介绍了一种以ARM为核心的嵌入式语音识别模块的设计与实现。模块的核心处理单元选用ST公司的基于ARM Cortex-M3内核的32位处理器STM32F103C8T6。本模块以对话管理单元为中心,通过以LD3320芯片为核心的硬件单元实现语音识别功能,采用嵌入式操作系统μC/OS-II来实现统一的任务调度和外围设备管理。经过大量的实验数据验证,本文设计的语音识别模块具有高实时性、高识别率、高稳定性的优点。本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/201706/347845.htm
本文主要针对中文语音识别问题,选用常用的模型进行 离线 demo 搭建及实践说明。
我一定是对这颗i.MX RT的MCU太过于偏爱,之前已经在上面做了一个语音识别技术方案(见《AIoT的语音识别方案》),但总觉得我们还能挑战一下更复杂的应用,对于高性能和高运算量最有挑战的还是在视觉方面的应用,目前最广泛应用和接受的还是人脸识别,所以打算把下一个目标放在人脸识别上面。
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
语音控制的基础就是语音识别技术,可以是特定人或者非特定人的。非特定人的应用更为广泛,对于用户而言不用训练,因此也更加方便。语音识别可以分为孤立词识别,连接词识别,以及大词汇量的连续词识别。对于智能机器人这类嵌入式应用而言,语音可以提供直接可靠的交互方式,语音识别技术的应用价值也就不言而喻。 1 语音识别概述 语音识别技术最早可以追溯到20世纪50年代,是试图使机器能“听懂”人类语音的技术。按照目前主流的研究方法,连续语音识别和孤立词语音识别采用的声学模型一般不同。孤立词语音识别一般采用DTW动态时间规整
林元庆离开百度三个多月后(戳这里看大数据文摘此前报道),他的新公司Aibee拿到了1.65亿元的天使轮融资。 作为曾经的百度研究院院长、深度学习实验室(IDL)主任,林元庆这番创业选择了传统行业,与他的前同事、百度前首席科学家吴恩达(Andrew Ng)的选择不约而同(戳这里了解吴恩达新公司landing.ai)。 Aibee(爱笔)寓意AI2B,意即用AI技术对传统行业赋能升级。 对于一家AI创业公司来说,最重要的工作可能是“抢人”——精干的AI团队将成为公司最大的资产。目前,Aibee有近20名员工,其
昨日,百度语音能力引擎论坛在北京召开。在论坛上,百度展示了其在语音技术上的最新成果,并公开了语音专用终端芯片——百度鸿鹄的落地情况。此外,机器之心也采访了百度语音首席架构师贾磊。百度通过本次发布说明,深度学习端到端技术依然大有发展空间,软件驱动专用芯片设计成 AI 落地新打法。
自2017年开始,“AIoT”一词便开始频频刷屏,成为物联网的行业热词。“AIoT”即“AI+IoT”,指的是人工智能技术与物联网在实际应用中的落地融合。当前,已经有越来越多的人将AI与IoT结合到一起来看,AIoT作为各大传统行业智能化升级的最佳通道,已经成为物联网发展的必然趋势。本场chat我们一起学习什么是AIoT,如何入门AIoT开发,在人工智能物联网时代来临之前做好知识储备。
INTERFACE 分享者:陈伟、李健涛 机器之心报道 参与:李泽南 3 月 12 日,搜狗正式在线上平台发布了「旅行翻译宝」。这款随身翻译设备结合了搜狗神经网络机器翻译、语音识别、图像识别等多项技术,不仅支持语音、图像翻译等多种翻译模式,还提供中英日韩俄德等 18 种语言互译。 在深度学习快速发展的今天,机器翻译系统的能力究竟达到了什么样的水平?机器翻译是否已经可以代替人类翻译?3 月 17 日,机器之心与搜狗共同举办的 INTERFACE 线下分享中,搜狗语音交互技术中心研发总监陈伟、搜狗 IOT 事
