怎么做音频检索怎么用
音频检索通常是通过音频特征提取和相似度匹配来实现的。具体步骤如下：
音频特征提取：将音频文件转换成对应的特征表示，常用的特征包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、梅尔频率谱图（Mel spectrogram）等。
数据库建立：将每个音频文件的特征表示存储在数据库中。
音频检索：对于输入的查询音频文件，同样提取其特征表示，然后与数据库中的音频特征进行相似度匹配，找到最相似的音频文件。
结果展示：展示检索结果，可以是最相似的音频文件列表或者跳转到具体的音频文件位置。
具体使用方法取决于你要使用的工具和库，一般需要有音频处理和机器学习知识作为基础。常用的库有Librosa、PyDub以及常见的机器学习库如scikit-learn。如果需要更详细的教程或者代码示例，可以参考相关的文档或者资料。
技术干货
可处理十亿级向量数据！Zilliz Cloud GA 版本正式发布
本次 Zilliz Cloud 大版本更新提升了 Zilliz Cloud 向量数据库的可用性、安全性和性能，并推出了一系列新功能。这次升级后，Zilliz Cloud 能够更好地为用户提供面向各种应用场景的向量数据库服务，不断提升用户体验。
2023-4-7
技术干货
LlamaIndex 联合创始人下场揭秘：如何使用私有数据提升 LLM 的能力？
如何使用私有数据增强 LLM 是困扰许多 LLM 开发者的一大难题。在网络研讨会中，Jerry 提出了两种方法：微调和上下文学习。
2023-5-18
技术干货
我决定给 ChatGPT 做个缓存层 >>> Hello GPTCache
我们从自己的开源项目 Milvus 和一顿没有任何目的午饭中分别获得了灵感，做出了 OSSChat、GPTCache。在这个过程中，我们也在不断接受「从 0 到 1」的考验。作为茫茫 AI 领域开发者和探索者中的一员，我很愿意与诸位分享这背后的故事、逻辑和设计思考，希望大家能避坑避雷、有所收获。
2023-4-14