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社区干货
集简云已支持GPT-4 API接口,将最新AI模型接入到您的业务流程中
[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/2286420be6be4b02a659673a97ee13f2~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715962812&x-signature=wxOojw95diTKt2ZNWP5CfCfc%2Bx8%3D)上周,OpenAI宣布正式发布多模态预训练大模型GPT-4,其强大的能力和出色的表现,令业界大为惊叹。 **目前OpenAI的GPT-4 API开放名额极少,国内企业更是“一席难求”。集简云...
数百万小时,6秒,万分之五|效果不输 ElevenLabs 和 OpenAI, MiniMax 语音大模型能用来做什么?
我们的语音模型对长达 **数百万小时** 的高质量音频数据进行训练,基于它的训练结果,仅用 **6 秒** 的音频就能完成音色复刻,基于文本生成语音的字错率低至 **万分之五** ,已达到全球顶尖水平。针对用户的高优... **只用中文原声,也可以复刻出他们讲中、英、日、韩等多种语言的声音:** **韩语:** **日语:** ***03*** **AI 嬛嬛和四爷,** **有没有甄嬛十级学者...
GitHub Copilot:让开发编程变得像说话一样简单 |社区征文
随着OpenAI训练的数据集不断扩展,将各种开发语言有针对性地进行训练,想必在很多垂直领域上会带来更大地突破,帮助开发人员将编程速度提高到不可思议的地步。我们也结合到实际项目中,再来上一些示例:那就让 Copi... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715876468&x-signature=hY%2FJ8S6iwMxv0Zo8RK%2F%2FqttsCOI%3D)## 四、接入指南内置付费版上线—支持自训练模型和上下文对话功能
无法训练自己的模型等等。许多用户反馈希望能够更深入的使用ChatGPT的功能,因此在这次产品更新中集简云推出了 **OpenAI(ChatGPT)内置付费版以满足客户需求。** **付费版与免费版有什么不同?**下面我们看看这个付费版本有什么不同 **1 按量付费**------------付费版本按照ChatGPT官方的价格进行扣费,您可以根据您的使用量预估费用并预充值到您的集简云中账号中...
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集简云已支持GPT-4 API接口,将最新AI模型接入到您的业务流程中
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数百万小时,6秒,万分之五|效果不输 ElevenLabs 和 OpenAI, MiniMax 语音大模型能用来做什么?
我们的语音模型对长达 **数百万小时** 的高质量音频数据进行训练,基于它的训练结果,仅用 **6 秒** 的音频就能完成音色复刻,基于文本生成语音的字错率低至 **万分之五** ,已达到全球顶尖水平。针对用户的高优... **只用中文原声,也可以复刻出他们讲中、英、日、韩等多种语言的声音:** **韩语:** **日语:** ***03*** **AI 嬛嬛和四爷,** **有没有甄嬛十级学者...
当你的童年男神学会了多种语言无缝切换
传统TTS(语音合成)的制作过程是,选择一位能说地道语言的发音人录制大量高质量语音数据,通过有该语言专业背景的团队进行标注处理,最后通过合成技术训练出对应音色,实现上线运用。然而在目标为多语种合成的前提下,传... 训练难度大:传统技术框架下,很难细粒度建模不同语言、不同风格的韵律效果,使得合成声音的表现力难以达到创作者的更高预期。 消耗成本高:相比中文,多语言生产无论是从发音人,专业人士配置、过程生产都会产生更高...
GitHub Copilot:让开发编程变得像说话一样简单 |社区征文
随着OpenAI训练的数据集不断扩展,将各种开发语言有针对性地进行训练,想必在很多垂直领域上会带来更大地突破,帮助开发人员将编程速度提高到不可思议的地步。我们也结合到实际项目中,再来上一些示例:那就让 Copi... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715876468&x-signature=hY%2FJ8S6iwMxv0Zo8RK%2F%2FqttsCOI%3D)## 四、接入指南内置付费版上线—支持自训练模型和上下文对话功能
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语音技术持续突破,火山引擎7篇论文入选国际顶会
总结出几种不同的引入对话历史的方法和训练策略,最终获得了比单句 ASR 提升5%+的识别效果。(a)基础 RNN-T 结构 (b)引入对话历史到 predictor 的结构 (c)引入对话历史到 encoder 的结构 首先针对 RNN-T的结构特点,论... 例如口语考试以及各种在线口语练习等。 基于多任务和迁移学习方法的MOS自动打分A Multi-Task and Transfer Learning based Approach for MOS Prediction 语音质量是反映语音合成(Text-To-Speech, TTS)、语音转换(V...
「ACL 2023」发榜!火山语音推出业内首个借助视频信息的端到端语音翻译模型
团队率先探索使用无标记音视频数据进行自监督预训练,以学习上下文表示;此外使用在纯音频语料库上训练的S2ST模型引入跨模态蒸馏,进一步降低对视觉数据的要求。在两种语言对的实验结果表明,无论噪声类型如何,AV-Tran... 第二团队引入了多尺度预训练方案,以在音素、词汇等不同层次上捕获韵律模式;最后展示了如何将CLAPSpeech整合到现有的TTS模型中以获得更好的韵律。 表3 CAMixerSR通用超分辨率数据集上的实验对比 除了超大分辨率的场景,我们的方案在一些通用场景下同样有不错的性能优势,表3中... 球面内容是一个重要的超高分辨率场景,我们在两个全景超分数据集上进行了测试,甚至不需要通过球面数据集进行训练,仅进行测试的情况下同样发现我们的方案在PSNR效果以及性能上都超过了过去的方案。在这项实验中可以表...
