呼入多级IVR按键语音导航的使用场景
呼入多级IVR(交互式语音应答)按键语音导航是现代客户服务中心不可或缺的组成部分。它的核心使用场景可以归结为:在用户与人工坐席对话前,通过自动化的方式,高效、准确地完成信息收集和请求分流。
呼入多级IVR(交互式语音应答)按键语音导航是现代客户服务中心不可或缺的组成部分。它的核心使用场景可以归结为:在用户与人工坐席对话前,通过自动化的方式,高效、准确地完成信息收集和请求分流。
谷歌在美国推出了Gemini家用语音助手,针对过去十年中设置为英语的Nest音箱和显示屏。Gemini旨在通过更丰富的语音命令和功能来增强用户体验。用户可以以自然的方式请求音乐和播客,例如通过歌词或具体问题来播放特定歌曲。此外,Gemini还能够处理更复杂的智
暴雪在最新的蓝帖中,正式说明了《魔兽世界:午夜》资料片将对战斗类插件进行重大调整。这次改动不仅仅是技术层面的限制,更代表了暴雪希望重新找回“玩家亲自战斗”的游戏初衷。
10月28日,豆包语音团队推出“AI多人有声剧”自动化方案。该方案支持多角色、高表现力的TTS演播,实现全自动AI后期链路。从小说文本到高质量多人有声剧成品,全由AI端到端完成。 据悉,此方案基于高自然度的多角色智能朗读。配合AI后期自动添加音乐、音效、特效,
近日,豆包语音团队发布了“AI多人有声剧”自动化方案。方案支持多角色、高表现力的TTS(语音合成)演播,同时实现了全自动AI后期的链路,从小说文本到高质量的多人有声剧成品,全部由AI端到端完成。
据了解,该方案基于多角色智能朗读技术,能够自动划分角色,准确率超过98%。通过语音大模型对文本和语音的多模态预训练,系统具备较强的文本理解与语音演绎能力,使演播效果更自然、情感更丰富。
JY-TTS0222 TTS语音播报控制器JY-TTS0222 TTS语音播报控制器通讯架构JY-TTS0222 TTS语音播报控制器系统架构JY-TTS0222 TTS语音播报控制器结构图JY-TTS0222 TTS语音播报控制器功能介绍JY-TTS0222
豆包语音团队发布了“AI多人有声剧”自动化方案。方案支持多角色、高表现力的TTS(语音合成)演播,同时实现了全自动AI后期的链路,从小说文本到高质量的多人有声剧成品,全部由AI端到端完成。目前,首批通过“AI多人有声剧”方案端到端创作的作品已经在番茄小说APP
近日,豆包语音团队发布了“AI多人有声剧”自动化方案。方案支持多角色、高表现力的TTS(语音合成)演播,同时实现了全自动AI后期的链路,从小说文本到高质量的多人有声剧成品,全部由AI端到端完成。
近日,豆包语音团队发布了“AI多人有声剧”自动化方案。方案支持多角色、高表现力的TTS(语音合成)演播,同时实现了全自动AI后期的链路,从小说文本到高质量的多人有声剧成品,全部由AI端到端完成。
夜深了,妻子林静睡得正香,呼吸均匀,像个孩子。我刚加完班回家,冲了个澡,正准备躺下,手机却“嗡”地振动了一下。我怕吵醒她,赶紧拿起手机,屏幕上跳出的名字让我心里咯噔一下——苏悦,林静的闺蜜。
我发现赚点生活费其实很简单。我经常刷抖音的时候,会看到很多博主,基本是前一秒看到一个新闻,后一秒就开始讲,很多博主讲同样的新闻内容。我把这些博主视频里讲的新闻内容扒下来、写下来后对比了一下,发现他们就是一边看新闻,一边摘抄一些句子,再从评论区摘抄一些句子,就能
职场上,有些人表面笑嘻嘻,背地里却使阴招,让你莫名其妙背黑锅、被排挤、甚至丢掉升职机会。和这种人硬刚不值得,但也不能任人宰割。真正的高手,不会浪费情绪在烂人身上,而是用策略让他们自食恶果。
TTS语音播报模块的核心价值是“实时将文字转化为自然语音”,应用场景覆盖工业、生活、公共服务、教育培训等多个领域,核心适配“需即时语音告知、文字转语音、个性化播报”的需求。
语音报警器之所以能替代传统声光报警器,成为智慧安防的核心设备,关键在于其 “能说话、可控制、可联动” 的特性,不仅能发出警示,还能精准传递故障信息、指引处置流程,且能接入物联网实现远程管控。
这东西能把你说的话直接变成文字,能在本地完成,能把转写自动粘到当前光标里,还能把模型、历史、设置都放在一个控制面板里管理。开源、跨平台、界面现代,响应快,隐私有保证——就这么简单明了。
语音 转写 openwhispr openwhispr本地 2025-10-28 03:49 4
对多人口家庭而言,选一辆真正合用的家用车,远比想象中更难。15万元级别SUV市场里,车型密密麻麻列满清单,可真能让一家老小整整齐齐出门、舒舒服服落座的,掰着手指也数不出几款。每次看着父母在第三排蜷缩着腰,膝盖顶着前排座椅后背;或是孩子因为空间狭小、坐得烦躁哭闹
当你向Siri询问简单的天气信息时,它能迅速准确地回答你。但如果你让它解一道复杂的数学题,或者分析一个需要多步推理的问题,你会发现它的表现远不如你通过文字输入同样问题时的效果。这种差异并非偶然,而是当前语音AI系统普遍存在的根本性挑战。
这项由杜克大学林月倩、胡正绵领导,联合Adobe公司研究团队完成的重要研究发表于2025年,论文编号为arXiv:2509.26542v1,有兴趣深入了解的读者可以通过该编号查询完整论文。研究团队首次系统性地揭示了一个令人困惑的现象:当我们用语音与AI助手交流
在音频最开始的一分钟里,我们就听到了人物对白和旁白解说,脚步、开门、坐下、手铐晃动和递名片的声音,背景音乐等多种元素。相比于单纯地阅读文字,听书的沉浸感确实强了不少。