Uma abordagem prática para a depuração de parâmetros de emoção por meio do openai-fm
O aprimoramento do desempenho do speech emotion requer testes sistemáticos de diferentes combinações de parâmetros:
- transferência fundamental (de uma unidade para outra) - Seleção direta de parâmetros predefinidos de vibração séria/amigável etc. no menu suspenso da página da Web
- Configuração avançada - Edite data/vibes.json para personalizar a intensidade da emoção (0-100) e os parâmetros de taxa de fala
- Teste AB - Gerar versões de sentimentos diferentes do mesmo texto e fazer o download do áudio para análise comparativa
Programa de teste recomendado:
- Prepare textos de teste que contenham diferentes tons de voz, como pergunta/exclamação etc.
- Percorra todas as predefinições de emoção com condições de timbre fixas.
- Uso do ffmpeg para mesclar amostras geradas e criar um arquivo de demonstração de comparação
Advertências:
- A expressão emocional chinesa sugere testar rótulos orientalizados, como "calor" e "autoridade".
- O texto longo precisa ser segmentado para testar a consistência emocional
- Os cenários de negócios sugerem a combinação de ASR para verificação da precisão semântica
Essa resposta foi extraída do artigoOpenAI.fm: uma ferramenta de demonstração interativa que apresenta as APIs de fala da OpenAIO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como otimizar a expressão emocional em aplicativos de conversão de texto em fala?
