本文分類:news發(fā)布日期:2026/2/22 5:19:49
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2026/2/20 21:58:06
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1. 引言
1.1 業(yè)務(wù)場(chǎng)景描述
在大模型微調(diào)任務(wù)完成后,如何高效、安全地將訓(xùn)練成果(如LoRA適配器權(quán)重)共享給團(tuán)隊(duì)成員或發(fā)布到公共平臺(tái),是AI工程實(shí)踐中常見(jiàn)的需求。傳統(tǒng)的?!?
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2026/2/15 14:27:52
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1. 引言
1.1 FSMN VAD模型背景與應(yīng)用場(chǎng)景
FSMN VAD(Feedforward Sequential Memory Neural Network - Voice Activity Detection)是阿里達(dá)摩院FunASR項(xiàng)目中開(kāi)源的語(yǔ)音活動(dòng)檢測(cè)模型…
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2026/2/15 14:29:29
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1. 背景與挑戰(zhàn)
隨著AIGC技術(shù)的快速發(fā)展,語(yǔ)音合成(TTS)在智能客服、有聲內(nèi)容創(chuàng)作、虛擬主播等場(chǎng)景中展現(xiàn)出巨大潛力。然而,將高質(zhì)量語(yǔ)音模型從實(shí)驗(yàn)室推向生產(chǎn)環(huán)境&a…
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2026/2/20 16:56:39
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1. 引言:為什么選擇 SenseVoiceSmall?
在語(yǔ)音交互日益普及的今天,傳統(tǒng)的語(yǔ)音識(shí)別(ASR)已無(wú)法滿足復(fù)雜場(chǎng)景下的需求。用戶不僅希望“聽(tīng)清”說(shuō)了什么&…
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2026/2/15 11:58:32
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1. 技術(shù)背景與問(wèn)題提出
隨著指令化語(yǔ)音合成技術(shù)的快速發(fā)展,基于大模型的語(yǔ)音生成系統(tǒng)如LLaSA和CosyVoice2在自然語(yǔ)言驅(qū)動(dòng)下實(shí)現(xiàn)了高度可控的聲音風(fēng)格定制。在此基礎(chǔ)上,Voice Sculptor通過(guò)二次開(kāi)發(fā)…
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1. 引言:中小企業(yè)AI編程落地的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)
在當(dāng)前AI技術(shù)快速發(fā)展的背景下,越來(lái)越多的中小企業(yè)開(kāi)始關(guān)注如何將大模型能力融入開(kāi)發(fā)流程,以提升研發(fā)效率、降低人力成本。然而&…
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