首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何让Speech Studio使用不同的资源,即S0而不是F0

Speech Studio 是腾讯云提供的一项语音合成服务,可以将文字转化为自然流畅的语音。在 Speech Studio 中,资源的选择对于语音合成的质量和性能至关重要。S0 和 F0 是 Speech Studio 中两种不同的资源类型,它们具有不同的特点和适用场景。

S0 资源是腾讯云 Speech Studio 的标准资源,适用于大多数语音合成需求。它具有以下特点:

  1. 语音合成质量较高:S0 资源采用了腾讯云自研的深度学习模型,能够生成自然流畅、逼真的语音。
  2. 适用于一般场景:S0 资源适用于大多数语音合成场景,包括语音导航、语音广告、语音助手等。
  3. 价格相对较低:S0 资源的价格相对较低,适合中小型项目和个人开发者使用。

F0 资源是腾讯云 Speech Studio 的高级资源,适用于对语音合成质量要求较高的场景。它具有以下特点:

  1. 语音合成质量极高:F0 资源采用了腾讯云最新的深度学习模型和声学建模算法,能够生成更加逼真、自然的语音。
  2. 适用于高端场景:F0 资源适用于对语音合成质量要求较高的场景,如有声读物、语音广播等。
  3. 价格相对较高:F0 资源的价格相对较高,适合对语音合成质量要求较高的企业和项目使用。

要让 Speech Studio 使用 S0 资源而不是 F0 资源,可以按照以下步骤进行设置:

  1. 登录腾讯云控制台,进入 Speech Studio 服务页面。
  2. 在 Speech Studio 页面中,选择需要使用 S0 资源的语音合成项目。
  3. 在项目设置中,找到资源类型选项,选择 S0 资源。
  4. 保存设置并应用到项目中。

通过以上步骤,Speech Studio 将会使用 S0 资源进行语音合成,以满足一般场景下的语音合成需求。如果需要更高质量的语音合成,可以选择 F0 资源。

腾讯云 Speech Studio 相关产品和产品介绍链接地址:

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

乒乓球之弧圈理论

重量的话不同厂家和有缝球无缝球、训练球和比赛球等都有些许重量差异,一般在2.53g~2.70g之间,在模拟时候我们使用了最轻重量来模拟。...由于马格努斯力会随着乒乓球运动轨迹改变改变,因此这里采用了一个迭代计算过程,具体代码如下所示: import numpy as np from tqdm import trange import...,在这个模拟过程中我们给定初速度是向左前方,并不是向正前方。..., f0, dt, mass_min, omega0, r, rho) vel1 = np.array([-4.5, 15.]) s1 = Trace(steps, s0, vel1, f0, dt,...,我们采用了这样两种对比方案:一是直接调整乒乓球参数,不改变速度与角速度参数(蓝色轨迹),另一方面是调整乒乓球到小球,同时增大角速度(黑色轨迹),对比结果如下: 这个结果给我们传递信息是

92510

交换机不同vlan间如何通信?两个实例一次了解清楚

1、实现vlan间通信有哪些方式? 2、它们如何实现?如何配置? 3、它们有什么不同之处?哪一种好? 今天我们来看下,这两种方式是如何来实现vlan间通信。...第三步: 使用show vlan显示SW3vlan配置信息,可以看出配置正确) 第四步: 交换机如果通过路由器实现VLAN之间通信,需要将连接交换机端口配置成trunk模式,只有trunk线路才能使...拓扑图如下: 为了大家能够更详细看到代码注释,我们就不截图,直接发配置代码。 一、目的 1、同一VLAN里计算机系统能跨交换机相互通信。 2、不同VLAN里计算机系统也可以相互通信。...mode trunk //端口模式为trunk 交换机s1配置如s0基本差不多,代码都一样。...s0、s1基础差不多,把相应端口划分到相应vlan中,没有出现什么新代码。

