百聆是什么

百聆(Bailing)是开源的语音对话助手，基于语音识别（ASR）、语音活动检测（VAD）、大语言模型（LLM）和语音合成（TTS）技术实现与用户的自然语音对话，实现类GPT-4o的对话效果。百聆无需GPU即可运行，端到端时延低至800ms，适用于各种边缘设备和低资源环境。百聆具备高效开源模型、无需GPU、模块化设计、支持记忆功能、支持工具调用、支持任务管理等项目特点，提供高质量的语音对话体验。

百聆的主要功能

语音输入与识别：准确地将用户的语音输入转换为文本，为后续的对话处理提供基础。语音活动检测：过滤掉无效的音频片段，对有效的语音部分进行处理，提高语音识别的效率和准确性，避免对背景噪音等非目标语音的误识别。智能对话生成：对用户输入的文本进行深度理解和处理，生成自然、流畅且富有逻辑的文本回复，为用户提供智能、贴心的对话体验。语音输出与合成：将生成的文本回复转换为自然、逼真的语音，播放给用户，让用户基于听觉获取信息，实现完整的语音交互闭环。支持打断：具备灵活的打断策略，识别用户的关键字和语音打断行为，及时响应用户的即时反馈和控制指令。记忆功能：拥有持续学习的能力，能记忆用户的偏好、历史对话等信息，为用户提供个性化的互动体验。工具调用：支持灵活集成外部工具，用户用语音指令直接请求信息或执行操作，如查询天气、搜索新闻、设置提醒等。任务管理：高效地管理用户的任务，包括跟踪任务进度、设置提醒及提供动态更新等。

百聆的技术原理

语音识别（ASR）：基于FunASR技术，将用户的语音信号转换为文本数据。涉及到对语音信号的采集、预处理、特征提取及模式匹配等步骤，用深度学习算法等技术手段，识别出语音中的词汇和语义信息，为后续的对话处理提供文本输入。语音活动检测（VAD）：基于silero-vad技术，对语音信号进行实时监测和分析，判断语音片段中是否包含有效的语音活动。分析语音信号的特征，如能量、过零率等，区分出语音和非语音部分，只对有效的语音片段进行后续处理，提高系统的效率和准确性。大语言模型（LLM）：deepseek作为核心的大语言模型，对ASR模块输出的文本进行处理。模型基于大量的文本数据进行训练，具备强大的语言理解和生成能力。理解用户输入文本的语义，结合上下文信息，运用自然语言处理技术，生成准确、自然且富有逻辑的文本回复，为用户提供智能的对话内容。语音合成（TTS）：用edge-tts等技术，将LLM生成的文本回复转换为语音信号。这一过程包括文本分析、韵律预测、语音合成等步骤，基于深度学习模型等技术，模拟人类的语音发音特点，生成自然、流畅且富有表现力的语音，让用户用听觉获取信息，实现语音交互的输出。

百聆的项目地址

GitHub仓库：https://github.com/wwbin2017/bailing

百聆的应用场景

智能家居控制：用语音指令操控家电设备，如开关灯、调节空调温度等，能切换预设的家居场景模式，如“观影模式”“睡眠模式”，提升家居生活的便捷性和舒适度。个人助理服务：帮助用户管理日程，提醒会议、约会等安排；查询天气、新闻、股票等信息，进行整理总结。汽车智能交互：作为车载语音助手，实现导航设置、音乐播放、电话拨打等操作，提高驾驶安全性和便利性；查询车辆信息，如油量、里程，控制车辆功能，如座椅加热、空调风速调节等。教育辅助工具：为学生提供在线学习辅导，解答学习问题，帮助理解知识；在语言教学中模拟场景进行对话练习，提供发音和语调反馈，增强学习效果。办公辅助应用：在会议中记录和整理会议内容，生成关键信息总结和待办事项清单。

