首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

利用OpenAI和NVIDIA Riva,在Jetson上搭建一个AI聊天机器人

在尖端语音处理领域,Riva 是一款由 NVIDIA 开发的强大平台,使开发人员能够创建强大的语音应用。该平台提供了一系列复杂的语音处理能力,包括自动语音识别(ASR)、文本转语音(TTS)、自然语言处理(NLP)、神经机器翻译(NMT)和语音合成。Riva 的一个关键优势在于其利用了 NVIDIA 的 GPU 加速技术,确保在处理高负载时仍能保持最佳性能。通过用户友好的 API 接口和 SDK 工具,Riva 简化了开发人员构建语音应用的过程。此外,Riva 还在 NVIDIA NGC™ 存储库中提供了预训练的语音模型,这些模型可以在自定义数据集上使用 NVIDIA NeMo 进行进一步优化,从而将专业模型的开发加速了 10 倍。

04

在动作观察,运动想象和站立和坐姿执行过程中解码脑电节律

事件相关去同步化与同步化(ERD/S)和运动相关皮质电位(MRCP)在下肢康复的脑机接口(BCI)中,特别是在站立和坐姿中,起着重要的作用。然而,人们对站立和坐着的大脑皮层活动的差异知之甚少,尤其是大脑的意图是如何调节运动前的感觉运动节奏的。在本研究中,研究人员旨在研究在站立和坐着的动作观察(AO)、运动想象(MI)和运动执行(ME) 期间连续性EEG节奏的解码。研究人员开发了一项行为任务,在该任务中,参与者被指示对坐立和站坐的动作执行AO和MI/ME。实验结果表明,在AO期间ERD比较显著,而在MI期间ERS在感觉运动区域的alpha带较为典型。结合常用空间模式(FBCSP)和支持向量机(SVM)进行离线和分类器测试分析。离线分析表明,AO和MI的分类在站-坐转换时的平均准确率最高,为82.73±2.54%。通过分类器测试分析,研究人员证明了MI范式比ME范式具有更高的解码神经意图的性能。

04

基于树莓派的语音识别和语音合成

语音识别技术即Automatic Speech Recognition(简称ASR),是指将人说话的语音信号转换为可被计算机程序所识别的信息,从而识别说话人的语音指令及文字内容的技术。目前语音识别被广泛的应用于客服质检,导航,智能家居等领域。树莓派自问世以来,受众多计算机发烧友和创客的追捧,曾经一“派”难求。别看其外表“娇小”,内“心”却很强大,视频、音频等功能通通皆有,可谓是“麻雀虽小,五脏俱全”。本文采用百度云语音识别API接口,在树莓派上实现低于60s音频的语音识别,也可以用于合成文本长度小于1024字节的音频。 此外,若能够结合snowboy离线语音唤醒引擎可实现离线语音唤醒,实现语音交互。

03

音视频基本概念:分辨率、帧速率、码流、采样位深、采样率、比特率

显示分辨率(屏幕分辨率)是屏幕图像的精密度,是指显示器所能显示的像素有多少。由于屏幕上的点、线和面都是由像素组成的,显示器可显示的像素越多,画面就越精细,同样的屏幕区域内能显示的信息也越多,所以分辨率是个非常重要的性能指标之一。可以把整个图像想象成是一个大型的棋盘,而分辨率的表示方式就是所有经线和纬线交叉点的数目。显示分辨率一定的情况下,显示屏越小图像越清晰,反之,显示屏大小固定时,显示分辨率越高图像越清晰。图像分辨率则是单位英寸中所包含的像素点数,其定义更趋近于分辨率本身的定义。常见的分辨率(ps:图片中的分辨率长宽反过来理解下,没找到好的图,如4k:4096x2160)如下:

02
领券