开源模型的组合将击败最好的私有模型。
@TechCrunch作者Devin Coldewey
2)编码器和码本训练,固定好波形编码器后,训练Transformer编码器与离散码本,获得稳定可分离的脑电波表示。
CoMoSVC实现歌声转换的过程包括几个关键步骤。首先,它设计了一个基于扩散的教师模型,通过学习大量的歌声数据,这个模型能够理解和模仿不同歌手的声音特征。接着,利用自我一致性属性,CoMoSVC进一步提炼出一个学生模型,简化了模型结构,以便于快速有效地进行声音转换。
我们大概就领先几个月,然后这个平台就公开,但是我们会开发更好的。