本文分类:news发布日期:2025/12/25 3:41:24
相关文章
基于单片机的远程烟雾报警系统
2 系统总体方案设计
通过上一章的火灾报警器的研究确定了设计火灾报警器的必要性,本章是火灾报警器的总体方案设计,确定了设计火灾报警器的硬件方案。
2.1 设计要求
熟悉51单片机的开发环境,用C语言编写程序;
能够自主设计基于单片机的最小系…
建站知识
2025/12/25 3:41:22
基于Keil5的51单片机开发环境搭建实战案例
从零开始搭建51单片机开发环境:Keil5实战避坑全指南 你是不是也经历过这样的时刻?刚下定决心学单片机,满怀期待地打开电脑安装Keil5,结果点开新建工程时却发现—— 根本没有C51选项 !或者好不容易编译出HEX文件&…
建站知识
2025/12/25 3:40:41
GPT-SoVITS语音合成精度提升秘诀:数据预处理要点
GPT-SoVITS语音合成精度提升秘诀:数据预处理要点
在AI语音技术飞速发展的今天,我们早已不再满足于机械朗读式的“机器人音”。无论是虚拟主播、有声书生成,还是为视障人士提供无障碍阅读服务,用户都希望听到更自然、更具个性的声音…
建站知识
2025/12/25 3:40:41
CCS使用深度剖析:TI C2000调试器配置超详细版
CCS调试实战指南:手把手教你搞定C2000调试器配置你有没有遇到过这样的场景?代码写得飞快,算法逻辑清晰,信心满满地点下“Debug”按钮——结果弹出一个红框:“Error connecting to the target: timed out.” 然后就是漫…
建站知识
2025/12/25 3:40:11
无需大量算力!GPT-SoVITS轻量级训练方案出炉
无需大量算力!GPT-SoVITS轻量级训练方案出炉
在虚拟主播直播间里,一个声音与真人几乎无异的AI正在流畅播报商品信息;而在另一间康复中心,一位因疾病失去发声能力的患者正通过一段病前录音重建自己的“声音”——这一切背后&#x…
建站知识
2025/12/25 3:40:08
GPT-SoVITS训练数据时间跨度影响:长期语音变化对模型的影响
GPT-SoVITS训练数据时间跨度影响:长期语音变化对模型的影响
在虚拟主播、AI配音、辅助沟通等个性化语音应用日益普及的今天,用户越来越希望用“自己的声音”与世界对话。而GPT-SoVITS这类少样本语音克隆技术的出现,让仅凭1分钟录音就能生成高…
建站知识
2025/12/25 3:40:02
GPT-SoVITS训练数据采集伦理准则:尊重知情同意与退出权利
GPT-SoVITS训练数据采集伦理准则:尊重知情同意与退出权利
在AI语音技术飞速演进的今天,我们正站在一个微妙的十字路口——一边是前所未有的个性化表达可能,另一边则是声音隐私被滥用的风险。当只需一分钟录音就能“复制”一个人的声音时&…
建站知识
2025/12/25 3:39:31
【性能测试】常见适用场景以及策略
面对日益复杂的业务场景和不同的系统架构,前期的需求分析和准备工作,需要耗费很多的时间。而不同的测试策略,也对我们的测试结果是否符合预期目标至关重要。
这篇博客,聊聊我个人对常见的性能测试策略的理解,以及它们…
建站知识
2025/12/25 3:39:05

