跟着AI去旅行(一)让你的AI能听见会说话

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过去这段时间,我在研究一项让AI帮助普通【本文受版权保护】【原创内容,转载请注明出处】人靠近诗和远方的应用实现,在这个项目中,未经授权,禁止复制转载。著作权归作者所有,禁止商业用途转载。我构想了一位AI伴侣,以视频聊天的形式,本文版权归作者所有,未经授权不得转载。本文版权归作者所有,未经授权不得转载。向由于时间和金钱不足没法踏上旅程的青年,【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【本文受版权保护】展示了日本知名景区富士山的场景。实现一位【原创内容,转载请注明出处】【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】AI导游伴侣,不仅需要有能以自然人的身份著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【作者:唐霜】与用户交流的能力,还要有能学习景区资料、【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net未经授权,禁止复制转载。旅游路线、酒店机票等等攻略的能力,更进一【未经授权禁止转载】未经授权,禁止复制转载。步还要有通过生成视频全方位展示景区的能力著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【原创内容,转载请注明出处】,并且作为旅游应用,它还需要在自然人和科未经授权,禁止复制转载。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】普视频两种身份之间做无缝切换。这是一项庞【原创内容,转载请注明出处】【未经授权禁止转载】大的工程,我的任务除了要在技术上实现它以著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【本文受版权保护】外,还要从成本的角度,在技术实现时以最低【转载请注明来源】【版权所有,侵权必究】的价格(或许要在某些方面退而求其次),让本文版权归作者所有,未经授权不得转载。本文作者:唐霜,转载请注明出处。更多的人能够拥有它。一篇文章无法完全讲解【本文首发于唐霜的博客】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】透彻,本文我将着重在AI的“听”和“说”【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【未经授权禁止转载】两个方面,从应用开发者进行技术选型追求便未经授权,禁止复制转载。著作权归作者所有,禁止商业用途转载。宜的角度,聊一聊我的一些经验。

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LLM扮演“大脑”的角色【版权所有,侵权必究】

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过去两年,我们见证了LLM的疯狂崛起。由【作者:唐霜】【本文受版权保护】ChatGPT开启的大门,让普通人也能便本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【原创内容,转载请注明出处】捷便宜的享用AI。LLM优秀的灵活的推理【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net本文版权归作者所有,未经授权不得转载。能力,让我们可以在我们自己的大脑外,外挂著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【版权所有,侵权必究】一个“体外大脑”。随着LLM厂商们的迭代【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】,这些“外挂大脑”的智商越来越高,甚至在原创内容,盗版必究。【本文受版权保护】某些具体方面超出了博士水平。这也就意味着【未经授权禁止转载】【本文首发于唐霜的博客】,普通人可以借助AI,完成超出自己智商水【作者:唐霜】【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】平的工作。这就像,我们可以借助外挂,在物【本文受版权保护】原创内容,盗版必究。理上超越人类极限一样,用挖机移山,用吊车【未经授权禁止转载】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。盘石,用沙船填海……就像机械设备在体力上【版权所有,侵权必究】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。无限放大人的能力一样,AI在脑力上极大的本文作者:唐霜,转载请注明出处。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】突破了人的思考和认知极限。

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学会使用LLM是未来学习、工作、生活的必【原创内容,转载请注明出处】原创内容,盗版必究。备技能,因为一旦别人都会用,而你不会用,【未经授权禁止转载】【版权所有,侵权必究】在智力上就会被碾压。虽然,各大厂商们,特转载请注明出处:www.tangshuang.net本文版权归作者所有,未经授权不得转载。别是OpenAI正在尝试将AI的使用难道【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【本文首发于唐霜的博客】降到最低,试图把AI演变为一个万能的聊天【原创内容,转载请注明出处】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。机器人,一个人工助理。然而,即使到了今天【转载请注明来源】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】,AI似乎还是能力有限,使用方式也并不那【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【本文受版权保护】么自然。因此,现阶段,“使用LLM”这个【原创内容,转载请注明出处】【未经授权禁止转载】看上去很简单的事情,实际上却比较复杂,大【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。部分人都没有通过学习以掌握激发AI全部潜【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】原创内容,盗版必究。力的知识技能。类似Prompt工程这样的本文作者:唐霜,转载请注明出处。本文版权归作者所有,未经授权不得转载。学问显得尤为重要,因为它提供了激发AI潜【本文首发于唐霜的博客】转载请注明出处:www.tangshuang.net力的成体系方法论,掌握该知识的人,在实际【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net著作权归作者所有,禁止商业用途转载。工作中,将远超普通人。

