Ito ang Windows app na pinangalanang VALL-E na ang pinakahuling release ay maaaring ma-download bilang GreatlyimprovedaccuracyandFixGPUmemoryincreaseduringtraining.zip. Maaari itong patakbuhin online sa libreng hosting provider na OnWorks para sa mga workstation.
I-download at patakbuhin online ang app na ito na pinangalanang VALL-E sa OnWorks nang libre.
Sundin ang mga tagubiling ito upang patakbuhin ang app na ito:
- 1. Na-download ang application na ito sa iyong PC.
- 2. Ipasok sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX kasama ang username na gusto mo.
- 3. I-upload ang application na ito sa naturang filemanager.
- 4. Magsimula ng anumang OS OnWorks online emulator mula sa website na ito, ngunit mas mahusay na Windows online emulator.
- 5. Mula sa OnWorks Windows OS na kasisimula mo pa lang, pumunta sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXX gamit ang username na gusto mo.
- 6. I-download ang application at i-install ito.
- 7. I-download ang Wine mula sa iyong mga Linux distributions software repository. Kapag na-install na, maaari mong i-double click ang app upang patakbuhin ang mga ito gamit ang Wine. Maaari mo ring subukan ang PlayOnLinux, isang magarbong interface sa ibabaw ng Wine na tutulong sa iyong mag-install ng mga sikat na programa at laro sa Windows.
Ang alak ay isang paraan upang patakbuhin ang software ng Windows sa Linux, ngunit walang kinakailangang Windows. Ang alak ay isang open-source na layer ng compatibility ng Windows na maaaring direktang magpatakbo ng mga program sa Windows sa anumang desktop ng Linux. Sa totoo lang, sinusubukan ng Wine na muling ipatupad ang sapat na Windows mula sa simula upang mapatakbo nito ang lahat ng mga Windows application na iyon nang hindi talaga nangangailangan ng Windows.
MGA LALAKI
Ad
LABA
DESCRIPTION
Ipinakilala namin ang diskarte sa pagmomodelo ng wika para sa text to speech synthesis (TTS). Sa partikular, sinasanay namin ang isang neural codec language model (tinatawag na VALL-E) gamit ang mga discrete code na nagmula sa isang off-the-shelf na neural audio codec model, at itinuturing ang TTS bilang isang conditional language modeling task sa halip na tuluy-tuloy na signal regression tulad ng sa nakaraang trabaho. Sa yugto ng pre-training, pinapataas namin ang data ng pagsasanay sa TTS sa 60K na oras ng pagsasalita sa Ingles na daan-daang beses na mas malaki kaysa sa mga kasalukuyang system. Lumilitaw ang VALL-E ng mga kakayahan sa pag-aaral sa konteksto at maaaring gamitin upang i-synthesize ang mataas na kalidad na personalized na pagsasalita na may 3 segundong naka-enroll na recording lamang ng isang hindi nakikitang speaker bilang isang acoustic prompt. Ang mga resulta ng eksperimento ay nagpapakita na ang VALL-E ay makabuluhang nahihigitan ang makabagong zero-shot na TTS system sa mga tuntunin ng pagiging natural ng pagsasalita at pagkakatulad ng tagapagsalita. Bilang karagdagan, nakita namin na ang VALL-E ay maaaring mapanatili ang damdamin ng nagsasalita at acoustic na kapaligiran ng acoustic prompt sa synthesis.
Mga tampok
- Ang pipeline ng VALL-E ay ponema → discrete code → waveform
- Ang VALL-E ay bumubuo ng mga discrete audio codec code batay sa ponema at acoustic code prompt
- Direktang pinapagana ng VALL-E ang iba't ibang mga application ng speech synthesis
- Zero-shot TTS, speech editing, at paggawa ng content
- Pinagsama sa iba pang mga generative na modelo ng AI tulad ng GPT-3
- Maaaring i-synthesize ng VALL-E ang personalized na pagsasalita habang pinapanatili ang acoustic environment ng prompt ng speaker
Wika ng Programming
Sawa
Kategorya
Ito ay isang application na maaari ding makuha mula sa https://sourceforge.net/projects/vall-e.mirror/. Na-host ito sa OnWorks upang mapatakbo online sa pinakamadaling paraan mula sa isa sa aming mga libreng Operative System.
