命令词语音识别|粮食_农牧大百科共计9篇文章
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1.36.智能语音助手开发:用百度语音识别实现实时语音识别 通过结合百度语音识别技术和音频输入输出设备,我们可以实现实时语音识别的功能。例如,我们可以开发一个实时语音翻译工具,实现将实时说话内容翻译成文字并输出的功能。 语音命令控制 结合语音识别和自然语言处理技术,我们可以开发智能语音助手,实现通过语音命令控制设备、查询信息等功能。例如,我们可以借助语音识别https://www.jianshu.com/p/81e1203f2821
2.OpenAIWhisper:开源界的语音识别神器OpenAI Whisper:开源界的语音识别神器 Whisper是一个多功能的语音识别模型,通过从网络上收集了 68 万小时的多语言(98 种语言)和多任务(multitask)监督数据对 Whisper 进行了训练,能够执行包括多种语言的语音识别、语音翻译以及语言辨识等多项任务。 主要特点https://blog.csdn.net/coderroad/article/details/144894532
3.揭秘语音识别核心技术,源码探索深度解析前端摘要:本文将深入探索语音识别的核心技术,带您踏上源码探索之旅。通过解析语音识别技术的原理、算法和应用场景,揭示其背后的神秘面纱。本文将简要介绍语音识别技术的流程,包括声音采集、特征提取、模型训练和识别结果输出等环节,并深入探讨其中的关键技术和实现方法。通过源码探索,您将更深入地理解语音识别的运作机制,为相https://www.zovps.com/article/index.php/post/475051.html
4.ASRASR-THREE离线语音识别模块,内置一颗专用于语音处理的人工智能芯片,可广泛应用于家电、家居、照明、玩具等产品领域,实现语音交互及控制。 芯片内置自主研发的脑神经网络处理器BNPU,支持300条命令词以内的本地语音识别,支持中文、英文、方言。支持离线语音学习功能,当芯片识别到ID后,通过串口发送对应的ID号。 https://www.haohaodada.com/new/learning_show.php?id=476
5.离线命令词识别语音识别用户对设备(手机、玩具、家电等)说出操作指令(即“命令词”),设备即作出相应的反馈,开启语音交互免费试用 服务管理 产品优势 业界先进的高识别率 讯飞开放平台拥有先进的语音识别技术,核心技术达到先进水平,语音识别准确率已经达到实用标准 离线命令词识别 考虑到在线命令词识别对网络的依赖,在平台上我们还以装机量授权https://www.xfyun.cn/service/commandWord
6.491人命令词语音数据朗读(蓝牙耳机)数据堂中文普通话491人 音频 语音识别;声纹识别 格式16kHz,16bit,未压缩wav,单声道录音环境安静室内,无回声录音内容包括:'播放音乐', '开始播放', '暂分享 电话', '增大音量', '声音大点', '减小音量', '声音小点', '后退一首', '上一首', '快进一首', '下一首', '收藏音乐'共17个常用命令词https://www.payititi.com/trade/show-1909.html
7.android获取手机语言信息安卓语音识别sdk通过Android studio 将sdk功能写入Android 设备(用自己的手机就可以玩儿了),语音识别、实时语音识别、唤醒词、离线命令词等功能。 本文使用Android studio从一个新建项目开始完成百度API的调用 二、开通百度语音技术接口服务 三、操作步骤 (一)集成在线识别功能 https://blog.51cto.com/u_13229/6570259
8.适用于低功耗唤醒词和小型命令集的突破性语音识别软件定制品牌唤醒词 Sensory的TrulyHandsfree?语音控制技术提供可定制的唤醒词、中小型命令集、说话人识别和说话人验证模型。TrulyHandsfree?技术已在全球范围内应用于各种产品,包括手机、平板电脑、个人电脑和物联网、可穿戴设备、可听戴设备、医疗设备和汽车等等。 特性: 定制品牌唤醒词 短语辨认和命令集 支持多个https://www.st.com/zh/embedded-software/trulyhandsfree.html
9.基于STM32实现孤立词语音识别系统人工智能语音识别是机器通过识别和理解过程把人类的语音信号转变为相应文本或命令的技术,其根本目的是研究出一种具有听觉功能的机器。本设计研究孤立词语音识别系统及其在STM32嵌入式平台上的实现。识别流程是:预滤波、ADC、分帧、端点检测、预加重、加窗、特征提取、特征匹配。端点检测(VAD)采用短时幅度和短时过零率相结合https://www.elecfans.com/rengongzhineng/627435.html
