的鬼畜解说：“巴拉克!巴拉克!巴拉克!巴拉克!巴拉克!!!巴拉克把球带丢了..........”

　　解说界Raper黄健翔：“机会！打门！漂亮！漂亮！ 11 号朱挺！中国队通过反复的进攻，把对方压在半场，连续围攻好几次，终于形成一次机会！”

　　一位优 秀的体育解说员，通过声音让比赛更加生动，也让观众更好地理解和感受比赛，为比赛增添了许多趣味性、专业性、文化性。

　　但由于专业赛事具备一定的专业性，现场解说大多情况下只能关照某一层面的观众，对于资 深球迷、入门小白等不同人群的需求难以兼顾。此外，据统计全世界平均每年都有数万场大大小小不同水平的体育比赛，全部由人工来完成解说，成本大、效率也不高。如果由机器来代替真人解说，则可以根据不同赛事及观众的特点和需求来选择个性化解说。

　　就在今年 4 月结束的高尔夫美国大师赛上，AI解说就为 20000 多条比赛片段完成语音解说，让球迷直接体验了一把AI赛事解说的魅力。

　　据了解，高尔夫美国大师赛的AI解说功能，实际是由生成式AI完成。简单来说就是由一个大型语言模型构建而成，模型进行了大量高尔夫运动的用语习惯和风格训练，最终实现自动生成比赛片段的语音解说。

　　2015 年，百度推出奥运会历史上的第 1 位AI解说员“度秘”，参与解说 2016 年里约奥运会男篮1/ 4 决赛； 2018 年，俄罗斯Promobot公司研制的机器人成为美国福克斯体育频道体育新闻主持人，在节目中与真人主持对话、评论并预测比赛结果。

　　相较于真人解说，AI可以与高端分析软件结合，提供更快、更有洞察力的比赛数据分析，然后再通过AI语音将这些分析和解说呈现在转播视频上，大大丰富了观众第 一屏、乃至第二屏的观看体验。

　　但AI赛事解说还要面对一些现实问题。例如，机器解说通常缺乏明显的情感变化，而体育赛事中解说员适时的情感流露，往往是球迷最为津津乐道的部分。

　　因此，为了达到更好的语音解说效果和观众收听体验，开发者需要对AI解说员进行大量赛事相关的用语习惯和情感风格的模型训练。

　　针对AI解说场景，标贝科技基于专业级录音棚及优质声优资源，精心建立了AI赛事解说场景合成数据集，并完成对数据库的音字校对，韵律校对，重音拖音，情感语气词等标注，可供算法优化直接使用，确保合成出来的音色更具情感表现力、自然度更高。

　　如果以上数据不能满足您当前的需求，标贝科技还可以针对特定人群、特定场景、特定语种提供相应的数据定制化服务，全力帮助企业客户得到满意的数据服务。

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　　10 月 8 日，历时 16 天的亚洲最 大体育赛事闭幕。从开闭幕式到各赛场馆，从现场到“云上”，还有首创的“数字火炬手”、无人驾驶的AR智能巴士、绿茵场上的四足机械狗……此次赛事既是一次体育盛会，也是一场科技盛宴。 其中，就连看不见摸不着的空气，都带上了“绿色、低碳、环保、智能”的标签。针对各大场馆的个性化空气需求，海尔智慧楼宇给出了全场景定�

　　Elicit公司机器学习工程师CharlieGeorge在LangChain博客上发表文章介绍了他们使用合成数据微调ChatGPT在新闻摘要任务上超越GPT-4的研究成果。文章提到，尽管GPT-4被公认为世界上最强大的语言模型，但其调用限制、高成本和高延迟也限制了其实际应用。这为新一代AI应用大规模部署提供了路径。

　　说到声音克隆，大家都不陌生。开车时听“志玲姐姐”为你导航，看书时“喜欢的爱豆”给你讲故事，听“AI孙燕姿”唱脍炙人口的流行歌曲，听“马三立”讲相声等等，这都是声音复刻技术在生活中的具体应用。声音克隆，也称声音复刻，通过使用AI模型对大量的数据进行学习和训练，从而得到与用户本人在音色和发音风格上非常相似的声音模型，快速“复刻”个性化声音。用以弥补传统语音合成技术在数字化人声上的不足，生成纹理更为真实丰富的声音。近年来，随着智能语音产业的快速发展，语音合成技术得到了广泛应用，而声音复刻作为语音合成拓展出

　　9月21日，昆仑万维与华为云签署战略合作协议，双方将积极在华为云昇腾云算力领域展开全面深入合作，致力于打造企业专属模型，支持企业级AI应用。双方基于昆仑万维在AI领域的优势，华为云在云计算和云端一体化解决方案等方面的优势，共同促进以大模型为代表的通用人工智能技术的发展。双方将积极推动千行万业企业AI级应用。

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　　GoogleAI最近推出了名为SANPO的数据集，旨在帮助AI模型更好地理解户外人类主观场景。这一数据集的重要性在于，它不仅包括真实世界的数据包括合成数据，以及丰富的注释和多属性特征。研究人员的隐私承诺使这一数据集能够支持其他研究人员开发面向视障人士的视觉导航系统，并推动先进的视觉场景理解领域的发展。

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　　作为本届亚运会办赛理念之一，“智能”贯穿于杭州亚运会全的各个方面。为服务正在举办的第19届亚运会，在北京大学黄铁军教授及仉尚航研究员的指导下，北京大学庄棨宁学生团队基于多模态大模型的研究，结合视觉、语言、语音等多种模态的输入，推出高速运动AI 多语种解说系统，为观众提供更丰富的观赛体验。这也是多模态大模型技术首 次在国际大型综合性体育赛事�

　　从真实场景中估计的三维结构是一项具有挑战性的任务，对于人工智能、图形学和人机交互等领域具有重要意义。现有的3D姿态估计数据集通常在受控条件下收集，具有静态背景，无法代表真实世界场景的多样性，从限制了用于真实应用的准确模型的开发。FreeMan的可用性预计将推动建模、计算机视觉和人机交互领域的进步，弥合了受控实验室条件与真实场景之间的差距。

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