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虽然我们还无法不费吹灰之力地使用LLM,【未经授权禁止转载】本文作者:唐霜,转载请注明出处。但是,在智力上,LLM仍然在快速成长,成本文版权归作者所有,未经授权不得转载。原创内容,盗版必究。为超越普通人的智能资源,这意味着等到我们【原创内容,转载请注明出处】【作者:唐霜】遇到超出自己智力范围的需求时,可以现学现【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【未经授权禁止转载】用或请教熟练使用LLM的人,以解决我们的著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】核心问题。

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在开发所有产品时,我们都应该为该产品提供【转载请注明来源】【本文首发于唐霜的博客】一个“大脑”,而毫无疑问,这个“大脑”的【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【原创内容,转载请注明出处】角色由LLM来扮演。就当下的科技产品而言未经授权,禁止复制转载。【本文受版权保护】,缺乏“大脑”的产品显得枯燥,同时也无法转载请注明出处:www.tangshuang.net【原创内容,转载请注明出处】满足复杂多变的用户需求。过往,我们设计一【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【原创不易,请尊重版权】款产品,制订好产品的使用规则,并“教育”【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】原创内容,盗版必究。用户如何使用它。而现在,我们设计一款产品【本文首发于唐霜的博客】未经授权,禁止复制转载。,有用户来决定如何使用,产品只在最后承接本文作者:唐霜,转载请注明出处。本文作者:唐霜,转载请注明出处。用户的真正需求。这种转变,就像过去web【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【版权所有,侵权必究】1.0用户被动接受信息到web2.0用户本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】主动生产信息的转变一样,会在用户体验和人【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【作者:唐霜】机交互形式上,带来重大变革。作为技术产品【原创不易,请尊重版权】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。的创业者,我们更多的是思考,这种变革的目本文版权归作者所有,未经授权不得转载。原创内容,盗版必究。的地形态,并为每一种想法提供产品以对该想【原创内容,转载请注明出处】【本文首发于唐霜的博客】法进行验证。

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另外,由于各家厂商的LLM的智力水平不同【转载请注明来源】原创内容,盗版必究。,同时受到内容审查的影响,我们面临着LL【原创内容,转载请注明出处】本文作者:唐霜,转载请注明出处。M也分“三六九等”的问题。等级越高,能提【本文受版权保护】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】供的智力水平越高,当然,价格也就更贵。一【转载请注明来源】原创内容,盗版必究。旦价格超出普通人的承受范围,那么这种高级本文作者:唐霜,转载请注明出处。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】智力就会成为有钱人的专属,并最后形成智力未经授权,禁止复制转载。转载请注明出处:www.tangshuang.net特权,把真实的人也分“三六九等”。所以,【作者:唐霜】本文作者:唐霜,转载请注明出处。无门槛的普惠性AI智能服务显得尤为重要,【本文受版权保护】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net当然,就商业本身而言,没有利润就无法生存转载请注明出处:www.tangshuang.net【未经授权禁止转载】,这种矛盾需要在资本市场寻找创新来解决。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】而作为整个链路中小小的一环节,我们作为创【转载请注明来源】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。业者,尽可能的平价提供服务,以无愧于心。

