Meta AI近日重磅开源了名为SPIRIT LM的基础多模态语言模型，该模型能够自由混合文本和语音，为音频和文本的多模态任务打开了新的可能性。SPIRIT LM基于一个70亿参数的预训练文本语言模型，通过在文本和语音单元上进行持续训练，扩展到语音模态。它可以像文本大模型一样理解和生成文本，同时还能理解和生成语音，甚至可以把文本和语音混合在一起，创造出各种神奇的效果! 比如，你可以用它来做语音识别，把语音转换成文字;也可以用它来做语音合成，把文字转换成语音;还可以用它来做
近日，Oute AI 发布了一种新颖的文本转语音合成方法，称为 OuteTTS-0.1-350M。这种方法利用纯语言建模，无需外部适配器或复杂架构，提供了一种简化的 TTS 方法。OuteTTS-0.1-350M 基于 LLaMa 架构，使用 WavTokenizer 直接生成音频标记，使得流程更加高效。该模型具有零样本语音克隆功能，仅需几秒钟的参考音频即可复制新的声音。OuteTTS-0.1-350M 专为设备性能而设计，并与 llama.cpp 兼容，使其成为实时应用的理想选择。尽管该模型的参数规模相对较小（3.5亿个），但其性能可与更大、更复杂的 TTS 系统
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在人工智能迅猛发展的今天，语音合成和转换技术日新月异，为我们带来了无比真实、自然的音频体验。然而，这些技术的进步也带来了潜在的安全隐患，特别是"语音克隆"技术可能被不法分子利用，威胁个人隐私和社会稳定。针对这一挑战，浙江大学智能系统安全实验室和清华大学携手推出了一个革命性的语音伪造检测框架——SafeEar。这个框架不仅能高效检测伪造音频，还能在检测过程中保护用户的语音隐私，实现了安全与隐私的双重保障。SafeEar的核心技术在于其采用的基于神经音频编
