本文主要介绍在APICloud平台使用科大讯飞的SDK快速实现语音识别功能。 一、效果预览 二、功能实现 在注册好APICloud账号后，进入控制台，添加iflyRecognition模块。...iflyRecognition模块封装了科大讯飞的SDK 的语音听写、语音在线合成功能。...使用流程： 1、注册讯飞开放平台账号 2、在讯飞开放平台创建应用，并添加语音听写、在线语音合成服务。...根据模块文档，调用接口： 1、createUtility 创建科大讯飞引擎 createUtility({params}, callback(ret, err)) params android_appid...： 类型：字符串 描述：从科大讯飞开放平台得到的 appid（android端） ios_appid： 类型：字符串 描述：从科大讯飞开放平台得到的 appid（iOS端） 示例： var iflyRecognition
前不久，我提交了科大讯飞星火认知大模型申请，昨晚收到了申请通过的短信。今天对它进行了试用，记录一下使用过程以及一些感受。...讯飞星火试用地址：https://xinghuo.xfyun.cn/ 下面我将分4个方面进行介绍： 讯飞星火是什么 与我们已知的ChatGPT有什么区别 它的应用场景有哪些 使用感受 让讯飞星火 自我介绍一下...换一种问法，再试试 与ChatGPT的什么区别 再试一试： 它的应用场景有哪些 试试让它帮忙起个名字吧～ 来些传统文化～ 不太行，换个说法再来一次： 使用感受 讯飞星火还支持语音输入进行交互...不清楚讯飞星火引用消息源的逻辑，但可以确定信息的时效性具有一定的滞后性，搜索最近很火的《漫长的季节》、范伟主演，得到的答案相关性极低。
https://gitee.com/VampireAchao/simple-kdxf-nlp.git
-销售额第一，双平台连续2年冠军 讯飞学习机X1 Pro-学习平板品类-18日单品销售额第一 讯飞智能办公本-电纸书品类-国内品牌销售额第一 讯飞听见M1-录音笔品类-硬件配套服务销售额第一 ?...讯飞当时就有介绍，这些变化直接让离线语音识别训练模型规模扩大5倍，中英文识别率超95%；翻译模型容量增加105%，涵盖词库规模扩大1倍。...科大讯飞智能机器人，则是科大讯飞面向儿童与教育领域的产品，品牌名为阿尔法蛋，定位为人工智能学习助手。...此外，讯飞智能录音笔、讯飞智能办公本、讯飞学习机、讯飞听见M1等，也都取得了第一的好成绩。 在录音笔品类，讯飞销售额不仅拿下头筹，销售热度还超其他品牌之和。 ?...随着技术不断成熟，机器已经在图像识别、语音识别等多个方面超越普通人类水平，AI正更直接地在生活中发挥作用。
1061700625/OpenMV_Face_Recognition ''' >> author: SXF >> email: songxf1024@163.com >> description: 用LBP特征进行人脸识别...，可进行人脸注册、人脸检测与人脸识别 Pin7高电平一次，触发人脸注册；默认低电平 UART1（Pin1）输出调试信息 UART3（Pin4）输出识别结果，当识别成功后，返回“Find It...= 0: debug(res) return 1 def match(d0): # 人脸识别 dir_lists = os.listdir(...，但由于SD卡内无文件，无法匹配人脸 ?...按下F1按键，进入人脸注册模式，连续拍5张照存入SD卡（拍摄时绿灯快闪50ms，拍摄完绿灯闪1000ms） ? 再识别，可完成人脸识别（红灯闪1000ms）。
、实时摄像头人脸识别、视频文件人脸识别 * @Description: OpenCV-4.1.1 测试文件 * @date: 2019年8月19日 17:17:48 * @version: V-1.0.0...，识别成功保存图片到本地 getVideoFromCamera(); // 2- 从本地视频文件中识别人脸 // getVideoFromFile();...// 3- 本地图片人脸识别，识别成功并保存人脸图片到本地 face(); // 4- 比对本地2张图的人脸相似度 （越接近1越相似） String basePicPath...while(i<3) { // 匹配成功3次退出 capture.read(video); HighGui.imshow("实时人脸识别...： 2- 测试本地视频识别人脸 3- 测试本地图片人脸识别 4- 测试本地2张图片人脸的相似度 完结。
1.人脸识别的难点 用户配合度 相似性 易变形 2.人脸识别的评测方法 LFW数据集（Labeled Faces in the wild):该数据库工有13233幅图像，其中5749个人，1680人有两幅及以上的图像...该数据库采集的是自然条件下人脸图片，目的是提高自然条件下人脸识别的精度。
