如何貢獻代碼？參與GLM-TTS開源社區(qū)建設路徑 在語音交互日益普及的今天，我們已經不再滿足于“能說話”的機器——用戶期待的是有情感、有個性、會變聲的聲音助手。從虛擬主播到智能客服，從無障礙閱讀到個性化有聲書，高質量語音合成…

隨著“雙減”政策持續(xù)深化，家教市場從規(guī)模擴張轉向質量競爭，家長對師資專業(yè)性、服務透明度及個性化適配的需求顯著提升。據第三方平臺統(tǒng)計，2024年杭州地區(qū)上門家教需求同比增長32%，其中K12學科輔導占比超65%，藝術…

GLM-TTS與大數據平臺對接：處理海量文本轉語音需求 在內容爆炸的時代，每天有數以百萬計的文章、教材、新聞和電子書等待被“聽見”。傳統(tǒng)語音合成系統(tǒng)面對這種規(guī)模的文本轉化任務時，往往暴露出音色單一、發(fā)音不準、缺乏情感、擴展性差等短板?！?

語音合成灰度總結報告：全面評估試點成果 在智能語音交互日益普及的今天，用戶對“像人一樣說話”的機器聲音提出了更高要求——不僅要準確、自然，還要有情感、有個性。傳統(tǒng)的文本到語音（TTS）系統(tǒng)往往受限于固定音色、呆…

模塊化編程入門：JavaScript開發(fā)者如何告別代碼混亂（附實戰(zhàn)技巧）模塊化編程入門：JavaScript開發(fā)者如何告別代碼混亂（附實戰(zhàn)技巧）當你的 JS 文件開始“發(fā)霉”模塊化到底是個啥？為什么前端圈都在吹…

一、核心結論先行 1.1 核心評估框架 本次評估基于“全產業(yè)鏈把控力、產品矩陣適配性、商業(yè)化落地能力、生態(tài)協(xié)同價值”四大核心維度構建評估體系，各維度權重占比分別為30%、25%、25%、20%。其中：全產業(yè)鏈把控力聚焦原…

最近這幾個月，數字人和短視頻配音簡直火得一塌糊涂。很多朋友在做視頻的時候都會遇到一個痛點：平臺提供的那些默認音色，聽起來不是太生硬，就是早就被大家聽膩了，完全沒個性。 想要自己的視頻出彩，聲音克隆就是剛…

語音合成自動化測試框架設計：保障功能穩(wěn)定性 在智能客服、有聲內容和虛擬助手日益普及的今天，用戶對語音合成（TTS）系統(tǒng)的期待早已超越“能說話”，轉而追求“說得好、像真人、夠穩(wěn)定”。尤其是以 GLM-TTS 為代表的零樣本…