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补充动态文案和闲时任务默认数据;更新投资人信息
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Ikaros-521 committed Feb 27, 2024
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7 changes: 7 additions & 0 deletions data/动态文案2/AI-Vtuber介绍.txt
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AI Vtuber 是一款结合了最先进技术的虚拟AI主播。它的核心是一系列高效的人工智能模型。包括 ChatterBot、GPT、Claude、langchain、chatglm、text-generation-webui、讯飞星火、智谱AI、谷歌Bard、文心一言、通义星尘、千帆大模型、Gemini、Kimi Chat、QAnything、koboldcpp。这些模型既可以在本地运行,也可以通过云端服务提供支持。

AI Vtuber 的外观由 Live2D、Vtube Studio、xuniren 和 UE5 结合 Audio2Face 技术打造。为用户提供了一个生动、互动的虚拟形象。这使得 AI Vtuber 能够在各大直播平台。如 Bilibili、抖音、快手、微信视频号、斗鱼、YouTube、Twitch 和 TikTok,进行实时互动直播。当然,它也可以在本地环境中与您进行个性化对话。

为了使交流更加自然,AI Vtuber 使用了先进的自然语言处理技术,结合文本转语音系统。如Edge-TTS、VITS-Fast、elevenlabs、bark-gui、VALL-E-X、睿声AI、genshinvoice.top、tts.ai-lab.top、OpenVoice、GPT_SoVITS、clone-voice、Azure TTS。这不仅让它能够生成流畅的回答,还可以通过 so-vits-svc 和 DDSP-SVC 实现声音的变化,以适应不同的场景和角色。

此外,AI Vtuber 还能够通过特定指令与 Stable Diffusion 协作,展示画作。用户还可以自定义文案,让 AI Vtuber 循环播放,以满足不同场合的需求。
7 changes: 7 additions & 0 deletions data/动态文案2/LLM技术简单讲解.txt
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LLM技术通常指大型语言模型(Large Language Model),是一种基于机器学习和自然语言处理的技术。这种技术通过训练大规模的神经网络模型,以便理解和生成自然语言文本。

大型语言模型通常具有数十亿甚至数万亿个参数,可以通过大规模的文本语料库进行预训练。在预训练阶段,模型会学习语言的结构、语法规则和语义信息,从而能够在后续任务中生成自然流畅的文本或者理解输入的文本。

LLM技术在自然语言处理领域有着广泛的应用,包括机器翻译、文本摘要、问答系统、语言理解和生成等任务。近年来,随着深度学习技术的不断发展,大型语言模型在这些任务中取得了令人瞩目的成果,如GPT(Generative Pre-trained Transformer)系列模型、BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型等。

LLM技术的发展为自然语言处理领域带来了许多新的可能性,使得计算机能够更好地理解和生成自然语言,为人机交互和信息处理提供了更多的可能性。
16 changes: 16 additions & 0 deletions data/动态文案2/STT技术简单讲解.txt
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STT技术指的是语音到文本技术(Speech-to-Text),也被称为语音识别技术,是一种将人类语音转换为书面文本的技术。这种技术在人工智能和自然语言处理领域得到广泛应用,可以帮助计算机理解和处理语音输入。

STT技术的工作原理通常包括以下几个步骤:

语音采集:首先,系统需要收集用户的语音输入,可以通过麦克风或其他音频设备进行采集。

语音预处理:接下来,系统对采集到的语音信号进行预处理,包括去噪、降噪、音频增益调整等,以提高后续处理的准确性。

特征提取:系统将预处理后的语音信号转换为数字特征向量,通常使用的方法包括MFCC(Mel-frequency cepstral coefficients)等。

语音识别模型:系统使用训练好的语音识别模型对特征向量进行识别,将其转换为文本。

后处理:最后,系统对识别的文本进行后处理,包括语法纠正、语言模型调整等,以提高识别准确性。

STT技术在语音识别、语音助手、语音转换文本、实时字幕生成等领域有着广泛的应用。随着深度学习和神经网络技术的发展,STT技术的准确性和性能得到了很大的提升,使得语音输入成为了人机交互的重要方式之一。
15 changes: 15 additions & 0 deletions data/动态文案2/TTS技术简单讲解.txt
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TTS技术是指文本到语音技术(Text-to-Speech),它是一种人工智能技术,能够将书面文本转换为自然语音。这种技术背后的原理涉及到深度学习和语音合成领域的知识。

