亚马逊云科技生成式AI技术辅助教学领域,近实时智能应答2D数字人搭建

 早在大语言模型如GPT-3.5等的兴起和被日渐广泛的采用之前,教育行业已经在AI辅助教学领域有过各种各样的尝试。在教育行业,人工智能技术的采用帮助教育行业更好地实现教学目标,提高教学质量、学习效率、学习体验、学习成果。例如,人工智能技术可以帮助教师更好地管理课堂,更好地识别学生的学习需求,更好地提供个性化的学习内容,更好地评估学生的学习成果,更好地提供学习支持。此外,人工智能技术还可以帮助教育行业更好地实现自动化,提高教育行业的效率和效果。总之,人工智能技术在教育行业的采用将会带来巨大的变化,为教育行业带来更多的发展机遇。

 亚马逊云科技也一直致力于提供更方便快捷,功能更强大的AI服务来支持教育行业客户的技术创新和业务创新。特别是Amazon Transcribe、Amazon Polly、Amazon Textract、Amazon Translate、Amazon Personalize、Amazon Rekognition、Amazon SageMaker等产品分别从自然语言处理、图形图像处理、模型研发部署等方面为教育行业提供了强有力的技术支持。

 本文结合Amazon Transcribe、Amazon Polly,以及OpenAI的大语言模型和D-ID.com公司的2D数字人生成技术,介绍实现一个演示用的可语音对话的智能2D数字人设计的服务和具体的实现过程。

 方案架构

 为了能在一个统一的用户界面呈现语音输入、语音输出,以及2D数字人视频播放的整体效果,本方案选择Gradio框架实现WebUI的功能。呈现的WebUI如下:

 用户可以通过直接输入文字内容或者使用麦克风输入语音,文字内容会使用Langchain附加上一定的上下文后送给OpenAI的GPT接口调用,语音输入会先调用Amazon Transcribe服务进行语音到文字的转换。经过GPT接口返回的文字内容,会调用AWS Polly形成语音文件,同时语音文件会作为D-ID.com提供的API渲染出2D的动态视频在前端自动展示和播放。

 本方案中语音输入,语音输出,文字响应生成,以及数字人视频生成的功能都可以做自由的组合和替换。特别是对于OpenAI接口的调用可以置换为对自部署的大语言模型的调用,同时2D数字人视频的生成也可以考虑其他类似服务,如Heygen等。

 具体实现

 语音输入部分

 Amazon Transcribe支持实时转录语音(流式传输),也可以转录Amazon S3存储桶中的语音文件(批处理)。Transcribe支持多达几十种的不同国家的语言。

 Transcribe的实时转录能力非常的强大,处理流数据的同时,不断的利用之前的上下文进行结果的实时矫正,可以通过下面这个截图看到Transcribe实时转录输出的效果:

 应答内容生成部分

 在本方案里,应答内容的生成借助Langchain这个开源框架,调用基于OpenAI的coversation接口,同时使用memory库对对话的上下文做了5轮保存。在实际的客户场景里,可以考虑更丰富的方式来规范回复的内容的有效性和客观性。

 比如可以使用Langchain的对话模版来对大模型的角色进行预设,或者使用Amazon Kendra,Amazon Opensearch这样的知识库构建和检索引擎,来进一步限制大模型应答的内容范围。

 语音输出部分

 Amazon Polly可以将文本转化为逼真的语音。它支持多种语言并且包含各种逼真的声音模拟,也包含中文普通话语音的模拟。

 可以构建支持语音并能用于各种位置的应用程序,并选择适合客户的声音。Amazon Polly也支持语音合成标记语言(SSML),它是一种基于XML的W3C标准标记语言,适用于语音合成应用程序,且支持使用通用SSML标签进行断句、重音和语调。自定义Amazon SSML标签提供了独特的选项,例如,能够以新闻播音员说话风格发出某些声音。这种灵活性能够帮助您创建逼真的语音,从而吸引并维持听众的注意力。

 在本方案中,可以使用Polly的实时语音生成接口,使用了中文普通话发音的VoiceID:Zhiyu,同时对特定的字符的发音做了定制化,这也是Polly一个非常有用的功能(Lexion)。

 2D数字人视频的生成部分

 这里可以使用一个外部第三方的SaaS服务。该服务由D-ID.com公司提供,对应的API可以直接接收文本输入和一张人脸图片来生成对应的动态播报视频,也可以接受语音文件加图片作为输入。

 当你输入文本的时候,该API接口可以选择制定AWS的Polly服务中的不同的Voice ID来自动为你合成语音。

 在本方案中,想体现中文的语音输出的效果,但是D-ID的API接口中暂时无法直接为中文文本指定中文的Voice ID。所以选择了先用Polly的API生成语音,再把语音和图片传送给D-ID的接口生成视频。