10.维吾尔语声学特征分析及命令词识别系统实现语音识别技术在近几十年有了飞速的发展,特别是语音命令词识别这种识别任务相对于大词汇量连续语音识别简单的关键词识别技术,已在许多特定领域有了较成熟的应用。但针对新疆的维吾尔语音识技术的研究成果还很少,本文在这个方面做了一些尝试。本文完成的主要研究工作如下: 1.通过对按语速分类的精标注维吾尔语语料各音素共振https://wap.cnki.net/touch/web/Dissertation/Article/1013235874.nh.html
11.Paraformer语音识别中文端上指令词16k离线指令词识别:较小词表的常用智能家居交互指令词识别模型。 轻量:提供了验证有效的5M小参数量Paraformer模型配置,验证了share embedding的作用。 ModelScope-FunASR FunASR希望在语音识别方面建立学术研究和工业应用之间的桥梁。通过支持在ModelScope上发布的工业级语音识别模型的训练和微调,研究人员和开发人员可以更https://modelscope.cn/models/iic/speech_paraformer-tiny-commandword_asr_nat-zh-cn-16k-vocab544-pytorch/summary
12.方糖语音识别模块未来板Lite简介:自定义命令词,默认有十条空指令1、给语音识别模块通电2、使用默认唤醒词对模块进行唤醒(“你好小喵”、“小喵小喵”、“智能管家”)3、准备开始进行自定义命令词,如,口令“学习第一条命令词”,等待模块语音引导提示,说出你要新增的命令词,例如潮汕话的“胶己人”,录入两遍后,“胶己人”就成为你新的第http://kittenbot.cn/doc/hardware/sugar_module/%E6%96%B9%E7%B3%96%20-%20%E8%AF%AD%E9%9F%B3%E8%AF%86%E5%88%AB%E6%A8%A1%E5%9D%97/
13.离线命令词识别linux?Worktile社区离线命令词识别是指在没有网络连接的情况下,使用Linux系统进行命令词的识别。在Linux系统上,有许多工具可以帮助我们实现离线命令词识别,下面我将介绍一些常用的方法。 1. pocketsphinx:Pocketsphinx是一个开源的离线语音识别引擎,它可以在Linux系统上进行命令词识别。使用pocketsphinx,我们需要先安装它的Python绑定库,然后编https://worktile.com/kb/ask/387205.html
14.WTK6900H24SS(S010)离线识别语音芯片在卡车空调中的应用介绍卡车空调通过语音识别芯片实现了精准的温度控制。驾驶员可以通过命令词“十五度”、“十六度”等直接设定所需温度,空调系统将迅速调整到相应温度,确保驾驶舱的舒适度。同时,芯片还支持风速的调整,驾驶员可以通过命令词“风速一档”、“风速六档”等轻松调整风速大小,满足不同环境下的通风需求。 https://www.yoojia.com/article/9375935309501067807.html
15.基于SoPC的孤立词语音识别系统的设计AET摘要:采用SoPC方法,实现了基于动态时间规整(DTW)算法的孤立词语音识别系统,该系统可以作为电器系统的语音命令控制模块使用。考虑嵌入式系统的特点,对端点检测算法和模式匹配算法进行了选择和调整。实验表明,该语音识别系统运行速度和识别准确性能够适应语音控制的要求。SoPC设计方式灵活,适合对系统进行改进升级。 http://www.chinaaet.com/article/180832
16.语音情感识别范文8篇(全文)机载语音识别系统中以飞控指令为例, 我们收集海量的飞行员控制指令并建立语法网络。飞控指令主要是命令词形式, 语料数量比较有限, 适合使用小词汇量命令词语音识别系统。分析命令词语音规则, 指令大概可分为五种类别, 为孤立词、一槽命令词、二槽命令词、三槽命令词、四槽命令词。命令词示例分别如下:https://www.99xueshu.com/w/ikeywzpu0x4s.html
17.5.AutomaticSpeechRecognition我们可以看到,预测相当接近,但有些单词不太正确。我们将针对参考文本使用三种最流行的语音识别指标评估这个预测,并看看每种指标得到的数字是什么。 词错误率(Word Error Rate) 词错误率(WER)指标是语音识别的‘事实上’指标。它计算单词级别上的替换、插入和删除。这意味着错误是在单词之间逐个标注的。以我们的例子https://fancyerii.github.io/hfaudio/unit5/