

直到2012年，Geoffrey Hinton带着他的学生Alex在李飞飞构建的ImageNet图像大数据上，用提出的Alex网络将识别性能比前一届一次性提高将近10个百分点，这才让大部分的人工智能学者真正转向深度学习，因为以之前每届用统计机器学习方法较上一届提升性能的速度估计，这次的提高需要用20多年时间。尽管从神经生理学角度来看，这个网络的记忆能对应于原型说，每个神经元可以看成是一个具有某个固

自1956年达特茅斯会议以来，人工智能经历了60多年的风风雨雨。在《中国科学》70周年纪念专刊上，清华大学张钹院士等撰文《迈向第三代人工智能》，提出了第三代人工智能的概念[1]。按张钹老师的观点，人工智能语音技术的发展总体可以分为两个阶段：基于知识驱动的方法和基于数据的方法，分别称为第一代人工智能语音和第二代人工智能语音。在第一代人工智能中，人类的知识具有核心地位。人们将定理、概念、经验等知识形式