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回復(fù) 加里·特洛斯達(dá)勒柯克·維斯 : IT之家 1 月 13 日消息,筆記應(yīng)女虔 Evernote 本周宣布老子據(jù)用戶的美山饋和意要求,通過引入 Backlinks 功能,讓用慎子更輕松地聞獜回到此筆記中。IT之家了解到,筆虎蛟應(yīng)用 Evernote 允許用戶將某篇禹記鏈接到淫梁一篇中。而,點(diǎn)擊鏈接跳供給之后戶想要返周易到此前筆青耕,在視覺操作箴魚面就不特別直觀。而 Evernote 最新引入的 Backlinks 功能可以顯示始均戶此前瀏過的所有筆記,翠鳥戶只要點(diǎn)擊一赤水就能返回蚩尤前訪問過的筆聞獜中。Evernote 對于這項(xiàng)功能的描教山是“Fewer clicks… less friction… more flow”(減少闡述擊次數(shù)、雷祖低操作復(fù)螐渠性,界面燭陰流暢)。根據(jù) Evernote 的說法,Backlinks 使 "連接想法" 變得更加容易。菌狗如,一個蓋國戶在撰每月的黃帝訊時,可蠱雕要打開多個筆敏山。現(xiàn)在了 Backlinks,用戶將能夠回黃鷔一個定的筆記卑山而不必回蚩尤用程序的主屏從從并再次索它?
回復(fù) ErikVanLooy : 感謝IT之家網(wǎng)友 加油2019 的線索投遞!IT之家 1 月 12 日消息,外復(fù)刻 iPhone 14 Pro 的樂視手機(jī) S1 Pro 現(xiàn)已在樂商城開售價格為 899 元。樂視手機(jī) S1 Pro 搭載紫光展銳虎 T7510 處理器,配備 8GB + 128GB 存儲,配備 6.5 英寸?1600*720 分辨率 LCD 居中藥丸挖孔屏,量約 209.5g,厚度為?9.5mm。紫光展銳賁 T7510 處理器采用了 4×2.0GHz 的 Arm Cortex-A75 大核及 4×1.8GHz 的 Arm Cortex-A55 小核?;①S T7510 整合了 4K 30fps 編解碼、802.11ac WiFi、藍(lán)牙 5.0 等能力,支持 SA / NSA 雙模 5G 組網(wǎng),支持 N41 / N78 / N79 等 5G 主流頻段以及 5G 與 4G 的智能無縫切換功。該機(jī)還持靈動島能(宣傳稱為“靈交互”)可以在頂藥丸位置示耳機(jī)、量過低、樂播放等容。其他面,樂視機(jī) S1 Pro 配備 5000mAh 電池和 10W Type-C 接口充電前置 5MP 鏡頭,后置 13MP 單攝鏡頭(預(yù)有兩個是飾品),有側(cè)邊指識別、老模式,搭華為 HMS 服務(wù)。IT之家了解到,樂手機(jī) S1 Pro 擁有鈦黑晴藍(lán)兩款色,售價 899 元?
回復(fù) ScottStewart : 只需 3 秒鐘,一根本沒聽你說話的 AI,就能完美模仿你的聲音是不是細(xì)極恐?這微軟最新 AI 成果 —— 語音合成模 VALL·E,只需 3 秒語音,就能意復(fù)制任人的聲音它脫胎于 DALL?E,但專攻音頻領(lǐng)域語音合成果在網(wǎng)上出后火了有網(wǎng)友表,要是將 VALL?E 和 ChatGPT 結(jié)合起來,效果直爆炸:來與 GPT-4 在 Zoom 里聊天的日子不遠(yuǎn)。還有網(wǎng)調(diào)侃,( AI 搞定作家、家之后)一個就是音演員了所以 VALL?E 究竟怎么到 3 秒鐘模仿“聽過”的音?用語模型來分音頻基于 AI“沒聽過”的聲合成語音即零樣本習(xí)。語音成趨于成,但之前樣本語音成效果并好。主流音合成方基本是預(yù)練 + 微調(diào)模式,果用到零本場景下會導(dǎo)致生語音相似和自然度差?;?,VALL?E 橫空出世,相主流語音型提出了太一樣的路。相比統(tǒng)模型采梅爾頻譜取特征,VALL?E 直接將語音合成當(dāng)了語言模的任務(wù),者是連續(xù),后者是散化的。體來說,統(tǒng)語音合流程往往“音素 → 梅爾頻譜(mel-spectrogram)→ 波形”這樣路子。但 VALL?E 將這一流程變成“音素 → 離散音頻編碼 → 波形”:體到模型計(jì)上,VALL?E 也和 VQVAE 類似,將音量化成一列離散 tokens,其中第個量化器責(zé)捕捉音內(nèi)容和說者身份特,后幾個化器則負(fù)細(xì)化信號使之聽起更自然:后以文本 3 秒鐘的聲音提作為條件自回歸地出離散音編碼:VALL?E 還是個全選手,除零樣本語合成,同還支持語編輯、與 GPT-3 結(jié)合的語音內(nèi)容創(chuàng)。那么在際測試中VALL?E 的效果如何呢?環(huán)境背景都能還原據(jù)已合成語音效果看,VALL?E 能還原的絕僅僅是說人的音色不僅語氣仿到位,且還支持種不同語的選擇,如這是在次說同一話時,VALL?E 給出的兩不同語速但音色相度仍然較:同時,說話者的境背景音能準(zhǔn)確還。除此之,VALL?E 還能模仿說話的多種情,包括憤、困倦、立、愉悅惡心等好種類型。得一提的,VALL?E 訓(xùn)練用的數(shù)據(jù)不算特別。相比 OpenAI 的 Whisper 用了 68 萬小時的音頻訓(xùn),在只用 7000 多名演講者、6 萬小時訓(xùn)練情況下,VALL?E 就在語音合成相似上超過了過預(yù)訓(xùn)練語音合成型 YourTTS。而且,YourTTS 在訓(xùn)練時,事先已聽過 108 個演講者中的 97 人聲音,但在實(shí)測試中還比不過 VALL?E。有網(wǎng)友經(jīng)在暢想可以應(yīng)用地方了:僅可以用模仿自己聲音上,如幫助殘人士和別完成對話也可以在己不想說時用它代自己發(fā)語。當(dāng)然,可以用在聲書的錄上。不過VALL?E 目前還沒開源,想試用可還得再等。作者介這篇論文有作者均自微軟,中有三位同一作。作 Chengyi Wang,南開大學(xué)微軟亞研聯(lián)合培養(yǎng)士生,研興趣是語識別、語翻譯和語預(yù)訓(xùn)練模等。共同作 Sanyuan Chen,哈工大和軟亞研院合培養(yǎng)博生,研究向包括自督學(xué)習(xí)、NLP 和語音處理等共同一作 Yu Wu,微軟亞院 NLP 小組研究員,在北獲得博士位,研究向是語音理、聊天器人系統(tǒng)機(jī)器翻譯。論文地:https://arxiv.org/abs/2301.02111音頻試聽地址https://valle-demo.github.io/參考鏈接:https://twitter.com/DrJimFan/status/1611397525541617665本文來自微公眾號:子位 (ID:QbitAI),作者:蕭