Westlake-Omni 情感端音頻生成式輸出模型

簡述

github地址在

GitHub - xinchen-ai/Westlake-OmniContribute to xinchen-ai/Westlake-Omni development by creating an account on GitHub.https://github.com/xinchen-ai/Westlake-Omni

Westlake-Omni 是由西湖心辰(xinchen-ai)開發的一個開源中文情感端到端語音交互大模型,托管在 Hugging Face 平臺 , Hugging Face地址

https://huggingface.co/xinchen-ai/Westlake-Omnihttps://huggingface.co/xinchen-ai/Westlake-Omni它旨在通過統一的文本和語音模態處理,實現低延遲、高質量的中文情感語音交互。該模型亮點是

?Trained on a high-quality Chinese emotional speech dataset, enabling native emotional speech interaction in Chinese.? 在高質量的中文情感語音數據集上訓練,使其能夠實現原生的中文情感語音交互。?

應用場景

  • 智能助手:在手機或智能家居設備中提供情感化的語音交互。
  • 客戶服務:作為自動客服,處理咨詢和投訴,提供 24/7 服務。
  • 教育輔助:支持語言學習和課程輔導,生成情感化的教學語音。
  • 醫療咨詢:提供語音交互的健康指導,增強患者體驗。
  • 娛樂與新聞:生成情感化的游戲對話或新聞播報。

1 Westlake-Omni 模型概述

Westlake-Omni 是一個多模態大語言模型,專注于中文情感語音交互。其核心特點包括:

  • 統一模態處理:通過離散表示法(discrete representations),將語音和文本模態統一處理,簡化跨模態交互。
  • 低延遲交互:支持實時語音輸入和輸出,生成文本和語音響應幾乎無延遲。
  • 情感表達:在高質量中文情感語音數據集上訓練,能夠理解和生成具有情感色彩的語音,增強交互的人性化。
  • 開源特性:模型代碼和權重在 GitHub(https://github.com/xinchen-ai/Westlake-Omni)和 Hugging Face 上公開,支持社區進一步開發和優化。

2. 模型原理與架構

Westlake-Omni 的核心在于其多模態架構,能夠同時處理語音和文本輸入,并生成相應的文本和情感語音輸出。以下從原理和架構層面逐步講解。

2.1 統一模態處理:離散表示法

Westlake-Omni 采用離散表示法(discrete representations)來統一文本和語音模態的處理。傳統多模態模型通常需要獨立的語音識別(ASR)、文本處理(NLP)和語音合成(TTS)模塊,而 Westlake-Omni 通過將語音和文本轉化為統一的離散 token 表示,簡化了模態間的轉換和處理流程。

  • 離散表示的原理
    • 語音信號(如 WAV 文件)通過編碼器(可能是 Whisper 或 Wave2Vec 類似的預訓練模型)轉換為離散的語音 token。
    • 文本輸入直接通過分詞器(tokenizer)轉換為文本 token。
    • 這些 token 在模型內部被統一編碼為嵌入向量(embeddings),進入相同的 transformer 架構處理。
    • 輸出端,模型可以生成文本 token 或語音 token,并通過解碼器轉換為自然語言或語音。
  • 優勢
    • 統一表示減少了模態轉換的復雜性,提高了計算效率。
    • 支持端到端的訓練和推理,降低延遲。
    • 便于擴展到其他模態。

2.2 模型架構

Westlake-Omni 的架構可以分為以下幾個關鍵組件(以下為文字描述的結構,建議參考 GitHub 倉庫中的架構圖):