该同传者称，科大讯飞的同传是“假”的，是利用机器语音识别了他和搭档口译的内容，再呈现到大屏上，而不是科大讯飞号称的AI同传。...距离那场同传风波不过25天时间，科大讯飞又迎来了这场“痛击”。 高楼皆由AI起 作为最早一批的智能语音入局者，即将走过二十年的科大讯飞已经成为了中国最大的语音识别人工智能公司。...其产品占据了中文语音识别服务市场70%的份额，国内智能语音市场份额则占据了44.2%，遥遥领先于百度、苹果等公司。 可谓是真正占据了中国智能语音市场半壁江山的企业。...语音识别的技术门槛并不高，这个市场里一旦涉及到数据内容，大家都想把最关键的东西握在自己手里，科大讯飞需要面对的竞争对手越来越多。就像其董事长刘庆峰曾经说的，“留给讯飞的窗口期只有三到五年。”...而与此同时，围绕语音交互的硬件市场早已群雄环伺，搜狗、猎豹以及网易都在今年下半年陆续发布了语音识别硬件，科大讯飞高达2999元的翻译机显得有点高处不胜寒。
降低计算强度 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('d:\haarcascades\haarcascade_frontalface_alt.xml') # 探测人脸...# 根据训练的数据来对新图片进行识别的过程。...，其他可以不写 scaleFactor= 1.01, #控制金字塔层数，通常范围1.01~1.5 参数越小，层数越多，结果越精确 minNeighbors = 1, #为5表示有5次重叠才认为人脸存在... minSize = (1,1),#寻找人脸的最小区域 ) # 处理人脸探测的结果 print ("{0}".format(len(faces))) for(x,y,w,h) in faces:
回看2017，科大讯飞取得了哪些举世瞩目的突破成就？又在AI赋能营销领域实现了怎样的不朽成果？...众所周知科大讯飞的智能语音技术处于全球领先的水平，以讯飞输入法为例，今年语音识别的准确率提高到了98%，并支持22种方言。目前已为众多广告主提供了多种场景的语音交互式广告，引领业界广告交互的新潮流。...基于科大讯飞领先的语音合成、语音识别、语义理解技术，语音互动广告、明星合成广告、视频互动广告和H5互动广告都开始被广泛应用。...AI助力智能营销 科大讯飞依托人工智能技术实现了独有的大数据能力。...此外，结合讯飞DMP平台的用户360°画像，使用机器学习和深度学习技术，训练CTR预估和CVR预估模型，有效提升广告的点击率和转化率。 今年，讯飞AI营销不仅深化了技术水平，也强化了产品功能。
python人脸识别 人脸识别的崛起 什么是人脸识别 人脸识别是将采集到的数据信息,根据人脸特征信息进行比对,从而辨识身份的技术。...不过肯定的一点是，你的人脸识别首先要将人脸转化为计算机可以识别的数据，人脸识别其实就是计算机方面的数据识别。...人脸识别技术的应用和发展 谈到应用，我的第一映像就是手机上的人脸识别解锁，目前在学校公寓里面也有人脸识别的机器，我记得首先是收集了我们学生们的照片，应该是存入数据库的，我们学生的信息，包括学号，以及所在系等等...学生在进入公寓时需要进行人脸识别，机器会进行识别。系统有两种识别方式，一是识别人像，二是进行刷卡，刷卡会将自己的信息读取，会与数据库的信息对比，也是一种识别的方式。...我们可以有这个思路，这里只是给大家简单介绍一下python的这个人脸识别库。当然也会有其他的编程语言的实现人脸识别。 后期会写出动态拍照人脸识别。
本文我们接着来看看，在完成了人脸注册之后我们该如何识别出用户的人脸特征，从而通过人脸识别获取用户信息。...人脸识别的全部流程集成在官方 Demo 的 DetecterActivity 文件中。...还是来了解几个概念 人脸追踪 FT 年龄检测 Age 性别检测 Gender 其中人脸追踪 FT 与人脸检测 FD 功能基本一致（甚至代码基本都是相同的），Age 引擎用于识别年龄，Gender 引擎用于识别性别...识别流程 整体上比人脸注册还要简单，官方提供了很好的封装供我们使用，我们来看看流程。...流程是这样的 提取图片中的人脸 → 与我们已经注册过得特征集合进行特征匹配 → 匹配程度最高的作为最终识别结果 这一过程是放在一个子线程中运行的，代码如下： //人脸识别线程 class FRAbsLoop
我们这里有一组题，来测测大家的人脸识别水平。 先来一道简单的，【人脸识别四级】水平的，下面两位男明星分别是谁？ ? 很简单是吧？...是的 在某些特殊情况下，人脸识别对于人类已经快成为Impossible mission了。...度量学习的引入 随着人脸识别技术逐渐在身份核验中承担越来越重要的作用，门禁准入，机场安检，金融服务等等领域都对于准确性提出了高要求，如何更精确的区分样本的特征也成为人脸识别技术的巨大挑战。...随着深度学习技术的发展，基于深度神经网络的度量学习方法极大的推动了人脸识别、人脸校验、行人重识别和图像检索等众多计算机视觉任务的性能提升。...飞桨的深度度量学习实现 在本章节，我们将为大家介绍在飞桨里实现的几种度量学习方法和使用方法，具体包括数据准备，模型训练，模型微调，模型评估，模型预测。
