对 TTS 合成效果的评价主要分为主观评价和客观评价。 主观评价是通过人类对语音进行打分，常见的方法包括平均意见得分（MOS）、众包平均意见得分（CMOS）和 ABX 测试。其中 MOS 评测较为宽泛，可测试语音的不同方面，如自然度 MOS 和相似度 MOS。国际电信联盟将 MOS 评测规范化为 ITUT P.800，其中绝对等级评分（ACR）应用广泛，其根据音频级别给出 1 至 5 分的评价标准，分数越大表示语音质量越好，MOS 大于 4 时音质较好，低于 3 则有较大缺陷。但人类评分结果易受干扰，如音频样本呈现形式、有无上下文等。 客观评价是通过计算机自动给出语音音质的评估，在语音合成领域研究较少。客观评价可分为有参考和无参考质量评估，有参考评估方法需要音质优异的参考信号，常见的有 ITUT P.861（MNB）、ITUT P.862（PESQ）、ITUT P.863（POLQA）、STOI 和 BSSEval 等；无参考评估方法不需要参考信号，常见的包括基于信号的 ITUT P.563 和 ANIQUE+、基于参数的 ITUT G.107（EModel），近年来深度学习也应用到无参考质量评估中，如 AutoMOS、QualityNet、NISQA 和 MOSNet 等。 获取平均意见得分时，实验要求获取多样化且数量足够大的音频样本，在具有特定声学特性的设备上进行测评，控制被试遵循同样标准，确保实验环境一致。实验方法有实验室方式和众包两种，实验室方式能稳定保证实验环境，但人力成本高；众包方式易于获得有效评估结果，但无法确保试听条件。

对 TTS 合成效果的评价主要分为主观评价和客观评价。 主观评价是通过人类对语音进行打分，常见的方法有平均意见得分（MOS）、众包平均意见得分（CMOS）和 ABX 测试。MOS 评测较为灵活，可测试语音的不同方面，如自然度 MOS 和相似度 MOS。国际电信联盟（ITU）将 MOS 评测规范化为 ITUT P.800，其中绝对等级评分（ACR）应用广泛，其根据音频级别给出 1 至 5 分的评价，分数越大表示语音质量越好，MOS 大于 4 时音质较好，低于 3 则有较大缺陷。但人类评分结果受干扰因素多，如音频样本呈现形式、上下文等。 客观评价是通过计算机自动给出语音音质的评估，在语音合成领域研究较少。客观评价可分为有参考和无参考质量评估，有参考评估方法需要音质优异的参考信号，常见的有 ITUT P.861（MNB）、ITUT P.862（PESQ）、ITUT P.863（POLQA）、STOI 和 BSSEval 等；无参考评估方法不需要参考信号，常见的包括基于信号的 ITUT P.563 和 ANIQUE+、基于参数的 ITUT G.107（EModel），近年来深度学习也应用到无参考质量评估中，如 AutoMOS、QualityNet、NISQA 和 MOSNet 等。 获取平均意见得分时，实验要求获取多样化且数量足够大的音频样本，在具有特定声学特性的设备上进行，控制被试遵循同样标准，确保实验环境一致。实验方法有实验室方式和众包，实验室方式能控制测试要素，但人力成本高；众包易于获得评估结果，但无法确保试听条件。

目前在利用 AI 编写 H5 方面，以下是一些较为优秀的工具： 1. Adobe Spark：提供了易于使用的模板和设计工具，结合 AI 辅助功能，可帮助您快速创建吸引人的 H5 页面。 2. Canva：拥有丰富的模板和元素库，其 AI 功能可以为您的设计提供创意和布局建议。 3. Wix：具有强大的自定义功能，部分 AI 特性能够协助您优化页面内容和布局。 但需要注意的是，AI 在编写 H5 中的应用仍在不断发展和完善，不同工具的性能和适用场景可能会有所差异，您可以根据具体需求进行选择和尝试。

以下是一些关于 AI 换脸的信息： 开源、免费的解决方案：facefusion 本机解决方案：需要 Python 环境及安装多个依赖软件，对编程知识有一定要求，且运行推理计算速度依赖 GPU，本地计算机若无 GPU 或 GPU 显存较小，执行速度缓慢，不推荐本地化安装。 云服务解决方案：可利用云厂商如阿里云的 PAI 和 AutoDL 提供的大模型运行环境和计算能力，如选择 AutoDL，需在算力市场中选取能接受价格且 GPU 配置更高的算力设备。通过模型镜像启动 GPU 服务器，在算法社区查找 facefusion 镜像，创建并启动实例，在终端输入相关命令启动程序（需注意添加参数 executionproviders cuda cpu 以使用 GPU 能力），通过 web 浏览器访问 facefusion 提供的 UI 界面，上传图片、视频进行换脸处理，处理完成后可下载输出的视频。 Fal.ai：用摄像头进行输入，以 30+fps AI 实时生图，把你变成另一个人，可以使用提示词控制生成图像或模仿对象，在电脑/手机上尝试，扩散模型重绘，可实时用 prompt 控制。网址：https://www.fal.ai/camera