  1. 輸入編碼器
    • 語音編碼器:將原始音頻(例如 WAV 文件)編碼為離散 token,可能基于 Whisper 或類似的語音預訓練模型。
    • 文本分詞器:將輸入文本(例如“最近心情不好,能聊聊嗎?”)分詞為 token,生成嵌入向量。
    • 統一嵌入層:將語音和文本 token 映射到一個共享的嵌入空間,形成統一的輸入表示。
  2. Transformer 核心
    • 基于 Transformer 的多層架構,包含自注意力(self-attention)和前饋神經網絡(FFN)。
    • 支持多模態輸入的上下文建模,能夠捕捉語音中的情感線索和文本中的語義信息。
    • 可能采用因果注意力(causal attention)機制,確保實時生成(即生成當前 token 時不依賴未來 token)。
  3. 情感建模模塊
    • 專門設計的情感理解和生成模塊,用于分析語音輸入中的情感色彩(如語調、語速)并在輸出中注入相應的情感。
    • 可能通過額外的注意力機制或嵌入層,在生成語音時控制情感表達(如高興、悲傷、平靜)。
  4. 輸出解碼器
    • 文本解碼器:將 Transformer 的輸出 token 轉換為自然語言文本。
    • 語音解碼器:將 token 轉換為語音波形,可能基于預訓練的 TTS 模型(如 Tacotron 或 VITS)。
    • 支持同時生成文本和語音,實現“邊思考邊說話”的效果。
  5. 低延遲優化
    • 采用流式處理(streaming processing),將輸入音頻分塊(chunked input)處理,減少初始延遲。
    • 輸出端通過增量生成(incremental generation),實時產生語音和文本。

2.3 模型代碼

FireflyArchitecture 模型

FireflyArchitecture 是一個專門為音頻處理設計的神經網絡模型,主要用于將輸入音頻(如語音)轉換為高質量的音頻輸出,典型應用包括文本轉語音(TTS)或語音轉換。它的工作流程可以概括為以下幾個步驟:

  1. 音頻預處理:將原始音頻波形轉換為梅爾頻譜圖(Mel-Spectrogram),這是一種模仿人類聽覺的頻率表示形式。
  2. 特征編碼:將梅爾頻譜圖編碼為高層次的特征表示(latent representation)。
  3. 特征量化:通過量化和下采樣,將特征壓縮為離散的 token 表示,減少數據量并便于處理。
  4. 音頻生成:將量化的特征解碼為高質量的音頻波形。

模型由以下四個核心組件組成:

  • LogMelSpectrogram:將原始音頻轉換為梅爾頻譜圖。
  • ConvNeXtEncoder:對梅爾頻譜圖進行編碼,提取高層次特征。
  • DownsampleFiniteScalarQuantize:對特征進行量化和下采樣,生成離散表示。
  • HiFiGANGenerator:將量化后的特征解碼為音頻波形。
1. LogMelSpectrogram(梅爾頻譜圖轉換)

作用:將原始音頻波形(時域信號)轉換為梅爾頻譜圖,這是一種基于頻率的表示形式,更適合人類聽覺感知和后續處理。

通俗解釋

  • 想象音頻波形是一條上下波動的曲線,記錄了聲音的振幅隨時間變化。直接處理這種波形很復雜,因為它包含大量數據。
  • LogMelSpectrogram 就像一個“音頻分析儀”,它把波形分解成不同頻率的成分(類似樂譜中的音高),然后按照人類耳朵對頻率的敏感度(梅爾尺度)重新組織這些信息。
  • 最終輸出的是一個二維圖像(梅爾頻譜圖),橫軸是時間,縱軸是頻率,亮度表示強度。

