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本文目录一览：

1、生成式人工智能可以生成哪些媒体形式
2、音频大模型介绍
3、月入过万的野路子:三个靠信息差赚钱的土办法

生成式人工智能可以生成哪些媒体形式

生成式人工智能可以生成文本、图像、音频、视频等多种媒体形式。在文本方面，生成式人工智能能够撰写新闻报道、故事、诗歌、论文等。例如，它可以根据特定的主题和要求，创作出具有逻辑性和连贯性的文章，还能模仿不同的写作风格。图像生成是其另一重要应用。它可以根据用户输入的文字描述，生成逼真的绘画、插画、设计图等。

生成式人工智能可以生成的媒体模式包括声音、文本、图像和视频。声音：生成式人工智能在声音领域的应用主要体现在语音合成（TTS）技术上。通过这项技术，人工智能可以生成对话、音乐或环境音效等声音内容。

生成式人工智能可以生成的媒体形式较为丰富，常见的有文本、图像、音频、视频等。文本：可以创作小说、诗歌、新闻报道、剧本等。如全球首部完全由AI生成剧本的电影《记忆迷宫》，其剧本由ChatGPT的升级版耗时3个月生成，讲述了一个失忆特工寻找真相的故事。

生成式人工智能包括自动创作、深度伪造、GAN、编码器-解码器、变分自动编码器以及GPT-4等技术。自动创作利用人工智能生成新故事、小说和电影剧本。深度伪造则能将人的面部实时映射到视频或照片上，生成看似真实的多媒体内容。GAN是通过对抗训练来生成新的图像、视频等数据。

生活中，生成式人工智能的应用主要包括文本生成、图像生成、音频生成、视频生成以及虚拟人。文本生成：这类人工智能可以生成自然语言文本，如文章、对话、诗歌等。技术上的代表有GPT系列、Claude、Bard等。它们被广泛应用于自动写作、聊天机器人和内容创作等领域，极大地提高了文本生成的效率和个性化程度。

生成式AI概述生成式人工智能是一种能够自主创造内容的人工智能系统。它通过学习大量数据集中的模式和规律，从而创造出全新的、高质量的数据样本。这一领域涵盖了文本、图像、音频、视频等多种媒体形式，为人工智能的应用开辟了全新的道路。

音频大模型介绍

1、这样音频输入输出模态就可以像文本token序列一样，以自回归的方式通过decoder-only的架构进行建模，如qwen-audio、audioPaLM、lauraGPT、moshi-chat等模型。综上所述，音频大模型在近年来取得了显著进展，不仅在技术上不断创新，还在应用场景上不断拓展。随着技术的进一步发展，我们期待音频大模型能够在更多领域发挥重要作用，实现算法和能力的更多元更通用。

2、定义：音频大模型通常指的是一种能够处理音频数据的大型模型。这类模型具有强大的数据处理能力，能够涵盖音频的多个方面，包括但不限于语音识别、语音合成、音频分析等。它们通过深度学习等技术，对音频数据进行高效的处理和分析。应用：音频大模型在多个领域都有广泛的应用。

3、音频大模型是指利用大规模音频数据训练得到的深度学习模型，这些模型能够处理和理解各种音频信号，包括但不限于语音、音乐和自然声音等。音频大模型的发展受到了自然语言处理（NLP）大模型成功的启发，并借鉴了其训练方法和技术。

4、模型核心：多模态大模型 Step-Omni Step-Omni 是一个支持语音、图像、文本输入的大模型，结构为 decoder-only，采用增强词表引入音频 token。模型输出是一个交错排列的文本与语音 token 序列，这样生成的语音更具语境感、连贯性、情绪控制力。

5、SenseVoice 实测：阿里开源语音大模型，识别效果和效率优于 Whisper，还能检测掌声、笑声 SenseVoice 是阿里近期开源的一个强大的音频基础模型，该模型在语音识别（ASR）、语种识别（LID）、语音情感识别（SER）、声学事件分类（AEC）以及声学事件检测（AED）等多个方面展现出了卓越的能力。

6、语音大模型之USM Google在2023年3月发布了语音大模型USM（Universal Speech Model），该模型在语音识别领域展现出了强大的“大而全”特性，不仅支持的语种数量众多，还集成了多种语音处理功能。

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