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使用者可以提供細微的指令,例如精確的地域口音、特定的副語言特徵(例如氣音)或語速,運用模型的語境感知能力,生成極具動態、自然且富有表現力的音訊。,最近研究了多套語音轉文字的模型,今天這篇文章我打算來分享一套由Google發展的Chirp通用語音模型(GoogleUSM)...。參考影片的文章的如下:


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使用者可以提供細微的指令,例如精確的地域口音、特定的副語言特徵(例如氣音)或語速,運用模型的語境感知能力,生成極具動態、自然且富有表現力的音訊。,最近研究了多套語音轉文字的模型,今天這篇文章我打算來分享一套由Google發展的Chirp通用語音模型(GoogleUSM),該模型能夠在單一模型中統一處理多種語言的數據,且主要用來處理短音頻(小於1分鐘)和長音頻(1分鐘至8小時)的應用情境。,運用GoogleAIAPI,將語音準確轉換為文字...