2024通义语音AI技术图景,大模型引领AI再进化(3)
FunCodec FunASR 的主要功能集中在对语音的识别和理解方面,相当于给机器加上了耳朵,而 FunCodec 的主要目标则是语音的量化表示与生成,即给机器加上嘴巴的能力。 语音量化(Speech Codec)的目的是将语音信号编码为一个个离散的token,在语音通信和存储领域具有广泛的应用场景。近些年,得益于深度神经网络的快速发展,研究者们提出了基于神经编解码的语音量化模...
2024通义语音AI技术图景,大模型引领AI再进化(2)
局部语义说话人信息的全局扩散 上一系统语义说话人信息模块对说话人日志系统的主要作用在于说话人日志局部结果的修正,缺少对于全局说话人结果的优化。因此,我们提出了基于成对约束扩散方法的说话人日志系统,将局部说话人语义信息对全局说话人日志结果产生影响。首先我们将语义模块得到的说话人信息总结成两类成对约束(Pairwise Constraints):Must-Link和Cannot-Link。例...
2024通义语音AI技术图景,大模型引领AI再进化(1)
2 0 2 4 自1956年达特茅斯会议上,约翰·麦卡锡首次提出了“人工智能”这一术语。AI在此后七十年的发展中呈现脉冲式趋势,每隔5-10年会出现一次技术革新和域定。在这一技术探索进程之中,预训练基础模型逐渐成为主流探索方向,受到学术界和工业界的关注。在此技术背景下,OpenAI携应用级界面产品ChatGPT横空出世,使得人们对大语言模型的通用能力有了全新的认识,引燃了语义大语言模型的...
通义语音AI技术问题之预训练模型的推理与微调如何解决
问题一:FunASR如何支持预训练模型的推理与微调? FunASR如何支持预训练模型的推理与微调? 参考回答: FunASR提供了便捷的脚本和教程,支持预训练好的模型的推理与微调。 关于本问题的更多问答可点击原文查看: https://developer.aliyun.com/ask/656839 ...
通义语音AI技术问题之动态加权采样策略的工作原理如何解决
问题一:动态加权采样策略是如何工作的? 动态加权采样策略是如何工作的? 参考回答: 动态加权采样策略通过存储每个标记的采样权重并在每个迭代的每个批次之后更新权重字典来工作。在每个小批次中,当前模型预测掩码标记并计算标记的交叉熵损失,然后使用损失值计算采样权重。这样设计的目的是扩大不同标记之间的采样权重差异,进一步提高罕见标记的采样概率。 ...
通义语音AI技术问题之频率偏差问题如何解决
问题一:什么是掩码语言建模(MLM)? 什么是掩码语言建模(MLM)? 参考回答: 掩码语言建模(MLM)是一种广泛用于预训练语言模型的方法。 关于本问题的更多问答可点击原文查看: https://developer.aliyun.com/ask/656829 问题二:标准随机掩码策略在MLM中存在...
通义语音AI技术问题之预训练语言模型句子嵌入存在的各向异性问题如何解决
问题一:为什么会议数据的高度保密性影响了会议理解和生成技术的发展? 为什么会议数据的高度保密性影响了会议理解和生成技术的发展? 参考回答: 由于会议数据的高度保密性,大规模公开数据集的缺失一直制约着会议理解和生成技术的发展。缺乏这样的数据集使得研究人员难以对算法进行训练和验证。 关于本问题的更多问答可点击原文查看: https...
通义语音AI技术问题之行动项识别任务中的问题如何解决
问题一:为了解决行动项识别任务中的问题,你们采取了哪些措施? 为了解决行动项识别任务中的问题,你们采取了哪些措施? 参考回答: 为了解决行动项识别任务中的问题,我们构建并开源了第一个带有行动项标注的中文会议数据集,提出了Context-Drop的方法,并通过对比学习建模同时建模局部和全局上下文。此外,我们还探索了Lightweight model en...
通义语音AI技术问题之预训练语言模型的主题分割效果的提升如何解决
问题一:文本语义主题分割在通义听悟中有何作用? 文本语义主题分割在通义听悟中有何作用? 参考回答: 文本语义主题分割在通义听悟中起着基石作用,它可以将长篇章文本按照各部分所表达的中心思想分割成一系列语义片段,为“文本分段”以及“章节速览分话题”等功能提供支持。 关于本问题的更多问答可点击原文查看: https://develo...
通义语音AI技术问题之TTS的生成效果和流式推理高效性如何解决
问题一:说话人分割的流程是怎样的? 说话人分割的流程是怎样的? 参考回答: 说话人分割首先使用VAD模型去除语音中静音片段,再通过说话人特征提取模型CAM++或ERes2Net提取鲁棒性的说话人矢量,最后使用经典聚类算法K-均值或谱聚类得到各说话人的时间戳对原语音片段进行分割。 关于本问题的更多问答可点击原文查看: https...
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