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Landr简介 Landr是一个在线音乐软件平台，为音乐人提供各种创意工具和资源。它提供音乐母带制作、数字音乐分发、精选插件、免费采样包、协作工具和音乐推广等功能。音乐人可以在LANDR上探索、创作、合作、制作、分发和推广他们的音乐。Landr 的核心功能：Landr为音乐家提供了多种创作工具，如插件、样本、母带制作、发行和协作。Landr 使用强大的 ai 驱动的母带处理引擎，可适应每首歌曲，并在没有预设的情况下提供快速可靠的结果。Landr 允许用户将他们的音乐发布到 150 多个流媒体平台，并轻松地与合作者分享版税。Landr 提供促销技巧和专业人士社区，以帮助用户扩大受众并提高他们的技能。Landr的应用：音乐人希望通过专业母带制作提升音乐质量艺术家希望将自己的音乐分发到广泛的流媒体平台制作人和作曲家希望使用精选插件和采样包进行音效处理和创作音乐人希望与其他艺术家合作，并获得对自己音轨的反馈音乐创作者希望推广自己的音乐并获得更多曝光机会有志成为音乐人的人希望提升自己的音乐制作技能和知识如何使用 Landr？要使用Landr，音乐人可以在该网站上注册一个免费账户。注册后，他们可以访问各种功能和工具，如音乐母带制作、数字音乐分发、精选插件和协作工具。音乐人可以上传自己的音轨，应用基于人工智能的母带制作，将自己的音乐分发到150多个流媒体平台，与合作者建立联系，使用精选插件，并推广自己的音乐。Landr还提供高级音乐课程和教程，以提升音乐制作技能和知识。

Loudly简介 Loudly是领先的ai驱动音乐平台，为创作者提供服务。利用人工智能的力量，创造、定制和发现音乐。探索10万及以上版权免费的音频、音轨和循环。立即免费开始！Loudly在几秒钟内为您的数字项目生成100%版权免费的AI音乐。根据您的视频概念，借助人工智能辅助推荐快速发现音乐。仅需轻点几下，直接为您的视频定制音乐。Loudly主要特点：AI音乐生成： 选择流派和长度以创建原创曲调。免费音乐库：访问可授权用于不同媒体项目的大量曲调。通过 AI 推荐：根据您的喜好获取音乐推荐。预制播放列表：浏览精心挑选的播放列表，寻找灵感。基于 Web 或通过移动应用程序：从 Google Play 或 App Store 获取应用程序。Loudly使用应用：为网站、播客、视频游戏和其他媒体制作创意音乐。获得免版税音乐以支持不同的媒体项目。使用精选播放列表或 AI 推荐器查找新音乐。Loudly旨在通过自动化音乐创作来协助和增强创造力，使用户能够专注于视频制作或内容创作的其他方面。除了音乐生成器之外，Loudly 的音乐库还提供对一系列免版税曲目的访问，这些曲目只需一次购买即可获得许可，用于视频、播客、网站和其他形式的媒体。Loudly提供了简单的搜索功能和浏览工具，以帮助用户找到最适合其项目的曲目。Loudly 还具有 AI 推荐器功能，可根据用户的喜好推荐音乐，以及可供浏览的预制播放列表。Loudly可在 App Store 和 Google Play 上下载。要访问所有功能，用户必须创建一个帐户并支付订阅费，尽管提供免费试用期。Loudly AI优点实时协作：允许多个用户同时处理同一个项目，增强团队合作和创意交流。基于云的访问：用户可以从任何具有互联网访问权限的设备创建和编辑音乐，确保灵活性和移动性。AI驱动的建议：该工具根据当前的音乐趋势和数据分析提供智能建议，以改进作品。高品质音频输出：确保生成的音乐具有专业品质，适合商业用途和公众聆听。定期更新和功能：不断改进新功能和更新，保持工具现代化和高效。Loudly AI缺点音质有限：虽然可定制，但音质可能不符合专业制作标准，可能会影响最终输出。无法实时协作：用户无法与其他人实时协作，从而限制了交互式创意过程和即时反馈。算法的不可预测性：AI可能会产生意想不到的结果，导致音乐不一致，可能并不总是符合用户的意图。有限的导出格式：该工具可能会提供受限制的文件格式供下载，从而可能使进一步的制作或分发过程变得复杂。资源密集型：高质量音乐的生成可能需要强大的处理能力，这可能会限制设备性能较差的用户的访问能力。总体而言，Loudly AI 音乐生成器为用户提供了一个实用的工具，可以快速轻松地生成原创音乐，以及为他们的媒体项目提供全面的免版税曲目库。 相关资讯： 8款免费AI音乐生成工具

