AI行业应用

Google AI 医学影像模型

机器学习 (ML) 有潜力彻底改变医疗保健,从减少工作量和提高效率到发现新的生物标志物和疾病信号。为了负责任地利用这些好处,研究人员采用可解释性技术来了解机器学习模型如何进行预测。然而,当前基于显着性的方法突出了重要的图像区域,通常无法解释特定的视觉变化如何驱动机器学习决策。

Seed-TTS细节的 TTS 技术

Seed-TTS,这是一系列大规模自回归文本转语音(TTS)模型,能够生成几乎与人类语音无法区分的语音。
Seed-TTS作为语音生成的基础模型,在语音上下文学习中表现出色,在说话者相似性和自然性方面的表现与真实人类语音在客观和主观评估中相匹配。
通过微调,我们在这些指标上获得了更高的主观评分

语音转文本TTS模型

ChatTTS:专门为对话场景设计的文本到语音TTS模型

该模型经过超过10万小时的训练,公开版本在 HuggingFace 上提供了一个4万小时预训练的模型。
专为对话任务优化,能够支持多种说话人语音,中英文混合等。

RadOnc-GPT 是医学领域中的LLM

在医学领域中,很少有领域比放射肿瘤学需要更高的精度或数据。 RadOnc-GPT 是一种经过微调的 LLM,使用 Meta Llama 2 构建,有可能显着改善放射治疗决策。

很少有领域比放射肿瘤学需要更高的精度或更多的数据。患者的生命取决于在这个专业领域获得正确的治疗。

Supertone Shift:实时语音变换器

可以将你直播说话时候的声音变声其他各种角色和性别的声音。
还能调整音调、音调动态和混响等参数,塑造个性化的声音。
也可以将你声音与任何角色的声音以任意比例混合,创造出新的声音 。