實現細節

  • 輸入:原始音頻波形(1D 張量,形狀為 [batch_size, 1, time_steps])。
  • 處理步驟
    1. 短時傅里葉變換(STFT):通過 torch.stft 將音頻分成小段(幀),計算每段的頻率成分,生成線性頻譜圖。
      • 參數:n_fft=2048(傅里葉變換點數)、win_length=2048(窗口長度)、hop_length=512(幀間步長)。
      • 使用漢寧窗(Hann Window)平滑信號,減少頻譜泄漏。
    2. 梅爾尺度轉換:通過梅爾濾波器組(torchaudio.functional.melscale_fbanks)將線性頻譜圖轉換為梅爾頻譜圖。
      • 參數:n_mels=160(梅爾濾波器數量)、sample_rate=44100(采樣率)、f_min=0.0(最低頻率)、f_max=22050(最高頻率)。
    3. 對數壓縮:對梅爾頻譜圖應用對數操作(torch.log),將幅度壓縮到更適合神經網絡處理的范圍。
  • 輸出:梅爾頻譜圖(形狀為 [batch_size, n_mels, time_frames]),其中 time_frames = time_steps // hop_length。
  • 關鍵特性
    • 支持動態采樣率調整(通過重采樣)。
    • 可選擇返回線性頻譜圖(return_linear=True)用于調試或多任務訓練。
    • 使用反射填充(reflect 模式)處理音頻邊界,避免邊緣失真。
def forward(self, x: Tensor, return_linear: bool = False, sample_rate: int = None) -> Tensor:if sample_rate is not None and sample_rate != self.sample_rate:x = F.resample(x, orig_freq=sample_rate, new_freq=self.sample_rate)linear = self.spectrogram(x)  # 線性頻譜圖x = self.apply_mel_scale(linear)  # 梅爾頻譜圖x = self.compress(x)  # 對數壓縮if return_linear:return x, self.compress(linear)return x
  • 梅爾頻譜圖比原始波形更緊湊,減少了數據量,便于神經網絡處理。
  • 梅爾尺度模擬了人類聽覺對高低頻的非線性感知,使得模型更擅長處理語音相關任務。
2. ConvNeXtEncoder(特征編碼器)

作用:對梅爾頻譜圖進行編碼,提取高層次的特征表示,用于后續量化和解碼。

通俗解釋

  • 梅爾頻譜圖就像一張描述聲音的“圖像”,但它仍然包含很多冗余信息。ConvNeXtEncoder 就像一個“特征提取器”,它分析這張圖像,提煉出最重要的模式和結構(比如語音的音調、節奏、語義)。
  • 它使用了一種現代化的卷積網絡結構(ConvNeXt),通過多層處理逐步將梅爾頻譜圖壓縮為更抽象的特征表示。

實現細節

  • 輸入:梅爾頻譜圖(形狀為 [batch_size, n_mels=160, time_frames])。
  • 結構
    1. 下采樣層(downsample_layers)
      • 初始層(stem):通過 FishConvNet(1D 卷積)將輸入通道從 n_mels=160 轉換為第一個維度 dims[0]=128,并應用層歸一化(LayerNorm)。
      • 后續下采樣層:通過 1x1 卷積和層歸一化,將通道數逐步增加(dims=[128, 256, 384, 512]),壓縮時間維度。
    2. 階段(stages)
      • 包含多個 ConvNeXtBlock,每個塊是一個殘差結構,結合深度卷積(depthwise conv)、層歸一化、MLP(多層感知機)和隨機 DropPath(隨機深度,增強泛化能力)。
      • 每個階段有不同數量的塊(depths=[3, 3, 9, 3]),對應不同的通道數(dims)。
    3. 歸一化:最后通過層歸一化(LayerNorm)穩定輸出。
  • 輸出:高層次特征表示(形狀為 [batch_size, dims[-1]=512, reduced_time_frames]),時間維度因下采樣而減少。
  • 關鍵特性
    • 使用 ConvNeXtBlock,結合深度卷積和 MLP,提升特征提取能力。
    • 支持隨機深度(drop_path_rate=0.2),防止過擬合。
    • 初始化權重采用截斷正態分布(trunc_normal_),確保訓練穩定性。
def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:for i in range(len(self.downsample_layers)):x = self.downsample_layers[i](x)x = self.stages[i](x)return self.norm(x)
  • ConvNeXtEncoder 提取了音頻的語義和結構信息,為后續量化提供了高質量的特征。
  • 其現代化的卷積設計(ConvNeXt)比傳統卷積網絡更高效,適合處理復雜音頻數據。
3. DownsampleFiniteScalarQuantize(特征量化和下采樣)

作用:將編碼后的特征量化為離散的 token 表示,并通過下采樣減少時間維度,壓縮數據量。

通俗解釋

  • 編碼后的特征就像一本厚厚的書,包含很多細節,但我們只需要一個簡短的“摘要”。DownsampleFiniteScalarQuantize 就像一個“壓縮機”,它把特征簡化為一組數字(token),就像把一首歌壓縮成幾個關鍵音符。
  • 它還通過下采樣減少時間分辨率,降低計算量。

