本文目录一览：
看图笔记——语音合成AI
1、看图笔记——语音合成AI（NETtalk）NETtalk是深度学习神经网络发展初期的一种语音合成器，它能够将英语文本转化成语音，为人们朗读书籍和其他文本材料。以下是对NETtalk原理的详细解析：NETtalk的基本构成 NETtalk由三层神经单元组成：输入层神经单元、中间隐藏层神经单元和输出层神经单元。
2、添加文字与语音：接下来，你需要为图片添加文字描述和语音内容。在文字方面，你可以根据图片的内容和故事情节，输入相应的文字描述。在语音方面，你可以选择使用即梦工具提供的AI语音合成功能，将文字转化为语音；或者，你也可以上传自己录制的语音文件，以实现更个性化的讲述效果。
3、选择AI语音合成平台，如腾讯AI开放平台、云象智能文转音等。 上传需要配音的文本，输入需要配音的内容。 选择语音合成模型和音色，一般会有多种可供选择的模型和音色，根据需要选择。 设置参数，如语速、音量、音调等，根据需要进行调整。 点击生成按钮，等待系统合成语音。
4、软件打开：进入与AI语音翻译合成系统相关的软件或应用界面。这通常是一个专门的翻译软件或包含翻译功能的综合软件平台。导入文件：在软件中选择“从本地文件导入”功能，导入你想要进行语音翻译或合成的音频文件。这些文件可以是录音、MP3等格式的音频。选择语言：根据你的需求，选择源语言和目标语言。
5、要让图片开始说话，可以使用灵力的语音合成功能。首先，将图片上传到灵力AI平台，并使用图像识别功能提取图片中的文本信息。然后，将提取的文本输入到语音合成模块中，选择合适的语音风格和语速参数。
6、海螺AI（https：//chat.minimaxi.com/）是一款功能强大的AI工具，它集成了图片生成、语音生成和视频生成等多种功能，为用户提供了极大的便利。关于海螺AI的语音合成功能，以下是详细的介绍：功能位置：海螺AI的语音合成功能位于其官方网站的音频生成页面（https：//hailuoai.com/audio）。
2024最详细的AI学习路线!!(附学习包)
学习与复现现有的经典项目 GitHub开源项目：通过学习和参与GitHub上的AI相关开源项目，积累经验和提高技能。预训练模型和工具库：使用Hugging Face Transformers等库，快速复现各种项目和论文。Kaggle竞赛：参加Kaggle上的数据科学和机器学习竞赛，锻炼实战能力。
Python是AI领域最常用的编程语言之一。初学者应从Python的基础语法开始，包括变量、数据类型、控制结构（如循环和条件语句）、函数等。掌握这些基础后，进一步学习Python的高级特性，如面向对象编程、异常处理、文件操作等。网络资源推荐：黑马Python教程，建议从P116开始学习，该教程详细讲解了Python基础。
常用机器学习工具（如scikit-learn）推荐资源：《Python机器学习》（作者：Sebastian Raschka）、《机器学习实战》（作者：Peter Harrington）深度学习基础（5天）学习目标：了解深度学习原理，掌握神经网络的基本结构与训练方法。
深入研究：学习高级的机器学习算法和模型，学习如何设计和实施大规模的机器学习项目。参与社区和比赛：加入AI相关的论坛和社区，参加AI比赛，提高自己的技能和经验。持续学习和跟进最新动态：定期阅读最新的学术论文和技术博客，参加相关的研讨会、工作坊和会议。
人工智能包括哪些板块
1、人工智能涉及的股票板块主要包括AI芯片、语音识别、计算机视觉、安防AI、算力基础设施、服务器、人机协同、数字创意、自然语言处理、AI多模态、智能投顾、AI办公、AI安全等板块。 AI芯片板块：代表企业：寒武纪、海光信息等。这些企业专注于AI芯片的研发和生产，为人工智能应用提供强大的算力支持。
2、语音识别与合成：语音输入转换成文本、语音唤醒、语音命令识别、语音合成（TTS）等技术。智能机器人：机器人、服务机器人、社交机器人、无人机、自动驾驶汽车等。数据挖掘与分析：大数据分析、智能推荐系统、用户行为分析、预测分析等。
3、人工智能属于科技板块。以下是关于人工智能属于科技板块的详细解释：技术归属：人工智能是计算机科学的一个分支，涉及多种技术和应用，如机器学习、深度学习、自然语言处理等。这些技术都是科技领域的重要组成部分。应用领域：人工智能的应用领域广泛，包括智能制造、智能家居、智慧金融、医疗、教育等。
常见的ai技术
常见主流的AI技术包括LLM（Large Language Model）、RAG（Retrieval-Augmented Generation）、多模态大模型、具身智能、AI for Science（AI4S）、AI智能体（Agentic AI）等。 LLM（Large Language Model）LLM是AI的“大脑”，负责理解与生成语言。
常见的AI技术主要包括以下几种： 机器学习 监督学习：通过已有的输入-输出数据对进行训练，使模型能够预测新数据的输出。例如，图像识别中的分类任务，如猫狗识别。无监督学习：在没有明确标签的数据中寻找隐藏的模式或结构。例如，聚类分析，将相似的数据点归为同一类。
智能音箱：如亚马逊的Echo、百度的小度音箱等，能够识别语音指令，播放音乐、提供天气信息、设置闹钟等。智能照明系统：通过AI技术实现灯光自动调节、远程控制等功能，提升家居生活的便捷性和舒适度。智能安防系统：利用AI技术进行人脸识别、行为分析，提供家庭安全防护，如智能门锁、智能摄像头等。
机器学习：这是AI的核心技术之一，它让计算机能够通过数据学习并改进任务执行能力，而无需显式编程。 深度学习：作为机器学习的一个子集，深度学习使用类似人脑的神经网络结构，处理大量数据以识别复杂模式和特征。
AI技术包括机器学习、语音识别、自然语言处理技术、图像处理技术、人机交互技术、生成式人工智能、深度学习等。机器学习：借助计算机分析和学习数据信息，让人工智能具备预测判断和决策能力。其深度算法可在海量数据中提取重要特征，实现多层特征提取、描述和还原，推动人工智能从感知阶段发展到深度学习阶段。
还没有评论，来说两句吧...