GLM-TTS快速上手：情感表達(dá)強(qiáng)度調(diào)節(jié)技巧 1. 引言 1.1 技術(shù)背景與應(yīng)用場(chǎng)景 隨著AI語(yǔ)音合成技術(shù)的快速發(fā)展，用戶對(duì)TTS（Text-to-Speech）系統(tǒng)的要求已從“能說(shuō)”逐步轉(zhuǎn)向“說(shuō)得自然、富有情感”。傳統(tǒng)TTS模型往往只能生成單調(diào)、機(jī)械…

行為金融學(xué)：理解并克服投資中的心理偏差關(guān)鍵詞：行為金融學(xué)、投資心理偏差、認(rèn)知偏差、情緒偏差、投資決策摘要：本文聚焦于行為金融學(xué)領(lǐng)域，旨在深入探討投資中存在的心理偏差。通過(guò)對(duì)行為金融學(xué)核心概念與聯(lián)系的剖析，詳…

手把手教學(xué)：用ollama-webui快速體驗(yàn)通義千問(wèn)3-14B 1. 引言 1.1 業(yè)務(wù)場(chǎng)景描述 在當(dāng)前大模型快速發(fā)展的背景下，越來(lái)越多開(kāi)發(fā)者希望在本地環(huán)境中快速部署并體驗(yàn)高性能開(kāi)源語(yǔ)言模型。然而，傳統(tǒng)部署方式往往涉及復(fù)雜的環(huán)境配置、模型下載與格式…

角色分配怎么做？VibeVoice結(jié)構(gòu)化文本示例 1. 引言：多說(shuō)話人語(yǔ)音合成的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn) 在播客、有聲書(shū)和虛擬角色對(duì)話日益普及的今天，用戶對(duì)AI語(yǔ)音生成的需求早已超越“朗讀文本”的初級(jí)階段。真實(shí)的人類交流是動(dòng)態(tài)的、富有情感且涉及多個(gè)角色輪替…

如何用LLM生成古典樂(lè)？NotaGen使用全指南 1. 快速上手：啟動(dòng)與訪問(wèn) 1.1 啟動(dòng)NotaGen WebUI NotaGen是基于大語(yǔ)言模型（LLM）范式構(gòu)建的高質(zhì)量符號(hào)化古典音樂(lè)生成系統(tǒng)，由開(kāi)發(fā)者“科哥”完成WebUI二次開(kāi)發(fā)。該工具將自然語(yǔ)…

語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字還能識(shí)情緒？用SenseVoice Small鏡像輕松實(shí)現(xiàn)情感事件標(biāo)注 1. 引言：從語(yǔ)音識(shí)別到情感理解的技術(shù)躍遷 傳統(tǒng)語(yǔ)音識(shí)別（ASR）系統(tǒng)的核心目標(biāo)是將音頻信號(hào)轉(zhuǎn)化為文本，但隨著人機(jī)交互場(chǎng)景的不斷深化，僅…

Z-Image-Turbo低成本部署方案：無(wú)需高端GPU也能高效生成圖像 隨著AI圖像生成技術(shù)的快速發(fā)展，越來(lái)越多開(kāi)發(fā)者和創(chuàng)作者希望在本地環(huán)境中快速部署高效的圖像生成模型。然而，許多主流模型對(duì)硬件要求較高，尤其是依賴高端GPU才能流暢運(yùn)行…

Qwen3-0.6B實(shí)戰(zhàn)案例：智能問(wèn)答系統(tǒng)搭建詳細(xì)步驟（附代碼） 1. 背景與目標(biāo) 隨著大語(yǔ)言模型在自然語(yǔ)言理解、生成和推理能力上的持續(xù)突破，輕量級(jí)模型因其部署成本低、響應(yīng)速度快，在邊緣設(shè)備和中小企業(yè)場(chǎng)景中展現(xiàn)出巨大潛力…