Moises简介 Moises.ai线上音轨分离器就是一款专业的人声杂音消除，帮你分离音轨。无需安装软件，打开网页便能轻松使用。它运用的是机器学习的方式帮你把音轨分离出来，加上热门先进的音源分离算法，让你更好的把音乐中的杂音消除，留下最纯粹的音乐。Moises.ai功能特点：Moises利用同步点击音轨，为任何歌曲创建你自己的伴奏音轨。用wav格式的高保真音频干线制作、混音、创建混搭。不仅仅是去除人声和乐器。Moises将声音和乐器分离成单独的音轨（人声、鼓、贝司、钢琴等）。调整音量、改变音调、节奏，并利用我们强大的混合器导出您自己的播放曲目。Moises.ai用法：透过 Moises官网，只要注册后直接点选「选择文件」上传你要处理的音讯档案，选择你要分离的音轨类型，就能在浏览器上快速完成，最终下载去除人声的音乐或其他乐器段落。另外一个方法是：首先从App Store或Google Play下载并安装Moises应用。安装完成后，您可以将喜爱的音乐导入应用中。然后，您可以使用AI音频分离功能，在任意歌曲中隔离人声、鼓、吉他、贝斯、键盘和其他乐器。该应用还提供智能节拍器和音频速度变化器，可以根据自己的节奏练习。您可以使用AI键检测调整音调和音程，并使用和弦检测实时转调。Moises App专为鼓手、歌手、贝斯手、吉他手等设计，提供了一系列工具来增强您的音乐技巧。

Aiva.ai简介 aiVA 是一个人工智能虚拟音乐家。它是一个音乐创意助手，可帮助您使用高级算法和深度学习创作各种流派和情绪的音乐。AIVA 可以根据预设风格生成原创音乐，例如现代电影、电子流行音乐、环境摇滚、幻想爵士乐等。您还可以通过选择一些您最喜欢的艺术家或曲目作为参考来影响 AIVA 的作品。AIVA是如何运作的？AIVA通过分析来自不同流派和时代的数千首音乐作品，并学习使它们听起来好的模式和规则来工作。然后，它应用这些规则来创建符合您的偏好和需求的新旋律、和声和节奏。AIVA还可以使其音乐适应不同的场景，例如视频游戏、电影、播客、广告等。使用AIVA有什么好处？- 您可以通过在几分钟而不是几小时或几天内创建音乐来节省时间和金钱。- 您可以尝试不同的风格和情绪，而不受自己的技能或知识的限制。- 您可以下载各种格式的作品，例如 MP3、MIDI、WAV 等- 您可以与其他用户合作并在 AIVA 的社区平台上分享您的反馈。Aiva特点:AIVA可以帮助您比以往任何时候都更快地为您的项目创作原创和情感音乐。AIVA可以创作各种风格和流派的音乐，如电影、流行、摇滚、爵士等。AIVA可以从您的影响和偏好中学习，以创建适合您口味的个性化音乐。AIVA 为不同的需求和预算提供不同的定价计划，从免费到专业。AIVA是第一个被法国和卢森堡作家权利协会SACEM正式承认为作曲家的AI。

Audo Studio简介 Audo Studio，使用最新的音频处理和人工智能技术，自动去除背景噪音，噪音消除、声音平衡、音量调节并增强你的语音。Audo.ai的主要产品是Audo，它是一种自动音频处理工具，可以通过ai技术自动消除音频中的噪音、回声和其他干扰，从而提高音频的质量和清晰度。Audo.ai的技术可以应用于各种领域，包括音乐制作、语音识别、语音助手等。Audo Studio各具特色的AI主播 + 媲美真人的合成效果 + 低成本复刻你的声音。 超真实在线Al语音生成可以从任何音频和视频中提取人声、伴奏和各种乐器声、AI一键清除音频背景杂音等功能。

