算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。 输出结果：数字人视频。

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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屏蔽周围人声 操作场景 当周围的环境存在其他嘈杂人声，干扰到与会者会中发言的声音时，可开启“屏蔽周围人声”功能，增强并突出主讲与会者的声音，减少其他人声影响。 为节省系统消耗，此功能每次入会后需手动开启，建议在周围环境嘈杂时开启，效果更佳。 注意事项 目前仅Windows客户端支持屏蔽周围人声。

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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真人声音录制 客户录制真人音频，上传至MetaStudio进行AI训练，即可得到和真人音色1:1复刻的声音模型。 声音模型可实现文本转语音，应用于数字人视频制作、直播、交互问答等场景中。不同版本录制规格如下： 基础版：整段录制生成一个WAV或MP3格式音频，总时长3~10分钟，建议5分钟。

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将书籍、杂志、新闻的文本内容转换成逼真的人声发音，充分解放人们的眼睛，在搭乘地铁、开车、健身等场景下获取信息、享受乐趣。 电话回访 在客服系统场景中，通过将回访内容转换成人声，直接使用语音和客户交流，提升用户体验。 智能教育 集成语音合成的教育系统可以实现中文标准朗读及带读，应用于课堂和学生自学，提升教学效率。

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听别人声音小？ 先检查当前是扬声器还是听筒模式。 确认是否会议中所有人都听发言人声音比较小。 如果是，请发言人调大音量，如果还是不行，请反馈发言人日志。 如果不是，反馈本人日志。 可播放本地音频文件，测试本地扬声器设备是否正常。 父主题： 会议

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开始合成响应 功能介绍 语音合成引擎收到实时语音合成请求时，首先向客户端发送合成开始响应，表示开始处理语音合成请求。 响应消息 表1 响应参数 名称 参数类型 说明 resp_type String 响应类型。参数值为START，表示开始语音合成。 trace_id String

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参数名称 是否必选 参数类型 描述 text 是 String 待合成的文本。 audio_format 否 String 待合成的音频格式，可选mp3，wav等，默认wav。具体信息请参见《API参考》中语音合成章节。 pitch 否 Integer 音高，[-500,500]

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哪些耳机支持屏蔽周围人声？ 屏蔽周围人声功能目前支持市面上主流的USB耳机、3.5mm耳机和蓝牙耳机。 查看自己的USB耳机是否支持屏蔽周围人声 请打开会议中的音频设置，查看您正在使用的麦克风设备，如下图所示。 若设备名称中包含或等于以下字样，则支持屏蔽周围人声： headset Headset

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语音合成 功能介绍 语音合成，是一种将文本转换成逼真语音的服务。用户通过实时访问和调用API获取语音合成结果，将用户输入的文字合成为音频。通过音色选择、自定义音量、语速，为企业和个人提供个性化的发音服务。该接口的使用限制请参见约束与限制，详细使用指导请参见SIS服务使用简介章节。

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参数名称 是否必选 参数类型 描述 text 是 String 待合成的文本。 audio_format 否 String 待合成的音频格式，可选mp3，wav等，默认wav。具体信息请参见《API参考》语音合成章节。 pitch 否 Integer 音高，[-500,500] ，默认是0。

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哪些耳机支持屏蔽周围人声？ 屏蔽周围人声功能目前支持市面上主流的USB耳机、3.5mm耳机和蓝牙耳机。 查看自己的USB耳机是否支持屏蔽周围人声 请打开会议中的音频设置，查看您正在使用的麦克风设备，如图1所示。 图1 查看麦克风设备 若设备名称中包含或等于以下字样，则支持屏蔽周围人声： headset

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题：

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文件。删掉不需要的伴奏文件，保留带vocal字样的人声文件。 图10 音频处理完成 图11 分离后的音频文件 语音切分（必选） 上传纯人声音频文件到 服务器 ，在GPT-SoVITS WebUI页面，输入纯人声音频文件或处理后的纯人声音频文件所在目录，单击“Start audio slicer”，进行音频切割。

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登录管理控制台，进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的E CS 的“操作”列，单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 （可选）在“开通云运维中心并添加权限”页面，阅读服务声明并勾选后，单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务，则会显示该页面。 在“深度诊断”页面，选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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较长的时间，因此转写是异步的。 表4 语音合成接口说明 接口类型 说明 语音合成/实时语音合成 语音合成，依托先进的语音技术，使用深度学习算法，将文本转换为自然流畅的语音。用户通过实时访问和调用API获取语音合成结果，将用户输入的文字合成为音频。通过音色选择、自定义音量、语速、音

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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语音合成 支持“华北-北京四”、“华东-上海一”区域。 当前服务仅支持北京和上海区域，后续会陆续上线其他区域。 华北-北京四，推荐的区域，支持 一句话识别 、录音文件识别、 实时语音识别 和语音合成和热词等接口。 华东-上海一，推荐的区域，支持一句话识别、录音文件识别、实时语音识别、语音合成和热词等接口。

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ISO镜像合成 在Dism++中，将已安装VMTools驱动的ISO文件导出至本地，即另存为iso格式。 按下图1、2、3、4、5顺序进行操作。 1：单击“工具箱”。 2：选择“ISO生成器”，弹出对话框。 3：选择原始ISO解压后的路径。 4：选择新生成ISO的路径。 5：单击“确定”，等待合成结束。

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