Huxe AI 是创新的个人音频伴侣应用，由谷歌旗下热门 AI 播客应用 NotebookLM 的核心团队成员创立。通过生成式 AI 技术，将用户关心的内容转化为个性化的音频体验。用户可以连接日历、邮件和兴趣领域，获取每日简报和定制化音频内容。能根据用户输入的主题生成深入研究的音频内容，提供智能互动，实时调整内容以满足用户需求。配备了生成式用户界面，为用户提供与音频相辅相成的视觉信息。
空间语音翻译：利用双耳可听设备进行跨空间翻译 🗣️ 空间语音翻译 CHI 2025 论文“空间语音翻译：利用双耳可听设备进行跨空间翻译”的官方仓库 Youtube 视频演示： 💡 功能 我们首先实现多说话人和干扰条件下的语音翻译。 我们的同步和富有表现力的语音翻译模型可以在 Apple 芯片上实时运行。 首先，语音翻译的双耳渲染可以保留从输入到翻译输出的空间提示。 📑 开源计划 法语-英语翻译的推理代码和检查点 法英翻译训练代码 开源其他语言（德语、西班牙语）数据集、预处理和检查点
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Kimi-Audio，这是一个开源音频基础模型，在音频理解、生成和对话方面表现出色。此存储库包含 Kimi-Audio 的官方实现、模型和评估工具包。 通用功能：处理语音识别（ASR）、音频问答（AQA）、音频字幕（AAC）、语音情感识别（SER）、声音事件/场景分类（SEC/ASC）和端到端语音对话等多种任务。 最先进的性能：在众多音频基准测试中取得 SOTA 结果（参见评估和技术报告）。 大规模预训练：对超过 1300 万小时的不同音频数据（语音、音乐、声音）和文本数据进行预训练，实现强大的音频推理和语言理解。 新颖的架构：采用混合音频输入（连续声学+离散语义标记）和具有并行头的 LLM 核心，用于文本和音频标记生成。 高效推理：具有基于流匹配的分块流式去标记器，可生成低延迟音频。 开源：我们发布代码、模型检查点和综合评估工具包，以促进社区研究和开发。 架构概述 Kimi-Audio 由三个主要组件组成： 音频标记器：将输入音频转换为： 使用矢量量化的离散语义标记（12.5Hz）。 来自 Whisper 编码器的连续声学特征（下采样至 12.5Hz）。 音频 LLM：基于转换器的模型（由预训练的文本 LLM（如 Qwen 2.5 7B）初始化），具有处理多模态输入的共享层，然后是并行头，用于自回归生成文本标记和离散音频语义标记。 音频解析器：使用流匹配模型和声码器（BigVGAN）将预测的离散语义音频标记转换回高保真波形，支持分块流传输，并采用前瞻机制实现低延迟。
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