


ChatGPT Java: Bagaimana untuk melaksanakan sintesis pertuturan pintar dan penjanaan bahasa semula jadi
ChatGPT Java: Bagaimana untuk melaksanakan sintesis pertuturan pintar dan penjanaan bahasa semula jadi, contoh kod khusus diperlukan
Dengan perkembangan teknologi kecerdasan buatan moden, sintesis pertuturan pintar dan penjanaan bahasa semula jadi (NLG) telah menjadi penting dalam manusia- komponen interaksi komputer. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan bahasa Java untuk melaksanakan sintesis pertuturan pintar dan penjanaan bahasa semula jadi, dan menyediakan contoh kod khusus.
1. Sintesis pertuturan pintar
Sintesis pertuturan pintar merujuk kepada menukar teks kepada output pertuturan yang semula jadi dan lancar. Kita boleh menggunakan perpustakaan sumber terbuka MaryTTS di Jawa untuk melaksanakan fungsi sintesis pertuturan pintar. Berikut ialah kod sampel mudah:
import marytts.LocalMaryInterface; import marytts.exceptions.MaryConfigurationException; import marytts.exceptions.SynthesisException; public class TextToSpeech { private LocalMaryInterface maryTts; public TextToSpeech() throws MaryConfigurationException { maryTts = new LocalMaryInterface(); } public void speak(String text) throws SynthesisException { maryTts.setAudioEffects(null); maryTts.setVoice("cmu-slt-hsmm"); maryTts.setAudioEffects("F0Scale(duration:20;level:4)"); maryTts.generateAudio(text); maryTts.playAudio(); } public static void main(String[] args) { try { TextToSpeech tts = new TextToSpeech(); tts.speak("欢迎使用智能语音合成!"); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }
Dalam kod di atas, kami mula-mula menggunakan pembina MaryTTS untuk mencipta objek LocalMaryInterface, dan kemudian memanggil kaedah bercakap untuk menukar teks kepada output pertuturan. Dalam kaedah bercakap, kita boleh menetapkan kesan audio, timbre dan parameter lain pertuturan yang disintesis.
2. Penjanaan bahasa semula jadi
Penjanaan bahasa semula jadi merujuk kepada penjanaan output teks semula jadi dan lancar berdasarkan peraturan dan korpora tertentu. Di Java, kita boleh menggunakan kit alat NLG SimpleNLG untuk melaksanakan penjanaan bahasa semula jadi. Berikut ialah kod contoh mudah:
import simplenlg.features.Feature; import simplenlg.features.Tense; import simplenlg.framework.DocumentElement; import simplenlg.framework.NLGFactory; import simplenlg.framework.StringElement; import simplenlg.lexicon.Lexicon; import simplenlg.lexicon.XMLLexicon; import simplenlg.realiser.english.Realiser; public class TextGeneration { public static void main(String[] args) { Lexicon lexicon = new XMLLexicon(); NLGFactory nlgFactory = new NLGFactory(lexicon); Realiser realiser = new Realiser(); DocumentElement sentence = nlgFactory.createSentence("这是一个简单的例子。"); sentence.setFeature(Feature.TENSE, Tense.PAST); String output = realiser.realiseSentence(sentence); System.out.println(output); } }
Dalam kod di atas, kami mula-mula mencipta objek Lexicon, memuatkan perpustakaan perbendaharaan kata, dan kemudian menggunakan NLGFactory untuk mencipta objek DocumentElement ayat dan menetapkan kalanya kepada kala lampau. Akhirnya, objek DocumentElement ditukar kepada output teks melalui Realiser.
Kesimpulan
Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan Java untuk melaksanakan sintesis pertuturan pintar dan fungsi penjanaan bahasa semula jadi, dan menyediakan contoh kod khusus. Dengan menggunakan perpustakaan sumber terbuka MaryTTS dan SimpleNLG, kami boleh melaksanakan fungsi ini dengan mudah dalam Java, memberikan pengalaman yang lebih pintar dan semula jadi untuk interaksi manusia-komputer. Harap artikel ini membantu anda!
Atas ialah kandungan terperinci ChatGPT Java: Bagaimana untuk melaksanakan sintesis pertuturan pintar dan penjanaan bahasa semula jadi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas





Java 8 memperkenalkan API Stream, menyediakan cara yang kuat dan ekspresif untuk memproses koleksi data. Walau bagaimanapun, soalan biasa apabila menggunakan aliran adalah: bagaimana untuk memecahkan atau kembali dari operasi foreach? Gelung tradisional membolehkan gangguan awal atau pulangan, tetapi kaedah Foreach Stream tidak menyokong secara langsung kaedah ini. Artikel ini akan menerangkan sebab -sebab dan meneroka kaedah alternatif untuk melaksanakan penamatan pramatang dalam sistem pemprosesan aliran. Bacaan Lanjut: Penambahbaikan API Java Stream Memahami aliran aliran Kaedah Foreach adalah operasi terminal yang melakukan satu operasi pada setiap elemen dalam aliran. Niat reka bentuknya adalah