5K30

Graphviz4S ---- 在Scala中使用DOT语言绘图开源工具

库中主要功能 用Scala实现了一下,尽量保持接口和python库一致,也方便从python移植相关代码到 Scala,然后我把这个小项目开源了,地址是Graphviz4S,有兴趣朋友可以去试用一下...接下来我会结合代码,用几个例子来介绍如何使用这个小工具。 正文     接下来我会通过几个例子介绍Grapphviz4S,例子参考自这篇博客。...1.2、简单图例2     第二个例子和上面的一样,但是布局不同,Scala代码如下: import com.liangdp.graphviz4s.Graph val dot = new...", view = true)     生成结果如下: ? 2、高级例子 2.1、少写一点代码     单独地去定义每一个节点属性很浪费时间,下面这个技巧能够你coding速度快一点。...结尾     通过以上例子介绍,相信读者都能够了解如何使用这个小工具了,不过这个小工具还有很多 需要完善地方,也欢迎感兴趣朋友一起来完善它。

92860

空气阻力对乒乓球运动轨迹影响

空气阻力模拟 我们所了解到空气阻力表达式为: F=C\rho Sv^2 其中C是一个常数,对于不同物质参数有可能不同,这个需要在实验中进行测定,而这里我们就简单取一个假设值即可。...**2 return np.array(s) s1 = Trace(steps, s0, vel0.copy(), f0, f1, dt, mass_min, omega0, r, rho,...,黑色轨迹表示考虑空气阻力不考虑马格努斯力作用结果,相关内容在上一个章节中已经进行了介绍,最后还有一条红色轨迹表示同时考虑了空气阻力和马格努斯力结果,也就是正常拉出来高吊弧圈球效果:...通过对空气阻力和马格努斯力模拟,我们可以看到不同弧线曲线。对于乒乓球爱好者而言,可以通过这种模拟结果,来制定比赛中有可能用到策略,比如低长弧圈球、高短弧圈球等等。...先从科学角度出发制定战略,再通过日常训练和巩固提高技术水平,最后再使用到正式赛场上去。

97530

Graphviz4S ---- 在Scala中使用DOT语言绘图开源工具

库中主要功 能用Scala实现了一下,尽量保持接口和python库一致,也方便从python移植相关代码 到Scala,然后我把这个小项目开源了,地址是Graphviz4S,有兴趣朋友可以去试用一下...接下来我会结合代码,用几个例子来介绍如何使用这个小工具。 正文 接下来我会通过几个例子介绍Grapphviz4S,例子参考自这篇博客。...", view = true) 生成结果如下: 1.2、简单图例2 第二个例子和上面的一样,但是布局不同,Scala代码如下: import com.liangdp.graphviz4s.Graph...", view = true) 生成结果如下: 2、高级例子 2.1、少写一点代码 单独地去定义每一个节点属性很浪费时间,下面这个技巧能够你coding速度快一点。...", view = true) 结果: 结尾 通过以上例子介绍,相信读者都能够了解如何使用这个小工具了,不过这个小工具还有很多 需要完善地方,也欢迎感兴趣朋友一起来完善它。

67340

干货 | 一篇文章将思科路由器、交换机常见配置讲完了,果断收藏!

每一个VLAN对应着一个广播域,处于不同VLAN上主机不能直接进行通信,不同VLAN之间通信要引入第三层交换技术才可以解决。...使用STP端口权值实现负载均衡 假如用端口f0/23做Trunk1,用端口f0/24做Trunk2,则配置如下。...(Next Hop)地址是10.1.1.1(通过R1E0接口地址)。...原因为:从R2发出数据包可以经过R1E0端口转发且R3收到,但是R3此时不能发送响应数据包ICMP Echo Reply到10.1.1.2,因为在R3上还没有发往R2路由器路由信息。...不同网络区域路由器通过主干域学习路由信息。 按照设计图所示网络拓扑结构图来配置OSPF协议。

2.2K41

金融语音音频处理学术速递

我们举例说明,当一个给定系统随着时间推移恶化时,如何通过在一组时间相关度量中进行选择来发布不同系统故障最优预测。...这比Mungekar使用随机森林技术发现82.72%准确率要高,并且歌曲特征略有不同[2]。...Mungekars Random Forest算法中特征更多地关注艺术家和流行度,不是歌曲声音特征。去除流行性因素,将注意力完全放在音质上,可以提高推荐准确性。...最后,本文展示了歌曲预测是如何在没有任何货币投资情况下完成,并由此启发了一个想法,通过全面的金融研究可以实现多么惊人结果。...此外,F0估计技术性能指标表明,在不同噪声条件下,与竞争方法相比,新解决方案能够更好地提高F0检测精度。

