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aigc概念是什么
AIGC（AI-Generated Content）是指利用生成对抗网络（GANs）、大型预训练模型等人工智能技术，通过学习现有数据并识别其模式，生成新颖内容的技术方法。 AIGC代表了从计算智能、感知智能向认知智能的演进。
AIGC是人工智能技术自动生成内容，与ChatGPT同属于AI概念的延伸。AIGC是继UGC、PGC之后新型利用AI技术自动生成内容的生产方式。AIGC全称为AI-GeneratedContent，即利用人工智能技术来自动生产内容。
AIGC，即人工智能生成内容，是人工智能技术的一种应用，它扩展了ChatGPT等AI概念。 AIGC代表了在用户生成内容（UGC）和专业生成内容（PGC）之后的另一种内容生产方式。
流式语音识别原理和实现思路
1、流式语音识别模型，即在音频流处理过程中能实时返回结果的特殊 ASR 设计，与非实时模型形成鲜明对比。这类模型适用于需要即时反馈的场景，如直播字幕、会议记录、语音输入等。具体来说，流式 ASR 可以定义为持续接收音频，根据已接收到的片段，通过计算后验概率找到最可能的 Token 序列。
2、语音识别是一项从音频中提取语言文字内容的任务。流式语音识别允许用户将语音分段以流式输入，模型在收到分段语音的同时进行特征提取和解码，显著缩短获取最终结果的时间，提升用户体验。常见的流式语音识别模型包括Deepspeech2与Conformer。Deepspeech2模型主要由特征提取、编码器与CTC解码器组成。
3、流式处理与Transformer结合：传统Transformer在流式语音识别中面临速度和延迟问题，因为其原有的复杂性和内存需求在长时间语音输入下显得不适用。为解决这一问题，研究者设计了基于块的流式Transformer，通过控制视野扩展和块内帧间的相互影响，有效控制了延时。
4、语音识别场景分为流式与非流式。流式识别要求实时响应，而Transformer原有的复杂性和内存需求在长时间语音输入下显得不适用，且模型深度增加会带来未来窗口延时的问题。为此，研究者提出两种应对策略：基于块的处理，虽简化了训练，但可能牺牲准确性；而基于记忆的方法试图保持块间联系，但训练速度会变慢。
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