如何評(píng)估GLM-TTS生成質(zhì)量？主觀聽感與客觀指標(biāo)結(jié)合 在語音合成技術(shù)迅速滲透到智能客服、有聲讀物、虛擬主播等場(chǎng)景的今天，一個(gè)關(guān)鍵問題日益凸顯：我們?cè)撊绾闻袛嘁欢蜛I生成的語音“聽起來像不像真人”？尤其是在GLM-TTS這類支持零樣本…

?? Maven入門完全指南 AI聲明：本文基于作者和元寶AI多次問答交互生成。 可視化新手教程 - 從零開始掌握J(rèn)ava項(xiàng)目管理利器1小時(shí) 快速入門5個(gè)步驟 完成安裝配置8個(gè)核心 概念解析可視化 圖解工作流程?? 導(dǎo)航目錄 1. …

字段名 類型 解釋 附加說明id int(10) 頁面IDtitle varchar(120) 頁面名稱pagetext mediumtext 頁面內(nèi)容path varchar(255) 文件名classid smallint(5) 分類IDpagetitle varchar(120) 網(wǎng)頁標(biāo)題pagekeywords varchar(25…

GLM-TTS流式推理模式上線，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)語音生成新體驗(yàn) 在智能客服對(duì)話剛響起的第三秒，用戶已經(jīng)聽到了第一句回應(yīng)；在虛擬主播直播中，系統(tǒng)正“邊說邊播”，仿佛真人般自然流暢。這不是未來場(chǎng)景，而是當(dāng)下基于 GLM-T…

語音克隆的安全邊界：從 GLM-TTS 看本地化 AI 的隱私設(shè)計(jì) 在生成式 AI 高速演進(jìn)的今天，我們已經(jīng)可以僅憑幾秒鐘的語音片段，復(fù)刻出某個(gè)人的聲音特征——這種被稱為“零樣本語音克隆”的技術(shù)，正悄然改變著內(nèi)容創(chuàng)作、智能助手乃至數(shù)字…

摘要： 隨著城市化進(jìn)程加速，軌道交通已成為大城市公共交通的骨干。精準(zhǔn)把握其客流特征與分布規(guī)律，對(duì)運(yùn)營(yíng)組織優(yōu)化、網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、安全管理和商業(yè)開發(fā)具有重大意義。本文從時(shí)間、空間、乘客屬性三個(gè)維度，系統(tǒng)分析了城市軌道交通客流的典…

如何將GLM-TTS嵌入Web應(yīng)用？前端JavaScript調(diào)用方案設(shè)計(jì) 在語音交互日益普及的今天，用戶不再滿足于機(jī)械、千篇一律的合成語音。從智能客服到虛擬主播，從有聲讀物到無障礙閱讀，市場(chǎng)對(duì)個(gè)性化、情感化語音輸出的需求正快速增長(zhǎng)。而傳統(tǒng)…

怎么總是忘。 默認(rèn) \(s\) 為 0-indexed。 首先前綴函數(shù)：\(\pi[i]\) 怎么求。 由于 \(\pi[i + 1] - \pi[i] \le 1\)，所以最好情況就是 \(s[i + 1] = s[\pi[i]]\)，此時(shí) \(\pi[i + 1] = \pi[i] + 1\)，如果失配，我們需…