1.小米MACE 0.12.0有哪些新功能和优势?
2.Kaldi(1): 安装
3.新一代 Kaldi: 有 TTS Runtime 啦!码学
小米MACE 0.12.0有哪些新功能和优势?
在MIDC 的码学大幕落下之际,小米以一场科技盛宴震撼业界,码学其精心打造的码学盛会与Apple WWDC的风采不谋而合。 在这场盛会中,码学小米的码学jeecg源码解析焦点无疑落在了MACE 0..0的全新发布上,这款移动AI计算引擎框架犹如一颗璀璨的码学新星,展现出强大的码学革新力。MACE的码学初衷,是码学通过人工智能与深度学习技术,提升设备在摄影领域的码学表现,如Redmi K系列中的码学肖像模式,智能识别与美化功能,码学以及令人惊叹的码学wireshark源码tls解读高分辨率图像处理。 而MACE 0..0的码学开放源代码特性,让其成为业界共享的宝贵资源,无论是在智能手机还是IoT设备中的低功耗微控制器,都能无缝融入,体验到更强大的AI性能和节能优势。 新版本的四大亮点更是引人注目:异构计算的兼容性提升,兼容多种核心架构,兼顾性能与节能;
性能一致性得到增强,确保不同设备间的顺畅体验;
引入开源Kaldi语音识别系统,赋予设备更精准的语音交互能力;
并新增CMake支持,简化软件构建过程,提升开发效率。
小米5G时代的如何分析框架源码步伐越发稳健,MACE 0..0的出现预示着AI技术将更加深入日常生活。让我们拭目以待,期待这一技术在更多开发者手中绽放出更多可能性,为用户带来前所未有的智能体验。Kaldi(1): 安装
Kaldi是一个基于C++开发并遵循Apache License v2.0的语音识别工具包,它目前是ASR领域最受欢迎的工具之一。本文将基于Ubuntu . LTS系统,向您介绍Kaldi的安装方法。
安装Kaldi的第一步是按照官网提供的kaldi-asr.org/doc/tutor...指南,将Kaldi项目克隆至本地。
在克隆完项目后,进入kaldi-trunk目录,查看INSTALL文件的交流充电桩源码内容。
根据INSTALL文件的内容,我们需要先进入tools目录,并按照提示进行安装。完成tools目录的安装后,再进入src目录,继续按照提示进行安装。
在进入tools目录后,我们需要查看INSTALL文件的内容。根据文件内容,我们首先需要进入extras目录,并运行脚本check_dependencies.sh来检查各种依赖是否安装。
进入extras目录并运行check_dependencies.sh脚本。
运行check_dependencies.sh脚本后,ipa文件源码查看如果出现任何提示表明某些库未安装,应按照提示解决,直到运行check_dependencies.sh后出现“All OK.”的提示。
然后,返回上一级目录,进行编译。如果是在虚拟机上,建议使用make而非make -j 4,以避免因内存不足导致编译失败。在src目录下的编译也遵循同样的原则。
编译完成后,可能会提示irstlm未安装。此时,可以运行extras/install_irstlm.sh安装irstlm,但即使没有安装也可以先继续完成整个Kaldi的安装。
进入src目录,查看INSTALL文件的内容。
运行configure --shared命令。
运行configure命令后,务必仔细阅读显示的提示,它可能和上文所示的内容有所区别。提示中会提醒你有哪些东西没安装好,并给出指导。遵循这些指导完成相关依赖的安装,直到运行configure后出现如上文所示的提示,提示的最后显示“SUCCESS To compile: ……”,此时才能进行后面的步骤。
执行最后的步骤,编译Kaldi的源码。编译过程可能需要半个小时到一个小时,如果编译过程中未出现红色的error,最后出现“Done”,表明编译成功。
最后,运行一个例程来检验安装是否成功。运行egs/yesno/s5目录下的run.sh脚本。
如果出现如上文所示的结果,表明Kaldi安装成功。
新一代 Kaldi: 有 TTS Runtime 啦!
安装方式包括快速安装和源码编译。快速安装命令支持多种平台,详细信息可参考文档。对于使用其他语言API,如C/C++/Go/Kotlin/C#/Swift等需求,文档提供相应指南。
模型下载从网上获取。有三个开源VITS预训练模型可选,文档中包含详细下载方法。下载模型后,需注意支持嵌入式Linux,包括树莓派等。
使用模型前,还需下载特定Python文件。此文件可从GitHub仓库获取。
中文与英文多说话人模型的使用方法相似,主要差异在于模型文件的替换。速度调整可通过参数实现,如使用2倍速或0.8倍速。
体验sherpa-onnx中的文字转语音功能有三种方式:下载预编译的Android APK、在线体验和Windows可执行程序。Android APK提供下载链接,运行截图显示其使用效果。在线体验路径在Huggingface空间中提供,运行截图展示在线体验界面。Windows可执行程序无需额外安装,下载地址已提供。
总结,通过本教程,读者可了解如何使用sherpa-onnx实现文字到语音的转换。未来,我们计划在icefall中支持模型训练功能,以提升模型的灵活性与自定义性。