独具创意！激发味蕾的纯享广告语
纯享广告语：激发味蕾的美食体验
简介：
美食是许多人生活中必不可少的一部分。随着人们的生活水平不断提高，对于食品的质量和口味要求也越来越高。而纯享广告语的目的就是通过激发人们的味蕾，带来更加纯正、美味的美食体验。本文将从品牌、广告特点、适用范围和效果等四个方面对纯享广告语做详细的阐述。品牌：
纯享广告语是由麦当劳推出的一种品牌广告语。作为全球最大的快餐连锁店之一，麦当劳一直以来都在不断尝试创新，为消费者提供更优质、美味的产品。而纯享广告语的出现，正是为了强调麦当劳的食品始终保持着纯正、自然的品质。它既是麦当劳品牌形象的一部分，也是对美食质量的一个承诺。广告特点：
纯享广告语的最大特点就是强调食品的纯正和美味。无论是汉堡、薯条还是鸡肉，麦当劳都采用了最优质、最新鲜的食材，配以独具特色的调味酱汁，让消费者在品尝美食的时候，真正享受到美味与纯真的结合。此外，纯享广告语也突出了食品的健康和营养价值，采用了更加自然、健康的制作工艺，满足了人们对于健康饮食的追求。适用范围：
纯享广告语主要针对麦当劳的主营产品，包括汉堡、薯条、鸡肉等。随着消费者对于食品的品质和口感要求的提高，纯享广告语也逐渐扩展到了更多的产品领域，例如冰激凌、甜点等。此外，纯享广告语的适用范围也不仅限于中国市场，它也被应用于全球其他国家和地区的麦当劳营销活动中。效果：
纯享广告语的推出，得到了广大消费者的一致好评。它既强调了麦当劳的品牌形象和产品质量，又符合了消费者对于美食体验的追求。通过纯享广告语的宣传，麦当劳的销售额不断攀升，品牌在全球范围内获得了更多的认知度和信任度。总结：
纯享广告语是麦当劳在全球市场中成功推出的广告策略。通过强调食品的纯正和美味，满足了消费者对于美食体验的追求。它的品牌特点鲜明，适用范围广泛，效果显著。相信在未来的市场竞争中，纯享广告语仍将成为麦当劳的重要营销战略之一。问答话题：Q1：纯享广告语的特点有哪些？A：纯享广告语最大的特点就是强调食品的纯正和美味。它采用最优质、最新鲜的食材，配以独具特色的调味酱汁，让消费者在品尝美食的时候，真正享受到美味与纯真的结合。此外，纯享广告语也突出了食品的健康和营养价值，采用了更加自然、健康的制作工艺，满足了人们对于健康饮食的追求。Q2：纯享广告语适用范围有哪些？A：纯享广告语主要针对麦当劳的主营产品，包括汉堡、薯条、鸡肉等，以及冰激凌、甜点等辅助产品。此外，纯享广告语的适用范围也不仅限于中国市场，它也被应用于全球其他国家和地区的麦当劳营销活动中。独具创意！激发味蕾的纯享广告语 随机日志
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<随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c>谷(gu)歌(ge)AI歌手(shou)震(zhen)撼(han)來(lai)襲(xi)！AudioLM簡(jian)單(dan)聽(ting)幾(ji)秒(miao)，便(bian)能(neng)譜(pu)曲(qu)寫(xie)歌 新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao) 編(bian)輯(ji)：David 桃(tao)子(zi) 【新智元導(dao)讀(du)】最(zui)近(jin)，谷歌研(yan)究(jiu)團(tuan)隊(dui)推(tui)出(chu)了(le)壹(yi)種(zhong)語(yu)音(yin)生(sheng)成(cheng)的(de)AI模(mo)型(xing)——AudioLM。只(zhi)需(xu)几秒音頻(pin)提(ti)示(shi)，便可(ke)生成高(gao)質(zhi)量(liang)連(lian)貫(guan)的语音，甚(shen)至(zhi)還(hai)可以(yi)生成鋼(gang)琴(qin)音樂(le)。 圖(tu)像(xiang)生成模型卷(juan)起(qi)来了！視(shi)频生成模型卷起来了！ 下(xia)一個(ge)，便是(shi)音频生成模型。 近日(ri)，谷歌研究团队推出了一种语音生成的AI模型——AudioLM。 只需几秒音频提示，它(ta)不(bu)僅(jin)可以生成高质量，连贯的语音，还可以生成钢琴音乐。 