 总结

 今年是AIGC爆发的一年,也是教育行业所在的客户看到行业拐点的一年。在这个关键的历史性节点上,亚马逊云科技愿意和客户一起面对这些新的机会和挑战,以客户的需求为导向,帮助客户抓住AI浪潮带来的红利。

 目前除了本文展示的2D数字人的方案,亚马逊云科技也可以帮助客户提供基于3D数字人或者其他3D数字形象的直播,互动等方案。同时亚马逊云科技也会引入更多的技术合作伙伴如跃迁引擎来丰富整个数字人,数字形象直播、点播、互动等场景的解决方案,助力更多的教育行业客户加速AI技术的采用和落地。

 原发标题:近实时智能应答 2D 数字人搭建

 原发链接:https://aws.amazon.com/cn/blogs/china/near-real-time-intelligent-answering-2d-digital-human-construction/

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/100851.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

sql各种注入案例

目录 1.报错注入七大常用函数 1)ST_LatFromGeoHash (mysql>5.7.x) 2)ST_LongFromGeoHash &#xff08;mysql>5.7.x&#xff09; 3)GTID (MySQL > 5.6.X - 显错<200) 3.1 GTID 3.2 函数详解 3.3 注入过程( payload ) 4)ST_Pointfromgeohash (mysql>5.…

蓝桥杯 2240. 买钢笔和铅笔的方案数c++解法

最近才回学校。在家学习的计划不翼而飞。但是回到学校了&#xff0c;还是没有找回状态。 现在是大三了&#xff0c;之前和同学聊天&#xff0c;说才大三无论是干什么&#xff0c;考研&#xff0c;找工作&#xff0c;考公&#xff0c;考证书 还都是来的及的。 但是心里面…

css换行

强制显示一行&#xff0c;超出... .box{white-space: nowrap; /* 强制显示一行 */overflow: hidden;text-overflow: ellipsis; /* 超出... */ } 自动换行 一般默认制动换行 .box1{word-wrap:break-word; } 显示2行&#xff0c;超出... .box2 {overflow: hidden;display: -…

LabVIEW计算测量路径输出端随机变量的概率分布密度

LabVIEW计算测量路径输出端随机变量的概率分布密度 今天&#xff0c;开发算法和软件来解决计量综合的问题&#xff0c;即为特定问题寻找最佳测量算法。提出了算法支持&#xff0c;以便从计量上综合测量路径并确定所开发测量仪器的测量误差。测量路径由串联的几个块组成&#x…

Web3的新商业综合体——SMT震撼来袭!

SMT元宇宙应用生态平台&#xff0c;致力于打造一个Web3.0的新商业综合体。作为一个基础公链系统&#xff0c;SMT各项性能能够完全满足现在当下的各种应用&#xff0c;以及它们的部署。 用区块链技术和新的商业模式体现P2E并实现一个共建共享的理念&#xff0c;重塑大众生活的衣…

七、Kafka-Kraft 模式

目录 7.1 Kafka-Kraft 架构7.2 Kafka-Kraft 集群部署 7.1 Kafka-Kraft 架构 左图为 Kafka 现有架构&#xff0c;元数据在 zookeeper 中&#xff0c;运行时动态选举 controller&#xff0c;由controller 进行 Kafka 集群管理 右图为 kraft 模式架构&#xff08;实验性&#xff…

【人工智能】—_神经网络、前向传播、反向传播、梯度下降、局部最小值、多层前馈网络、缓解过拟合的策略

神经网络、前向传播、反向传播 文章目录 神经网络、前向传播、反向传播前向传播反向传播梯度下降局部最小值多层前馈网络表示能力多层前馈网络局限缓解过拟合的策略 前向传播是指将输入数据从输入层开始经过一系列的权重矩阵和激活函数的计算后&#xff0c;最终得到输出结果的过…

java.sql.SQLException: com.mysql.cj.jdbc.Driver

这篇文章分享一下Springboot整合Elasticsearch时遇到的一个问题&#xff0c;项目正常启动&#xff0c;但是查询数据库的时候发生了一个异常java.sql.SQLException: com.mysql.cj.jdbc.Driver java.sql.SQLException: com.mysql.cj.jdbc.Driverat com.alibaba.druid.util.JdbcU…

Linux centos7 bash编程——-求质数和

训练项目&#xff1a;使用函数求质数和。 定义一个函数IsPrime()&#xff0c;据此判断一个数是否为质数 由用户输入一个整数&#xff0c;求出比此数大的两个最小质数之和。 一、解决思路: 1.先在键盘上输入一个整数 2.求出比此数大的最小质数 3.再求出比此质数大的另一个…