---- 新智元报道 来源:Google 编辑:小咸鱼 David 【新智元导读】谷歌发布年度旗舰手机Pixel 6和Pixel 6 Pro,谷歌自研的「Tensor」芯片成为最大亮点,三星5nm工艺打造,CPU性能比去年Pixel 5提升80%,GPU性能提升更是高达370%,大杯599美元,超大杯899美元。 那个深耕搜索引擎,智能手机操作系统,深度学习框架等等领域的硬核科技公司又鼓捣出新东西啦! 是的,10月20号,谷歌带来了最新的年度旗舰手机Pixel 6和Pixel 6 Pro。 不同
作者 | 陈孝良 责编 | 胡永波 目前来看,语音识别的精度和速度比较取决于实际应用环境,在安静环境、标准口音、常见词汇上的语音识别率已经超过95%,完全达到了可用状态,这也是当前语音识别比较火热的原因。 随着技术的发展,现在口音、方言、噪声等场景下的语音识别也达到了可用状态,但是对于强噪声、超远场、强干扰、多语种、大词汇等场景下的语音识别还需要很大的提升。当然,多人语音识别和离线语音识别也是当前需要重点解决的问题。 学术界探讨了很多语音识别的技术趋势,有两个思路是非常值得关注的,一个是就是端到端的语音识别
如今,很多大公司都会利用神经网络来完成一些模拟人类思维的任务。 最初实现的任务是语音识别,但是现在IBM的超级电脑沃森(Watson)及其他各种各样的神经网络正在不断实现各种认知过程,从诊断疾病到象棋、扑克以及围棋游戏,再到沃森计算系统,机器都战胜了人类。事实上,IBM已将一项名为CognizeR的扩展添加到了R数据库语言,从而使程序员能直接使用沃森的认知计算功能。 美国国际数据公司(IDC)的研究主任Dave Schubmehl指出:“神经网络技术已显著提升了各种各样的技术,有了神经网络,现在的语音识别要
在电影《钢铁侠》中,我们看到托尼·斯塔克在建造设备时与人工智能贾维斯交流。托尼向贾维斯描述了他需要的零件,贾维斯控制机械臂协助托尼完成任务。随着当今技术的发展,这种实现只是时间问题。因此,我决定尝试自己实现这个功能,用语音控制来操作机械臂,实现人工智能的简单应用。
目前大部分的手机都有语音助手,例如小米手机的小爱同学,VIVO的小V等等,通过智能助手我们可以快速询一些资讯或者操作手机,例如询问天气,发送微信给你的好友等等。这篇文章就来介绍如何使用AIUI快速搭建类似这样的智能助手。
原文:Which deep learning network is best for you? http://www.cio.com/article/3193689/artificial-intel
林鳞 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 关键词识别(Keyword Spotting,KWS)是语音识别领域的一个子领域,在用户在智能设备上进行语音交互时起到重要作用。 △ 关键词识别
参考:【RV1126】移植kaldi实时语音识别 https://blog.csdn.net/qq_28877125/article/details/130376397
4月20日,百度旗下人工智能品牌小度发布了新款无屏智能音箱——小度智能音箱 2 红外版。据百度官方介绍,该音箱搭载了百度首款针对远场语音交互研发的鸿鹄芯片,性能上有三大提升:1)在语音识别上错误率平均降低30%;2)高噪声下首次唤醒率提升10%以上,且达到家居场合使用的超低误报要求;3)平均工作功耗仅100mw左右,待机功耗下降90%。
深度学习是机器学习中的一个研究方向,它基于一种特殊的学习机制。其特点是建立一个多层学习模型,深层级将浅层级的输出作为输入,将数据层层转化,使之越来越抽象。这种分层学习思想模拟的是人脑接受外界刺激时处理信息和学习的方式。
