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  • 小红书社会学:社会阶层伪装、女性主义与父权制

    近年来,小红书迅速崛起,成为观察当代中国中产阶级,尤其是中产女性生活方式的绝佳窗口。本文将深入探讨小红书中的女性主义与父权制,以及这一平台如何反映和影响社会阶层的伪装。

    小红书上的女性主义与父权制

    据统计,小红书用户中有七成是女性,从平台上流行的“姐妹”称呼中便可见一斑。即便是男性用户,也常常被称为“姐妹”。为何小红书上女性用户如此之多?这背后有着深刻的社会原因。

    我们生活在一个父权制社会中,社会给予女性实现自我价值的机会本就不多,尤其是经济独立方面,女性往往比男性面临更多障碍。因此,女性更需要通过生活方式的展演来确认自己的社会地位和自我价值。小红书正好提供了这样一个平台,让女性用户通过分享和展示自己的生活方式,获得认同和满足感。

    消费主义的“天鹅绒监狱”

    小红书的另一个显著特点是“种草”,即引导消费。平台上的内容常常呈现一种消费体验的图文景观堆积,诸如“女生要对自己好一点”、“为自己而变美”、“人生在于体验”等话语表面上鼓励女性实现自我价值,实则是在引导女性消费。这种虚伪的消费主义话语,正是现代社会男性规训女性的表现,让女性成为依附的“天鹅绒监狱”。

    另外,男性欲望的“凝视”也是一种明显的父权制规训。在小红书上,化妆护肤、美容减肥、日常穿搭等内容非常重要,这其实是女性为了迎合父权凝视的自我规训。

    “擦边”行为与男性凝视

    更为赤裸的迎合男性凝视的行为则是“擦边”,即带有性意味的图片、视频及直播内容。例如,有女律师博主表示自己做律师收入太低,月入5000元,但靠“擦边”直播却能月入两万元。这种现象在小红书上并不罕见,反映了女性在父权制社会中为了经济利益而被迫迎合男性欲望的现实。

    社会阶层的伪装

    小红书不仅是女性展示生活方式的平台,也是中产阶级伪装和炫耀的场所。通过分享奢侈品、豪宅、名车等内容,用户们在平台上构建起一个理想化的生活方式,展示自己的社会地位和经济实力。然而,这种展示往往只是表面的伪装,背后可能隐藏着巨大的经济压力和心理负担。

    中产阶级的虚假繁荣

    中产阶级因为没有真正的资产积累,往往通过消费来维持和展示自己的社会地位。在小红书上,我们可以看到大量中产阶级用户通过分享奢侈品购物、豪华旅游等内容,来构建自己理想化的生活方式。然而,这种虚假的繁荣背后,隐藏着巨大的经济压力和心理负担。

    社会阶层的流动性

    小红书上的生活方式展示,也反映了当代社会阶层的流动性。中产阶级通过消费展示自己的社会地位,而这种展示往往是短暂和脆弱的。一旦经济状况发生变化,这种虚假的繁荣便会迅速崩塌。因此,小红书上的生活方式展示,既是对现有社会阶层的维护,也是对未来不确定性的焦虑。

    结语

    小红书作为一个新兴的社交平台,反映了当代中国中产阶级,尤其是中产女性的生活方式和社会地位。通过分析小红书上的女性主义与父权制现象,我们可以看到,女性在这个平台上既展示了自我价值,也被迫迎合父权制社会的规训。同时,小红书上的消费主义和社会阶层伪装,也反映了中产阶级的虚假繁荣和社会阶层的流动性。

    参考文献:

    1. 罗成. 小红书社会学:社会阶层伪装、女性主义与父权制. 罗成读书. 2024年5月9日
  • ChatTTS:专为对话场景设计的文本转语音模型

    在人工智能领域中,文本转语音(TTS)技术一直是备受关注的研究方向。今天,我们要介绍的是ChatTTS,一个专为对话场景设计的文本转语音模型。ChatTTS不仅支持中文和英文,还能够在多种应用中展现出色的表现。