論(lun)文(wen)地(di)址(zhi)：https://arxiv.org/pdf/2209.03143.pdf AudioLM是一个具(ju)有(you)長(chang)期(qi)一致(zhi)性(xing)的高质量音频生成框(kuang)架(jia)，將(jiang)輸(shu)入(ru)的音频映(ying)射(she)為(wei)一串(chuan)離(li)散(san)的標(biao)記(ji)，並(bing)将音频生成任(ren)務(wu)轉(zhuan)化(hua)为语言(yan)建(jian)模任务。 現(xian)有的音频标记器(qi)在(zai)音频生成质量和(he)穩(wen)定(ding)的长期結(jie)構(gou)之(zhi)間(jian)必(bi)須(xu)做(zuo)出權(quan)衡(heng)，無(wu)法(fa)兼(jian)顧(gu)。 为了解(jie)決(jue)這(zhe)个矛(mao)盾(dun)，谷歌采(cai)用(yong)「混(hun)合(he)标记化」方(fang)案(an)，利(li)用預(yu)訓(xun)練(lian)好(hao)的掩(yan)膜(mo)语言模型的离散化激(ji)活(huo)，并利用神(shen)經(jing)音频编解碼(ma)器產(chan)生的离散代(dai)码来實(shi)现高质量的合成。 AudioLM模型可以基(ji)於(yu)简短(duan)的提示，學(xue)習(xi)生成自(zi)然(ran)和连贯的连續(xu)詞(ci)，當(dang)對(dui)语音進(jin)行(xing)训练時(shi)，在沒(mei)有任何(he)记錄(lu)或(huo)註(zhu)釋(shi)的情(qing)況(kuang)下，生成了语法上(shang)通(tong)順(shun)、语義(yi)上合理(li)的连续语音，同(tong)时保(bao)持(chi)說(shuo)話(hua)人(ren)的身(shen)份(fen)和语調(tiao)。 除(chu)了语音之外(wai)，AudioLM还能生成连贯的钢琴音乐，甚至不需要(yao)在任何音乐符(fu)號(hao)来进行训练。 從(cong)文本(ben)到(dao)钢琴曲：兩(liang)大(da)問(wen)題(ti) 近年(nian)来，在海(hai)量的文本语料(liao)庫(ku)中(zhong)训练出来的语言模型已(yi)经顯(xian)示出其(qi)卓(zhuo)越(yue)的生成能力(li)，实现了開(kai)放(fang)式(shi)对话、機(ji)器翻(fan)譯(yi)，甚至常(chang)識(shi)推理，还能对文本以外的其他(ta)信(xin)号进行建模，比(bi)如(ru)自然图像。 AudioLM的思(si)路(lu)是，利用语言建模方面(mian)的这些(xie)进展(zhan)来生成音频，而(er)无需在注释數(shu)據(ju)上进行训练。 不過(guo)这需要面对两个问题。 首(shou)先(xian)，音频的数据率(lv)要高得(de)多(duo)，单元序(xu)列(lie)也(ye)更(geng)长。比如一个句(ju)子包(bao)含(han)几十(shi)个字(zi)符表(biao)示，但(dan)转換(huan)成音频波(bo)形(xing)後(hou)，一般(ban)要包含数十萬(wan)个值(zhi)。 另(ling)外，文本和音频之间存(cun)在著(zhe)一对多的關(guan)系(xi)。同一个句子可以由(you)不同的说话人以不同的風(feng)格(ge)、情感(gan)內(nei)容(rong)和環(huan)境(jing)来呈(cheng)现。 为了克(ke)服(fu)这两个挑(tiao)戰(zhan)，AudioLM利用了两种音频标记。 首先，语义标记是从w2v-BERT这个自監(jian)督(du)的音频模型中提取(qu)的。 这些标记既(ji)能捕(bu)捉(zhuo)到局(ju)部(bu)的依(yi)賴(lai)关系（如语音中的语音，钢琴音乐中的局部旋(xuan)律(lv)），又(you)能捕捉到全(quan)局的长期结构（如语音中的语言句法和语义内容，钢琴音乐中的和聲(sheng)和節(jie)奏(zou)），同时对音频信号进行大量的降(jiang)采樣(yang)，以便对长序列进行建模。 不过，从这些token中重(zhong)建的音频的保真(zhen)度(du)不高。 