實現細節

  • 輸入:編碼后的特征(形狀為 [batch_size, dim=512, time_frames])。
  • 結構
    1. 下采樣(downsample)
      • 通過一系列 FishConvNet 和 ConvNeXtBlock,將時間維度按 downsample_factor=[2, 2] 縮減(總縮減因子為 4)。
      • 通道數根據 downsample_dims 調整,保持信息完整性。
    2. 量化(residual_fsq)
      • 使用 GroupedResidualFSQ(分組殘差有限標量量化),將特征量化為離散的索引(indices)。
      • 參數:n_codebooks=1(量化器數量)、n_groups=8(分組數)、levels=[8, 5, 5, 5](量化級別,約 2^10 個可能值)。
    3. 上采樣(upsample)
      • 在解碼時,通過 FishTransConvNet 和 ConvNeXtBlock,將量化后的特征恢復到原始時間分辨率。
  • 輸出
    • 編碼:量化索引(形狀為 [batch_size, n_groups * n_codebooks, reduced_time_frames])。
    • 解碼:恢復的特征(形狀為 [batch_size, dim=512, original_time_frames])。
  • 關鍵特性
    • 向量量化(FSQ)減少了存儲和計算需求,適合實時應用。
    • 分組殘差量化提高了量化精度。
    • 下采樣和上采樣確保時間維度的可逆性。
def encode(self, z):z = self.downsample(z)_, indices = self.residual_fsq(z.mT)indices = rearrange(indices, "g b l r -> b (g r) l")return indicesdef decode(self, indices: torch.Tensor):indices = rearrange(indices, "b (g r) l -> g b l r", g=self.residual_fsq.groups)z_q = self.residual_fsq.get_output_from_indices(indices)z_q = self.upsample(z_q.mT)return z_q
4. HiFiGANGenerator(音頻生成器)

作用:將量化后的特征解碼為高質量的音頻波形。

通俗解釋

  • 量化后的特征就像一個簡化的“樂譜”,HiFiGANGenerator 是一個“音樂家”,它根據這個樂譜重新演奏出一首完整的歌曲(音頻波形)。
  • 它使用了一種高效的生成器結構(HiFi-GAN),通過上采樣和殘差塊生成逼真的音頻。

實現細節

  • 輸入:量化后恢復的特征(形狀為 [batch_size, dim=512, time_frames])。
  • 結構
    1. 預卷積(conv_pre)
      • 通過 FishConvNet 將輸入通道從 num_mels=512 轉換為初始通道 upsample_initial_channel=512。
    2. 上采樣層(ups)
      • 通過 FishTransConvNet,將時間維度按 upsample_rates=[8, 8, 2, 2, 2] 上采樣(總因子為 512,匹配 hop_length)。
      • 通道數逐步減半(512 → 256 → 128 → 64 → 32)。
    3. 殘差塊(resblocks)
      • 使用 ParallelBlock,包含多個 ResBlock1,每個塊有不同核大小(resblock_kernel_sizes=[3, 7, 11])和膨脹率(resblock_dilation_sizes)。
      • 并行處理不同核大小的特征,增強多樣性。
    4. 后處理
      • 通過 SiLU 激活(activation_post)和 FishConvNet(conv_post)生成最終波形。
      • 使用 tanh 激活將輸出限制在 [-1, 1],匹配音頻波形范圍。
  • 輸出:音頻波形(形狀為 [batch_size, 1, time_steps]),時間步數為 time_frames * hop_length。
  • 關鍵特性
    • HiFi-GAN 結構以高保真音頻生成著稱,廣泛用于 TTS。
    • 權重歸一化(weight_norm)提高訓練穩定性。
    • 支持梯度檢查點(checkpoint),降低內存占用。
def forward(self, x):x = self.conv_pre(x)for i in range(self.num_upsamples):x = F.silu(x, inplace=True)x = self.ups[i](x)x = self.resblocks[i](x)x = self.activation_post(x)x = self.conv_post(x)x = torch.tanh(x)return x
  • HiFiGANGenerator 確保生成的音頻具有高保真度,接近人類語音。
  • 其上采樣和殘差設計平衡了質量和效率,適合實時應用。