32730

业界 | 百度提出神经TTS技术Deep Voice 2:支持多说话人文本转语音

近日,百度对这一系统进行了更新,提出了 Deep Voice 2,其可以使用单个模型生成不同声音。百度在其研究博客上对这一研究进行了简单介绍,机器之心对该博客文章和论文部分内容进行了编译介绍。...通过训练能由大量数据和简单特征(不是人工定制数据)学习深度神经网络,我们创建了一个极其灵活高质量实时音频合成系统。...Deep Voice 2 通过寻找不同声音之间共享特质(shared qualities)学习生成语音。...具体而言,每一个语音对应着单个向量,该向量大约有 50 个元素且总结了如何生成能模拟目标说话者声音。...我们介绍了一种用于增强神经文本转语音(TTS)技术,该技术使用了低维可训练说话人嵌入(embedding)来从单个模型中生成不同声音。

1.5K60

金融语音音频处理学术速递

基于2017-2020年最新数据,我们使用幂律函数、拉伸指数函数和$q$-高斯函数对不同时间尺度下收益率分布进行了建模。...为了实现这些目标,我们引入了一个与传统文献中使用Epstein-Zin随机微分效用稍微不同公式。这一公式强调了对随机微分效用函数参数某些限制必要性和适当性。...发展了一种新度量方法,单事件转移风险(SETR),以模拟企业对碳转移风险最大暴露,并根据风险溢价确定了该风险函数形式。考虑了过渡事件到达过程不同分布类型,确定并研究了相应SETR。...对具有移频谐波准周期声信号和具有随机周期性信号进行了鲁棒跟踪。在大多数情况下,估计误差平均值和标准偏差,真实值和估计值f0之间差值等于或低于1Hz。...对具有移频谐波准周期声信号和具有随机周期性信号进行了鲁棒跟踪。在大多数情况下,估计误差平均值和标准偏差,真实值和估计值f0之间差值等于或低于1Hz。

41830

Verilog复杂逻辑设计指南-ALU

下表7.2描述了不同逻辑操作。通过使用一个输入A0和另一个输入逻辑“1”加法器执行补码运算。...如果“S1”、“S0”是延迟到达信号,并且如果在寄存器中使用该块来寄存器路径,则可能存在时序冲突。另一个重要方面是本设计中未使用资源共享概念。...下面示例描述了从输入A0和B0到多路复用器数据输入数据路径,控制路径是多路复用器“S1”和“S0控制线。如图7.2所示,逻辑单元一次执行所有操作,其中一个操作结果结果为“F0”。...示例7.5中描述了使用两种不同“case”结构来推断并行逻辑有效Verilog RTL描述。...如图所示,它由算术运算和逻辑运算并行逻辑组成。在输出端使用多路复用器生成算术或逻辑运算结果。该逻辑没有使用资源共享和面积、功率优化。

1.6K20

妈耶,摆脱机器音,二次宅歌姬女友彻底活了

佐藤莎莎拉,这个在 2013 年面世姑娘,近几年已经鲜少有它新闻了,但这次随着 AI 语音合成出现,宅男们大呼“老婆重生了”。...如此二次宅感到炸裂技术究竟如何做到,幕后操作者又是谁?...一个基本事实是,虚拟歌姬佐藤莎莎拉是日本 CeVIO 公司在 2013 发布 CeVIO Creative Studio 声音创作软件中虚拟角色。...公开资料显示,CeVIO Creative Studio 是基于 hts engine 引擎作成新型语音和歌唱合成软件,在算法本质上与 VOCALOID & UTAU 等软件大声库“拼接算法”不同...新语音样例借助深度学习技术,使得参数建模精度有明显提升,同时,可能使用最新 WaveNet 声码器,使得合成音质有明显提升。 另外,与合成自然说话声音相比,合成歌声技术要求是不是更高?

