Jadual Kandungan
Inti Utama Penjana Pertuturan Kepintaran Buatan
Cara Penjana Pertuturan Kepintaran Buatan berfungsi
Analisis Teks:
Pemprosesan bahasa:
Sintesis pertuturan:
Perubahan Emosi:
Keutamaan Pengguna:
Pembelajaran Berterusan:
Peranan Pembelajaran Mendalam dalam Penjanaan Pertuturan Kecerdasan Buatan
Rangkaian Neural:
Model sintesis pertuturan:
Latihan Set Data Besar:
Pembelajaran Pemindahan:
Penambahbaikan Berterusan:
Aplikasi Penjana Pertuturan Kepintaran Buatan
Pertimbangan Etika
Ringkasan
Rumah Peranti teknologi AI Apakah penjana pertuturan AI dan bagaimana ia berfungsi?

Apakah penjana pertuturan AI dan bagaimana ia berfungsi?

Feb 04, 2024 pm 02:33 PM
AI

Apakah penjana pertuturan AI dan bagaimana ia berfungsi?

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, penjana pertuturan kecerdasan buatan telah menjadi teknologi penting yang mengubah cara kita berinteraksi dengan mesin dan menerima kandungan digital. Sistem inovatif menggunakan kecerdasan buatan untuk meniru corak pertuturan manusia, menghasilkan bunyi yang lebih realistik dan semula jadi. Artikel ini akan meneroka bidang penjanaan pertuturan kecerdasan buatan, menerangkan struktur dalamannya dan alat yang diperlukan untuk mencapai bunyi semula jadi. Perkembangan teknologi ini membolehkan mesin berkomunikasi dengan kami secara lebih semula jadi melalui bunyi, memberikan pengalaman pengguna yang lebih baik. Ia digunakan secara meluas dalam pembantu suara, sintesis pertuturan dan sistem interaksi suara lain. Melalui penambahbaikan dan pengoptimuman berterusan, penjana pertuturan AI akan terus maju, memberikan kami pengalaman bunyi yang lebih baik dan lebih realistik.

Inti Utama Penjana Pertuturan Kepintaran Buatan

Penjana Pertuturan Kepintaran Buatan ialah program komputer yang menukar teks kepada pertuturan realistik, meniru cara manusia bercakap. Teknologi ini dipanggil text-to-speech (TTS), yang memproses teks input komputer menjadi output audio. Melalui TTS, komputer boleh menyatakan maklumat dalam pertuturan yang semula jadi dan lancar, menjadikan komunikasi dengan manusia lebih mudah dan semula jadi.

Cara Penjana Pertuturan Kepintaran Buatan berfungsi

Teknologi Penjanaan Pertuturan Kepintaran Buatan, juga dikenali sebagai TTS, mempunyai kecerdasan buatan dan pemprosesan bahasa semula jadi sebagai terasnya. Ia boleh menukar teks bertulis kepada bahasa seperti manusia dengan mudah. Bagaimanakah mereka berkomunikasi dengan kami? Berikut adalah langkah-langkah sistematik:

Analisis Teks:

Pertama sekali, menganalisis teks ialah tugas pertama algoritma kecerdasan buatan yang kurang tidur. Algoritma ini memecahkan bahagian pertuturan kepada komponen ayat, mentafsir subjek dan predikat, dan mengelaskan perkataan berdasarkan kandungan semantiknya. Melalui langkah-langkah ini, algoritma dapat lebih memahami struktur ayat.

Pemprosesan bahasa:

Sistem kecerdasan buatan melaksanakan pemprosesan bahasa selepas menganalisis teks. Daripada sintaks kepada semantik, pastikan bunyi yang dihasilkan adalah koheren dan menyampaikan kandungan.

Sintesis pertuturan:

Aplikasi utama penjana pertuturan AI dalam bidang sintesis pertuturan adalah untuk mensimulasikan intonasi manusia. Dengan menggunakan algoritma lanjutan dalam rangkaian saraf dan model pembelajaran mendalam, sistem ini dapat menambahkan penekanan, irama, intonasi atau keamatan pic pada bunyi dengan cara yang paling realistik yang mungkin, menghasilkan output pertuturan yang realistik.

Perubahan Emosi:

Kecerdasan buatan menggunakan algoritma lanjutan berdasarkan rangkaian saraf dan model pembelajaran mendalam untuk membolehkan penjana pertuturan meniru corak dan irama suara manusia. Penjana pertuturan kecerdasan buatan termaju ini mampu mengawal perubahan dalam emosi dan intonasi dengan lebih baik daripada sintesis pertuturan komputer tradisional. Oleh itu, bunyi yang dihasilkan melalui kecerdasan buatan boleh menyampaikan emosi yang berbeza, menambah lebih ekspresif kepada komunikasi.

Keutamaan Pengguna:

Terdapat banyak bunyi yang dihasilkan kecerdasan buatan di pasaran. Sesetengah bunyi boleh disesuaikan mengikut keperluan pengguna, seperti menukar pic, kelajuan dan parameter lain untuk memenuhi keperluan pertuturan atau cita rasa orang yang berbeza.

Pembelajaran Berterusan:

Sesetengah penjana pertuturan bergantung pada pembelajaran mesin untuk meningkatkan dan menambah baik secara berterusan. Dengan memproses lebih banyak data dan menerima maklum balas pengguna, mereka boleh menyesuaikan dan meningkatkan keupayaan sintesis pertuturan mereka.

