离线语音识别自定义功能怎么用?

一、离线语音识别

随着人工智能的飞速发展,离线语音识别技术成为了一项备受瞩目的创新。离线语音识别技术能够将人的语音转化为可理解的文本,无需依赖网络连接,极大地提升了语音识别的便捷性和实用性。

与传统的云端语音识别相比,离线语音识别的工作原理是将语音识别技术算法和模型部署在用户的设备上,通过设备内部的处理能力进行语音信号的分析和识别,而不需要将语音数据上传至云端进行处理。

离线语音识别能够在设备上实现实时的语音识别响应,具有响应速度快、隐私保护好、稳定可靠等优势。它广泛应用于移动设备、智能音箱、嵌入式系统等场景,为用户提供便利的语音输入和交互体验,同时降低了对网络依赖的程度。

如今市面上的语音识别的成功率已经非常高了,例如深圳雷龙发展有限公司的推出的LSYT201B模组可以达到5米98%的识别率。但是这个识别率只是针对标准的普通话而言,对于一些方言和口音比较重的用户群体而言,将无法获得较好的使用体验。对此我司代理的思必驰识别芯片特别推出了自学习功能已解决口音问题。

二、什么是自学习功能

自学习功能是指终端用户可以通过语音输入的方式学习客户词条,来自定义唤醒词和命令词。以灯具为例,设备默认的唤醒词为"你好雷龙",用户通过语音输入学习了"你好小乐",则设备可以同时使用"你好雷龙"和"你好小乐"唤醒;设备默认可以通过"开灯"执行打开灯的动作,用户通过语音输入学习了"开一下灯",则可以通过"开一下灯"的说法来执行打开灯的动作。

自学习功能,不仅可以学习普通话还可以学习方言和小语种,该功能极大的方便了说方言的用户,每个人能都享受到语音识别的便利。

目前自学习功能最多可以支持学习1个唤醒词+10个命令词。

雷龙发展公司致力于为客户提供一站式的离线语音解决方案。我们的服务涵盖了多个领域,包括家电、医疗器械、安防报警、汽车电子、多媒体、通信、电话录音、工业自动化控制、玩具及互动消费类产品等。通过我们的专业知识和经验,我们能够满足各类产品的语音交互需求,让用户享受更加智能、便捷的使用体验。

相关推荐
金井PRATHAMA3 分钟前
GraphRAG对自然语言处理中深层语义分析的革命性影响与未来启示
人工智能·自然语言处理·知识图谱
人工智能培训5 分钟前
Transformer-位置编码(Position Embedding)
人工智能·深度学习·大模型·transformer·embedding·vision
丰年稻香14 分钟前
神经网络二分类任务详解:前向传播与反向传播的数学计算
人工智能·神经网络·分类
Lethehong25 分钟前
DeepSeek-V3.1-Terminus:蓝耘API+CherryStudio实测国产最新开源模型,推理能力竟让我后背发凉
人工智能·大模型·deepseek·蓝耘元生代·蓝耘maas·ai ping
咖啡星人k28 分钟前
AI 大模型驱动的开源知识库搭建系统 PandaWiki的网页挂件机器人教程
人工智能·机器人·开源
QYR_1129 分钟前
机器人定位器市场报告:2025-2031 年行业增长逻辑与投资机遇解析
大数据·人工智能
我是个菜鸡.35 分钟前
视觉/深度学习/机器学习相关面经总结(3)(持续更新)
人工智能·深度学习·机器学习
小oo呆36 分钟前
【自然语言处理与大模型】RAG发展过程中的三个范式
人工智能·自然语言处理
syounger37 分钟前
OpenAI携手SAP与微软:推动德国公共部门主权云AI落地
人工智能·microsoft
疯狂的Alex1 小时前
半精度浮点在AI推理中的应用:C++23新类型与性能测试
人工智能·c++23