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RSS订阅原创 【Datawhale AI夏令营】学习笔记——语音生成赛 Baseline 深度分析与进阶优化
本文针对语音合成赛题进行分析，提出优化方案。首先指出基线方案的优缺点：优点在于自然度高、结构清晰，但存在反欺诈适应性不足、音色克隆精度有限等问题。建议从三方面改进：1）模型升级，采用WavLM/HuBERT等先进编码器；2）数据增强，加入噪声等训练；3）多策略融合，建立梯队模型系统。重点强调需提升音色还原度、内容准确性和抗检测能力，推荐使用VALL-EX等先进模型，并引入音频后处理和韵律迁移技术。通过模型融合与对抗训练，在保证语音质量的同时增强反欺诈性能。最终形成兼顾音色相似度、自然度和稳定性的完整解决方案
2025-08-13 21:40:27
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原创 【Datawhale AI夏令营】2025 全球 AI 攻防挑战赛（语音生成方向）——学习笔记
2025全球AI攻防挑战赛聚焦智能语音生成与检测对抗，要求根据参考音频生成高仿真的目标说话人语音。技术核心涉及TTS系统架构、说话人嵌入提取、风格迁移和条件生成方法，需解决零样本克隆、多维度风格复现等难点。比赛强调生成语音需同时满足自然度要求和防伪检测规避能力，通过对抗训练提升模型欺骗率。参赛方案需平衡音色相似度、情感表达与反检测特性，利用扩散模型等技术优化声学特征生成，最终产出能突破现有防伪系统的语音样本。
2025-08-10 20:50:26
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原创 【Datawhale 春训营】AI+新能源 Task 2 学习笔记
Baseline中仅简单删除含缺失值的行，实际竞赛可采用插值、分箱、标准化等方法。Baseline 提供了从数据读取、探索、清洗、特征工程、模型训练到结果提交的一整套流程；：结合气象原理与业务场景，构造更多高阶特征（如日照角度、相对湿度、前滞特征等）。：提取和构造更能反映问题规律的新特征，例如风速合成、时间特征、变量间比值等。通过作图、统计量等手段，了解特征与目标值的分布、周期性、相关性和异常值。实际竞赛中可考虑：缺失值插补、异常值剔除、分箱、归一化／标准化等方法。
2025-04-19 16:25:08
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空空如也
空空如也
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