Fireflies.Ai简介 Fireflies.ai是一个基于人工智能的笔记工具，使用生成式人工智能技术来转录、总结、分析和搜索会议中的语音对话。它可以与Zoom、Google Meet、Microsoft Teams和Webex等各种视频会议平台集成，允许用户捕获会议转录，生成摘要，并从会议中提取有价值的见解。Fireflies.ai 的核心功能：多平台的会议转录自动化会议摘要会议内基于人工智能的搜索评论、反应和精华片段等协作功能会话分析，提供演讲者发言时间、情感及其他度量指标与CRM集成和任务创建的工作流自动化实时知识库，用于存储会议信息可自定义的隐私控制，用于共享会议信息面向个人、小团队和企业的灵活计划Fireflies.ai 的应用：销售：填写CRM、辅导销售代表，并更快地完成交易招聘：简化候选人筛选和交接流程工程：自动化工程会议和文档记录营销：了解客户反馈以增强营销活动管理咨询：分析会议以跟踪绩效并改进内部流程教育：简化课堂或虚拟教学会话中的记笔记媒体和播客：为媒体内容转录并创建闭幕词如何使用 Fireflies.ai？要使用Fireflies.ai，只需在日历上邀请Fireflies.ai Notetaker参加您的会议，或使用提供的拨号号码。Fireflies.ai将自动捕获会议的视频和音频，并在几分钟内生成转录。然后，用户可以访问转录，搜索特定的关键词或主题，并分析演讲者发言时间和情感等关键指标。Fireflies.ai还允许用户通过添加评论、反应和从会议中创建精华片段来进行协作。该工具可以与CRM系统、协作应用和任务管理工具集成，以自动化工作流程并确保所有人都得到更新。

Moshi简介 Moshi 是一个多流实时语音生成 Transformer 模型，支持全双工语音对话。其主要特点是同时语音输入和输出（全双工），以及处理复杂对话场景的能力，包括重叠语音、中断和情绪表达等非语言信息。这意味着它可以同时听和说，旨在解决传统对话系统中的一些问题，例如延迟、非语言信息（例如情绪）丢失以及对话轮流的僵化结构。全双工通信：传统的对话系统是回合制的（一个人在另一个人开始之前结束讲话）。 Moshi 突破了这一限制，支持全双工通信。这意味着 Moshi 可以在用户说话时生成语音响应，不受回合限制，并且可以处理复杂的对话动态，例如重叠语音、中断和快速反馈。多流处理：Moshi 通过处理多个音频流来实现同时收听和生成语音。这种多流架构使其能够灵活处理用户和系统之间的语音交互，而不会中断对话的自然流程。相比传统的语音对话系统， Moshi 有几个显着的优势：实时响应：Moshi的响应速度非常快，延迟仅为160-200毫秒，接近自然对话中的反应速度，因此可以提供更流畅的对话体验。语音到语音处理：传统系统通常依赖于语音到文本到语音的过程，而 Moshi 可以直接处理语音输入并生成语音输出，保留语气和情绪等非语言信息。全双工对话：Moshi不依赖于严格的对话轮流，而是可以同时处理用户和系统语音，这意味着它可以处理重叠语音和中断，更接近人类对话的自然形式。Moshi 的主要特点：实时语音对话：Moshi 直接从音频输入生成音频输出，而不是依赖传统的语音到文本到语音的过程。通过直接处理语音数据，Moshi 保留了语气、情绪、重叠语音和中断等非语言信息，确保对话更加自然和流畅。全双工通信：Moshi 能够同时听和说，这意味着它可以在用户说话时生成语音响应，而无需严格的对话轮流。它可以处理复杂的对话场景，例如重叠的语音和可以随时插入的不间断反馈（例如“嗯”或“我明白”）。低延迟：Moshi 的设计延迟非常低，理论上只有 160 毫秒，实际上约为 200 毫秒。这意味着 Moshi 可以近乎实时地响应用户输入，提供更流畅的对话体验。内心独白法：Moshi 在生成语音之前预测文本标记，这显着提高了生成语音的语言质量和一致性。