简单来说,TTS技术可以分为以下几个步骤:

文本分析:首先,系统会对输入的文本进行分析,包括识别单词、句子结构和语法规则等。

语言处理:接着,系统会根据分析的结果,确定合适的语音合成规则和模型,以及语音库中相应的语音单元。

语音合成:在这一步中,系统会根据文本的内容和语言规则,使用预先训练好的模型,将文本转换为语音。

音色选择:TTS系统通常会提供多种不同的音色选择,用户可以根据自己的喜好或需要选择合适的音色。

语音输出:最后,系统会输出经过处理的语音,让用户可以听到转换后的语音内容。

TTS技术在很多领域都有应用,比如辅助阅读、语音助手、教育培训等。通过TTS技术,计算机可以更直观地与用户交流,提供更便捷的服务和体验。
20 changes: 20 additions & 0 deletions data/动态文案2/VITS技术讲解.txt
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VITS(Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech)是一种端到端的文本到语音(Text-to-Speech,TTS)合成技术。这种技术结合了变分自编码器(Variational Autoencoder,VAE)和生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GANs)的原理,旨在生成高质量、自然 sounding 的语音输出。

VITS的主要特点和优势包括:

1. 端到端系统
与传统的TTS系统相比,其中可能需要多个步骤来从文本转换到语音(例如,文本分析、声学模型、声码器等),VITS提供了一个端到端的解决方案,可以直接从原始文本生成语音波形,简化了整个流程。

2. 变分推断
VITS使用变分自编码器(VAE)来学习语音数据的潜在表示,这有助于生成更多样化且自然 sounding 的语音。VAE通过编码输入数据到一个潜在空间,并从这个空间解码以重构输入数据,使模型能够捕捉到数据的关键特征。

3. 对抗性学习
通过集成GANs,VITS在生成语音时引入了对抗性学习机制。在这个框架中,生成器(Generator)负责生成尽可能逼真的语音,而判别器(Discriminator)的任务是区分生成的语音和真实的语音。这种对抗性的过程使得生成的语音质量显著提高,更接近于真实人类的语音。

4. 高质量语音合成
VITS能够生成高质量、自然 sounding 的语音,且在合成速度和合成质量方面都表现优异。这使得VITS特别适用于需要高质量语音输出的应用场景,如虚拟助手、有声读物、动画角色配音等。

5. 灵活性和通用性
VITS模型能够适应不同的语言和声音,使其成为一个通用的TTS解决方案。此外,它可以根据需要调整,以生成具有不同情感或风格的语音,增加了合成语音的多样性和应用范围。

VITS技术通过这些创新,显著提升了文本到语音转换的质量和效率,使其在TTS领域成为一项前沿技术。
5 changes: 5 additions & 0 deletions data/动态文案2/邀请观众加群.txt
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欢迎大家来到我的直播间,当前运行的功能是“定时任务”。
本项目名为:AI Vtuber,完全开源免费,大家可以进入我的主页,观看合集教程进行安装部署使用。
具体功能有对应的视频讲解,请大家耐心观看学习。
如果遇到部署及使用问题,可以到官方仓库提交issue,或者加入我的QQ群:587663288。
简单问题可以快速交流,复杂问题或者定制需求,可以联系我的主人进行定制化开发。
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20 changes: 15 additions & 5 deletions docs/投资人/index.html
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