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KT148A语音芯在智能锁语音提示的优势在哪里成本还是性能

智能锁,已经广泛的应用于生活的各个场景,确实是一个好产品,我自己都在用,也很方便而锁基本上都搭配有语音芯片或者蜂鸣器,低端的产品都是蜂鸣器,中端的产品基本都搭配语音芯片而智能锁方案中,关于语音芯片的需求第一种...不使用语音芯片,使用Flash存储,使用MCU的DAC加功放组成。这种方案有一定的门槛,稳定性和效果需要一定的能力。第二种,使用集成语音芯片方案。...这里强烈推荐KT148A-sop8的语音芯片,flash型,可以重烧,可以用户自己修改语音,当然,在多语音,长语音的应用中,成本是非常的有优势当然面对智能锁的需求,我们也开发了实用型的功能扩展超出255...地址范围的语音,很多otp的芯片最大也只能支持的255的地址,而flash的KT148A可以扩展到65535的地址范围极致的语音压缩,可以存储将近440秒的高音质,如果音质稍微在压缩一下,存放600秒也是可以实现的...,就需要做音质的取舍Flash型的语音芯片,最大的好处就是芯片只有一种,没有任何其他的型号,不需要区分物料,不需要担心库存,即使生产有异常,也可以在线烧录,不至于拆机或者报废KT148A用户自己下载语音的最小系统板如下

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智能锁语音提示芯片选型otp还是flash型的有什么特点

一、智能锁的语音芯片应用特点智能锁是一种很成熟,很稳定的产品类型了,它对于语音芯片的要求,基本上都集中于以下几点:一定要使用简单并且好打样,因为锁大部分都是依托于方案公司去开发,然后购买pcba回来组装的形式...,所以产品类型会有很多,所以语音就会不同,频繁打样影响开发效率功耗一定要低,比较是电池供电的应用场景成本要低,毕竟越来越卷的市场,成本就是王道这里强烈推荐KT148A-sop8的语音芯片,flash型,...可以重烧,可以用户自己修改语音,当然面对智能锁的需求,我们也开发了实用型的功能扩展超出255地址范围的语音,很多otp的芯片最大也只能支持的255的地址,而flash的KT148A可以扩展到65535的地址范围极致的语音压缩...内置420KByte的语音空间,最大支持420秒的语音长度,支持多段语音,同时支持直驱0.5W的扬声器,支持用户更换语音,目前该芯片的优势如下:1、性价比高,相比较传统的OTP芯片来说,工艺的提升大大降低了成本...举例说明:1、指定播放291地址的语音,就发送F4 01 23 其中01是0x01代表高字节 ,23是0x23代表低字节F4为识别码,01和23 组成位0x123 = 291 ,代表第291条语音地址

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屏蔽浏览器对网页JS脚本错误提示

网页脚本基本已经成了现在网站开发中不可或缺的元素,无论是使用JS:Javascript还是使用其他JS库: jquery,extjs等等。但是网页脚本也跟Html/CSS一样也会有一些兼容性问题。...虽然如Jquery这些JS库对浏览器的 兼容性已经表现的相当好,但是也挡不住一些人为的因素,大家都懂的。。。 其实遇到bug因该是努力去解决的,而不是屏蔽掉。...但是有些时候,为了一个不影响效果,又难以排出的脚本错误 屏蔽浏览器脚本错误提示貌似是相对更合理的一种解决办法。...//e是一个局部变量,用来指向Error对象或者其他抛出的对象 //不想进行错误提示就不做操作 } finally { //无论try中代码是否有异常抛出

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Web ML 库 Transformers.js 提供文本转语音功能

在最新的 2.7 版本中,Transformers.js 引入了增强功能,其中包括文本转语音(TTS)支持。这次升级响应了用户的诸多需求,扩展了库的应用场景。...文本转语音(TTS)包括从文本创建听起来比较自然的语音,并提供了多种口语语言和 speaker。...开发人员可以通过 @xenova/transformers 中的管道函数来使用文本转语音功能,包括指定“文本转语音”任务和要使用的模型('Xenova/ speecht5_ts '),并使用选项{quantized...该数组表示合成语音,可以进一步处理或直接在浏览器中播放。 Transformers.js 适用于各种用例,包括风格转换、图像绘制、图像着色和超分辨率。...Transformers.js 支持许多任务和模型,涉及自然语言处理、视觉、音频、表格数据、多模态应用和强化学习。

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介绍提示学习、连续提示、离散提示

提示学习的过程中,模型的目标是产生一个与输入提示相关且符合预期行为的输出。例如,当输入提示是一个问题时,模型的任务便是生成一个合理的答案。...模型在下游任务中的表现对提示词(Prompt)的选择十分敏感,即模型的性能会因提示词的不同而有显著差异。选择合适的提示词对于确保模型在特定下游任务中的良好表现至关重要。...这得益于模型可以通过自我监督的方式,从海量文本数据中学习如何对各类提示进行响应。然而,提示学习也面临一些挑战。例如,选择适当的提示对模型的性能至关重要,但这通常需要进行大量的实验和调整。...离散提示(Discrete Prompts):这是人类手工设计的提示词,易于阅读和理解。在提示调整领域,离散提示是用于指导语言模型行为的特定手工制作的文本提示,适用于各种自然语言处理任务。...这些提示由人类设计,由可解释的单词和标记构成。这些提示是通过枚举或解析等技术创建的,旨在在训练或推理过程中向模型提供指令或约束。离散提示与软提示有所不同,软提示是通过基于梯度的方法优化的连续特征向量。

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