这不仅使生成的语音更加清晰，还提高了系统在流媒体环境下的语音识别和文本转语音能力。 Moshi通过引入“内心独白”机制，实现了流式语音识别（ASR）和文本转语音（TTS）功能，支持在连续对话流中同时处理语言和音频。并行处理多个音频流：Moshi 能够同时处理用户和系统的语音流。这种多流处理能力让Moshi不仅能够生成自己的语音，还能实时理解并响应用户的语音。情绪和言语动态处理：通过直接处理语音而不是中间文本，Moshi 能够理解和生成充满情感的语音，并处理复杂的对话动态，例如情绪表达、声音变化等。支持复杂的对话动态：Moshi 能够处理自然对话的复杂动态，例如打断、交错、感叹词和响应。传统系统依赖于清晰的对话轮流（一个人在另一个人轮流之前发言），但 Moshi 消除了这一限制，使对话更加自然。Moshi的模型架构Moshi 由三个主要部分组成： Helium，一个用 2.1 万亿个 token 训练的 7B 语言模型； Mimi，一种对语义和声学信息进行建模的神经音频编解码器；以及新的多流架构，可以分别对用户和 Moshi 的音频进行建模。通过协同工作，这些模块可以实现流畅的全双工对话、情感表达以及复杂对话动态的处理。Helium 文本语言模型氦气是 Moshi 的核心。它是一个基于 Transformer 架构（类似于 GPT）的具有 70 亿个参数的文本语言模型。 Helium为Moshi提供了强大的语言理解和生成能力，能够处理复杂的文本推理和对话任务。其训练数据包括 2.1 万亿个英语单词，赋予其广泛的知识和语言能力。Mimi 神经音频编解码器:Mimi是 Moshi 的音频处理组件。它是一种神经网络音频编解码器，负责将音频转换为离散语音标记，并能够反向生成高质量的语音输出。Mimi使用残差矢量量化（RVQ）技术将语音数据编码为离散的语音和语义标记，确保高语音保真度和语言一致性。通过结合语义和声学标记，Mimi 不仅可以生成自然语音，还可以处理复杂的语音上下文和情感信息。内心独白法:内部独白方法是 Moshi 语音生成的关键技术，它允许模型在生成语音之前预测与音频同步的文本标签。这种方法不仅提高了生成语音的语言质量，还让Moshi能够在流媒体环境下实现语音识别和文本到语音的转换功能。同步生成文本和语音：在生成音频之前，Moshi 生成与其语音输出相对应的文本流。该文本流作为语音生成的基础，使语音生成更加准确，有助于处理复杂的对话场景。流媒体兼容性：这种方法允许 Moshi 处理语音，同时仍然在流媒体环境中实现高效的语音识别和文本转语音 (TTS)。该模型架构旨在处理多个并行音频流并实时生成语音和文本。 Moshi 可以在处理用户语音的同时生成系统语音，这使其能够支持不间断的自然对话。Moshi详细技术方法1. 语音到语音生成架构Moshi 的核心创新在于将语音对话视为语音到语音的生成任务，而不是传统的文本到语音再到语音的多组件过程。传统的语音对话系统包括语音活动检测（VAD）、语音识别（ASR）、自然语言理解（NLU）、自然语言生成（NLG）和文本转语音（TTS）等多个独立模块。Moshi 直接生成语音标记，使得语音在理解和生成过程中不依赖于中间文本表示，从而避免了信息（例如情感、语气和非语言声音）的丢失。2. Helium 文本语言模型Moshi 基于 Helium 文本语言模型，这是一个具有 7B 参数的大型文本生成模型。 Helium经过2.1万亿英文数据预训练，具有强大的语言理解、推理和生成能力。它是 Moshi 的语义理解基础，支持复杂的自然语言处理功能，包括开放式对话和问答。氦气的主要特点：自回归 Transformer 架构：Moshi 基于 Helium，一种基于 Transformer 架构的文本语言模型。与经典的 Transformer 类似，Helium 使用多层注意力机制和自回归建模方法来处理文本输入并生成输出。