Ein praktischer Ansatz zur Fehlersuche bei Emotionsparametern mit openai-fm
Die Verbesserung der Sprachemotionsleistung erfordert ein systematisches Testen verschiedener Parameterkombinationen:
- Basisreferenz - Direkte Auswahl der voreingestellten seriösen/freundlichen usw. Schwingungsparameter im Dropdown-Menü der Webseite
- Erweiterte Konfiguration - Bearbeiten Sie data/vibes.json, um die Intensität der Emotionen (0-100) und die Parameter der Sprechgeschwindigkeit anzupassen.
- AB-Test - Erzeugen Sie verschiedene Stimmungsversionen desselben Textes und laden Sie die Audiodaten für eine vergleichende Analyse herunter.
Empfohlenes Testprogramm:
- Bereiten Sie Testtexte vor, die verschiedene Tonlagen enthalten, z. B. Frage/Ausruf usw.
- Durchlaufen Sie alle Emotion-Presets mit festen Timbre-Bedingungen.
- Mit ffmpeg generierte Samples zusammenführen, um eine Vergleichs-Demo-Datei zu erstellen
Vorbehalte:
- Der chinesische Gefühlsausdruck legt es nahe, orientalisierte Bezeichnungen wie "Wärme" und "Autorität" zu testen.
- Lange Texte müssen unterteilt werden, um die emotionale Konsistenz zu prüfen.
- Geschäftsszenarien legen die Kombination von ASR zur Überprüfung der semantischen Genauigkeit nahe
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelOpenAI.fm: ein interaktives Demo-Tool, das die Sprach-APIs von OpenAI vorstelltDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann man den Gefühlsausdruck in Text-to-Speech-Anwendungen optimieren?
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