吴恩达教授曾经预言过,当语音识别的准确度从95%提升到99%的时候，它将成为与电脑交互的首要方式。
【新智元导读】吴恩达曾经预测当语音识别的准确率从95%上升到99%时，语音识别将会成为人类与计算机交互的新方式。归功于深度学习，这4%的准确率的提升使得语音识别从难以实际应用的技术变成有无限的应用潜力
随着科学技术的发展和社会的需要，移动机器人技术得到了迅速发展，正在渗透到各行各业中，使人们的生活更加便利。现今以单片机为核心的移动机器人存在处理数据量有限、控制系统速度低、人机交互机制单一等缺点，不能满足机器人多任务的要求。系统中增加协处理器的系统结构也得到了广泛应用，虽然可以管理多种传感器，但这种结构却增加了硬件的冗余度和复杂度，见参考文献。为此，提出了以嵌入式处理器S3C2440为核心的多任务机器人控制系统。 1 控制系统硬件设计 控制系统选用两轮独立驱动小车为移动式机器人平台，后轮为一个尼龙万向轮
语音识别正在「入侵」我们的生活。我们的手机、游戏主机和智能手表都内置了语音识别。他甚至在自动化我们的房子。只需50美元，你就可以买到一个Amazon Echo Dot，这是一个可以让你订外卖、收听天气
文章：Fisheye Camera and Ultrasonic Sensor Fusion For Near-Field Obstacle Perception in Bird’s-Eye-View
每个人的皮肤纹路在图案、断点、交叉点上各不相同，指纹识别技术依靠皮肤纹路的唯一性、稳定性，把个体身份同指纹对应起来，通过与预存指纹对比进行身份识别。在实现方式上，指纹识别技术主要分为：电容式、光学式、超声波式。
这一技术专利的正式授予增加了苹果将在新一代iPhone中取消Home键这一消息的可信度。 据报道，29日，美国专利和商标局（USPTO）授予苹果一项声波指纹成像技术专利，其中该技术的指纹识别精度与当前的Touch ID光学指纹传感器相比，要高很多。 此前，在二月份，美国专利和商标局就通过了一项苹果在2016年8月申请的“声波成像系统架构”专利。 据悉，该技术通过声波成像实现指纹识别，具体来看，就是声波换能器首先在第一种模式下生成声波或者脉冲，并穿过各种基板，比如 iPhone 屏幕的玻璃。随后，换能器硬件进
一幅图像可定义为一个二维函数 f(x,y)f(x,y)f(x,y)，其中 xxx 和 yyy 是空间（平面）坐标，而任何一对空间坐标 (x,y)(x,y)(x,y) 处的幅值 fff 称为图像在该点处的强度或灰度。当 x,yx,yx,y 和灰度值 fff 是有限的离散数值时，我们称该图像为数字图像。数字图像处理是指借助于数字计算机来处理数字图像。
蝙蝠使用生物声呐，为夜晚在丛林中飞行导航。他们的超声波脉冲，可以比人造声呐装置更精确地对声音进行定位。为复制、驾驭这种能力，IBM 学院奖获得者 Rolf Müller 教授协同他在弗吉尼亚理工学院（Virginia Tech）的团队，设计了一种人造蝙蝠耳。 Rolf Müller 的研究引起了 IBM 的注意。IBM 专家韩金萍（音译）的神经计算团队，和 IBM Watson 语音专家崔晓东（音译）和他的同事， 看到了 Müller 教授人造“动态外耳”（dynamic peripheral，蝙蝠可转
研究人员在上周的IEEE欧洲议会上表示，他们在近期的一项研究中发现了234种安卓应用会向用户发出“允许使用麦克风”的请求，以此通过超声波信号追踪用户信息。基于超声波跨设备追踪技术（Ultrasonic Cross-Device Tracking，uXDT)是许多市场和广告公司的“宠儿”。 超声波音频信标可以植入电视广告或网页广告，而装有接收器的移动APP则可以收集这些信标。由此，广告商可以通过此项技术跨设备追踪用户信息，创建用户的个性化档案，通过分析设备收集的数据了解用户的兴趣所在，从而为每位用户推荐他们感
自主定位导航是机器人实现智能化的前提之一，是赋予机器人感知和行动能力的关键因素。如果说机器人不会自主定位导航，不能对周围环境进行分析、判断和选择，规划路径，那么，这个机器人离智能还有一大截的差距。那么