该模型有7B个参数，足以支持大规模语料库的学习。RMS归一化：在注意力模块、前馈模块、输出层使用RMS归一化，提高模型的训练稳定性。旋转位置编码（RoPE） ：用于处理较长的上下文窗口（4096 个令牌），以确保模型可以捕获对话中的远程依赖关系。高效的 FlashAttention ：通过优化的注意力计算，长序列输入下的模型推理更加高效。3.Mimi神经音频编解码器Mimi 是 Moshi 中用于语音处理的神经音频编解码器。它的任务是将连续的语音信号离散化为音频标记。这些离散的音频标记类似于文本标记，可以表示语音中的详细信息。 Mimi采用残差矢量量化（RVQ）技术，以较低的比特率保留高质量的音频，支持实时语音生成和处理。咪咪关键技术：残差矢量量化（RVQ） ：Mimi使用多级残差矢量量化将复杂的音频信号离散化为多个级别的音频令牌。这种方法允许每个时间步骤有效地编码语音的语义和声学信息，同时确保音频重建的质量。语义和声学标记的组合：Mimi 使用的音频标记包括语义和声学信息。语义标记保留语音的内容（例如所说的特定单词），而声学标记则描述语音的音频特征，例如音色、情感和语调。流式编码和解码：Mimi支持流式传输，可以在实时对话中实现连续的语音生成和识别。这使得Moshi的反应速度非常接近自然对话。4. RQ-Transformer的架构Moshi 采用多流分层生成架构，可以并行处理多个音频流。 Moshi 通过同时对用户的语音流和系统自身的语音流进行建模，实现对话中的灵活交互，允许复杂的对话动态，例如说话者之间的交错、中断和感叹词。这是先前提出的用于离散图像生成的架构，并且可以在不增加 Helium 序列长度的情况下对语义和声学标记的层次结构进行建模。这意味着每一秒的音频只需要通过7B骨干模型12.5次，就可以在L4或M3 Macbook pro上实时运行！与 MusicGen 的令牌延迟相结合，这为音频语言建模提供了最先进的性能。分层自回归建模：Moshi 使用 RQ-Transformer（Residual Quantizer Transformer）将音频标记分解为多个级别，并通过分层自回归建模生成音频。具体来说，模型首先使用较大的 Temporal Transformer 来处理时间序列，然后使用较小的 Depth Transformer 在每个时间步处理多个子序列。这种设计大大提高了生成长音频序列的效率。多模态序列生成：模型同时生成多个序列（包括文本、语义标记和音频标记），并通过内部独白机制确保它们在时间上精确对齐。每个时间步生成的内容不仅包含当前语音，还包含相应的文本前缀，使得生成的语音内容在语义上更具逻辑性。Architecture of RQ-Transformer5、“内心独白”机制Moshi的“内心独白”机制是其语音生成的关键创新之一。通过这种机制，Moshi 在生成音频之前预测相应的时间对齐文本标记。这不仅提高了生成语音的语言一致性，还支持实时语音识别（ASR）和文本到语音（TTS）转换。“内心独白”机制的特点：对齐的文本和音频生成：Moshi 首先预测文本，然后生成音频，使生成的语音在语法和内容上更加准确和流畅。延迟机制：通过在文本和音频之间引入延迟，Moshi 可以分别执行 ASR 和 TTS 任务。例如，先生成文本，后生成音频，则模型为TTS模式；否则，处于 ASR 模式。 Moshi 可以在这两种模式之间无缝切换，确保模型既能生成又能识别语音。Moshi: Delay mechanismMoshi: TTS mode6.多流建模Moshi 的架构允许同时处理多个音频流，既可以监控用户的语音，也可以生成系统自己的语音。在对话过程中，Moshi 可以动态处理音频的重叠部分（例如中断、交错），而无需提前明确划分扬声器轮流。这项技术使对话更加自然。