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   <title>小桂桂的回忆录 📒</title>
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     "text": "试试让 DALL-E 把蓝粉星夜的这个想法画出来结果真的画得好好看 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6170139473288890346.webm\">🤩</i>",
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     "text": "哭哭 今天 OS 课作业要写一个分布式内存 KV 数据库，写完发现本地跑测试会超时... 我以为是我写的代码优化太差了花一个小时用 VTune 测速，发现除了内存没有别的地方瓶颈，CPU 使用率只有 0.1%\n\n连上学校机器上跑一下同样的代码果然比在我本地的机器快了五倍... 唉 DDR3 在 2024 年真的不行了吗 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323556186138346934.webp\">😢</i>",
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     "text": "演讲完了！很顺利！\n\n（感谢妈妈拍照",
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     "text": "今天上午去领了名牌看开场会。开场会好无聊，说了很多没有用的话，不过看到了提交数据，加拿大甚至没上榜。之后爬了一下网页数据发现这次多伦多大学只有 16 篇，而且除了我以外只有一篇是关于音频的，滑铁卢 8 篇，McGill 一篇... 相比数据里上海交大有 183 篇。唉，加拿大在音频领域真的不行呀，研要申去哪里呢？\n\n中午下午看了一些别人的讲座和海报，记一下有意思的：看到了有人在讲座里提到 Vocaloid 声音合成有多么多么真实，但是明明 Vocaloid 反而是变得真实之后就没有人用了，大家喜欢的就是很重合成感的声音；看到了从脑电波识别出一个人想要说的话转成语音的模型，虽然看那个巨大的巨多线的头盔应该没有能够实际应用场合...；看到了检测发音口音音素的模型，感觉每个语言学习 app 都应该有这个东西，听完在想能不能用类似的方式做更精细的练声建议；看到了我们团队里 Ivan 在做的 HoloLens 非侵入式脑电波交互演示；看到了一个非常厉害的实时变声模型，基本上没有延迟哇，加上大功率音响真的感觉我说出口就是另一个人的声音，在想能不能用同样的思路做实时语音翻译。\n\n中午吃了很好吃的烤肉和汤（然后被汤辣到嗓子哑了 呜呜\n\n演讲完之后晚上去 LGBTQ+ Meetup 吃到了超级丰盛晚餐还认识了新的朋友 Robin！是一个在 UC Berkeley 音频 AI 领域的跨女研究生，人超级好看！而且和我一样是通过研究练声助手踏入了这个领域哇，世界好小 qwq 加了联系方式，希望以后可以一起研究练声助手（我也试试申一申 Berkeley 好了",
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       <title>小桂桂的回忆录 📒 #3585</title>
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