物联网将各种信息传感设备与网络结合起来而形成的一个巨大网络。物联网建设如火如荼，预计2023年底，在国内主要城市初步建成物联网新型基础设施，连接数突破20亿。
超声波雷达的工作原理是通过超声波发射装置向外发出超声波，到通过接收器接收到发送过来超声波时的时间差来测算距离。
---- 新智元报道 编辑：Aeneas 桃子 【新智元导读】一心豪赌纯视觉方案的特斯拉，这次官宣把超声波雷达弃了。 山无棱，天地合，马斯克初心未改。 作为纯视觉一贯的忠实信徒，他近日宣布：特斯拉即将采用100%纯视觉方案！ 继2021年5月特斯拉弃用毫米波雷达后，这次连仅有的超声波雷达也扔掉了。 你如何看？ 网友表示：不敢看，以后看见特斯拉就要躲远点。 超声波雷达被弃了！ 近日，特斯拉官方称，从10月开始，欧洲、北美、中东地区交付的Model 3、 Model Y将移除超声波雷达传感器（
超声波雷达听着很陌生，但其实一直被广泛使用在倒车上，与毫米波雷达不同的是：超声波能被任何材质的障碍物反射，毫米波只能被金属物体反射，超声波雷达的探测距离又很近，到底工作原理是什么，下面我带大家一起来来看看。
本文节选自《语音识别基本法：Kaldi实践与探索》一书！ ---- --正文-- 从起初的一声巨响，到梵音天籁，到耳旁的窃窃私语，到妈妈喊我回家吃饭，总离不开声音。 声音是这个世界存在并运动着的证据。 假设我们已经知道了声音是什么。 我们可以找到很多描述声音的词语，如“抑扬顿挫”“余音绕梁”。 当我们在脑海中搜索这类词语时，描述对象总绕不过这两个：人的声音和物的声音。 人的声音，就是语音；物的声音，多数是指音乐。 这样的选择源于人的先验预期：语音和音乐最可能有意义，有意义的事情人们才会关注。估计不会有人乐
三星 2 月 20 日将发表年度旗舰机种 S 系列，据市场传出，Galaxy S10 的终端售价将比 S9 更高，突破 1000 美元大关，外界预测，S10 将搭载高通专利的超声波(Ultra- Sonic)指纹识别，而 A 系列则将首度采用光学式(Optical)指纹识别技术。去年机种都还采用电容式方案的三星，今年依照不同等级机型采用不同方案，让超声波、光学、电容式同时并存在今年产品当中，这也让指纹识别技术引起市场讨论。当中，光学式指纹识别技术更是市场讨论的焦点，更有分析师认为，今年光学式渗透率将明显提高，2019 年将是元年。
在倒车入库，慢慢挪动车子的过程中，在驾驶室内能听到”滴滴滴“的声音，这些声音就是根据超声波雷达的检测距离给司机的反馈信息。
摘 要：中国的盲人数量占全球盲人数量比重很大，盲人在日常交通和生活活动中都受到很大限制，盲人对于出行有很大的困扰。本篇论文利用超声波测距原理解决盲人出行问题。本文首先介绍了国内外定位的发展现状和发展趋势，其次对硬件进行选型和硬件外围电路设计，对硬件电路部分的各个模块做了详细设计说明，包括单片机最小系统、电源电路、超声波测距电路、GPS模块电路、GSM模块电路、报警电路、显示电路以及语音播放电路。根据所画流程框图编写程序，再通过仿真电路图进行调试。通过实验表明，本系统能实现距离的实时测量、语音播报、紧急报警的功能。经测试本系统具有硬件结构简单、成本低、工作可靠、流程清晰、精度高、易于推广的优点。
激光雷达的波长介于750nm-950nm之间， 以单线或多线束机制辐射光束，接收目标或环境的反射信号， 以回波时间差和波束指向测量目标的距离和角度等空间位置参数。 激光雷达主要优点如下： (1)波长短，测量精度高 (2)多线束的探测， 可以实现对场景的三维成像。 激光雷达的主要缺点是： (1)抗干扰能力低， 易受天气影响， 在雨雪雾等天气的作用下， 激光雷达使 用受限。 (2)激光发射、被测目标表面粗糙等因素都对测量精度有影响。 (3)结构复杂， 除激光器本身， 还必须添加精密伺服机构， 实现对探测空域 机械扫描， H前的成本以数万美元计。
据台湾媒体今日报道，苹果未来的iPhone手机可能将会采用高通独家的超声波屏幕指纹识别方案。
智能音箱近两年走入了很多家庭的生活，成为了娱乐、购物、日程管理、儿童陪伴甚至教育方面的帮手。但是，智能音箱的安全问题也日益受到关注。继今年 11 月份，有研究使用激光黑掉智能音箱后，又有新的破解方法来了。这回直接用定向声波。