54230

金融语音音频处理学术速递

我们将这种现象称为“非预期存储循环”,可在同时存储充电和放电情况下检测到。在本文中,我们提供了在模型中实现最小可更新共享约束不同方法分析表示,并展示了这些方法如何导致意外存储循环。...本文旨在讨论我们机器学习模型,它可以通过在Quantopian平台上执行实时交易,同时免费使用资源,在美国股市中获得可观利润。...有利环境意味着提供法律保护,提高信息可获得性,增加公民发言权,加强体制和公共服务能力,并指导促进问责制激励措施。捐助者拨出大量资源,鼓励民间社会与精英结成伙伴,不是他们承担责任。...它将使用基于卷积神经网络体系结构,ResNet、MobileNetV2等,作为光谱图自动特征提取器。...它将使用基于卷积神经网络体系结构,ResNet、MobileNetV2等,作为光谱图自动特征提取器。

37220

从技术到产品,苹果Siri深度学习语音合成技术揭秘

为了所有平台 Siri 语音提供最佳质量,苹果迈出了这一步,在设备中混合单元选择系统上使用了深度学习。...在实践中,选择合适音素并组合起来并非易事,因为每个音素声学特征由相邻音素、语音韵律所决定,这通常使得语音单元之间不相容。图 1 展示了如何使用被分割为半音素数据库合成语音。 ?...在合成阶段,训练统计模型用于把输入文本特征映射到语音特征,然后用来指导单元选择后端流程,该流程中声调与音长合适度极其重要。 与前端不同,后端通常是语言独立。它包括单元选择和波形拼接部分。...因此这样深度神经网络才能对输入特征与输出特征之间复杂和非线性关系建模。通常深度神经网络使用反向传播算法通过误差传播更新整个 DNN 权重。...在一个 AB 成对主观听力测试中,被试者明确地选择基于深度 MDN 新声音,不是之前声音。结果如图 6 所示。

1.3K70

一张A4纸攻破某AI人脸识别产品

图2-1 人脸识别是身份认证第一步,因为首先我要确认这个人是真人,不是视频、照片、面具等欺诈盗用行为,所以身份认证/安防核心技术在于活体检测、人脸比对、人脸搜索;主要用于:线上远程认证场景(金融开户...这期间随着硬件升级发展,分为不同有类型,如图3-1所示: ?             ...3.2、常见攻击面 业务场景不同,攻击方式也不同,难易度也不同,本次攻击目标是用于金融APP登录注册时用到的人脸识别。...主要分为攻击模型计算逻辑与攻击模型本身两种方式,不同业务场景攻击方案与难易成度不同。 模型计算逻辑攻击: 这种攻击方式只适用于离线模型,分析模型计算逻辑进行关键点Patch达到强制绕过验证目的。...在构造对抗性数据过程中,攻击者并不知道AI所使用算法和参数,但攻击者仍能与AI系统有所交互,比如可以通过传入任意输入观察输出,判断输出。或者攻击者可以通过逆向分析推导掌握AI模型参数信息。

1.6K20

自由漂浮机器人运动学与动力学建模:space robot工具箱

可以得到线动量表达式: image.png 其中 image.png 3 基座漂浮下运动学方程 空间机器人基座处于自由漂浮状态时,自由漂浮空间机器人,系统线动量和角动量守恒,假定初始线动量和角动量为...,空间机器人末端连续路径跟踪或者空间机器人基座姿态调整下末端连续位置或者姿态跟踪任务,此时, 将退化为末端线速度或者角速度。...步行机器人一次在地面上接触两个以上腿或四肢似乎形成了一个包括地面的闭合链,但是,我们可以在每个接触点使用适当地面接触模型来处理这样系统。...SS为关联矩阵 S0中元素为0和1。其中与基座相连刚体对应元素为1,其余刚体对应为0。 SE中元素为0和1。其中与外力相关联刚体对应元素为1,其余刚体对应为0。...i向量 ,不知道是不是在连体系下坐标????

