语音合成中的语义强调实现：通过音高变化突出关键词 在教育讲解、有声书朗读或客服播报中，你是否曾遇到过这样的问题——机器生成的语音虽然清晰自然，但所有内容都“平铺直叙”，重点信息毫无起伏，听者难以抓住关键&…

论文下载：https://arxiv.org/abs/2012.09841 代码下载：https://github.com/CompVis/taming-transformers（VQ-GAN） 论文Neural Discrete Representation Learning（VQ-VAE）详解（PyTorch&#xf…

GLM-TTS能否支持多人对话生成？角色切换与声线区分实现 在影视配音、有声书制作甚至虚拟社交场景中，一个越来越迫切的需求浮出水面：如何让AI合成的语音不再只是“一个人在念稿”，而是真正呈现出多个角色之间自然交替的对话感&#…

GLM-TTS与Zabbix监控系统集成：异常告警与自动恢复机制 在现代AI基础设施运维中，一个常被忽视的现实是：我们花大量精力训练和部署强大的模型服务，却往往依赖最原始的方式去“发现”它们是否还在正常运行。比如，等到用户…

理解Docker Docker是一个容器化平台，它的核心思想是将应用及其所有依赖环境打包成一个标准化的、可移植的“容器”，从而实现“一次构建，处处运行”。 你可以把它想象成货运领域的集装箱： 以前运输货物（软件&#xff…

如何用 Scala 构建类型安全的 GLM-TTS 客户端 在语音合成技术加速落地的今天，越来越多的应用场景——从虚拟主播到有声读物生成、从智能客服到方言保护——都对个性化、高保真语音输出提出了严苛要求。GLM-TTS 作为一款支持零样本语音克隆、情感迁移和音素级控制的大…

如何用Julia语言进行GLM-TTS生成效果的数据分析建模 在语音合成技术飞速发展的今天，我们正从“能说话”迈向“说得好、像真人”的阶段。GLM-TTS 作为基于大语言模型的新型文本到语音系统，凭借其零样本音色克隆、情感迁移和精细控制能力，迅速成…

多模态感知融合：自动驾驶的“眼睛”是如何炼成的？ 你有没有想过，一辆没有司机的车，是怎么“看”清这个世界，并安全地穿行于车流之中的？ 它不像人类只靠一双眼睛——它有 摄像头 来识别红绿灯的颜色&…