    3 結構示意圖

    Westlake-Omni 的低延遲特性是其一大亮點,依賴以下技術:

    • 流式輸入處理:語音輸入被分塊處理,每收到一小段音頻即可開始編碼和生成響應,無需等待完整輸入。
    • 增量生成:模型在生成 token 時逐個輸出,而不是一次性生成完整序列,適合實時對話。
    • 高效推理:通過優化 Transformer 架構(如減少注意力計算復雜度)和硬件加速(如 GPU),確保快速響應。

    3.1 情感理解與表達

    Westlake-Omni 在高質量中文情感語音數據集上訓練,具備以下能力:

    • 情感理解:通過分析語音的音高、語速、音量等特征,識別用戶的情感狀態(如悲傷、興奮)。
    • 情感生成:在生成語音時,調整輸出的語調和節奏,匹配目標情感。例如,回應“心情不好”時,生成帶有安慰語氣的語音。
    • 上下文保持:通過 Transformer 的長上下文建模能力,維持對話的連貫性和情感一致性。

    3.2 數據流與整體工作流程

    FireflyArchitecture 的整體工作流程如下:

    def encode(self, audios, audio_lengths):mels = self.spec_transform(audios)mel_lengths = audio_lengths // self.spec_transform.hop_lengthmel_masks = sequence_mask(mel_lengths, mels.shape[2])mels = mels * mel_masks[:, None, :].float()encoded_features = self.backbone(mels) * mel_masks[:, None, :].float()feature_lengths = mel_lengths // self.downsample_factorreturn self.quantizer.encode(encoded_features), feature_lengthsdef decode(self, indices, feature_lengths):z = self.quantizer.decode(indices) * mel_masks[:, None, :].float()x = self.head(z) * audio_masks[:, None, :].float()return x, audio_lengths
    1. 輸入:原始音頻波形([batch_size, 1, time_steps])和對應的長度(audio_lengths)。
    2. 梅爾頻譜圖轉換
      • 通過 LogMelSpectrogram 將音頻轉換為梅爾頻譜圖([batch_size, n_mels, time_frames])。
      • 使用掩碼(sequence_mask)處理變長序列。
    3. 編碼
      • ConvNeXtEncoder 將梅爾頻譜圖編碼為高層次特征([batch_size, dim, reduced_time_frames])。
      • DownsampleFiniteScalarQuantize 量化為離散索引([batch_size, n_groups * n_codebooks, further_reduced_time_frames])。
    4. 解碼
      • DownsampleFiniteScalarQuantize 將索引解碼為特征([batch_size, dim, time_frames])。
      • HiFiGANGenerator 將特征轉換為音頻波形([batch_size, 1, time_steps])。

    3.3?優勢與局限性

    優勢
    • 端到端設計:從語音輸入到語音輸出全程由單一模型處理,減少模塊間誤差。
    • 低延遲:流式處理和增量生成適合實時交互。
    • 情感能力:在中文情感語音交互方面表現出色,增強用戶體驗。
    • 開源:公開代碼和模型權重,便于社區優化和定制。
    局限性
    • 數據集依賴:模型性能依賴于中文情感語音數據集的質量和多樣性,可能在非中文或特定方言場景下表現不佳。
    • 計算資源:實時推理需要 GPU 支持,對硬件要求較高。
    • 模態擴展:目前專注于語音和文本,尚未支持圖像或視頻輸入,功能相對單一。
    • 開源文檔:官方文檔可能不夠詳細,需參考代碼深入理解。

    與其他模型的對比

    與 Qwen2.5-Omni()和 Mini-Omni()等模型相比,Westlake-Omni 的特點如下:

    • 與 Qwen2.5-Omni 的對比
      • 相似點:兩者均為端到端多模態模型,支持文本和語音交互。
      • 不同點:Qwen2.5-Omni 支持更多模態(包括圖像和視頻),而 Westlake-Omni 專注于中文情感語音,延遲更低,情感表達更強。
      • 架構差異:Qwen2.5-Omni 采用 Thinker-Talker 架構,而 Westlake-Omni 強調離散表示的統一處理。
    • 與 Mini-Omni 的對比
      • 相似點:兩者均為開源,專注于實時語音交互。
      • 不同點:Mini-Omni 使用 Qwen2 作為語言骨干,規模較小,而 Westlake-Omni 更專注于中文情感場景,數據集更定制化。

