Промпт-инжиниринг. Язык будущего. Александр Александрович Костин
Чтение книги онлайн.
Читать онлайн книгу Промпт-инжиниринг. Язык будущего - Александр Александрович Костин страница 17
Название: Промпт-инжиниринг. Язык будущего
Автор: Александр Александрович Костин
Издательство: Издательские решения
isbn: 9785006431133
isbn:
Особенности промпт-инжиниринга для дизайн-ориентированных ИИ:
1. Использование специфической терминологии: Применение профессиональных терминов из области дизайна и искусства может улучшить результаты.
2. Указание референсов: Ссылки на конкретные произведения искусства или стили могут помочь в достижении желаемой эстетики.
3. Описание эмоционального воздействия: Включение в промпт описания желаемого эмоционального эффекта может повлиять на атмосферу генерируемого изображения.
4. Экспериментирование с параметрами: Многие системы позволяют настраивать различные параметры генерации, что требует экспериментов для достижения оптимальных результатов.
Системы распознавания речи и синтеза голоса
Системы распознавания речи и синтеза голоса играют ключевую роль в создании интерфейсов взаимодействия человека с компьютером на естественном языке. Эти технологии находят широкое применение в голосовых ассистентах, системах автоматизированного обслуживания клиентов, транскрибировании аудио и многих других областях.
Распознавание речи (Speech-to-Text):
Современные системы распознавания речи используют глубокие нейронные сети для преобразования звуковых волн в текст. Ключевые особенности включают:
1. Акустическое моделирование: Анализ звуковых характеристик речи.
2. Языковое моделирование: Использование контекста для улучшения точности распознавания.
3. Адаптация к говорящему: Способность подстраиваться под индивидуальные особенности речи.
4. Шумоподавление: Способность выделять речь на фоне окружающих шумов.
Популярные системы распознавания речи включают Google Speech-to-Text, Amazon Transcribe, и Microsoft Azure Speech to Text.
Синтез голоса (Text-to-Speech):
Системы синтеза голоса преобразуют текст в естественно звучащую речь. Современные подходы включают:
1. Конкатенативный синтез: Сборка речи из предварительно записанных фрагментов.
2. Параметрический синтез: Генерация речи на основе акустических параметров.
3. Нейронный синтез: Использование глубоких нейронных сетей для создания более естественно звучащей речи.
Ведущие системы синтеза голоса включают Google Text-to-Speech, Amazon Polly, и IBM Watson Text to Speech.
Особенности промпт-инжиниринга для систем речи:
1. Учет акустического контекста: При работе с системами распознавания речи важно учитывать возможные шумы и акустические особенности среды.
2. Адаптация к диалекту и акценту: Многие системы позволяют настраивать распознавание под конкретные диалекты или акценты.
3. Управление просодией: При синтезе речи можно использовать специальные теги или инструкции для управления интонацией, паузами и ударением.
4. Эмоциональная окраска: Некоторые современные системы СКАЧАТЬ