如果你的本能反应是：「不！」然后突然迟疑，「哈？这可能吗？」我的反应也和你一样。在 Applied Physics Letters 的新论文《A single feature for human activity recognition using two-dimensional acoustic array》中，一个中国团队正致力于通过回声定位的计算机系统来达到隐私和安全的复杂平衡。通过训练人工智能来筛选来自声学传感器阵列的信号，系统可以逐渐学会只使用超声波来分析你的动作，不论是站着、坐着还是摔倒。
在上一次分享中，我介绍了毫米波雷达的原理、数据特性及优缺点。毫米波雷达的低环境敏感和低成本的特性使得其在ADAS和自动驾驶领域得到了广泛的应用。
三星这次又出事情了，这次的罪魁祸首是Galaxy S10及其超声波屏幕内指纹读取器，只要手指和传感器之间有屏幕保护膜或其他某种透明塑料，任何人都可以将其解锁。
时隔65年，在近日Google Research软件工程师Inbar Mosseri和Oran Lang发表的论文《Looking to Listen at the Cocktail Party》中，采用了一个全新的视听模型为“鸡尾酒会”问题提供了一个合适的解决之道，这一突破为语音识别不仅带来了更多新可能，同时也成为该领域一个划时代的分水岭。
当今时代，随着移动智能手机的普及，指纹解锁早已是手机不可或缺的一个功能。除了现在比较新款的iPhone或者部分手机采用了Face ID之外，人们几乎天天都会用到指纹解锁技术。但你知道指纹解锁技术背后的原理吗？
摄像头：可分为数字摄像头和模拟摄像头两大类。数字摄像头可以将视频采集设备产生的模拟视频信号转换成数字信号，进而将其储存在计算机里。模拟摄像头捕捉到的视频信号必须经过特定的视频捕捉卡将模拟信号转换成数字模式，并加以压缩后才可以转换到计算机上运用。数字摄像头可以直接捕捉影像，然后通过串、并口或者USB接口传到计算机里。
摄像头可分为数字摄像头和模拟摄像头两大类。数字摄像头可以将视频采集设备产生的模拟视频信号转换成数字信号，进而将其储存在计算机里。模拟摄像头捕捉到的视频信号必须经过特定的视频捕捉卡将模拟信号转换成数字模式，并加以压缩后才可以转换到计算机上运用。数字摄像头可以直接捕捉影像，然后通过串、并口或者USB接口传到计算机里。
对攻击语音识别系统的研究表明，某些隐藏的语音命令人类无法听见，但是这些声音却可以控制系统。在最近的一些实验中，研究者设计了一个完全听不见的攻击：DolphinAttack，通过将人声负载在高频载波上，可以通过Siri使iPhone发起FaceTime通话。
面有了飞速发展，还出现了智能化的趋势。“自动泊车”就是一个大家非常熟悉的功能，透过它我们能看到汽车智能化发展的缩影。
本系列博客包括6个专栏，分别为：《自动驾驶技术概览》、《自动驾驶汽车平台技术基础》、《自动驾驶汽车定位技术》、《自动驾驶汽车环境感知》、《自动驾驶汽车决策与控制》、《自动驾驶系统设计及应用》，笔者不是自动驾驶领域的专家，只是一个在探索自动驾驶路上的小白，此系列丛书尚未阅读完，也是边阅读边总结边思考，欢迎各位小伙伴，各位大牛们在评论区给出建议，帮笔者这个小白挑出错误，谢谢！ 此专栏是关于《自动驾驶汽车环境感知》书籍的笔记。
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本文参考文献 [1]詹新明，黄南山，杨灿.语音识别技术研究进展[J].现代计 算机(专业版) [2]《语音识别》——维基百科，自由百科的全书 [3]杨行峻, 迟惠生,“语音数字信号处理”, 电子工业出版社. 1995 [4]崔天宇 吉林大学硕士学位论文《基于HMM的语音识别系统的研究与实现 》 [5]陆昱方,科技传播第二期期刊《简述语音识别的实现过程》
当下，由于水下恶劣危险的环境，海洋产业在发展中面临着迫切的产业智能化升级需求。为了解决该类问题，将光学技术、声学技术和 AI 算法更好的融入到海洋产业中，近期，一场由国家自然基金委、鹏城实验室和湛江市人民政府联合主办的线上比赛「水下目标检测算法赛」拉开了帷幕。