    使用頁面測試

    輸入文本:

    因為無法播放音頻,我截取控制臺輸出

    >> Input: ?/tmp/gradio/ec6ab5438b1a8143d7033ff12cb6345f03c50a4a678d521572d599397d1182b0/input.wav 我并不喜歡現在的工作 audio+text
    2025-05-12 12:58:33.412 | INFO ? ? | generate:generate_long:337 - First Token: 0.05658505391329527
    ? 3%|██▍ ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?| 102/4010 [00:05<03:38, 17.93it/s]
    2025-05-12 12:58:39.203 | INFO ? ? | generate:generate_long:361 - generated: 103 tokens
    Gen text: 嗯,也許可以試試一些新事物,找到喜歡的東西來放松自己.
    >> Input: ?/tmp/gradio/ec6ab5438b1a8143d7033ff12cb6345f03c50a4a678d521572d599397d1182b0/input.wav 我想全職去打游戲,成為一名電競選手,但是家里人不同意 audio+text
    2025-05-12 12:59:12.262 | INFO ? ? | generate:generate_long:337 - First Token: 0.05528050009161234
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    2025-05-12 12:59:15.693 | INFO ? ? | generate:generate_long:361 - generated: 60 tokens
    Gen text: 嗯,聽起來你面臨很大的支持.
    >> Input: ?/tmp/gradio/ec6ab5438b1a8143d7033ff12cb6345f03c50a4a678d521572d599397d1182b0/input.wav 家里人不同意我去當電競選手 audio+text
    2025-05-12 12:59:43.566 | INFO ? ? | generate:generate_long:337 - First Token: 0.05704664625227451
    ? 2%|█▊ ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?| 74/4010 [00:04<03:41, 17.79it/s]
    2025-05-12 12:59:47.819 | INFO ? ? | generate:generate_long:361 - generated: 75 tokens
    Gen text: 嗯,家人和朋友的意見確實很重要.

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    5月16日復盤 一、圖像處理之目標檢測 1. 目標檢測認知 ? Object Detection&#xff0c;是指在給定的圖像或視頻中檢測出目標物體在圖像中的位置和大小,并進行分類或識別等相關任務。 ? 目標檢測將目標的分割和識別合二為一。 ? What、Where 2. 使用場景 目標檢測用于…

    MySQL基礎面試通關秘籍(附高頻考點解析)

    文章目錄 一、事務篇&#xff08;必考重點&#xff09;1.1 事務四大特性&#xff08;ACID&#xff09;1.2 事務實戰技巧 二、索引優化大法2.1 索引類型全家福2.2 EXPLAIN命令實戰 三、存儲引擎選型指南3.1 InnoDB vs MyISAM 終極對決 四、SQL優化實戰手冊4.1 慢查詢七宗罪4.2 分…

    Word圖片格式調整與轉換工具

    軟件介紹 本文介紹的這款工具主要用于輔助Word文檔處理。 圖片排版功能 經常和Word打交道的人或許都有這樣的困擾&#xff1a;插入的圖片大小各異&#xff0c;排列也參差不齊。若不加以調整&#xff0c;遇到要求嚴格的領導&#xff0c;可能會讓人頗為頭疼。 而這款工具能夠統…

    工業巡檢機器人 —— 機器人市場的新興增長引擎

    摘要 在機器人產業蓬勃發展的當下&#xff0c;不同類型機器人的市場表現差異顯著。工業機械臂雖市場規模龐大&#xff0c;但已趨近飽和&#xff0c;陷入紅海競爭&#xff1b;人形機器人因技術瓶頸仍多停留于實驗室階段&#xff0c;距離大規模商用尚有較長距離。與之形成鮮明對比…

