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StepFun AI 开源音频编辑模型 Step-Audio-EditX

StepFun AI 近日发布了其开源的音频编辑模型 Step-Audio-EditX,这一创新的3B 参数模型将音频编辑的操作变得像文本编辑一样直接和可控。通过将音频信号的编辑任务转换为逐字的令牌操作,Step-Audio-EditX 使得表达性的语音编辑变得更加简单。 目前,大多数零样本文本到语音(TTS)系统在情感、风格、口音和音色的控制上都显得有限。尽管它们可以生成自然的语音,但往往无法精确地符合用户的需求。过去的研究尝试通过额外的编码器和复杂的架构来拆分这些因素,而 Step-Audio-EditX 则通过调整数据和训练目标来实现控制。 Step-Audio-EditX 采用了双代码本的标记器,将语音映射为两个令牌流,一个是以16.7Hz 的速率记录的语言流,另一个是以25Hz 的速率记录的语义流。模型在一个包含文本和音频令牌的混合语料库上进行了训练,使其能够同时处理文本和音频令牌。 该模型的关键在于采用大边距学习的方法,后续训练阶段利用合成的大边距三元组和四元组来增强模型的表现。通过使用约60000名说话者的高质量数据,模型在情感和风格编辑方面表现出色。此外,模型还利用人类...

NJet event 框架性能百倍提升,Why and How

背景 NJet在做动态化能力设计时,曾利用了基于mqtt消息的event框架,整体实现为利用CoPilot框架实现了一个消息的broker,同时CoPilot ctrl进程作为api server,接收http请求,转化为消息后,发送给沙箱进程做配置验证,验证后,广播给作为消费者的所有的worker进程应用配置变更。 当时的设计初衷是event框架仅仅做简单的api配置变更,假设了这类配置动态变更数量比较少,所以仅仅是功能上的考虑,性能没有做太多要求,所以上图所显示的client发送http请求后,这一套标序号的流程走下来,完成过程是10ms这个级别,平均约50ms。 随着NJet在不同场景的应用,有两个关键性的需求对这套event框架的性能需求提出了严重挑战,第一是实际生产环境的超大规模配置数据;第二是某些业务场景需要快速的worker间数据交换。 先说下大规模配置数据的挑战。由于NJet支持server及location级别的动态化,以及可以动态配置上游成员,实际生产中频繁碰到了过百个,甚至1000+上游成员, 而server也有近100级别,因此通过动态api下发配置,常常耗时超...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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