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任何一款产品,无论是以应用的形态,还是以【版权所有,侵权必究】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net服务的形态,还是以插件的形态,我们可以标本文版权归作者所有,未经授权不得转载。原创内容,盗版必究。榜它就是一款AI产品,也可以不标榜它的A【原创不易,请尊重版权】本文作者:唐霜,转载请注明出处。I属性,而是更垂直的解决用户需求,只不过著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【本文受版权保护】背后的技术解决方案是基于AI的。有了AI原创内容,盗版必究。【本文首发于唐霜的博客】作为产品“大脑”,我们可以让产品更灵活,【原创内容,转载请注明出处】【原创内容,转载请注明出处】更适配用户的需求。举个例子,以前用户只能未经授权,禁止复制转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net提供结构化的数据来该一个绘图工具绘制图表本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【本文首发于唐霜的博客】,而现在,基于LLM,用户可以提供原始材著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【未经授权禁止转载】料,并让AI制作出同一数据的不同图表,或原创内容,盗版必究。转载请注明出处:www.tangshuang.net者一次性给出多个图表,以前那种结构化数据原创内容,盗版必究。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net的产品形态,必须有开发人员提供特定界面来本文作者:唐霜,转载请注明出处。本文版权归作者所有,未经授权不得转载。控制用户输入的是结构化数据,在数据传输过本文版权归作者所有,未经授权不得转载。未经授权,禁止复制转载。程中也要保持该数据结构,直至最终消费数据【原创内容,转载请注明出处】【原创不易,请尊重版权】为固定的图表进行输出,但在新的技术方案中【原创不易,请尊重版权】【未经授权禁止转载】,用户可以输入任意的数据源,而输出也不局【版权所有,侵权必究】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。限于单一的图表。

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让AI开口说话【原创不易,请尊重版权】

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当我们尝试为用户提供更丰富的体验时,首先本文作者:唐霜,转载请注明出处。原创内容,盗版必究。我们要为AI增加嘴巴,因为只有让AI开口【本文受版权保护】【本文首发于唐霜的博客】说话,才能解放我们的眼睛,提供更多的感官【未经授权禁止转载】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】刺激。虽然,视觉接受信息的速率和效率都远【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】高于听觉,然而听觉可以让用户的注意力更集中、提供比视觉【原创内容,转载请注明出处】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net更丰富的情感价值、提升用户的反馈比率,多未经授权,禁止复制转载。【版权所有,侵权必究】重感官的交互能加深用户的记忆,这也是为什么类似B站、抖音这样的视频应【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【原创内容,转载请注明出处】用能如此受追捧的原因之一。

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而最近两年,播客突然在数据上呈现出新风口【作者:唐霜】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。的趋势,作为fm形态的产品,已经存在30【转载请注明来源】原创内容,盗版必究。来年,我在小学的时候,就可以通过网络点播转载请注明出处:www.tangshuang.net原创内容,盗版必究。独立播音节目,为何经久不衰呢?我想其中的原创内容,盗版必究。本文作者:唐霜,转载请注明出处。原因比较复杂,除了社会压力越来越大人们需【未经授权禁止转载】【原创内容,转载请注明出处】要更广泛的娱乐形态之外,声音这种独特的信著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net息传播形式固有的魅力也是致其随时可能迎来未经授权,禁止复制转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net新增长的原因。当下,智能电车正在逐渐取代【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【转载请注明来源】传统油车,而汽车的普及让越来越多的人越来【转载请注明来源】【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】越多的时间是在路途中度过,特别是单身人士【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net本文作者:唐霜,转载请注明出处。,在完全解放双手的全自动驾驶出现之前,在【本文首发于唐霜的博客】【版权所有,侵权必究】这漫长的旅途中,声音形态的产品,则容易被【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。接纳。一旦这些产品可以提供足够的情绪价值转载请注明出处:www.tangshuang.net未经授权,禁止复制转载。,那么,在行车之外的时间,它们也可以作为【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【本文首发于唐霜的博客】个人独处时,不想或不方便接受视觉信息,就【本文受版权保护】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net是最佳的选择。

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Meta最近发布了他们的新产品,基于ll【原创内容,转载请注明出处】本文作者:唐霜,转载请注明出处。ama来做播客,他们通过agent技术,本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【作者:唐霜】实现了剧本的创作->脚本的编写-&【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net原创内容,盗版必究。gt;内容输出->文本到语言的输出未经授权,禁止复制转载。转载请注明出处:www.tangshuang.net->剪辑的全流程,只要你有一个好点本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【原创内容,转载请注明出处】子,搭配有一个懂活的AI,就可以做出一节【转载请注明来源】【版权所有,侵权必究】优质播客。随着AI对播客的入侵,未来播客【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。的粗制滥造也会越来越多,因此,我说播客本本文作者:唐霜,转载请注明出处。【未经授权禁止转载】质上还是一门关于内容的生意,只有优质的内【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。容,才能真正吸引回头客。然而,作为小小创【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net著作权归作者所有,禁止商业用途转载。业者,我现在多了一个认知,“苍蝇专叮有缝转载请注明出处:www.tangshuang.net未经授权,禁止复制转载。的蛋”,“再小的肉它也是肉”,专做长尾,本文作者:唐霜,转载请注明出处。未经授权,禁止复制转载。以量取胜,虽然从健康生态的角度讲这种做法本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】并不可取,但是对于资源不足资金不裕的创业未经授权,禁止复制转载。【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】者而言,“我不入地狱谁入地狱”?

