前几天，又一款非自回归的文字转语音的AI模型：MaskGCT，开放了源码，和同样非自回归的F5-TTS模型一样，MaskGCT模型也是基于10万小时数据集Emilia训练而来的，精通中英日韩法德6种语言的跨语种合成。数据集Emilia是全球最大且最为多样的高质量多语种语音数据集之一。 本次分享一下如何在本地部署MaskGCT项目，让您的显卡再次发烧。 安装基础依赖 首先确保本地已经安装好Py......
FaceFusion3.0.0大抵是现在最强的AI换脸项目，分享一下如何在Win11系统，基于最新的cuda12.6配合最新的cudnn9.4本地部署FaceFusion3.0.0项目，并且搭配Tensorrt10.4，提高推理速度和效率，让甜品级显卡也能爆发生产力。 安装最新版本Cuda12.6以及Cudnn9.4 CUDA是NVIDIA公司开发的一种技术，它能让GPU像CPU一样编程，让GPU也能参与到计算中来，......
众所周知，苹果MacOs系统虽然贵为Unix内核系统，但由于系统不支持N卡，所以如果想在本地跑AI项目，还需要对相关的AI模块进行定制化操作，本次我们演示一下如何将基于Python3.11的AI项目程序打包为MacOS可以直接运行的DMG安装包，可以苹果系统中一键运行AI项目。 MacOs本地部署AI项目 首先确保本地已经安装好 arm 内核的Python3.11程序，可以在Python官网进行下载和安装:pytho......
众所周知，WSL 2 为 Windows 用户提供了一个强大、高效且灵活的 Linux 环境，特别适合开发者使用。它结合了 Windows 和 Linux 的优点，为用户提供了更加全面和高效的工作环境。但缺点也很明显，那就是默认安装在本来空间就不富裕的C盘。 本次我们在非C盘的盘符快速安装基于wsl2的linux开发环境，并且无痛使用Win11的网络代理服务。 安装WSL 2 首先确保本机电......
近日，阿里通义实验室开源了CosyVoice语音模型，它支持自然语音生成，支持多语言、音色和情感控制，在多语言语音生成、零样本语音生成、跨语言声音合成和指令执行能力方面表现卓越。 CosyVoice采用了总共超15万小时的数据训练，支持中英日粤韩5种语言的合成，合成效果显著优于传统语音合成模型。 CosyVoice支持one-shot音色克隆 ：仅需要3~10s的原始音频，即可生成模拟音色，甚至包括韵律、情感等细节。在......
前两天 2noise 团队开源了ChatTTS项目，并且释出了相关的音色模型权重，效果确实非常惊艳，让人一听难忘，即使摆在微软的商业级项目Azure-tts面前，也是毫不逊色的。 ChatTTS是专门为对话场景设计的文本转语音模型，例如大语言助手对话任务。它支持英文和中文两种语言。最大的模型使用了10万小时以上的中英文数据进行训练。目前在huggingface中的开源版本为4万小时训练且未SFT的版本。 本次分享一下......
最近OpenVoice项目更新了V2版本，新的模型对于中文推理更加友好，音色也得到了一定的提升，本次分享一下如何在苹果的MacOs系统中本地部署OpenVoice的V2版本。 首先下载OpenVoiceV2的压缩包：OpenVoiceV2-for-mac代码和模型 https://pan.quark.cn/s/33dc06b46699 该版本针对MacOs系统做了一些优化，同时针对中文语音做了响度统一的修改。&nbs......
本次分享一下如何将GPT-SoVITS接入SillyTavern-1.11.5项目，让让AI女友声若幽兰，首先明确一下，SillyTavern-1.11.5只是一个前端项目，它没有任何大模型文本生成能力，所以后端必须有一个api服务来流式生成对话文本，这里选择koboldcpp。 首先看一下简单的项目运行架构图： 这里SillyTavern作为前端负责向后端的Koboldcpp发起请求，Koboldcpp流式返回文本......
最近Mac系统在运行大语言模型（LLMs）方面的性能已经得到了显著提升，尤其是随着苹果M系列芯片的不断迭代，本次我们在最新的MacOs系统Sonoma中本地部署无内容审查大语言量化模型Causallm。 这里推荐使用koboldcpp项目，它是由c++编写的kobold项目，而MacOS又是典型的Unix操作系统，自带clang编译器，也就是说MacOS操作系统是可以直接编译C语言的。 首先克隆koboldcpp项目......
目前流行的开源大语言模型大抵都会有内容审查机制，这并非是新鲜事，因为之前chat-gpt就曾经被“玩”坏过，如果没有内容审查，恶意用户可能通过精心设计的输入（prompt）来操纵LLM执行不当行为。内容审查可以帮助识别和过滤这些潜在的攻击，确保LLM按照既定的安全策略和道德标准运行。 但我们今天讨论的是无内容审查机制的大模型，在中文领域公开的模型中，能力相对比较强的有阿里的 Qwen-14B 和清华的 ChatGLM3-6B。 &n......