同步生成语义和声音令牌：Moshi 使用并行语义和音频令牌生成机制，并通过引入时间延迟来优化这些令牌之间的依赖关系。通过对用户和系统的音频流进行精确建模，Moshi能够灵活应对复杂的对话场景。双流音频处理：Moshi 同时处理用户和系统语音流，并通过并行建模两个自回归音频流来实现全双工会话。这种设计使模型能够应对自然对话中的重叠语音和中断。语义和音频的延迟对齐：通过在语义标记和音频标记之间引入延迟，确保生成的语音内容连贯且高效。延迟可能是 1 到 2 帧，具体取决于对话动态。Moshi: Multi-stream modeling7. 模型训练与微调大规模预训练：Moshi 的文本语言模型（Helium）通过对超过 2.1 万亿个英文 token 的预训练，拥有丰富的语言理解和生成能力。该模型经过大规模文本和语音数据的训练，可以处理各种复杂的对话场景。无监督和有监督多阶段训练：Moshi首先对大规模无监督语音数据进行预训练，然后对包含自然对话的多流数据进行后训练，最后进行指令微调，使其在实际对话中表现更好。Helium预训练：首先，在大规模文本数据集上预训练Helium文本语言模型，以提高其语言理解和推理能力。Moshi 预训练：在未标记的音频数据集上训练多流音频模型，以学习处理语音生成和语义理解。多流微调：使用Fisher数据集（包含两路语音对话数据）对模型进行微调，提高其处理多流语音输入的能力。指令微调：最后利用生成的指令对话数据进行微调，以增强模型在自然对话场景下的性能。数据增强：在训练过程中，Moshi使用了数据增强技术，例如添加背景噪声、模拟用户回声等，使模型能够在不同的语音环境下稳定表现，增强其鲁棒性。Moshi的性能评估1. 语音生成的质量和一致性语音清晰度：Moshi 在语音生成方面表现出色，实验表明它可以生成高质量且易于理解的语音。它可以在生成过程中保持语音连贯性，尤其是在长对话中，这是复杂上下文中对话模型的重要性能指标。语音的自然性和一致性：通过使用Mimi神经音频编解码器，Moshi可以生成高保真语音并保持系统语音的一致性。此外，该模型能够根据不同的对话上下文生成适当的情绪语调，提高用户体验的自然度。2. 实时响应性能低延迟：Moshi的延迟理论上为160毫秒，实际测试约为200毫秒。这意味着Moshi可以近乎实时地响应用户输入，显着提高交互的流畅度和用户的对话体验。全双工通信能力：Moshi在测试中展示了其同时接收和生成语音的能力。这种全双工功能使其能够处理重叠语音和对话中断，显示出接近自然人类对话的响应速度。3. 语音识别和对话理解自动语音识别（ASR） ：通过内部独白方法，Moshi 将文本和语音流结合起来，显着提高语音识别的准确性。该模型不仅捕获用户的语音输入，还通过首先生成文本预测来增强系统的响应准确性。对话理解和推理能力：Moshi使用Helium语言模型进行文本理解和推理，这使得它在处理复杂问题、开放式对话和知识问答方面表现良好。实验结果表明，Moshi 可以有效地理解上下文并提供合理的答案。4. 多流语音处理的鲁棒性重叠语音处理：Moshi 能够在评估中处理复杂的对话场景，例如多个语音流的重叠对话。这对于现实应用中的多任务处理非常重要，因为自然对话通常会涉及中断和重叠语音。多上下文对话处理：Moshi 在多个数据流上进行训练，能够在不同的对话场景中表现良好，无论是单个用户的语音流还是同时与多个用户的对话。5. 问答和知识获取Moshi 在问答和知识获取任务方面优于当前的其他语音对话系统。凭借强大的文本理解能力和实时语音生成能力，Moshi 可以处理多轮问答，准确提取并回复用户问题。语言推理和常识问答：该模型能够处理复杂的推理任务，并且在自然语言处理（NLP）的各种标准评估中表现良好，例如常识问答、阅读理解和开放式问答。6.语音情感与个性化生成情感语音生成：Moshi 在评估中展示了其生成情感语音的能力。它能够根据对话的上下文生成具有不同情绪的语音输出，例如愤怒、快乐或悲伤。