Kapsul adalah angka geometri tiga dimensi, terdiri daripada silinder dan hemisfera di kedua-dua hujungnya. Jumlah kapsul boleh dikira dengan menambahkan isipadu silinder dan jumlah hemisfera di kedua -dua hujungnya. Tutorial ini akan membincangkan cara mengira jumlah kapsul yang diberikan dalam Java menggunakan kaedah yang berbeza. Formula volum kapsul Formula untuk jumlah kapsul adalah seperti berikut: Kelantangan kapsul = isipadu isipadu silinder Dua jumlah hemisfera dalam, R: Radius hemisfera. H: Ketinggian silinder (tidak termasuk hemisfera). Contoh 1 masukkan Jejari = 5 unit Ketinggian = 10 unit Output Jilid = 1570.8 Unit padu menjelaskan Kirakan kelantangan menggunakan formula: Kelantangan = π × r2 × h (4

Java ialah bahasa pengaturcaraan popular yang boleh dipelajari oleh pembangun pemula dan berpengalaman. Tutorial ini bermula dengan konsep asas dan diteruskan melalui topik lanjutan. Selepas memasang Kit Pembangunan Java, anda boleh berlatih pengaturcaraan dengan mencipta program "Hello, World!" Selepas anda memahami kod, gunakan gesaan arahan untuk menyusun dan menjalankan program, dan "Hello, World!" Pembelajaran Java memulakan perjalanan pengaturcaraan anda, dan apabila penguasaan anda semakin mendalam, anda boleh mencipta aplikasi yang lebih kompleks.

Spring Boot memudahkan penciptaan aplikasi Java yang mantap, berskala, dan siap pengeluaran, merevolusi pembangunan Java. Pendekatan "Konvensyen Lebih Konfigurasi", yang wujud pada ekosistem musim bunga, meminimumkan persediaan manual, Allo

PHP dan Python masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1.Php sesuai untuk pembangunan web, dengan sintaks mudah dan kecekapan pelaksanaan yang tinggi. 2. Python sesuai untuk sains data dan pembelajaran mesin, dengan sintaks ringkas dan perpustakaan yang kaya.

Java Made Simple: Panduan Permulaan untuk Kuasa Pengaturcaraan Pengenalan Java ialah bahasa pengaturcaraan berkuasa yang digunakan dalam segala-galanya daripada aplikasi mudah alih hingga sistem peringkat perusahaan. Untuk pemula, sintaks Java adalah ringkas dan mudah difahami, menjadikannya pilihan ideal untuk pembelajaran pengaturcaraan. Sintaks Asas Java menggunakan paradigma pengaturcaraan berorientasikan objek berasaskan kelas. Kelas ialah templat yang menyusun data dan tingkah laku yang berkaitan bersama-sama. Berikut ialah contoh kelas Java yang mudah: publicclassPerson{privateStringname;privateintage;

Kebangkitan kecerdasan buatan fizikal yang terdesentralisasi (DEPAI): integrasi robot dan teknologi kecerdasan buatan Web3 berubah dengan setiap hari berlalu, dan kecerdasan buatan fizikal yang terdesentralisasi (DEPAI) telah membawa penyelesaian revolusioner untuk mengawal robot dan infrastruktur kecerdasan buatan fizikal. DEPAI berkembang maju dari pengambilalihan data dunia sebenar kepada operasi robotik pintar berdasarkan penggunaan infrastruktur fizikal (DEPIN) yang terdesentralisasi. Sebagai Ketua Pegawai Eksekutif Nvidia, Huang Renxun berkata: "Masa chatgpt dalam bidang robot umum akan datang tidak lama lagi." Pada masa akan datang, kecerdasan buatan fizikal autonomi

Kecerdasan buatan fizikal yang terdesentralisasi (DEPAI) memimpin arah baru dalam pembangunan kecerdasan buatan dan menyediakan penyelesaian inovatif untuk mengawal robot dan infrastruktur yang berkaitan. Artikel ini akan menjalankan perbincangan mendalam mengenai DEPAI dan aplikasinya dalam bidang pemerolehan data, operasi jauh dan kecerdasan spatial, dan menganalisis prospek pembangunannya. Sebagai Ketua Pegawai Eksekutif Nvidia Huang Renxun berkata, "momen chatgpt" dalam bidang robot umum akan datang tidak lama lagi. Proses pembangunan kecerdasan buatan, dari perkakasan ke perisian, kini bergerak ke arah dunia fizikal. Dalam era populariti robot masa depan, DEPAI menyediakan peluang penting untuk membina ekosistem kecerdasan buatan fizikal berdasarkan WEB3, terutamanya apabila pasukan berpusat belum sepenuhnya menguasai pasaran. Penggunaan luas agen kecerdasan buatan fizikal autonomi akan membawa robot,
