人工知能: 音声合成技術の概要
1. 音声合成の概念の紹介
音声合成は、単純にテキスト情報を標準音声に変換するプロセスであり、最終的に対応する音声ファイルを出力できます。機械が人間と同じようにリアルタイムで話すことができるようになります。関係する分野には、音響学、言語学、デジタル信号処理、コンピュータ管理などの知識が含まれます。
2. 音声合成のプロセスには主に、入力テキストの取得→言語処理→韻律処理→音響処理→音声ファイルの出力が含まれます。このうち、音声認識には主に言語処理、韻律処理、音響処理の 3 段階の処理が含まれます。
2.1 言語処理
この段階では、主に人間による自然言語理解のプロセスをシミュレートします。主な作業には、入力テキスト分析、単語分割、意味分析が含まれます。その目的は、コンピューターが認識できるようにすることです。できるだけ正確に理解するために、テキストの意味を入力し、次のステップに備えます。
2.2 韻律処理
主な目的は、合成音声のピッチ、長さ、強さ、およびその他の音声特徴を計画することです。目的は、合成音声が正確な意味を表現できるようにすることです。出力オーディオファイルをよりリアルなものにします。
2.3 音響処理
この段階では主に、最初の 2 つの段階の処理結果を最終的な音声ファイルに合成します。
3. 音声合成の利用シナリオ
3.1 インテリジェント サービス
インテリジェント サービスには、主に音声ロボット、スマート スピーカー、その他の機器が含まれます。音声合成により、優しく優しい銀行ナビロボットやかわいい幼児教育ロボットなど、さまざまな音声を出力できるほか、歌や掛け合い、ニュースが流れる通知型スマートスピーカーなど、私たちの日常生活を大きく豊かにしてくれるスマートスピーカー。ストーリーを伝えたり、その他の実用的な機能を提供します。
3.2 APP アプリケーションの観点
モバイル APP アプリケーションは、モバイル リーダーのリスニング機能、地図のナビゲーション ブロードキャスト機能、モバイルに付属する音声アシスタントなど、さらに広範です。電話やテキスト経由のビデオクリップなど、オーディオファイルの直接変換に広く使用されています。
以上が人工知能: 音声合成技術の概要の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

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