顯存不足怎么辦？GLM-TTS低顯存模式調(diào)優(yōu)與KV Cache啟用技巧 在當(dāng)前生成式語音技術(shù)快速演進(jìn)的背景下，像 GLM-TTS 這類融合大語言模型架構(gòu)的文本到語音系統(tǒng)，正逐步成為高自然度、個(gè)性化語音合成的核心工具。它不僅能實(shí)現(xiàn)零樣本語音克隆和情感遷移…

提升TTS生成效率：KV Cache與流式推理在GLM-TTS中的應(yīng)用 在智能語音交互日益普及的今天，用戶早已不再滿足于“能說話”的合成語音，而是期待更自然、更即時(shí)、更具個(gè)性化的聽覺體驗(yàn)。從車載助手的一句導(dǎo)航提示，到有聲書中長達(dá)數(shù)小時(shí)…

從GitHub鏡像下載GLM-TTS模型并實(shí)現(xiàn)批量語音合成的完整指南 在內(nèi)容創(chuàng)作日益自動化的今天，越來越多的團(tuán)隊(duì)開始探索如何用AI高效生成高質(zhì)量語音——無論是為短視頻配音、制作有聲書，還是構(gòu)建多角色對話系統(tǒng)。然而，傳統(tǒng)TTS方案常常受限于音色單…

中文TTS黑科技！使用GLM-TTS實(shí)現(xiàn)音素級發(fā)音控制與情感遷移 在虛擬主播越來越“會演”，有聲書配音動輒上百小時(shí)的今天，如何讓AI合成的聲音不僅“聽得清”，還能“讀得準(zhǔn)”“說得動情”？中文語音合成（TTS&#…

GLM-TTS與Redis緩存結(jié)合：提升重復(fù)文本語音生成效率 在智能語音服務(wù)日益普及的今天，用戶對“秒級響應(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)、客服自動應(yīng)答、廣告批量配音等高頻場景中，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)最常面臨的問題之一是：“這個(gè)角色，到底該由誰來演？” 更進(jìn)一步地，在演員尚未確定前，如何讓創(chuàng)作團(tuán)隊(duì)“聽見”角色的…

使用Mathtype公式轉(zhuǎn)語音？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，而是一篇剛被“朗讀”出來的學(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 你有沒有想過，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“語言”其實(shí)只有兩種信號——高電平和低電平？ 這些看似簡單的0和1，正是通過一系列 基礎(chǔ)邏輯門電…