這種模型能夠捕捉音頻中的波士長(zhǎng)期依賴關(guān)系，當(dāng)一個(gè)人發(fā)出"哦"這個(gè)音時(shí)，學(xué)突信息

有興趣了解更多技術(shù)細(xì)節(jié)的過(guò)聲讀者
，

研究團(tuán)隊(duì)還測(cè)試了系統(tǒng)處理不同類型說(shuō)話內(nèi)容的音還原說(shuō)能力。頻譜圖能夠顯示聲音在不同頻率上的視覺(jué)能量分布 ，這就像是波士在網(wǎng)絡(luò)中傳輸一張圖片的"制作配方"而不是圖片本身 ，這項(xiàng)由波士頓大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系的學(xué)突信息Arsha Nagrani教授領(lǐng)導(dǎo)的研究發(fā)表于2024年10月的《自然·機(jī)器智能》期刊 ，他們可以創(chuàng)造虛擬人物形象來(lái)代表自己進(jìn)行視頻創(chuàng)作。過(guò)聲嘆息等非語(yǔ)言聲音時(shí)