“如果您喜欢这个视频，请考虑观看这个宇宙中的其他剧集，以便理解这个视频。”
“文章重点介绍了利用Realtime API实时转录麦克风输入音频。”
“人工智能音乐的进化让任何人都能轻松创作出“那种音乐”。”
“所提出的方法利用了系统模式的线性振动的解析解，从而在训练后无需模型架构中的参数编码器即可轻松访问系统的物理参数。”
“研究人员开发的机器人面部现在可以通过在YouTube视频上进行训练后，与语音和歌曲同步，使用机器学习将音频直接连接到逼真的嘴唇和面部动作。”
“想为你的团队录制一个培训视频，然后不用重新拍摄就能改几个字吗？想把你的400页《怪奇物语》同人小说变成有声读物，又不想花10个小时读出来吗？”
“我将其设计用于大幅提高原始模型的稳定性和音频质量。... 我进一步训练了Soprano以减少这些音频伪影。”
“完全或主要由 AI 生成的音乐和音频不允许在 Bandcamp 上使用。”
“OpenAI 的 Realtime API 的魅力在于“可以与 AI 实时对话”。 然而，对 VAD（语音活动检测）的调整和中断可能会引起关注。”
“我们还提供了对未来潜在方向的见解，包括对大型语言模型（LLM）的更高级的提示工程，以及扩大基于音频的分析范围，以捕捉仅文本数据可能遗漏的情感线索。”
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“总结了如何在Apple Silicon的本地环境中快速运行可无缝处理文本和语音的手机级别的超轻量级模型的过程。”
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“它旨在为可靠的设备端代理应用程序提供动力：在约10亿参数类别中实现更高的质量、更低的延迟和更广泛的模态支持。”
“当前的音频评估面临三个主要挑战：（1）音频评估缺乏统一的框架，数据集和代码分散在各种来源中，阻碍了公平有效的跨模型比较”
“本文介绍了一种信息混淆可逆对抗样本（IO-RAE）框架，该框架是使用可逆对抗样本来保护音频隐私的开创性方法。”
“我现在在 i7-12700KF 上实现了 30 倍的实时速度。 为了让您了解情况：它只需 2 秒即可处理一分钟的音频。”
“三星更新了其电视，以添加新的AI功能，包括一个声音控制器功能，可以独立调整对话、音乐或音效的音量”
“SwitchBot加入了AI语音记录器的潮流，推出了自己的夹式小工具，可以捕捉和整理你的每一次对话。”
“三星正在预告一些有趣的新OLED产品，准备在未来几天内在CES 2026上展示。”
“每天早上 6 点，收集世界各地的新闻，AI 自动生成日英双语的文章和音频——我个人开发了这样一个系统，每月运营成本约为 500 日元。”
“事实证明，AI的声音非常完美。例如，时间变化为0.002％，而人类为0.5-1.5％”
“由/u/NISMO1968提交”
“我正在开发一个系统，其中 Gemini 使用语音反馈响应用户活动。挑战在于减少延迟并响应用户活动的变化/中断当前的音频流以保持流畅。”
“从 Python 直接运行 Google AI Studio 的 TTS 功能的最短演示”
“据该出版物称，预计它将产生比OpenAI当前模型更自然的语音。”
“今天的目标是设置Gemini TTS API，并从文本生成WAV音频文件。”
“形式因素可能不同，但主题是一样的：音频是未来的界面。每一个空间——你的家、你的车，甚至是你的脸——都在变成一个界面。”
“据消息人士透露，OpenAI正在优化其音频AI模型，为未来发布AI驱动的个人设备做准备。该设备预计将主要依赖音频交互。目前的语音模型在准确性和响应速度上均落后于文本模型。”
“早期的成果包括更自然、更富有情感的语音、更快的响应和实时中断处理，这些都是主动帮助用户的伴侣式 AI 的关键。”
“自举框架将视觉配音从一个不适定的修复任务重新定义为一个条件良好的视频到视频编辑问题。”
“NotebookLM是2025年最有用的免费AI工具。它具有双重超能力。您可以使用它来查找、分析和搜索文档、笔记、链接或文件的集合。然后，您可以使用NotebookLM将您的材料可视化为幻灯片、信息图表、报告——甚至是音频或视频摘要。”
“我们的方法仅使用传入的语音，在推理过程中更新一小组有针对性的参数，不需要源数据或标签。”
“EchoVidia 在可控性方面超越了最近的 VT2A 模型 40.7%，在感知质量方面超越了 12.5%。”
“Clip Pro耳机旨在成为个人AI助理终端，通过语音命令提供音乐控制、信息检索和实时多语言翻译等功能。”
“AudioFab的核心贡献在于为音频和多模态AI的未来研究和开发提供一个稳定且可扩展的平台。”
“DyStream 可以在 34 毫秒内生成一帧视频，保证整个系统延迟保持在 100 毫秒以下。此外，它实现了最先进的唇同步质量，在 HDTF 上分别获得了 8.13 和 7.61 的离线和在线 LipSync 置信度分数。”
“EnvSDD的引入，这是第一个专为ESDD设计的大规模策划数据集，以及ESDD Challenge的启动。”
“AHA框架利用反事实硬负样本挖掘，构建了一个高质量的偏好数据集，迫使模型区分严格的声学证据和语言上看似合理的虚构。”
“PhyAVBench明确评估了模型对声音生成背后物理机制的理解。”
“本文展示了在最小的感知失真的情况下，持续的高攻击成功率，揭示了多模态系统编码器级别的一个关键且先前未被探索的攻击面。”
“MiMo-Audio-7B-Base 在开源模型中，在语音智能和音频理解基准测试中均取得了SOTA性能。”
“RoboPerform，第一个统一的音频到运动框架，可以直接从音频生成音乐驱动的舞蹈和语音驱动的协同语音手势。”
“OmniAgent实现了最先进的性能，超越了领先的开源和专有模型，准确率提高了10% - 20%。”
“OpenAI正在加强其音频AI的推进，计划在2026年推出新的模型和音频优先设备，旨在使语音成为主要的AI界面。”
“蒸馏模型在视觉质量上与全步、双向基线模型相当，但推理成本和延迟降低了20倍。”
“SoulX-LiveTalk是第一个实现亚秒级启动延迟（0.87秒）并达到32 FPS实时吞吐量的140亿规模系统。”
“结果表明，尽管 AI4Reading 在语音生成质量方面仍有差距，但生成的解读脚本更简单、更准确。”
“Flow2GAN 从 Mel 频谱图或离散音频标记生成高保真音频，实现了比现有最先进的基于 GAN 和基于 Flow Matching 的方法更好的质量-效率权衡。”
“UniMAGE在开源模型中实现了最先进的性能，生成逻辑连贯的视频脚本和视觉上一致的关键帧图像。”