4.2K3529

NAACL同传Workshop:千言 - 机器同传

、低延迟同传系统; · 数据资源如何高效运用训练同声翻译系统大型高质量语料库; · 评价方法: 如何评价翻译质量和如何选取时间延迟指标; · 计算机辅助口译(CAI): 如何尽快提高人工翻译效率和质量...· Simultaneous translation paradigms: traditional pipeline (ASR-MT-TTS) or end-to-end (speech-speech)...(6) 除主办方提供数据集外,参赛选手不得使用任何其他渠道标注数据; (7) 参赛队伍可在参赛期间随时上传测试集预测结果,每个队伍仅有一次提交机会,请各队伍谨慎提交预测结果,比赛管理系统会实时更新当前最新榜单排名情况...每天在AI Studio上运行项目,当天送10h GPU算力,每周最多赠送70h GPU算力。...参赛须知补充 Supplement 公平竞技: 参赛者禁止在比赛中抄袭他人作品、交换答案、使用多个小号,经发现将取消比赛成绩并严肃处理; 组织声明: 组委会保留对比赛规则、赛事安排进行调整和修改权利

90710

GN学习记录

configs += [ “:myconfig” ] } 不同target可以使用相同配置 配置共享 config(“icu_dirs”) { include_dirs = [ “include”...但由于doom_melon依赖icu使用是deps不是public_deps,因此其他依赖doom_melon目标无法继承来自icuconfig icu_dirs....1.模块化,我们应该把我们代码按不同文件夹和目标来组织 2.不同模块要有非常清晰依赖关系或者要非常清晰不产生依赖 团队开发时如何隔离代码 1.使用deps和public_deps来区分哪些依赖是需要公布出去...如果不同构建模块有依赖关系,只能通过Build.gn内标签来指定.每个模块构建时候都会加载BUILDCONFIG默认配置。...,默认值是false,并且在doom_melon进行使用 只要在命令行输入以下命令 > gn args out/Default 就会弹出一个编辑文本用户输入需要修改参数值 bypass_speech_api_quota

3.1K41

Matlab系列之信号解调

序 上一篇对信号调制有进行了些介绍,本篇将对调制后信号做还原,解调。偷个懒,只讲几组比较有代表性解调信号。...信号调制可以理解成是原信号“叠加”在载波信号上,所以对于解调简单理解,就可以是:把载波信号去除,剩下便是原信号了~ 解调方式有相关解调和使用匹配滤波器,本篇就只介绍用相干解调来对调制信号做解调。...还有个前提要说下,因为实际上,接收机接收到被调制信号其实会和本地用于相关载波信号不同步,所以在去载波前或者去载波后可能会有需要做另外处理,从而实现信号同步,然后做另外信号处理,不过不是本篇需求了...*carrier);%trapz是个求积分函数,先将信号与载波做相关,再trapz做100ms相干积分 if result>0.1/4%检测器判断阈值,相干阈值,可以根据情况进行设定该阈值...,如果对通信领域比较有兴趣,可以找个通信原理之类书,按照那些理论知识折腾吧,前后这两篇,由于能力有限,更多介绍其实还停留在表面,具体应用,远不止这些,就当作是一块敲门砖,刚开始你,有一点学习方向吧

1.2K20

微软颠覆生产力:Copilot推自定义版,AI PC原生支持PyTorch,奥特曼预告新模型

「三十多年来,微软对于计算机一直有两个梦想 —— 首先是计算机理解我们,不是我们去理解计算机;其次,在信息不断增加世界中,计算机帮助我们根据信息有效地进行推理、计划和行动。...这样硬件基础, AI PC 绝不是接入云端 GPT-4o 那么简单,Windows 现在从三个层面提供 AI 体验。...通过 Copilot 智能副驾驶 Chat 使用该扩展,开发者可以探索和管理 Azure 资源,同时排除故障、查找相关日志和代码。...开发人员可以使用 Copilot Studio 或 Teams Toolkit for Visual Studio 构建这些扩展。...不过,他也指出,新技术并不能让开发人员摆脱艰苦工作。这项工作还有待完成。开发者必须弄清楚如何这些技术对人们有用。他说,最好不要忘记,将这些新技术带入生活并不容易。

11210
领券