    Oracle where條件執行先后順序

    Oracle where條件執行先后順序 在Oracle數據庫中&#xff0c;WHERE子句的條件執行順序通常是根據你在WHERE子句中指定的條件來決定的&#xff0c;而不是按照某種固定的順序執行的。當你編寫一個WHERE子句時&#xff0c;你可以包含多個條件&#xff0c;這些條件可以是邏輯運算符…

    在Linux中使用 times函數 和 close函數 兩種方式 打印進程時間。

    times函數用于獲取當前進程時間,其函數原型如下所示: #include <sys/times.h> clock_t times(struct tms *buf); //使用該函數需要包含頭文件<sys/times.h>。 函數參數和返回值含義如下: buf:times()會將當前進程時間信息存在一個 struct tms 結構體數據…

    Python文字轉語音TTS庫示例(edge-tts)

    1. 安裝 pip install edge-tts2. 命令行使用 # 生成語音文件 # -f:要轉換語音的文本文件,例如一個txt文件 # --text:指明要保存的mp3的文本 # --write-media:指明保存的mp3文件路徑 # --write-subtitles:指定輸出字幕/歌詞路徑 # --rate:調整語速,+50%加快了50% # --v…

    Elasticsearch性能調優全攻略:從日志分析到集群優化

    #作者&#xff1a;獵人 文章目錄 前言搜索慢查詢日志索引慢寫入日志性能調優之基本優化建議性能調優之索引寫入性能優化提升es集群寫入性能方法&#xff1a;性能調優之集群讀性能優化性能調優之搜索性能優化性能調優之GC優化性能調優之路由優化性能調優之分片優化 前言 es里面…

    MongoDB從入門到實戰之Windows快速安裝MongoDB

    前言 本章節的主要內容是在 Windows 系統下快速安裝 MongoDB 并使用 Navicat 工具快速連接。 MongoDB從入門到實戰之MongoDB簡介 MongoDB從入門到實戰之MongoDB快速入門 MongoDB從入門到實戰之Docker快速安裝MongoDB 下載 MongoDB 安裝包 打開 MongoDB 官網下載頁面&…

    Serverless,云計算3.0階段

    Hi~各位讀者朋友們&#xff0c;感謝您閱讀本文&#xff0c;我是笠泱&#xff0c;本期簡單分享下Serverless。Serverless是一種云計算服務模式&#xff0c;為業務代碼提供運行環境及調度服務。開發者只需專注于編寫業務邏輯代碼&#xff0c;無需管理底層基礎設施&#xff08;如服…

    eSearch:一款集截圖、OCR與錄屏于一體的多功能軟件

    eSearch&#xff1a;一款集截圖、OCR與錄屏于一體的多功能軟件 軟件介紹 eSearch是一款專為Windows 10和11用戶設計的多功能軟件&#xff0c;集截圖、OCR文字識別、錄屏等功能于一體&#xff0c;且完全免費。其便捷版無需安裝&#xff0c;運行后最小化至托盤圖標&#xff0c;…

    React學習———useContext和useReducer

    useContext useContext是React的一個Hook&#xff0c;用于在函數組件中訪問上下文&#xff08;context&#xff09;的值。它可以幫助我們在組件樹中共享狀態&#xff0c;而不需要通過props一層層傳遞 特點 用于跨組件共享狀態需要配合React.createContext和Context.Provider…

    安卓刷機模式詳解:Fastboot、Fastbootd、9008與MTK深刷

    安卓刷機模式詳解&#xff1a;Fastboot、Fastbootd、9008與MTK深刷 一、刷機模式對比 1. Fastboot模式 簡介&#xff1a;傳統安卓底層刷機模式&#xff0c;通過USB連接電腦操作優點&#xff1a;支持大多數安卓設備&#xff0c;操作相對簡單缺點&#xff1a;需要設備進入特定…

    HDFS的概述

    HDFS組成構架&#xff1a; 注&#xff1a; NameNode&#xff08;nn&#xff09;&#xff1a;就是 Master&#xff0c;它是一個主管、管理者。 (1) 管理 HDFS 的名稱空間&#xff1b; (2) 配置副本策略。記錄某些文件應該保持幾個副本&#xff1b; (3) 管理數據塊&#xff0…