Redis 7 第五讲 事务、管道、发布订阅 过渡篇

事务 理论 可以一次执行多个命令&#xff0c;本质是一组命令的集合。一个事务中的所有命令都会序列化&#xff0c;按顺序地串行化执行而不会被其它命令插入&#xff0c;不许加塞 一个队列中&#xff0c;一次性、顺序性、排他性的执行一系列命令 Redis事务 VS 关系型数据库事务…

Java 多线程系列Ⅲ(wait+notify+notifyAll)

wait、notify、notifyAll 一、初识 wait、notify、notifyAll二、wait、notify、notifyAll 功能介绍1、wait()2、notify()3、notifyAll()4、wait、notify、notifyAll 要点总结5、wait/notify 使用示例 三、wait、join、sleep 归纳 一、初识 wait、notify、notifyAll 我们知道由…

QtConcurrent和QFuture的使用

在Qt中&#xff0c;有时候我们会遇到这样一种情况&#xff0c;需要执行一个很长时间的操作&#xff0c;这时候我们的主界面就会卡住。我们的通常做法就是把这个很长时间的操作扔到线程里去处理&#xff0c;可以使用标准库中的线程也可以使用QThread。 如果我们要在这个很长时间…

Java泛型机制

✅作者简介&#xff1a;大家好&#xff0c;我是Leo&#xff0c;热爱Java后端开发者&#xff0c;一个想要与大家共同进步的男人&#x1f609;&#x1f609; &#x1f34e;个人主页&#xff1a;Leo的博客 &#x1f49e;当前专栏&#xff1a;每天一个知识点 ✨特色专栏&#xff1a…

javacv 基础04-读取mp4,avi等视频文件并截图保存图片到本地

javacv 读取mp4,avi等视频文件并截图保存图片到本地 代码如下&#xff1a; package com.example.javacvstudy;import org.bytedeco.javacv.FFmpegFrameGrabber; import org.bytedeco.javacv.Frame; import org.bytedeco.javacv.Java2DFrameConverter;import javax.imageio.Im…

单元测试:优雅编写Kotlin单元测试

一、MockK简介 MockK是一款功能强大、易于使用的Kotlin mocking框架。在编写单元测试时&#xff0c;MockK能够帮助我们简化代码、提高测试覆盖率&#xff0c;并改善测试的可维护性。除了基本用法外&#xff0c;MockK还提供了许多额外的功能和灵活的用法&#xff0c;让我们能够…

ARM DIY(四)WiFi 调试

文章目录 焊接打开内核编译选项重新编译内核烧录 && 运行 && 测试完善脚本测速手搓天线正式天线 焊接 换个粗点的风枪嘴&#xff0c;让热风覆盖 RTL8823BS 整体模块&#xff0c;最终实现自动归位 焊接 SDIO 接口的上拉电阻以及复位引脚上拉电阻 硬件部分就这…

linux centos7 bash中字符串反向输出

给定一个字符串&#xff0c;如何反向(倒序)输出&#xff1f; 字符串反转的方法&#xff1a;a.对各个字符位置进行循环调换&#xff08;从原字符串左边取出放在新字符串的右边&#xff1b;从原字符串右边取出放在新字符串的左边&#xff09;。b.对各个字符由水平排列转为垂直排…

时序预测 | MATLAB实现EEMD-SSA-LSTM、EEMD-LSTM、SSA-LSTM、LSTM时间序列预测对比

时序预测 | MATLAB实现EEMD-SSA-LSTM、EEMD-LSTM、SSA-LSTM、LSTM时间序列预测对比 目录 时序预测 | MATLAB实现EEMD-SSA-LSTM、EEMD-LSTM、SSA-LSTM、LSTM时间序列预测对比预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 时序预测 | MATLAB实现EEMD-SSA-LSTM、E…

渗透测试漏洞原理之---【失效的访问控制】

文章目录 1、失效的访问控制1.1、OWASP Top 101.1.1、A5:2017-Broken Access Control1.1.2、A01:2021 – Broken Access Control 1.2、失效的访问控制类别1.2.1、水平越权1.2.2、垂直越权 1.3、攻防案例1.3.1、Pikachu靶场 Over Permision1.3.2、DVWA越权利用失效的访问控制漏洞…

大数据课程K16——Spark的梯度下降法

文章作者邮箱&#xff1a;yugongshiyesina.cn 地址&#xff1a;广东惠州 ▲ 本章节目的 ⚪ 了解Spark的梯度下降法&#xff1b; ⚪ 了解Spark的梯度下降法家族&#xff08;BGD&#xff0c;SGD&#xff0c;MBGD&#xff09;&#xff1b; ⚪ 掌握Spark的MLlib实现…