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「2023年の最高の声クローニングソフトウェア10選」

はじめに人工知能を使って人の声をコピーすることができるなんて、すごく驚きませんか？AIを利用した音声クローニングソフトウェアによって、以前は難しいと思われていたアイデアが可能になりました。オーディオブックの制作からエンターテイメント業界のコンテンツ作成まで、声のクローニングにはさまざまな可能性があります。どのソフトウェアが人間のような音声を作成するのに役立つのか気になりますか？AIの音声と人間の音声を区別するのが難しいトップ10の音声クローニングソフトウェアのリストをご覧ください！トップ10の音声クローニングソフトウェアアイコニックな声を再現するか、パーソナライズされた声のアバターを作成する場合、以下の音声クローニングソフトウェアがお役に立ちます。 Murf Murf AIは、プロジェクトにリアルな声を作成することができる強力なAI音声生成ツールです。ジェネレーティブAIを使用した機械学習を効果的に活用しています。ほとんどのAI音声ソフトウェアとは異なり、Murfの声は人間のように聞こえます。ビジネスプロフェッショナルが時間と費用を節約するためのツールを探している場合や、リーチを拡大するためのツールを探している初心者マーケターの場合、Murf AIはプロジェクトのためのナレーションを生成するための頼もしいツールです。こちらからアクセス： Murf.ai LOVO LOVOはテキスト読み上げ（TTS）プラットフォームで、自然なAI音声を提供しています。ユーザーは書かれたテキストを声に変換することができ、音声オーバー、バーチャルアシスタント、コンテンツナレーションなどのさまざまな用途に役立ちます。LOVOの技術は魅力的で人間らしい声を作り出すことを目指しています。LOVOのリアルなAI音声は、視聴者の注意を引きつけながら時間と予算を節約することができます。こちらからアクセス： LOVO Play.ht PlayHTは、書かれたテキストを音声に変換するプラットフォームです。ユーザーは、記事やブログ投稿、その他のテキストベースのコンテンツをオーディオ形式に変換することができます。このサービスは、コンテンツクリエーターが音声形式を活用して素材をよりアクセスしやすくするために役立ちます。ユーザーは読むのではなく、聞くことで情報を理解することができます。こちらからアクセス： PlayHT Respeecher Respeecherは声を再現するソフトウェアです。エンターテイメント業界のダビングやその他のオーディオ関連の目的に使用されます。声のクローニングに重点を置いた技術プラットフォームです。ユーザーはオーディオ録音で声を再現することができます。この技術は、声優、ダビング、その他のオーディオ関連の目的に役立つさまざまな業界で利用されます。Respeecherは自然な音声を作成し、特定のニーズに合わせてカスタマイズすることができます。こちらからアクセス： Respeecher Overdub Overdubは音声クローニングツールです。既存の録音を基にリアルな声を生成することができます。OverdubはDescriptプラットフォームの一部であり、音声クローニングと生成に特化しています。Overdubを使用することで、人工知能の力を使って現実を作り出すことができます。音声録音の話し言葉を変更したり置き換えたりすることができ、ナレーション作業やさまざまな用途にカスタムボイスを生成するのに役立ちます。Overdubは既存の録音を基にしたリアルでカスタマイズ可能な声の作成を可能にします。こちらからアクセス： Overdub…

CI/CDパイプライン：Azure上のデータ処理アプリケーションのためのパート1：コンテナインスタンス

「手動でAzureや他のクラウドプロバイダにリソースを作成および展開することは比較的簡単であり、場合によっては十分であるかもしれませんしかし、ほとんどの場合、展開されたリソースは変更が必要になるでしょう...」

「人間の労働が機械学習を可能にする方法」

「私たちは機械学習の進歩に必要不可欠な手作業や人間の労働について十分に話しません事実は、技術と人間の活動の間に作り出される区分は人為的なものです全てが生活の一部であり、人々の手によって進化しているのです...」

デブオプスにおけるAI ソフトウェアの展開と運用の効率化

うまく機能する機械のように、貴社は重大なソフトウェア展開の瀬戸際にいます最先端のAIソリューションに大きな投資をし、デジタル変革戦略を確立し、未来に瞳を向けていますしかし、問題も立ちはだかります−AIの力を本当に活用してソフトウェア展開を効率化できるのでしょうか…