自动驾驶汽车包括五大核心部分：感知、传感器融合、定位、规划和控制，这五大部分涉及的内容及相互之间的关联楼主会在后续几篇中逐步介绍，这篇楼主先从感知部分说起。
杨净 丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 100%纯视觉信念者马斯克，现在扔掉了最后一个雷达。 如今的特斯拉传感器方案，有且只有8个摄像头，换而言之不论是L2级的辅助驾驶还是无人驾驶能力的FSD，都完全靠这8个摄像头。 而被他扔掉的，正是雷达三剑客中性价比之王——超声波雷达。 它售价不过数十元，部署一整套自主泊车系统也不过500块，跟毫米波雷达、激光雷达相比不足为道。 更有人直言：超声波雷达只有好处，没有坏处。 而结合上次马斯克扔掉毫米波雷达，网友们更是坐不住了： 「幽灵刹车」到现在还
你的手机可能在监听你，你的电脑可能泄露自己的数据，你的智能音箱也可能把你的悄悄话上传到千里之外。
语音识别AI，从鸟鸣中听出了奇怪的命令：要访问邪恶网站evil.net，还要安装后门。
今天我开通了新专栏《语音处理》，又名曰——不语。我将分享介绍一些关于语音信号处理的基础知识。
文章：Computer Vision in Automated Parking Systems: Design, Implementation and Challenges
生活中无论是手机解锁、智能门锁、打卡机等，都还会用到指纹解锁。电影中还会出现这样的桥段，有心之人将某人的指纹提取复制出来，然后用其指纹为非作歹，比如……代替他人打卡。
本文介绍了无人机避障技术的基本原理、实现方式以及大疆无人机精灵4Pro的五向避障系统。避障功能使无人机在飞行过程中能够识别并避开障碍物，提高了飞行安全性。通过双目视觉、ToF传感器等技术，无人机能够实时感知周围环境，从而实现智能飞行和避障。
照片来源：路透社 Alexandre Meneghini 声波之谜 根据外媒报道，至少 24 名美国驻古巴大使馆工作人员在 2016 年 12 月到 2017 年 8 月期间听到过尖锐声音，并受声波影
2019年国庆，帮朋友实现了一个人脸识别进行开锁的功能，用在他的真人实景游戏业务中。几个月来运行稳定，体验良好，借着这个春节宅家的时间，整理一下这个应用的实现过程。
首先我们先看一段预览视频，了解一下无人超市的整个销售与运作过程。 视频内容 无人超市，未来趋势。 上面这段视频，展示了逛亚马逊的Amazon Go无人超市是种怎样的体验。毫无疑问，一个完善的无人超市需要复杂的技术支撑。 现在，挑战来了。 你能不能在一天半的时间里，从零着手搭建出一个基本的Amazon Go无人超市系统？让客户可以体验无缝衔接的购物体验？ 当然可以。 有个四人小组就在最新的一次黑客马拉松中，完成了这样一次挑战。他们只用了不到36个小时，就搞定了一切，而且还把整个教程公布了出来。 首先，得有一套
过去，机器人制造是一个非常困难、容易出错且耗时的过程，因为采用由分立元件构成的装置实现对环境的感应，而这些装置中很多部件都不能有效地协同工作，处理器缺乏足够的能力从多个传感器收集信息并处理这些信息。下面我们以超声波距离传感器为例进行说明机器人设计制造的过程。 构建超声波传感器首先需要一个超声波换能器，然后搭建一些接口电路用来发送脉冲，以及记录返回信号的时间。连接机器人处理器的接口由指示测试起始时间的输出信号以及回声探测定时器计数值的输入信号组成。处理器获取所用的总时间并将这个时间转换成距离。如果需要处理多路
Device-Free Gesture Tracking Using Acoustic Signals
有专家预测，到2020年，企业将实现与客户对话的自动化。据统计，由于呼叫中心的员工要么没有接好电话，要么没有足够的能力进行有效沟通，公司损失了多达30%的来电。
在机器人技术中，虽然我们已经在视觉和触觉方面取得了巨大的进步，但是对声音的研究一直稍有欠缺。
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