Bersama-sama langkah ini membolehkan penjana pertuturan AI untuk menukar teks bertulis kepada pertuturan semula jadi dan ekspresif. Ia menyediakan alat yang sangat serba boleh yang sesuai untuk segala-galanya daripada kebolehaksesan dan e-pembelajaran kepada penyampaian kandungan dinamik dan konsistensi jenama. Apabila teknologi terus berkembang, sistem ini telah membangunkan keupayaan sintesis pertuturan yang lebih canggih dan terperinci.

Peranan Pembelajaran Mendalam dalam Penjanaan Pertuturan Kecerdasan Buatan

Rangkaian Neural:

Pembelajaran mendalam adalah berdasarkan rangkaian saraf kerana saiz dan prinsip kerjanya adalah serupa dengan sistem saraf semula jadi. Walau bagaimanapun, dalam bidang khusus penjanaan pertuturan AI, rangkaian ini diarahkan untuk mencari corak kompleks dalam data, khususnya kehalusan pertuturan manusia.

Model sintesis pertuturan:

Pembelajaran mendalam menggunakan model khusus untuk sintesis pertuturan. Model generatif seperti WaveNet dan Tacotron menggunakan rangkaian saraf dalam untuk mensimulasikan kehalusan pertuturan, termasuk intonasi, irama atau perubahan emosi.

Latihan Set Data Besar:

Algoritma pembelajaran mendalam berkembang maju pada set data latihan yang besar, dan dalam kes penjanaan pertuturan AI, itulah model yang dilatih. Model sintesis pertuturan dilatih pada jam pertuturan manusia, membolehkan model mempelajari pelbagai corak bahasa semula jadi yang sangat pelbagai.

Pembelajaran Pemindahan:

Konsep utama dalam pembelajaran mendalam ialah pembelajaran pemindahan, yang membolehkan model yang dilatih dalam satu tugasan digunakan semula pada tugasan lain yang berkaitan. Dalam konteks penjanaan pertuturan AI, ia membolehkan kami menyesuaikan model pra-latihan kepada bunyi atau bahasa pertuturan baharu, dengan itu meningkatkan fleksibiliti dan kecekapan.

Penambahbaikan Berterusan:

Sifat berulang pembelajaran mendalam bermakna model ini boleh terus bertambah baik kerana ia terdedah kepada lebih banyak data dan maklum balas pengguna. Dari masa ke masa, pertuturan yang dijana oleh sistem AI kami akan berbunyi lebih dan lebih semula jadi.

Aplikasi Penjana Pertuturan Kepintaran Buatan

Penjana Pertuturan Kepintaran Buatan mempunyai kepentingan yang besar dalam beberapa industri atas pelbagai sebab. Ia penting untuk kebolehaksesan, menjadikan kandungan digital tersedia kepada orang yang cacat penglihatan atau disleksia. Mereka muncul dalam pengalaman interaktif dan perbualan yang disediakan oleh pembantu maya seperti Siri, Alexa dan Google Assistant. Dalam industri hiburan, mereka menyediakan lakonan suara, suara watak dan penceritaan yang membantu meningkatkan pengalaman yang mengasyikkan.

Ia muncul dalam sistem navigasi, menyediakan navigasi selekoh demi selekoh sambil mengekalkan bunyi seperti manusia yang cukup untuk memastikan pemandu fokus pada jalan raya. Baru-baru ini, mereka telah muncul di platform e-pembelajaran yang menukar kandungan pendidikan kepada bahasa pertuturan, menukar kandungan pendidikan kepada format yang boleh diserap melalui pembelajaran auditori atau hanya menyediakan cara lain untuk mengejar kerja rumah bagi pelajar yang tidak mahu menyelesaikannya. membaca.

Pertimbangan Etika

Penjana pertuturan AI berkuasa, tetapi menggunakannya sering membuatkan orang ramai berfikir tentang isu etika. Soalan yang menyusahkan seperti pengklonan suara, audio palsu dan sama ada suara yang disintesis boleh membawa kepada tingkah laku tidak sesuai yang tidak menyenangkan telah mencetuskan banyak perbincangan tentang laluan yang betul untuk pembangunan kecerdasan buatan. Pengklonan suara menimbulkan kebimbangan tentang kecurian identiti dan penyamaran.

Audio palsu boleh dimanipulasi untuk mencipta bunyi yang memperdaya atau manipulatif, mewujudkan risiko tingkah laku yang mengelirukan, maklumat salah dan penipuan kejuruteraan sosial. Perlindungan yang berkesan terhadap pengklonan suara yang tidak dibenarkan memerlukan piawaian yang ringkas dan persetujuan termaklum daripada mereka yang memutuskan suara siapa yang patut diklon.

Ringkasan

Kesimpulannya, AI Speech Generator ialah lonjakan besar dalam bahasa, teknologi dan kecerdasan buatan yang telah mengubah setiap bidang. Pertimbangan etika adalah penting untuk membina dan menggunakan penjana pertuturan AI secara bertanggungjawab. Mereka boleh meningkatkan kebolehcapaian, hiburan dan kemudahan, tetapi langkah yang sesuai mesti diambil untuk mengelakkan penyalahgunaan. Mengimbangi inovasi dan etika adalah penting untuk masa depan di mana penjana pertuturan AI meningkatkan komunikasi dan kebolehcapaian manusia.

Atas ialah kandungan terperinci Apakah penjana pertuturan AI dan bagaimana ia berfungsi?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

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

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Jul 25, 2024 am 06:42 AM

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas

See all articles