本文分類:news發(fā)布日期:2026/2/22 17:26:38
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1. 引言
1.1 業(yè)務(wù)場景描述
在影視宣發(fā)過程中,高質(zhì)量的視覺素材是吸引觀眾注意力的核心要素之一。傳統(tǒng)電影海報設(shè)計依賴專業(yè)美術(shù)團隊,周期長、成本高,難以快速響應(yīng)市場變化。隨著生成式A…
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1. 引言
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語音活動檢測(Voice Activity Detection, VAD)是語音信號處理中的關(guān)鍵預(yù)處理步驟,廣泛應(yīng)用于語音識別、會議轉(zhuǎn)錄、電話錄音分析和音頻質(zhì)量檢測等場景?!?
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1. FSMN-VAD 離線語音端點檢測控制臺
在語音交互系統(tǒng)、自動語音識別(ASR)預(yù)處理和長音頻切分等場景中,如何高效準(zhǔn)確地識別出音頻中的有效語音片段,剔除靜音或噪聲干擾&am…
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1. 引言
1.1 電商圖像處理的現(xiàn)實挑戰(zhàn)
在電商平臺運營中,商品圖片的質(zhì)量直接影響轉(zhuǎn)化率。然而,大量商品圖往往存在背景雜亂、尺寸不一、光照不均等問題,傳統(tǒng)人工摳圖耗時耗力…
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1. 背景與問題提出
在語音識別(ASR)的實際應(yīng)用中,音頻文件的格式多樣性常常成為影響系統(tǒng)可用性的關(guān)鍵因素。盡管WAV和MP3是主流格式,但在某些場景下——…
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1. 引言
隨著大語言模型(LLM)在實際業(yè)務(wù)中的廣泛應(yīng)用,推理效率和部署成本成為制約其規(guī)?;涞氐年P(guān)鍵因素。尤其是在高并發(fā)、多輪對話等復(fù)雜場景下…
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1. 引言:為什么選擇SenseVoice Small進行語音識別
在當(dāng)前AI語音技術(shù)快速發(fā)展的背景下,語音識別已不再局限于簡單的文字轉(zhuǎn)錄。越來越多的應(yīng)用場景需要模型具備更深層次的音頻理解…
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1. 背景與挑戰(zhàn)
1.1 NotaGen模型簡介
NotaGen是一款基于大語言模型(LLM)范式構(gòu)建的古典符號化音樂生成系統(tǒng),由開發(fā)者“科哥”通過WebUI二次開發(fā)實現(xiàn)。該模型能夠根據(jù)用戶選擇的音樂時期、…
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