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给LLM的输出内容加语音,这听上去是件极本文作者:唐霜,转载请注明出处。本文版权归作者所有,未经授权不得转载。其简单的事,因为TTS技术已经成熟一二十【未经授权禁止转载】【未经授权禁止转载】年了。然而,既然如此简单,为什么“语音通【作者:唐霜】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。话”功能没有成为烂大街的功能呢?据我所知【本文受版权保护】【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】,直到最近,国内各家LLM厂商,才开始陆本文作者:唐霜,转载请注明出处。【作者:唐霜】续在自己的App中增加了这种能力,即使如【未经授权禁止转载】【原创不易,请尊重版权】此,这种交互的国内鼻祖“豆包”App,也原创内容,盗版必究。原创内容,盗版必究。无法做到丝滑流畅纯自然。这里面还是有很多【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】【作者:唐霜】技术细节有待进一步加强,LLM的toke【本文受版权保护】【本文受版权保护】ns生成方式,迫使TTS无法实时的根据上【作者:唐霜】本文作者:唐霜,转载请注明出处。下文来理解,因此也就无法给出对应的情绪和【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】未经授权,禁止复制转载。语气,甚至连多音字都可能识别错误。这都还著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【本文首发于唐霜的博客】是比较难解决的,即便是端对端实时语音输出转载请注明出处:www.tangshuang.net【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net,我相信也能难倒一大堆程序员。因此,看上【转载请注明来源】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net去稀松平常的一些能力,实际在背后有非常多【作者:唐霜】【原创内容,转载请注明出处】技术的挑战和决策。作为过来人,在这种情况著作权归作者所有,禁止商业用途转载。未经授权,禁止复制转载。下,我往往觉得,我们显得很渺小,我们的目【原创内容,转载请注明出处】【版权所有,侵权必究】标总是星辰大海,但是总是在如何给漏气的轮【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】胎补胎这样的小事上没有太多进展。我们希望【作者:唐霜】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。创造出充满科技感的AI产品,但是在跨出的【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【本文受版权保护】第一步,就遭遇技术上的滑铁卢,需要花大力原创内容,盗版必究。转载请注明出处:www.tangshuang.net气才能解决,此时,已经落后别人一万步。中【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【未经授权禁止转载】国需要有更多的技术平台,为开发者提供简洁【转载请注明来源】【原创内容,转载请注明出处】的一步到位的技术支撑,让开发者可以忽略这【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【本文受版权保护】些初始的技术问题,可以直接做上母舰,先去【版权所有,侵权必究】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。到星辰大海,再来点火起航。于是,我搞了一本文作者:唐霜,转载请注明出处。【版权所有,侵权必究】Developround未经授权,禁止复制转载。社区,专门提供服务接口,让开发者可以在技【版权所有,侵权必究】【未经授权禁止转载】术上几乎无门槛的使用这些技术。

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一旦有了可选择的服务,我们让LLM开口说【原创不易,请尊重版权】【本文受版权保护】话就是技术集成的问题。到了这一步,我又开未经授权,禁止复制转载。【版权所有,侵权必究】始要讲我的另外一个观点,“凡是能白嫖的,原创内容,盗版必究。著作权归作者所有,禁止商业用途转载。必须疯狂白嫖”。本质上,我们就是要用最便【原创不易,请尊重版权】转载请注明出处:www.tangshuang.net宜的成本,实现还过得去的效果,除非我们对【本文受版权保护】【原创内容,转载请注明出处】效果的要求,超出用户的本质需求。作为技术【原创不易,请尊重版权】【本文受版权保护】出身的创业者,更加关注成本,比较我们的职原创内容,盗版必究。【未经授权禁止转载】业生涯中,没有一分钱是大风刮来的,都是用【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。头顶的猿毛一根根换来的,因此,在创业初期【原创不易,请尊重版权】未经授权,禁止复制转载。,但凡能用免费的服务,我们都不需要多看收【版权所有,侵权必究】未经授权,禁止复制转载。费服务一秒钟;但凡能自己用技术解决的,我【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。们都不会登录SaaS服务厂商网站一次。控【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【本文首发于唐霜的博客】制成本的背后逻辑,实际上是想为用户提供无本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【转载请注明来源】限量无限制的使用,一旦功能有多余的成本,【转载请注明来源】未经授权,禁止复制转载。那么就必须考虑成本如何赚回来的问题,那么本文版权归作者所有,未经授权不得转载。本文版权归作者所有,未经授权不得转载。就一定是用户有损的,而作为创业者,我们往本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net往希望自己的产品是用户无损的,通过这种情本文作者:唐霜,转载请注明出处。【版权所有,侵权必究】感共鸣来让用户心甘情愿的为价值买单。

