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如何利用 OpenVINO™ 部署 Qwen2 多模态模型
本文将分享如何利用 OpenVINO™ 工具套件在轻薄本上部署 Qwen2-Audio 以及 Qwen2-VL 多模态模型。
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2月前
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大模型的多样性:从语言处理到多模态智能
本文介绍了大模型在多个领域的应用,包括自然语言处理(如Transformer、GPT、BERT、T5)、计算机视觉(如CNN、ViT、GAN)、多模态智能(如CLIP、DALL-E)、语音识别与合成(如Wav2Vec、Tacotron)以及强化学习(如AlphaGo、PPO)。这些模型展现了卓越的性能,推动了人工智能技术的发展。
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2月前
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来自: 视觉智能
FFmpeg开发笔记(五十八)把32位采样的MP3转换为16位的PCM音频
《FFmpeg开发实战:从零基础到短视频上线》一书中的“5.1.2 把音频流保存为PCM文件”章节介绍了将媒体文件中的音频流转换为原始PCM音频的方法。示例代码直接保存解码后的PCM数据,保留了原始音频的采样频率、声道数量和采样位数。但在实际应用中,有时需要特定规格的PCM音频。例如,某些语音识别引擎仅接受16位PCM数据,而标准MP3音频通常采用32位采样,因此需将32位MP3音频转换为16位PCM音频。
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2月前
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来自: 云原生
实验介绍
【10月更文挑战第9天】实验介绍。
探索AI的无限可能:从理论到实践
【10月更文挑战第9天】在这篇文章中,我们将深入探讨人工智能(AI)的世界,从基本概念到实际应用,再到未来发展趋势。我们将通过实例和代码示例,揭示AI如何改变我们的生活和工作方式。无论你是AI领域的新手,还是有经验的开发者,这篇文章都将为你提供有价值的信息和启示。让我们一起探索AI的无限可能吧!
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2月前
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探索机器学习:从理论到实践
【10月更文挑战第8天】在这篇文章中,我们将一起踏上一段旅程,探索机器学习的奥秘。我们首先会了解机器学习的基本概念,然后深入其理论基础,最后通过代码示例,将理论应用于实践。无论你是初学者还是有经验的开发者,这篇文章都将为你提供新的视角和深入的理解。
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