随着机器学习和深度神经网络两个领域的迅速发展以及智能设备的普及，人脸识别技术正在经历前所未有的发展，关于人脸识别技术讨论从未停歇。...在下文中，我将向大家介绍我是如何用飞桨进行人脸表情识别的。 方案解析 1....由于ck+数据集的人脸表情比较标准，所以通常在人脸表情识别的实验中，有非常好的效果。我们可以从网上下载这个数据集。...利用飞桨进行表情图片辨识可以取得较好的识别效果，这为AI技术学习者和行业应用者打开了一扇快速通往人工智能的大门。 计算机对人脸表情的理解与识别，从根本上改变了人与计算机的关系，从而达到更好的人机交互。...因此人脸表情识别在心理学、智能机器人、智能监控、虚拟现实及合成动画等领域有很大的潜在应用价值，也希望飞桨能够为该方向的发展注入新活力。
盘面分析 从月线图来看，科大讯飞已经处于历史底部，并且底分型已经形成，开始向上形成一笔。科大讯飞这个月线图简直是太有规律了，支撑位和压力位很清晰。
在上一篇文章树莓派调用百度人脸识别API实现人脸识别，我们完成了树莓派人脸识别的基础环境配置，人脸识别功能也测试成功了，现在我们做一个小小的案例来实际应用一下，我们想树莓派人脸识别成功后，发送蓝牙串口数据给...import base64 import time import bluetooth from bluetooth_test import bt_open,servo_init,bt_close #百度人脸识别...: f = open('faceimage.jpg','rb') img = base64.b64encode(f.read()) return img #上传到百度api进行人脸检测...def go_api(image): result = client.search(str(image, 'utf-8'), IMAGE_TYPE, GROUP);#在百度云人脸库中寻找有没有匹配的人脸...f.close() return 1 if result['error_msg'] == 'pic not has face': print('检测不到人脸
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背景 收到用户反馈，我们的app在科大讯飞的定制系统上，运行卡顿。 1、表现为点击进入应用后，用户点击无响应，系统提示ANR。...24616 kB = 24M Cached: 645764 kB = 630M 结论 1、APP发布的Release包，开启了 反调试 验证 2、科大讯飞
cv2.IMREAD_GRAYSCALE))#原始图像 labels=[0,0,1,1]#图像标签 recognizer=cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()#LBPH人脸识别...特征图像划分为一个个单元格时，每个单元格在水平方向上的像素个数 grid_y表示将LBP特征图像划分为一个个单元格时，每个单元格在垂直方向上的像素个数 threshold表示在预测时所使用的阈值，如果大于该阈值，那么没有识别到任何目标对象...) src表示输入图像 labels表示标签 label, confidence=cv2.face_FaceRecognizer.predict(src) src表示输入图像 注意：置信度评分用来衡量识别结果与原有模型之间的距离
目录 1 读取图片 2 将图片灰度转换 3 修改图片尺寸 4 绘制矩形_圆 5 人脸检测 6 检测多张人脸 7 检测视频中的人脸 8 训练数据并人脸识别 8.1 训练数据 8.2 人脸识别 1 读取图片...8 训练数据并人脸识别 8.1 训练数据 import os import cv2 import sys from PIL import Image import numpy as np def getImageAndLabels...face.LBPHFaceRecognizer_create() recognizer.train(faces,np.array(ids)) # 保存文件 recognizer.write('trainer.yml') 8.2 人脸识别.../trainer.yml') # 准备识别的图片 img = cv2.imread(r'E:/girl.jpg') # 将图片缩小至原来的1/2 height, width = img.shape[:...(gray) for x, y, w, h in faces: cv2.rectangle(reSize, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 人脸识别
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