私の個人的なコパイロット：自分自身のコーディングアシスタントをトレーニングする

プログラミングとソフトウェア開発の常に進化する風景において、効率と生産性の追求は非凡なイノベーションにつながってきました。そのようなイノベーションの一つが、Codex、StarCoder、そしてCode Llamaといったコード生成モデルの登場です。これらのモデルは、人間のようなコードの断片を生成する能力を示し、コーディングアシスタントとしての無限の潜在能力を持っています。しかし、これらの事前学習済みモデルは、さまざまなタスクにおいて印象的なパフォーマンスを発揮する一方で、まだまだ未来に待ち受けている魅力的な可能性も存在します。それは、特定のニーズに合わせてコード生成モデルをカスタマイズできる能力です。エンタープライズスケールで活用できる個人別のコーディングアシスタントを想像してみてください。このブログ投稿では、私たちがどのようにHugCoder 🤗を作成したかを紹介します。HugCoderは、huggingface GitHubの公開リポジトリからのコード内容に対して、コードLLMでファインチューニングを行ったものです。データの収集ワークフローやトレーニング実験、興味深い結果についても話します。これにより、プロプライエタリなコードベースに基づいた独自のパートナーを作成することができます。さらなるこのプロジェクトの拡張のアイデアもいくつかご提案します。では、始めましょう 🚀 データ収集のワークフロー私たちが望むデータセットは、概念的にはシンプルで、次のような構造になっています。 Githubからのコード内容のスクレイピングは、PythonのGitHub APIを用いれば簡単です。ただし、リポジトリの数やリポジトリ内のコードファイルの数に応じて、APIのレート制限に達する可能性があります。そのような問題を防ぐために、私たちは公開リポジトリをすべてローカルにクローンし、APIではなくそれらからコンテンツを抽出することにしました。ダウンロードスクリプトでは、Pythonのmultiprocessingモジュールを使用して、すべてのリポジトリを並列にダウンロードしました。詳細な実装については、このダウンロードスクリプトを参照してください。リポジトリにはしばしば画像やプレゼンテーションなどの非コードファイルが含まれていますが、私たちはそれらをスクレイピングすることには興味がありません。これらを除外するために、拡張子のリストを作成しました。Jupyter Notebook以外のコードファイルを解析するために、私たちは単純に「utf-8」エンコーディングを使用しました。ノートブックの場合は、コードセルのみを考慮しました。また、コードと直接関係のないファイルパスはすべて除外しました。これには、.git、__pycache__、およびxcodeprojなどが含まれます。このコンテンツのシリアライズを比較的メモリにやさしいものにするために、私たちはチャンキングとfeather形式を使用しました。フルの実装については、こちらのスクリプトを参照してください。最終的なデータセットは、Hubで利用可能であり、以下のような見た目をしています：このブログでは、stargazersに基づいて、Hugging Faceの最も人気のある10つのパブリックリポジトリを考慮しました。それらは次のとおりです： [‘transformers’, ‘pytorch-image-models’, ‘datasets’, ‘diffusers’,…

２０２３年１０月：オクタが新しいアイデンティティイノベーションを発表して、AI時代のセキュリティを確保します

アイデンティティの脅威保護、AI開発者の生産性向上、パスワードレス認証、認証および資格情報の解決策

ビル・ゲイツが生生成AIの未来に疑問を呈す！

Microsoft共同創設者がGPT-5とAIの景色について洞察を共有人工知能の絶えず進化する景色の中で、生成型AIは主導的な力となって浮上しています。過去1年間、多くの企業がこの技術に相当な投資を行い、2022年11月にOpenAIによる< a href=”https://www.voagi.com/chatgpt-amazing-yet-overhyped.html”>ChatGPTの大々的なローンチにつながりました。この進展は、変革的なAI駆動の進歩の時代に私たちを前進させるAIセクターにとって画期的な瞬間を刻みました。しかし、億万長者の慈善家であるビル・ゲイツが生成型AIの将来に疑問を投げかけるという興味深い展開があります。 GPTシリーズの革命: これまでの旅 OpenAIのGPTシリーズ（GPTはGenerative Pre-trained Transformerの略）は、業界全体でのAIの進歩の軌道を形作る上で重要な役割を果たしてきました。これらの言語モデルは、チャットボットからコンテンツ生成に至るまで、無数のAIアプリケーションの基盤を築きました。しかし、AIコミュニティはGPT-5を待ち望んでいますが、ビル・ゲイツは生成型AIがピークに達したのではないかという疑問を提起しています。さらに読む: OpenAIの飛躍：GPT-4 Vision with Visual Superpowersを明らかにするビル・ゲイツの見解：GPT-5は次の大幅な進歩なのか？ MicrosoftがOpenAIの49％の株式を所有しているにもかかわらず、ビル・ゲイツはGPT-5の可能性に懐疑的です。彼は現在の生成型AIの状態が頭打ちに達した可能性があると主張しています。ゲイツは自分が間違っているかもしれないと認めつつも、GPT-2からGPT-4への飛躍を「驚異的」と表現し、OpenAIの一部の人々と意見が異なると述べています。 AIの未来：ビル・ゲイツの予測ビル・ゲイツは、AIソフトウェアが2〜5年以内に精度が著しく向上し、コストが低下すると予測しています。これにより、新たな信頼性のあるアプリケーションへのドアが開かれます。しかし、ゲイツはAIの開発における初期の停滞期も予見しています。 AIを通じた途上国の力を高めるゲイツは、AIが途上国をエンパワーする可能性について、スマートフォンを通じて提供される健康アドバイスの魅力的な例を共有しています。AIを医療に統合することで、情報格差を埋め、資源制約のある地域での医療成果を改善する可能性があります。 AIのコストと信頼性：ゲイツの洞察ゲイツは、AIのコストと信頼性の重要な問題に取り組んでいます。彼は、特にNVIDIAからのAIチップに関連するかなりの費用がかかり、ユニットあたり約3万ドルの費用がかかり、かなりのエネルギーを消費することを認めています。コストとパフォーマンスのバランスを取ることは、AIの景色における重要な課題です。 AIブラックボックス：謎の解読…

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「2023年の最高の声クローニングソフトウェア10選」

CI/CDパイプライン：Azure上のデータ処理アプリケーションのためのパート1：コンテナインスタンス

「人間の労働が機械学習を可能にする方法」

デブオプスにおけるAI ソフトウェアの展開と運用の効率化

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２０２３年１０月：オクタが新しいアイデンティティイノベーションを発表して、AI時代のセキュリティを確保します

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