中文TTS黑科技！使用GLM-TTS實(shí)現(xiàn)音素級(jí)發(fā)音控制與情感遷移 在虛擬主播越來(lái)越“會(huì)演”，有聲書(shū)配音動(dòng)輒上百小時(shí)的今天，如何讓AI合成的聲音不僅“聽(tīng)得清”，還能“讀得準(zhǔn)”“說(shuō)得動(dòng)情”？中文語(yǔ)音合成（TTS&#…

GLM-TTS與Redis緩存結(jié)合：提升重復(fù)文本語(yǔ)音生成效率 在智能語(yǔ)音服務(wù)日益普及的今天，用戶對(duì)“秒級(jí)響應(yīng)”的期待正不斷挑戰(zhàn)著后端系統(tǒng)的性能極限。尤其是在教育課件播報(bào)、客服自動(dòng)應(yīng)答、廣告批量配音等高頻場(chǎng)景中，大量重復(fù)文本的反復(fù)合成不僅造…

電視劇劇本朗讀：選角階段的配音試聽(tīng)環(huán)節(jié) 在一部電視劇立項(xiàng)初期，導(dǎo)演和制片團(tuán)隊(duì)最常面臨的問(wèn)題之一是：“這個(gè)角色，到底該由誰(shuí)來(lái)演？” 更進(jìn)一步地，在演員尚未確定前，如何讓創(chuàng)作團(tuán)隊(duì)“聽(tīng)見(jiàn)”角色的…

使用Mathtype公式轉(zhuǎn)語(yǔ)音？GLM-TTS結(jié)合OCR實(shí)現(xiàn)科技文檔朗讀 在高校實(shí)驗(yàn)室里，一位研究生正戴著耳機(jī)通勤，手機(jī)里播放的不是音樂(lè)，而是一篇?jiǎng)偙弧袄首x”出來(lái)的學(xué)術(shù)論文——當(dāng)音頻讀到“根據(jù)牛頓第二定律，F等于ma”時(shí)&#xf…

從晶體管到邏輯：8種基本門電路的真值表與工作原理解密 你有沒(méi)有想過(guò)，手機(jī)里每秒執(zhí)行數(shù)十億條指令的處理器，其最底層的“語(yǔ)言”其實(shí)只有兩種信號(hào)——高電平和低電平？ 這些看似簡(jiǎn)單的0和1，正是通過(guò)一系列 基礎(chǔ)邏輯門電…

這幾天我后臺(tái)私信90%都是關(guān)于論文降ai的，而且問(wèn)得最多的就是：“我的AIGC率太高了怎么辦？”、“有沒(méi)有免費(fèi)降ai率工具推薦？” 現(xiàn)在市面上的降ai率工具，真的是一抓一大把。但這里面最坑的是，你花半天功夫試用…

零樣本語(yǔ)音生成新突破：GLM-TTS結(jié)合GitHub鏡像實(shí)現(xiàn)高效TTS推理 在內(nèi)容創(chuàng)作與人機(jī)交互日益“擬人化”的今天，如何快速、低成本地生成自然流暢的個(gè)性化語(yǔ)音，已成為AI應(yīng)用落地的關(guān)鍵瓶頸。傳統(tǒng)文本到語(yǔ)音（TTS）系統(tǒng)往往依賴…

GLM-TTS高級(jí)參數(shù)調(diào)優(yōu)手冊(cè)：隨機(jī)種子、采樣方法與音質(zhì)關(guān)系 在語(yǔ)音合成技術(shù)日益滲透到虛擬主播、有聲讀物和智能客服的今天，用戶早已不再滿足于“能說(shuō)話”的基礎(chǔ)能力。他們更關(guān)心的是：這段語(yǔ)音聽(tīng)起來(lái)是否自然？同一個(gè)角色昨天和今天的…