语音识别

从零开始学习人工智能

傅里叶变换在语音识别中的关键作用在语音识别中，傅里叶变换起着至关重要的作用，主要体现在以下几个方面：一、时域到频域的转换语音信号的特点

adb常用指令(完整版）1、adb devices 查看是否连接到设备2、adb install [-r] [-s] 安装app，-r强制，-s安装sd卡上

迅为瑞芯微RK3562开发板/核心板应用于人脸跟踪、身体跟踪、视频监控、自动语音识别(ASR)、图像分类驾驶员辅助系统(ADAS)...可应用于人脸跟踪、身体跟踪、视频监控、自动语音识别(ASR)、图像分类驾驶员辅助系统(ADAS)、车牌识别、物体识别等。 iTOP-3562开发板/核心板采用瑞芯微RK3562处理器，内部集成了四核A53+Mali G52架构，主频2GHZ，内置1TOPSNPU算力，RK809动态调频。支持OpenGLES1.1/2.0/3.2、0penCL2.0、Vulkan 1.1内嵌高性能2D加速硬件。内置独立NPU, 算力达 1TOPS,可用于轻量级人工智能应用。支持几乎全格式的H.264解码，支持1080p

阿里云云原生

5 分钟复刻你的声音，一键实现 GPT-Sovits 模型部署想象一下，只需简单几步操作，就能生成逼真的语音效果，无论是为客户服务还是为游戏角色配音，都能轻松实现。GPT-Sovits 模型，其高效的语音生成能力为实现自然、流畅的语音交互提供了强有力的技术支持。本文将详细介绍如何利用函数计算平台部署 GPT-Sovits 模型，以构建一个高效、可扩展的 AI 语音交互系统。通过这一部署方案，开发者和企业能够快速集成语音合成功能，实现从文本到语音的无缝转换，进而推动智能语音应用的创新和发展。

俄语画外音的特点随着全球媒体消费的增加，语音服务呈指数级增长。作为视听翻译和本地化的一个关键方面，画外音在确保来自不同语言和文化背景的观众能够以一种真实和可访问的方式参与内容方面发挥着重要作用。说到俄语，画外音有其独特的特点、挑战和复杂性，需要引起注意。了解这些特征对于提供与俄语受众产生共鸣的高质量本地化内容至关重要。

不能只会打代码

32单片机综合应用案例——智能家居灯光控制系统（二）（内附详细代码讲解！！！）目录硬件部分1. 光敏电阻（LDR）2. 多路LED灯或继电器模块3. 红外接收器4. 蓝牙模块（如HC-05）

深入详解人工智能语音识别之声学模型与语言模型：掌握HMM、CTC等方法人工智能（AI）中的语音识别技术已经成为多个领域的重要组成部分。它不仅在智能助手（如Siri、Google Assistant）中得到应用，而且在医疗、教育、金融等行业中也展现出广泛的前景。语音识别的核心技术依赖于声学模型（Acoustic Model）和语言模型（Language Model）。本文将深入解析这些模型的基本概念、原理、实现方法及其在语音识别中的应用，特别聚焦于隐马尔可夫模型（HMM）、连接时序分类（CTC）等方法的详细介绍。

从语音识别到语音合成：一步步构建智能语音交互系统随着人工智能和自然语言处理技术的不断进步，语音交互逐渐成为人们日常生活中不可或缺的一部分。从智能助手到智能客服，越来越多的应用依赖于语音识别（ASR）、自然语言处理（NLP）和语音合成（TTS）等技术来实现与用户的交互。那么，如何从用户的语音输入到最终的语音反馈，构建一个完整的语音交互系统呢？今天，我们将深入探讨这个复杂的流程，并详细介绍每个环节的技术实现。

甜甜的大香瓜

【树莓派3B】香瓜树莓派3B之语音识别机器人本文最后修改时间：2018年04月03日 11:27一、本节简介本节用树莓派3代B型开发板做一个语音识别机器人，实现基础的语音对话功能。

大模型之路

OpenAI Whisper：语音识别技术的革新者—深入架构与参数当下语音识别技术正以前所未有的速度发展，极大地推动了人机交互的便利性和效率。OpenAI的Whisper系统无疑是这一领域的佼佼者，它凭借其卓越的性能、广泛的适用性和创新的技术架构，正在重新定义语音转文本技术的规则。今天我们一起了解一下Whisper的架构、核心能力以及其丰富的参数设置，帮助读者更好地理解这一前沿技术。

游戏语音的历史是什么样的？游戏中，离不开游戏社交。无社交，不游戏，大家都深知社交在游戏体验中的重要性。游戏语音的发展史是怎么样的？问了下AI，给我的回答是

许泽宇的技术分享

深度解读微软Speech服务：让语音识别走进现实大家好，今天我们来探讨一个激动人心的技术话题：微软的语音识别服务如何为我们提供强大的语音识别解决方案，特别是在电话录音中识别出不同的说话人。

使用wav2vec 2.0进行音位分类任务的研究总结原文名称： Using wav2vec 2.0 for phonetic classification tasks: methodological aspects

[石榴翻译] 维吾尔语音识别 + TTS语音合成丝路AI平台接口地址：https://open.xjguoyu.cn/api/auth/oauth/token，请求方式：GET，POST

音频合成的常见问题使用了1年多的音频合成，有些常见的问题分享给大家。一、音质问题噪声音频失真音质模糊二、音色问题音色不匹配

【人工智能语音识别】——深入详解人工智能语音信号处理：理解语音信号的特征提取与表示语音识别（Speech Recognition）是人工智能领域中的一项关键技术，它使计算机能够“听懂”人类的语言并作出反应。语音信号处理是语音识别的核心部分，涉及将原始的声音波形转化为机器可理解的特征，并最终进行识别。为了实现这一目标，语音信号必须经过多步骤的处理，包括信号采集、预处理、特征提取和表示。

不同音频振幅dBFS计算方法振幅是描述音频信号强度的一个重要参数。它通常表示为信号的幅度值，幅度越大，声音听起来就越响。为了更好地理解和处理音频信号，通常会将振幅转换为分贝（dB）单位。分贝是一个对数单位，能够更好地反映人耳对声音强度变化的感知。

语音实战（一）中文语音识别这里是使用 Hugging Face 的 datasets 和 transformers 库来加载和保存中文语音识别相关的数据集和预训练模型

语音机器人外呼的缺点也许是因为经济形式变差，大部分都是消费降级的策略。企业也一样，开源不行就只能重点节流。以前10个人做的工作，希望能用2个语音机器人就能完成。确实语音机器人是可以大幅提升外呼效率的，节约成本也很明显，但是今天不说语音机器人的优点，来谈谈它的缺点。

音频数据增强：提升音频信号质量的多种技术在音频处理和机器学习领域，音频数据增强是一种常用的技术，旨在通过对原始音频信号进行各种变换和处理，生成更多样化的训练数据。这不仅可以提高模型的鲁棒性，还能改善其在真实世界应用中的表现。本文将介绍几种常用的音频数据增强技术，包括时间拉伸、音高变换、带通滤波、均衡器、冲激响应处理、添加回声与延迟、非线性模拟等。