个性化语音风格：通过训练过程中的指令微调，Moshi可以根据用户需求生成不同风格或特定角色的语音。这种个性化的能力使其在特定的对话场景下表现更加多样化。7、安全可靠安全对话评估：Moshi 在处理包含敏感或不适当内容的对话时表现出良好的安全性。它能够有效识别并避免生成不当内容，确保对话的安全性和道德性。鲁棒性和对噪声环境的适应：在噪声和复杂环境的评估中，Moshi表现出了良好的鲁棒性。通过数据增强技术（例如噪声添加和回声处理），该模型能够应对不同的语音环境，并保证在噪声环境下的高质量输出。八、综合测试结果Moshi的综合性能测试表明，其在语音生成、对话理解、实时响应、复杂对话处理等方面取得了领先的成绩。尤其是，Moshi 在处理重叠对话、语音中断、情感产生等方面的表现远远超过传统对话系统。技术报告： https://kyutai.org/Moshi.pdfGitHub： https://github.com/kyutai-labs/moshi模型下载： https ://huggingface.co/collections/kyutai/moshi-v01-release-66eaeaf3302bef6bd9ad7acd在线尝试： https://moshi.chat/

OptimizerAI简介 Optimizerai是一个专门为视频自动生成音效的AI工具，可以为AI视频自动配音，能够通过文字提示创造出适用于各种场景的声音和音效。包括游戏中的射击声、跳跃声，动画中的雨声环境，以及视频中的地铁到站声音等。用户可以利用这个平台生成适用于多种应用场景的声音效果，比如可以为为Sora视频生成声音。OptimizerAI主要功能：1、声音效果生成：用户输入文字提示即可生成适用于视频中各种场景的声音和音效，包括游戏音效、动画背景音和视频配乐，包括如下音效：变声：OptimizerAI支持声音效果生成，包括变声功能，能够基于一个参考声音生成多个类似的声音。风格标签：用户还可以通过指定风格标签（如卡通、恐怖等）来引导生成不同风格的声音。背景音乐或氛围声：可以生成用于背景音乐或创建特定氛围的声音，并能够处理和理解文本的信息，保持生成的一致性的同时还可以生成时长更长的声音效果。2、文本到声音效果转换：允许用户输入文本描述，OptimizerAI将根据描述自动生成相应的声音效果，增加使用的灵活性和创作的便捷性。3、立体声、高质量音频支持（即将推出）：OptimizerAl承诺将支持生成立体声、44.1kHz的高质量音频，提高声音的真实感和沉浸感。4、视频到声音全面生成：该功能将允许用户从视频中直接生成声音效果，进一步扩展声音创作的可能性。OptimizerAI如何使用？1、访问OptimizerAI官网：首先，您需要访问Optimizer AI的官方网站。2、注册并登录：如果您还没有账号，您需要注册一个新账号。如果您已经有了账号，直接登录即可。3、创建或上传视频：在OptimizerAI的平台上，您可以创建一个新的视频项目，或者上传您已经有的视频文件。4、输入文字提示：根据您的视频内容，输入相应的文字提示。例如，如果您正在为一个游戏视频添加音效，您可以输入“游戏中的射击声”或“角色跳跃的声音”等提示。5、生成音效：提交您的文字提示后，OptimizerAI将根据您的描述生成相应的音效。您可以选择不同的风格标签来引导生成不同风格的声音。6、编辑和调整：生成的音效可以进行编辑和调整，以确保它们完美匹配您的视频内容。您可以调整音量、节奏等参数，直到达到满意的效果。7、导出和使用：如果音效符合您的要求，您可以将它们导出并与视频结合。您可以将音效导出为音频文件，然后在视频编辑软件中与视频同步。OptimizerAI可以提升游戏开发者、艺术家和视频创作者的工作效率，通过音效为视频增添更多活力。Optimizer AI目前还处于测试阶段，仅对特定用户开放。