GPT-SoVITS是少有的可以在MacOs系统下训练和推理的TTS项目，虽然在效率上没有办法和N卡设备相提并论，但终归是开发者在MacOs系统构建基于M系列芯片AI生态的第一步。 环境搭建 首先要确保本地环境已经安装好版本大于6.1的FFMPEG软件：(base) ➜ ~ ffmpeg -versionffmpeg version 6.1.1 Copyright (c) 2000-2023 the FFmpeg ......
如今，大模型层出不穷，这为自然语言处理、计算机视觉、语音识别和其他领域的人工智能任务带来了重大的突破和进展。大模型通常指那些参数量庞大、层数深、拥有巨大的计算能力和数据训练集的模型。 但不能不承认的是，普通人使用大模型还是有一定门槛的，首先大模型通常需要大量的计算资源才能进行训练和推理。这包括高性能的图形处理单元（GPU）或者专用的张量处理单元（TPU），以及大内存和高速存储器。说白了，本地没N卡，就断了玩大模型的念想吧。 &nb......
制作双语字幕的方案网上有很多，林林总总，不一而足。制作双语字幕的原理也极其简单，无非就是人声背景音分离、语音转文字、文字翻译，最后就是字幕文件的合并，但美中不足之处这些环节中需要接口api的参与，比如翻译字幕，那么有没有一种彻底离线的解决方案？让普通人也能一键制作双语字幕，成就一个人的字幕组？ 人声背景音分离 如果视频不存在嘈杂的背景音，那么大多数情况下是不需要做人声和背景音分离的，但考虑到背景音可能会影响语音转文字......
阿里的FunAsr对Whisper中文领域的转写能力造成了一定的挑战，但实际上，Whisper的使用者完全可以针对中文的语音做一些优化的措施，换句话说，Whisper的“默认”形态可能在中文领域斗不过FunAsr，但是经过中文特殊优化的Whisper就未必了。 中文文本标注优化 Whisper经常被人诟病的一点是对中文语音转写后标点符号的支持不够完备。首先安装whisper:pip install -U openai......
拙著《Tornado（龙卷风）编程实战》结集付梓，自惟庸陋，略為芹献，积年咳唾，不入方家，聊供诸君一哂。 这本书以异步框架Tornado为基底，透过一个完整的项目阐释异步框架结合Vue.js如何实现一个低成本的前后端分离架构。项目内涉及的知识点涵括：Web3.0、数据库、设计模式落地、算法和数据结构落地、跨境支付、全文检索、Websocket、以及当下时新的ChatGPT和深度学习等技术，最后以K8S部署收尾。 To......
Hugging Face是一个机器学习（ML）和数据科学平台和社区，帮助用户构建、部署和训练机器学习模型。它提供基础设施，用于在实时应用中演示、运行和部署人工智能（AI）。用户还可以浏览其他用户上传的模型和数据集。Hugging Face通常被称为机器学习界的GitHub，因为它让开发人员公开分享和测试他们所训练的模型。 本次分享如何快速部署本地训练的 Bert-VITS2 语音模型到 Hugging Face。 本......
君不言语音识别技术则已，言则必称Whisper，没错，OpenAi开源的Whisper确实是世界主流语音识别技术的魁首，但在中文领域，有一个足以和Whisper相颉顽的项目，那就是阿里达摩院自研的FunAsr。 FunAsr主要依托达摩院发布的Paraformer非自回归端到端语音识别模型，它具有高精度、高效率、便捷部署的优点，支持快速构建语音识别服务，最重要的是，FunASR支持标点符号识别、低语音识别、音频-视觉语音识别等功能，也就是说，......
最好的中文TTS项目Bert-vits2更新了中文特化分支，但可能由于时间仓促，代码中存在不少的bug，作为普通用户，有的时候也想为自己喜欢的开源项目做一点点贡献，帮助作者修改一些简单的bug，那么该如何开始？ 本次我们以Bert-vits2项目为例子，分享正确提交PR(Pull Requests)的方式。 FORK项目 首先面对一个开源项目，作为普通用户我们有三个选项： &nb......
Bert-vits2项目又更新了，更新了一个新的分支：中文特化，所谓中文特化，即针对中文音色的特殊优化版本，纯中文底模效果百尺竿头更进一步，同时首次引入了大模型，使用国产IDEA-CCNL/Erlangshen-MegatronBert-1.3B大模型作为Bert特征提取，基本上完全解决了发音的bad case，同时在情感表达方面有大幅提升，可以作为先前V1.0.1纯中文版本更好的替代。 更多情报请参见Bert-vits2项目官网：https......
按照固有的思维方式，如果想要语音克隆首先得有克隆对象具体的语言语音样本，换句话说，克隆对象必须说过某一种语言的话才行，但现在，coqui-ai TTS V2.0版本做到了，真正的跨语种无需训练的语音克隆技术。 coqui-ai TTS实现跨语种、无需训练克隆语音的方法是基于Tacotron模型，该模型使用了一种音素输入表示来鼓励在不同语种之间共享模型容量。此外，还引入了对抗损失项，以鼓励模型将说话者身份与语音内容进行解耦。这使得模型能够在不同......