Windows平臺Chat TTS集成實(shí)戰(zhàn)：從語音合成到AI輔助開發(fā) 最近在做一個(gè)需要語音交互的桌面應(yīng)用，核心需求之一就是集成一個(gè)響應(yīng)快、音質(zhì)自然的TTS（文本轉(zhuǎn)語音）引擎。在Windows平臺上折騰了一圈，發(fā)現(xiàn)這事兒遠(yuǎn)沒有想象中簡單…

最近在做一個(gè)高速接口模塊的設(shè)計(jì)，時(shí)序總是收不緊，反復(fù)折騰了幾輪，發(fā)現(xiàn)問題的核心都繞不開時(shí)鐘網(wǎng)絡(luò)的質(zhì)量。今天就把這段時(shí)間關(guān)于 Clock Latency（時(shí)鐘延遲） 和 Clock Skew（時(shí)鐘偏移） 的思考和實(shí)踐…

最近在準(zhǔn)備2025年的泰迪杯挑戰(zhàn)賽，C題是關(guān)于智能客服機(jī)器人的，感覺挺有意思的。這類比賽題目往往緊貼實(shí)際應(yīng)用，把平時(shí)學(xué)到的NLP和機(jī)器學(xué)習(xí)知識串起來解決一個(gè)完整的問題，是個(gè)很好的鍛煉機(jī)會。今天就來聊聊我的理解和一些實(shí)現(xiàn)思路&a…

背景痛點(diǎn)：語音模型部署路上的“攔路虎” 在嘗試將Capswriter這類先進(jìn)的語音模型投入實(shí)際應(yīng)用時(shí)，開發(fā)者們往往會遇到一系列令人頭疼的共性問題。這些問題環(huán)環(huán)相扣，任何一個(gè)環(huán)節(jié)的疏忽都可能導(dǎo)致部署失敗或性能不達(dá)標(biāo)。 網(wǎng)絡(luò)限制與下載速度慢…

背景痛點(diǎn)：LLM集成中的那些“坑” 最近在嘗試將大型語言模型集成到自己的應(yīng)用里，想做個(gè)智能客服或者聊天機(jī)器人。本以為調(diào)用個(gè)API就完事了，結(jié)果一路踩坑，才發(fā)現(xiàn)從模型集成到穩(wěn)定上線，中間隔著十萬八千里。今天就來聊聊…

近年來，隨著城市精細(xì)化管理與公共空間需求的升級，崗?fù)ぷ鳛楣苍O(shè)施的重要組成部分，正從單一功能向模塊化、智能化、場景化方向迭代。從治安執(zhí)勤到便民服務(wù)，從景區(qū)導(dǎo)覽到商業(yè)運(yùn)營，崗?fù)さ膽?yīng)用場景持續(xù)拓展，推動行業(yè)…

最近在做一個(gè)智能客服助手的項(xiàng)目，其中語音輸入功能是核心體驗(yàn)之一。用戶希望像跟真人對話一樣，說完話就能立刻得到回應(yīng)，這對我們技術(shù)實(shí)現(xiàn)提出了不小的挑戰(zhàn)。今天就來聊聊我們是如何從零開始，設(shè)計(jì)并優(yōu)化這個(gè)功能的。1. 我們遇到了哪…

最近在項(xiàng)目里深度用了一段時(shí)間大語言模型，尤其是對話類應(yīng)用，一個(gè)繞不開的痛點(diǎn)就是“降智”現(xiàn)象。你肯定也遇到過：聊得好好的AI，突然開始答非所問、邏輯混亂，或者干脆復(fù)讀機(jī)一樣重復(fù)之前的回答。這可不是它“心情不好”…