为了提高音质，除了语义标记外，AudioLM还利用了SoundStream神经编解码器产生的声学标记，捕捉音频波形的細(xi)节（如揚(yang)声器特(te)征(zheng)或录音條(tiao)件(jian)），进行高质量的合成。 如何训练？ AudioLM是一个純(chun)音频模型，在没有任何文本或音乐的符号表示下进行训练。 它通过鏈(lian)接(jie)多个Transformer模型（每(mei)个階(jie)段(duan)一个）从语义标记到精(jing)细的声学标记对音频序列进行分(fen)層(ceng)建模。 每个阶段都(dou)會(hui)根(gen)据上次(ci)的标记为下一个标记预測(ce)进行训练，就(jiu)像训练一个语言模型一样。 第(di)一阶段在语义标记上執(zhi)行此(ci)任务，以对音频序列的高級(ji)结构进行建模。 到了第二(er)阶段，通过将整(zheng)个语义标记序列與(yu)过去(qu)的粗(cu)声标记连接起来，并将两者(zhe)作(zuo)为条件反(fan)饋(kui)給(gei)粗声模型，然后预测未(wei)来的标记。 这个步(bu)驟(zhou)模擬(ni)了声学特性，例(li)如说话者特性或音乐中的音色(se)。 在第三(san)阶段，使(shi)用精细的声学模型来處(chu)理粗糙(cao)的声学信号，从而为最終(zhong)的音频增(zeng)加(jia)了更多的细节。 最后，将声学标记输入SoundStream解码器以重建波形。 训练完(wan)成后，可以在几秒鐘(zhong)音频上调整AudioLM，这能夠(gou)讓(rang)其生成连续性的音频。 为了展示AudioLM的普(pu)遍(bian)適(shi)用性，研究人員(yuan)通过在不同音频領(ling)域(yu)的2个任务对其进行檢(jian)驗(yan)。 一是Speech continuation，該(gai)模型保留(liu)提示的说话人特征、韻(yun)律，同时还能输出语法正(zheng)確(que)且(qie)语义一致的新内容。 二是Piano continuation，该模型会生成在旋律、和声和节奏方面与提示一致的钢琴音乐。 如下所(suo)示，妳(ni)听到的所有灰(hui)色垂(chui)直(zhi)線(xian)之后的声音都是由AudioLM生成的。 为了验證(zheng)效(xiao)果(guo)如何，研究人员让人類(lei)評(ping)分者去听简短的音频片(pian)段，去判(pan)斷(duan)是人类语音的原(yuan)始(shi)录音还是由 AudioLM生成的录音。 根据收(shou)集(ji)到的评分，可以看(kan)到AudioLM有51.2%的成功(gong)率，意(yi)味(wei)着这一AI模型生成的语音对于普通听眾(zhong)来说很(hen)難(nan)与真正的语音區(qu)分开来。 在東(dong)北(bei)大学研究信息(xi)和语言科(ke)学的Rupal Patel表示，之前(qian)使用人工(gong)智能生成音频的工作，只有在训练数据中明(ming)确注释这些细微(wei)差(cha)別(bie)，才(cai)能捕捉到这些差别。 相(xiang)比之下，AudioLM从输入数据中自動(dong)学习这些特征，同样達(da)到了高保真效果。 隨(sui)着 GPT3 和 Bloom（文本生成）、 DALLE和Stable Diffusion（图像生成）、RunwayML和Make-A-Video（视频生成）等(deng)多模態(tai) ML 模型的出现，关于内容創(chuang)建和创意工作正在發(fa)生變(bian)化。 未来的世(shi)界(jie)，便是人工智能生成的世界。 參(can)考(kao)資(zi)料： https://www.technologyreview.com/2022/10/07/1060897/ai-audio-generation/ https://arxiv.org/pdf/2209.03143.pdf https://ai.googleblog.com/2022/10/audiolm-language-modeling-approach-to.html https://google-research.github.io/seanet/audiolm/examples/返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多 責(ze)任编辑：