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让AI听懂听见本文作者:唐霜,转载请注明出处。

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这里的标题,“听懂”在“听见”前面,意思本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【本文首发于唐霜的博客】是“听见”比“听懂”更难。

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做一款能听懂用户在说什么的AI产品,构想【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】未经授权,禁止复制转载。起来并不复杂,即通过端侧录音用户的说话,【原创不易,请尊重版权】【本文受版权保护】发送到后端进行ASR,将识别文本交给LL【转载请注明来源】原创内容,盗版必究。M响应,再将响应的文本交给TTS生成语音【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【作者:唐霜】,最后把语音发送给端侧播放给用户听,形成【转载请注明来源】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。表象上无文本的对话交互形式。但是,但凡有【作者:唐霜】【本文受版权保护】点心智的朋友,都会发现这里面的大问题,就【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net本文版权归作者所有,未经授权不得转载。是响应速度,从用户说话到提交要时间,如果原创内容,盗版必究。本文作者:唐霜,转载请注明出处。用户说的久,则网络的传输也更久,在到后端【本文首发于唐霜的博客】【版权所有,侵权必究】各种识别、响应、生成,再经过一次网络传输本文作者:唐霜,转载请注明出处。【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】,都是时间,响应时间越久,产品就显得越呆【本文受版权保护】【原创不易,请尊重版权】滞,这种呆呆的效果,显得AI都不那么智能未经授权,禁止复制转载。【未经授权禁止转载】

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解决这一问题的办法,成本最低的,就是“流原创内容,盗版必究。【原创内容,转载请注明出处】式”,声音的流式传输和流式生成,用户一边著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【版权所有,侵权必究】说话,一边传输,一边让LLM理解,一边生转载请注明出处:www.tangshuang.net【原创不易,请尊重版权】成文本,一边生成语音,这一系列的技术方案未经授权,禁止复制转载。原创内容,盗版必究。,每一道工序都能难住大部分程序员。比如,著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net用户开启录音,实时的将声音片段上载,这里【本文受版权保护】【转载请注明来源】“实时”的上载往往是buffer,但是,著作权归作者所有,禁止商业用途转载。【转载请注明来源】我们都知道,声音有采样率、声道等参数,还著作权归作者所有,禁止商业用途转载。著作权归作者所有,禁止商业用途转载。有封装格式,每一种都可能带来解析失败。还本文作者:唐霜,转载请注明出处。【版权所有,侵权必究】有就是,在网络协议上,到底是选择webs转载请注明出处:www.tangshuang.net【本文受版权保护】ocket还是http stream,也本文版权归作者所有,未经授权不得转载。未经授权,禁止复制转载。是很纠结。总之,看似一马平川的方案,实则本文作者:唐霜,转载请注明出处。【作者:唐霜】满地都是坑坑洼洼。当然,还有一种从架构层【未经授权禁止转载】转载请注明出处:www.tangshuang.net面去解决,把整个服务都搬到端侧上,或者调【作者:唐霜】未经授权,禁止复制转载。用手机本身的语言识别接口和TTS接口,在【原创内容,转载请注明出处】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】应用内嵌入小模型。