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LineArt是什么

LineArt是吉林大学、瑞典皇家理工学院、东京工业大学等机构推出的，无需训练的高质量设计绘图外观迁移框架，能将复杂外观特征转移到详细的设计图纸上，辅助设计和艺术创作。LineArt基于模拟人类层次化的视觉认知过程，整合艺术经验指导扩散模型，生成高保真度的图像，同时精准保留设计图纸的结构细节。LineArt包含两个核心阶段：首先是多频线融合模块，补充输入设计图纸的详细结构信息；其次是分为基础层塑造和表层着色的两部分绘画过程，分别处理光照和纹理特征。LineArt框架无需精确的3D建模或网络训练，便于设计任务的执行，在实验中展现出优于现有最先进方法的性能。

LineArt的主要功能

高保真度外观转移：将参考照片中的复杂外观特征（如材质、纹理、光照等）准确地转移到设计图纸上，让生成的图像在视觉上与参考照片高度一致。保持结构细节：在转移外观特征的过程中，精准保留设计图纸的细部结构，避免细节丢失或变形，确保设计图纸的原有意图得到充分体现。无需精确3D建模和网络训练：省去传统方法中所需的精确3D建模、物理属性规范或大规模网络训练过程，降低设计任务的复杂性和成本，提高设计效率。支持设计和艺术创作：为设计师和艺术家提供强大的工具，快速生成具有特定外观效果的设计图纸预览，帮助他们直观地评估设计效果，选择最合适的材料组合，加速设计迭代过程。

LineArt的技术原理

多频线融合模块：受视觉表示理论的启发，将输入的设计图纸补充为包含三个层次信息的理想草图。三个层次分别是：连续的单线用于区域划分，双线强调局部细节，及离散的软边缘点集表示隐含的空间梯度和纹理信息。多层次的视觉信息补充，为后续的扩散模型提供了丰富的结构细节，有助于生成更准确、真实的图像。基础层塑造和表层着色的两部分绘画过程：基础层塑造：从参考图像中分解出亮度控制因子，模拟油画中的底涂过程。基于亮度控制因子提供初始的明暗对比和结构形状，为后续的光照效果和纹理生成奠定基础。基于影响初始噪声分布的均值和方差，控制生成结果的整体亮度，建立生成图像与参考图像之间的软链接，让生成图像的光照属性与参考图像相匹配。表层着色：将参考图像分解得到的纹理图进行全局编码，然后选择性地注入到U – net架构的特定注意力层中，模拟油画中的透明层着色过程。这一过程基于解耦的交叉注意力机制整合文本特征、内容特征和外观特征，让合成的纹理图像引导外观生成，用软边缘作为高频引导，确保生成结果与纹理模式对齐，促进自然的布局变化，实现精确的材质嵌入和外观特征转移。知识引导的结构保持和外观转移：LineArt将人类绘画知识和视觉认知过程融入到图像生成中。分析输入草图的三个层次，将突出特征处理为双线，物体块的划分和几何边缘作为单线视觉表示，离散的低级视觉特征（软边缘）用在引导空间梯度表示和后续纹理生成，准确再现空间关系并适配物体的高频纹理。在外观转移方面，借鉴古典油画的“Imprimatura”技法，将绘画过程分为底涂和罩染两个阶段，分别处理隐含的图像信息（如光照、照明和阴影反射）及与纹理和颜色相关的特征，实现高保真度的外观转移效果。

LineArt的项目地址

项目官网：https://meaoxixi.github.io/LineArt/arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.11519v1

LineArt的应用场景

工业设计：用在产品外观设计预览和设计迭代加速，与不同材质纹理结合，快速生成逼真效果，优化产品设计。室内设计：实现家具材质搭配和空间效果模拟，帮助设计师选择合适材质，提升室内设计整体风格和质感。服装设计：展示服装面料效果和款式与材质搭配，为面料选择和图案设计提供参考，增强服装设计创新性和竞争力。建筑设计：模拟建筑外观材质和细节设计，评估建筑与环境协调性，优化建筑设计方案，提升建筑品质。动画与游戏设计：应用于角色设计和场景设计，生成逼真角色形象和场景效果预览，提升视觉体验和沉浸感。