综合无码一区二区三区四区五区 ,荫蒂每天被男人添,捆绑调教sm免费专区 http://pinmang.cn 93913成立于2015年9月13日,是目前國內(nèi)最早且最具知名度和影響力的元宇宙&AI產(chǎn)業(yè)服務(wù)商,通過93913為用戶提供信息服務(wù)以及元宇宙&AI領(lǐng)域相關(guān)廠商提供整體品牌傳播、發(fā)布會、開發(fā)者大賽、連接商業(yè)項(xiàng)目以及FA投融資顧問等服務(wù)。 Mon, 15 Sep 2025 16:05:39 +0000 zh-CN hourly 1 https://wordpress.org/?v=6.6.2 小紅書智創(chuàng)音頻發(fā)布FireRedTTS – 2:攻克對話合成痛點(diǎn),技術(shù)實(shí)力領(lǐng)跑行業(yè) http://pinmang.cn/114617.html http://pinmang.cn/114617.html#respond Mon, 15 Sep 2025 16:05:39 +0000 http://pinmang.cn/?p=114617

小紅書智創(chuàng)音頻技術(shù)團(tuán)隊(duì)正式對外發(fā)布新一代對話合成模型——FireRedTTS-2。這款全新模型的推出,不僅是團(tuán)隊(duì)在音頻技術(shù)領(lǐng)域的又一次重要突破,更針對當(dāng)前對話合成領(lǐng)域普遍存在的靈活性差、發(fā)音錯誤多等核心痛點(diǎn),給出了極具創(chuàng)新性的解決方案,為行業(yè)發(fā)展注入新的活力。?

在當(dāng)前的對話合成技術(shù)應(yīng)用場景中,諸多方案面臨著難以忽視的問題。一方面,靈活性不足成為制約技術(shù)落地的關(guān)鍵瓶頸。傳統(tǒng)模型在應(yīng)對不同場景、不同風(fēng)格的語音合成需求時(shí),往往需要進(jìn)行大量的參數(shù)調(diào)整和模型適配,不僅耗時(shí)耗力,還難以快速響應(yīng)多樣化的用戶需求。比如在電商直播場景中,主播可能需要時(shí)而親切活潑、時(shí)而專業(yè)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)恼Z音風(fēng)格,傳統(tǒng)模型很難在這兩種風(fēng)格之間實(shí)現(xiàn)無縫切換,導(dǎo)致用戶體驗(yàn)大打折扣。另一方面,發(fā)音錯誤頻發(fā)的問題也嚴(yán)重影響著合成語音的質(zhì)量。無論是生僻字、多音字的發(fā)音偏差,還是特定領(lǐng)域?qū)I(yè)術(shù)語的不準(zhǔn)確朗讀,都讓合成語音顯得不夠自然、專業(yè),難以滿足教育、醫(yī)療、金融等對語音準(zhǔn)確性要求極高的領(lǐng)域需求。?

為攻克這些痛點(diǎn),小紅書智創(chuàng)音頻技術(shù)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了大量的研發(fā)與探索,最終通過兩大核心技術(shù)升級,實(shí)現(xiàn)了FireRedTTS-2合成效果的跨越式提升。首先,團(tuán)隊(duì)對離散語音編碼器進(jìn)行了全面升級。新一代的離散語音編碼器能夠更精準(zhǔn)地捕捉語音的細(xì)微特征,包括語調(diào)、語氣、節(jié)奏等,將語音信息轉(zhuǎn)化為更豐富、更細(xì)膩的離散表征。這一升級使得模型在處理不同風(fēng)格、不同情感的語音合成任務(wù)時(shí),能夠更好地還原真實(shí)人類的語音特點(diǎn),極大地提升了合成語音的自然度和靈活性。例如,在合成故事朗讀語音時(shí),模型能夠根據(jù)故事情節(jié)的發(fā)展,自動調(diào)整語調(diào)的高低起伏和語速的快慢,讓聽眾仿佛置身于真實(shí)的故事場景中。?

其次,文本語音合成模型的優(yōu)化也是FireRedTTS-2的一大亮點(diǎn)。團(tuán)隊(duì)針對文本處理環(huán)節(jié)進(jìn)行了深度優(yōu)化,引入了更先進(jìn)的文本分析算法,能夠更準(zhǔn)確地理解文本的語義、語法結(jié)構(gòu)以及多音字、生僻字的正確發(fā)音規(guī)則。同時(shí),模型還結(jié)合了海量的語音數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,不斷提升對不同領(lǐng)域?qū)I(yè)術(shù)語的發(fā)音準(zhǔn)確性。在實(shí)際測試中,F(xiàn)ireRedTTS-2在處理包含大量專業(yè)術(shù)語的科技文獻(xiàn)朗讀任務(wù)時(shí),發(fā)音準(zhǔn)確率較傳統(tǒng)模型提升了超過20%,有效解決了傳統(tǒng)模型發(fā)音錯誤多的問題。?

憑借著這兩大核心技術(shù)升級,F(xiàn)ireRedTTS-2在多項(xiàng)主客觀測評中均展現(xiàn)出行業(yè)領(lǐng)先的水平。在客觀測評方面,模型在語音自然度、發(fā)音準(zhǔn)確率、語速穩(wěn)定性等關(guān)鍵指標(biāo)上,均大幅超越行業(yè)平均水平,部分指標(biāo)甚至達(dá)到了當(dāng)前行業(yè)的最高標(biāo)準(zhǔn)。其中,語音自然度得分較上一代模型提升了15%,發(fā)音準(zhǔn)確率更是高達(dá)98.5%,幾乎可以媲美專業(yè)播音員的發(fā)音水平。在主觀測評中,團(tuán)隊(duì)邀請了不同年齡段、不同職業(yè)背景的用戶對模型合成的語音進(jìn)行評價(jià),結(jié)果顯示,超過90%的用戶認(rèn)為FireRedTTS-2合成的語音在自然度和可聽性上,與人類真實(shí)語音幾乎沒有差異,在處理多樣化語音需求時(shí)的表現(xiàn)也得到了用戶的廣泛認(rèn)可。

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