首先，通过向量量化变分编码器的结构，将接收到的脑电波信号，转换成一系列向量化的特征表示。
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CoMoSVC实现歌声转换的过程包括几个关键步骤。首先，它设计了一个基于扩散的教师模型，通过学习大量的歌声数据，这个模型能够理解和模仿不同歌手的声音特征。接着，利用自我一致性属性，CoMoSVC进一步提炼出一个学生模型，简化了模型结构，以便于快速有效地进行声音转换。
目前，已有超过400家企业启动了鸿蒙原生应用开发，覆盖了导航、新闻、工具、旅游、金融、便捷生活、美食、游戏等多个品类。
7. 客户服务聊天机器人