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而OpenAI刚刚发布了最新模型gpt-本文作者:唐霜,转载请注明出处。【本文受版权保护】4-audio,做到了端到端的语音理解和【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。生成,同时,它还可以做到实时的理解,甚至未经授权,禁止复制转载。【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】有打断说话人的效果(我理解这种效果本质上未经授权,禁止复制转载。【原创内容,转载请注明出处】是缺陷,消耗的资源也更大),也就是说,他【原创内容,转载请注明出处】转载请注明出处:www.tangshuang.net们从底层模型的角度解决这一问题,从而免去【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【原创不易,请尊重版权】了ASR->LLM-TTS的流程,本文版权归作者所有,未经授权不得转载。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net再配合上端到端的流式音频传输,就可以极大【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net未经授权,禁止复制转载。的降低延迟,给大模型留出更多的思考时间。

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除了听懂用户在说什么,“听见”有时也更温转载请注明出处:www.tangshuang.net本文版权归作者所有,未经授权不得转载。馨。例如用户处于嘈杂的车流环境,如果AI【原创不易,请尊重版权】【转载请注明来源】能听懂,那么就可以提供更贴切的情绪陪伴。

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另外,如果是一款垂类的产品,如何巧妙自然本文作者:唐霜,转载请注明出处。著作权归作者所有,禁止商业用途转载。的将能说会道的AI嵌入到产品中,甚至整个【作者:唐霜】【未经授权禁止转载】产品的逻辑都是围绕AI来展开,就是很难的【原创内容,转载请注明出处】【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net事。本质上而言,上述过程只是一种体验上的【转载请注明来源】转载请注明出处:www.tangshuang.net切换,它在信息的总量上与打字读字没有区别【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】。既然如此,打字读字明显具有更低的成本,转载请注明出处:www.tangshuang.net【本文首发于唐霜的博客】除了跟风一定要强上语音对话能力,我找不出未经授权,禁止复制转载。本文版权归作者所有,未经授权不得转载。其他理由。因此,我想,在产品设计时,我们【本文受版权保护】【版权所有,侵权必究】需要考虑的事,我们的产品是引入AI作为辅【版权所有,侵权必究】【作者:唐霜】助,还是围绕AI实现用户价值?如果是前者【作者:唐霜】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】,我想确实是没有必要选择高成本的体验。但【原创内容,转载请注明出处】未经授权,禁止复制转载。如果是围绕AI来实现用户价值,则情况完全【未经授权禁止转载】【本文首发于唐霜的博客】不同,例如AI陪伴类的产品,不仅要有对话原创内容,盗版必究。【本文受版权保护】的能力,而且在声音的训练上也要下足功夫,【未经授权禁止转载】【原创不易,请尊重版权】因为这种场景下,用户需要更多的是陪伴感,转载请注明出处:www.tangshuang.net【作者:唐霜】追求的是产品的体验本身,而非内容的价值。

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本文主要聊了聊我在AI类产品中加入语音对未经授权,禁止复制转载。【原创不易,请尊重版权】话能力的一些思考,认为这一能力看上去简单【本文首发于唐霜的博客】【本文受版权保护】,实则在技术上有很多细节,成本比较大,对本文作者:唐霜,转载请注明出处。【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net于创业者而言,应该把成本作为一项重要考虑【未经授权禁止转载】原创内容,盗版必究。因素。同时,作为在这类功能上有经验的技术【本文受版权保护】本文作者:唐霜,转载请注明出处。人,我认为随着AI产品的发展,一些较为常【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net未经授权,禁止复制转载。见的体验类功能,会慢慢成为基础功能,在所【原创内容,转载请注明出处】【未经授权禁止转载】有产品中被集成。发现这点后,我也创建了自未经授权,禁止复制转载。转载请注明出处:www.tangshuang.net己的developround平台。从未来【关注微信公众号:wwwtangshuangnet】著作权归作者所有,禁止商业用途转载。AI的应用来看,AIGC只是其中的一个方【原创内容,转载请注明出处】本文版权归作者所有,未经授权不得转载。向,而且是向虚的,人们对内容的消费主要还本文作者:唐霜,转载请注明出处。著作权归作者所有,禁止商业用途转载。是娱乐的,而追求娱乐,必然存在更为吸引人【本文受版权保护】【作者:唐霜】的交互形态。我也将在这样的道路上不断探索转载请注明出处:www.tangshuang.net【原创内容,转载请注明出处】,如果你对本文的内容感兴趣,不妨在下方留【本文受版权保护】【原创内容,转载请注明出处】言,一起讨论。

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2024-11-02 1685 ,

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