Evidently Al
Evidently Al 是一个开源的机器学习模型监测和测试平台,它可以帮助您分析和改进您的模型性能。它可以让您轻松地创建交互式的可视化报告,展示您的模型在验证和预测期间的表现,以及数据漂移的情况。您可以使用 Evidently 这个开源 Python 库来生成 Evidently Al 大模型所需的 JSON 配置文件,然后在 Evidently Al 大模型的网站上上传和查看您的报告。
Seed-TTS是由字节跳动开发的一系列大规模自回归文本到语音(TTS)模型。它能够生成高度自然、与人类语音几乎无法区分的语音。这个模型特别擅长学习语音上下文、说话人相似度和自然...
Seed-TTS是由字节跳动开发的一系列大规模自回归文本到语音(TTS)模型。它能够生成高度自然、与人类语音几乎无法区分的语音。这个模型特别擅长学习语音上下文、说话人相似度和自然度等方面的特征,从而产生质量极高的语音输出。
此外,Seed-TTS还具有优越的情感控制能力,可以根据需求生成具有不同情感和语音属性的语音。它甚至能够进行单音色多语言的转换,这意味着只需要一小段音频样本,就可以克隆出自然且感情丰富的音色,以及对情感、语调、说话风格的控制。这使得Seed-TTS在多语言TTS领域中非常有用和灵活。
Seed-TTS:字节跳动推出的多功能语音生成模型
零样本学习情境学习
语音属性控制