目前关于通用人工智能（AGI）实现的时间存在多种推测和计划。据相关信息，OpenAI 原计划在 2026 年发布最初被称为 GPT6 但后来重新命名为 GPT7 的模型，然而由于埃隆·马斯克的诉讼而被暂停。计划在 2027 年发布的 Q 2025（GPT8）有望实现完全的 AGI。另外，OpenAI 总裁 Greg Brockman 在 2019 年表示，在微软投资 10 亿美元之后，OpenAI 计划在五年内构建一个与人类大脑大小相当的模型，即到 2024 年。但需要注意的是，这些信息多为推测和拼凑，且来源复杂，包括推特用户的搜集和 LongjumpingSky1971 的帖子等，大家可当作娱乐参考，自行辨别其可能性。

以下为您推荐 3 个 AI 辅助 PPT 制作的工具及原因： 1. GPT4：具有强大的语言理解和生成能力，能为 PPT 提供清晰、准确且富有创意的内容大纲和文字描述。 2. WPS AI：与常用的办公软件 WPS 结合紧密，方便在熟悉的操作环境中利用 AI 功能进行 PPT 制作，提高效率。 3. chatPPT：可能提供了便捷的交互方式和智能的设计辅助，帮助用户更轻松地创建和优化 PPT。

对于新手学习 AI，以下是一些建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，其上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出自己的作品。 知识库中有很多实践后的作品、文章分享，欢迎实践后进行分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人进行互动，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 6. 持续学习和跟进： AI 是快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

对于教培舞蹈机构利用人工智能 AI 获客引流，以下是一些建议： 1. 利用 AI 驱动的客户关系管理（CRM）系统：通过分析潜在客户的行为数据和偏好，实现精准营销和个性化的服务推荐。 2. 借助 AI 聊天机器人：在网站或社交媒体平台上提供即时的咨询服务，解答潜在客户关于课程、师资、价格等常见问题，提高客户满意度和参与度。 3. 运用 AI 进行市场分析：了解市场趋势、竞争对手动态以及潜在客户的需求，从而优化课程设置和营销策略。 4. 利用 AI 生成个性化的营销内容：例如宣传文案、海报设计等，吸引潜在客户的注意力。 5. 基于 AI 的社交媒体管理工具：帮助机构更有效地发布内容、选择发布时间，并监测社交媒体上的用户反馈，及时调整营销策略。

在打印场景下，格式转换的需求点主要包括以下方面： 1. 不同文本类型的转换，例如将俚语翻译成商务书信。 2. 不同格式之间的转换，如 ChatGPT 擅长的从 JSON 到 HTML、XML、Markdown 等格式的转换。在提示中需描述输入和输出格式，例如将 Python 字典从 JSON 转换为带有列标题和标题的 HTML 表格，并使用相关函数显示 HTML 响应。 3. 对于卡牌生成器的搭建，在为卡牌添加说明性文字时，涉及到文字图层的处理。叠图功能只允许两个图层叠放，所以对文字图层要进行格式转换。具体包括： 先对“card_description”的输出按索引序号奇偶性进行分列。 由于叠图只支持传入图像的 url（字符串格式），需将分列后的两个 Array<Object>结构“打破”，提取图像链接并重组为字符串列表 Array<String>。 若分列时原 Array<Object>中元素个数为奇数个，会导致分列后两个列表元素数量不同。在格式转换过程中，需比较两个列表长度，若不同则用事先准备好的图像 url 扩展较短的列表，以保证叠图顺利进行。

以下是关于 AI 如何为工作提效的相关内容： 在工作中使用 AI 能带来显著的效率改善。研究发现，使用 AI 的被测试者比未使用者平均多完成 12.2%的任务，完成速度提高 25.1%，结果质量提高 40%。 同时有以下有趣结论： 1. GPT4 等模型有能力边界，边界内处理良好，边界外则不佳，但具体边界未知。 2. 分三组测试，使用 AI 且接受培训的两组任务完成效率和质量远高于未使用组。 3. AI 对工作能力差的被测试者提升更大，会拉平高级和低级人才的差距。 4. 过于依赖 AI 可能适得其反，降低效率和质量，因无法区分其能力边界。 人类和 AI 协作有两种方式： 1. 半人马模式：人与 AI 紧密结合但各司其职，人类主导流程，根据任务性质调配资源，充分利用人类智慧与判断力及 AI 的计算与生成能力。 2. 机械人模式：人与 AI 高度融合，在细节上循环迭代优化，最终实现人机一体化，充分发挥人类灵活性和 AI 生成能力。 在技术就业市场方面，生成式人工智能带来了变革： 1. 展现出在编程、自动化任务处理和内容创作等方面的惊人能力，提高了工作效率，但威胁到一些技术岗位，如系统管理员、数字营销文案撰写等。 2. 为适应新环境的技术工作者带来新机遇，如云架构师、网络架构师和企业架构师等职位，因其需要人际交往、团队领导和复杂决策能力。 3. 促使企业领导者重新思考角色，利用 AI 提高效率，将更多精力投入创新和战略规划。 在大淘宝设计部，AI 作为工具带来了以下效果： 1. 主要工具为 Midjourney 和 Stabel Diffusion，辅助工具有 RUNWAY 和 PS beta 等。 2. 在营销设计中，整体项目设计时间减少约 18%，创意阶段丰富性提升约 150%，时间节省约 60%。 创意多样：不同创意概念提出数量增加 150%。 执行加速：创意生成阶段时间缩短平均 60%。 整体提效：从创意发散到落地执行品效都有显著提升。 总之，AI 工具不仅是技术进步，更代表了全新工作理念。