    ChatTTS的特点

    对话式TTS

    ChatTTS针对对话任务进行了优化,能够生成自然流畅的语音,并支持多说话人。这使得它在模拟人类对话时,更加真实和生动。

    细粒度控制

    该模型能够预测和控制细粒度的韵律特征,包括笑声、停顿和插入词等。这使得生成的语音更加丰富和多样,能够更好地传达说话者的情感和意图。

    更好的韵律

    ChatTTS在韵律方面超越了大部分开源的TTS模型。它能够生成具有自然韵律的语音,使得听起来更加舒适和真实。同时,ChatTTS还提供预训练模型,支持进一步的研究和应用。

    使用方法

    基本用法

    以下是ChatTTS的基本用法示例:

    import ChatTTS
    from IPython.display import Audio
    
    chat = ChatTTS.Chat()
    chat.load_models()
    
    texts = ["<PUT YOUR TEXT HERE>",]
    
    wavs = chat.infer(texts, use_decoder=True)
    Audio(wavs[0], rate=24_000, autoplay=True)

    进阶用法

    如果需要更高级的控制,可以使用以下代码:

    import torch
    
    # 采样一个说话人
    std, mean = torch.load('ChatTTS/asset/spk_stat.pt').chunk(2)
    rand_spk = torch.randn(768) * std + mean
    
    params_infer_code = {
      'spk_emb': rand_spk,
      'temperature': .3,
      'top_P': 0.7,
      'top_K': 20,
    }
    
    params_refine_text = {
      'prompt': '[oral_2][laugh_0][break_6]'
    }
    
    wav = chat.infer("<PUT YOUR TEXT HERE>", params_refine_text=params_refine_text, params_infer_code=params_infer_code)

    实际应用案例

    智能客服系统

    ChatTTS可以在智能客服系统中发挥重要作用。通过其自然流畅的语音生成能力,能够提供更加亲切和人性化的客服服务,提升客户满意度。

    教育领域

    在教育领域,ChatTTS可以帮助教师制作生动的教学语音材料。学生可以通过听取这些语音材料,更加直观地理解和掌握知识。

    娱乐领域

    在游戏和影视制作中,ChatTTS可以用于生成角色对话。其自然的语音和情感表达能力,可以使角色更加生动,提升用户的沉浸感。

    未来展望

    ChatTTS展示了语音生成技术的巨大潜力。随着技术的不断进步,未来有望在更多的应用场景中发光发热,带给我们更多的惊喜和便利。

    免责声明

    本文件中的信息仅供学术交流使用,目的在于教育和研究,不得用于任何商业或法律目的。作者不保证信息的准确性、完整性或可靠性。

    计划路线

    • [x] 开源4w小时基础模型和spk_stats文件
    • [ ] 开源VQ encoder和Lora训练代码
    • [ ] 在非refine text情况下, 流式生成音频
    • [ ] 开源多情感可控的4w小时版本
    • [ ] ChatTTS.cpp maybe? (欢迎社区PR或独立的新repo)

    常见问题

    连不上HuggingFace

    请使用modelscope的版本,并设置cache的位置。

    我要多少显存?Infer的速度是怎么样的?

    对于30秒的音频,至少需要4G的显存。对于4090D,1秒生成约7个字所对应的音频,RTF约0.65。

    模型稳定性似乎不够好,会出现其他说话人或音质很差的现象。

    这是自回归模型通常都会出现的问题。说话人可能会在中间变化,可能会采样到音质非常差的结果,这通常难以避免。可以多采样几次来找到合适的结果。

    除了笑声还能控制什么?还能控制其他情感吗?

    在现在放出的模型版本中,只有[laugh]和[uv_break]、[lbreak]作为字级别的控制单元。在未来的版本中我们可能会开源其他情感控制的版本。

    致谢

    • barkXTTSv2valle展示了自回归任务用于TTS任务的可能性。
    • fish-speech一个优秀的自回归TTS模型,揭示了GVQ用于LLM任务的可能性。
    • vocos作为模型中的vocoder。

    特别致谢


    ChatTTS凭借其先进的技术和广泛的应用前景,正在逐步改变我们的生活方式。从智能客服到教育,再到娱乐,ChatTTS的应用无处不在。期待随着技术的进一步发展,ChatTTS能为我们带来更多惊喜和便利。


    参考文献:

    1. ChatTTS GitHub
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