语音识别

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44-基于ZigBee和语音识别的智能家居控制系统设计与实现进入二十一世纪以来，物联网技术飞速发展，人们的生活变得更加智能化。这使得人们对现代科技的依赖性也越来越强，特别是在家居生活方面提出了更高的需求，追求更加便捷、舒适、安全的家居生活。为了提高人们高质量的生活体验，在家居系统中融入物联网技术的智能家居得到了快速发展。智能家居以人们的家庭住宅作为基础平台，利用网络通信、综合布线、自动控制等相关技术将各类家居设备集成起来，便于建立一个智能化的家居生活综合管理系统。

Windows 系统中ffmpeg安装问题的彻底解决目录一、引言二、先明确：pip 安装的不是 “真正的 ffmpeg”三、Windows系统的正确安装步骤

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‌Python+WhisperX：医疗语音识别的精准与高效实践在医疗领域，语音识别技术能显著提升诊疗效率，而WhisperX（基于OpenAI Whisper的优化框架）结合Python生态，为医疗场景提供了高精度、低延迟的解决方案。以下是关键实践步骤：

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2025年语音识别（ASR）与语音合成（TTS）技术趋势分析对比一、引言：语音技术的新时代随着人工智能的快速发展，语音识别（ASR）和语音合成（TTS）技术在多个领域得到了广泛应用。从智能助手到自动字幕生成，从有声读物到虚拟主播，语音技术正逐步改变人机交互的方式。

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‌Whisper模型在RTranslator中的实时语音识别优化：动态资源分配与负载均衡在实时语音翻译场景中，Whisper模型面临以下核心挑战：通过实时监控系统状态实现资源弹性调度：关键技术实现：

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电商零售行业外呼优势文章内容来源：智小狐ai外呼系统官网平台痛点背后：人工外呼的三大死穴人力成本高、情绪波动大、转化率不稳定……传统电销团队常陷入“拨号-被挂断-再拨号”的恶性循环。而智小狐AI外呼系统通过深度学习用户行为数据，能精准识别高意向客户，避开无效沟通，将外呼效率提升300%以上。

微服务即时通讯系统（服务端）——Speech 语音模块开发(2)在分布式服务架构中，语音识别模块需要兼顾高可用、可扩展与低延迟，本文将以实际代码为例，拆解基于 brpc 框架、etcd 服务发现与第三方语音 API 的 Speech 模块开发流程，详解核心组件设计与关键逻辑实现。

【语音识别】语音识别的发展历程目录一、引言：语音处理的漫长征途二、语音识别早期探索：仿生思路与模板匹配的局限三、概率模型一统江湖：信息论思想的颠覆性突破

ManySpeech —— 使用 C# 开发人工智能语音应用ManySpeech（https://github.com/manyeyes/ManySpeech）是由 manyeyes 社区开发的一款基于 C# 的语音处理套件。该项目以优秀的开源模型为核心，依托 Microsoft.ML.OnnxRuntime 实现 ONNX 模型解码，致力于解决三大关键问题：

调用百度云语音识别服务——实现c++接口识别语音在即时通讯、智能助手等场景中，语音转文字是一项高频需求。百度云语音识别 API 提供了稳定、高效的语音转文字能力，本文将以短语音识别为例，手把手教你用 C++ 实现调用，从前期准备到代码落地，每一步都清晰可操作。

Sherpa 语音识别工具链安装指南（Linux CPU 版）在语音识别、实时音频处理等场景中，Sherpa 是 k2-fsa 社区推出的轻量级工具集，支持 PyTorch 与 ONNX 双后端。本文将详解基于 Python 3.10 的 CPU 版安装流程，包含 torch、k2、kaldifeat 等核心组件的部署技巧。

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基于知识图谱的智能会议纪要系统：从语音识别到深度理解知识图谱在会议纪要生成中扮演着"智能上下文引擎"的角色，它能显著提升纪要的质量、准确性和实用性。传统的语音转文字系统仅完成"听到→写下"的基础转换，而基于知识图谱的智能会议纪要系统实现了"理解→洞察→沉淀"的质的飞跃。该系统通过构建动态演进的知识网络，将孤立的会议内容转化为具有上下文关联、历史延续性和业务价值的组织知识资产。

【征文计划】Rokid 语音指令开发教程【包含工程源码和体验包APK】各位开发者大家好！欢迎来到Rokid开发者社区的实战教程专栏。你是否曾想过让你的Rokid设备在无网环境下依然“耳聪舌辩”？是否希望用户的每一条指令都能得到毫秒级的响应，且隐私绝对安全？离线语音识别（ASR）技术正是你的不二之选。

《未来的 AI 操作系统（四）——AgentOS 的内核设计：调度、记忆与自我反思机制》在过去几年中，AI 的发展从“模型”走向了“系统”。当 ChatGPT、Claude、Gemini 等大模型被封装进“Agent 框架”后，世界开始逐渐认识到：模型并非智能的全部，它只是智能系统的一个算子（operator）。真正能让模型具备“意图”、“上下文”和“自我修正能力”的，是背后的操作系统——也就是我们所称的 AgentOS。

ManySpeech.MoonshineAsr 使用指南ManySpeech.MoonshineAsr 是 ManySpeech 语音处理套件中一个专门用于moonshine 模型推理的语音识别组件，其使用 c# 开发，底层调用 Microsoft.ML.OnnxRuntime 对 onnx 模型进行解码。具备以下特点：

一段音频多段字幕，让音频能够流畅自然对应字幕 AI生成视频，扣子生成剪映视频草稿大家好，我是涛哥，欢迎来到我的空间。如果你经常看AI生成的视频，可能会注意到一个细节，语音断得很生硬，让人听着有点不自然。

阿里云智能语音简单使用：语音识别现在我们手机上的APP对语音的使用已经很普遍了，其中使用的比较多的场景就是音频与文本之间的转换，这确实提高了操作的便利性，但是对于绝大多数开发者来说，想要给自己的APP增加语音功能，不太可能自己去开发一套智能语音系统，因为背后涉及到比较多学科的知识，单靠个人和小团队的话很难完成，这个时候我们可以借助一些大平台的产品，来丰富我们自己的应用体验。

__基本操作__

西电25年A测语音识别机械臂方案与教程大家好啊，这里是超级电鼠（划掉），其实是基本操作啊。这次的西电老东西A测不讲五德的更换了题目，而网上现在又没有合适的攻略ψ(｀∇´)ψ而电鼠又在贴吧立了flag ，所以让我们话不多说，直接开始吧。

语音合成系统---IndexTTS2：环境配置与实战IndexTTS2 是一个基于索引的文本到语音合成系统，能够生成高质量的语音输出。该项目结合了先进的语音合成技术，提供了简单易用的接口，适用于各种语音合成应用场景。