文 / 陈孝良 11月16号,百度发布了渡鸦智能音箱和DuerOS开发板SoundPi,至此,国内再一名巨头加入智能音箱大战。迄今为止,国内战场上的巨头有阿里、京东、腾讯、百度、小米、科大讯飞等,国外则有苹果、微软、亚马逊、谷歌、脸书、三星等,这些巨头占据了全球市值的排名榜,同时发力争夺未来人工智能时代的语音入口,甚至亚马逊和阿里率先不惜代价开启了补贴大战。这些全球巨头的激烈竞争,将对未来十年产生极其重要的影响,同时,这更是新一波的职业快速发展机会。 语音智能当前的核心关键是声学问题和语义理解,随着市
1.Facebook 和谷歌想打造AI世界的Android 最近,随着Facebook 开源其运行深度学习算法的服务器设计代码,Google 旗下的子公司Alphabet也开源了Tensorflow。
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。
4 月 10 日消息,ARM 中国(安谋中国)的控制权之争正在升级。现在,ARM 中国发起了一场新的诉讼,旨在将ARM中国控制权保留在现任 CEO 吴雄昂手中,同时也会让软银集团将 ARM 业务出售给英伟达的交易变得更加复杂。
AI 科技评论按:由腾讯优图主办,腾讯云、腾讯 Ai Lab 和极客邦协办,主题为「智变未来-浅谈人工智能技术应用与实践」的技术沙龙活动 3 月 23 日在北京举办,沙龙上来自腾讯、intel 的五位嘉宾就技术、产品、实践和应用等 Ai 话题展开分享。
语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词汇量。现代语音识别系统已经取得了很大进步,可以识别多个讲话者,并且拥有识别多种语言的庞大词汇表。 语音识别的首要部分当然是语音。通过麦克风,语音便从物理声音被转换为电信号,然后通过模数转换器转换为数据。一旦被数字化,就可适用若干种模型,将音频转录为文本。 大多数现代语音识别系统都依赖于隐马尔可夫模型(HMM)。其工作原理为:语音信号在非常短的时间尺度上(比如 10 毫秒)可被近似为静止过程,即一个其统计特性不随时间变化的过程。 许多现代语音识别系统会在 HMM 识别之前使用神经网络,通过特征变换和降维的技术来简化语音信号。也可以使用语音活动检测器(VAD)将音频信号减少到可能仅包含语音的部分。 幸运的是,对于 Python 使用者而言,一些语音识别服务可通过 API 在线使用,且其中大部分也提供了 Python SDK。
对于语音识别初学者来说,通过简单案例快速上手,不仅能够快速了解语音识别等实际应用模式,对枯燥无味的学习中提升兴趣值也大有帮助。百度语音提供了语音识别、语音合成和语音唤醒等产品的SDK免费资源,是面向广大开发者永久免费的开放语音技术平台,且简单易用,可以作为学习之余练手的好去处。
这是本人的毕业设计,一个智能的天气预报系统。显示屏上显示各种天气指标及实时显示时间日期等。可以使用触摸屏输入城市名称搜索天气,也可以使用语音搜索天气。
开源的深度学习神经网络正步入成熟,而现在有许多框架具备为个性化方案提供先进的机器学习和人工智能的能力。那么如何决定哪个开源框架最适合你呢?本文试图通过对比深度学习各大框架的优缺点,从而为各位读者提供一个参考。你最看好哪个深度学习框架呢? 现在的许多机器学习框架都可以在图像识别、手写识别、视频识别、语音识别、目标识别和自然语言处理等许多领域大展身手,但却并没有一个完美的深度神经网络能解决你的所有业务问题。所以,本文希望下面的图表和讲解能够提供直观方法,帮助读者解决业务问题。 下图总结了在 GitHub 中最受
现在的许多机器学习框架都可以在图像识别、手写识别、视频识别、语音识别、目标识别和自然语言处理等许多领域大展身手,但却并没有一个完美的深度神经网络能解决你的所有业务问题。所以,本文希望下面的图表和讲解能
不论是在工业控制中,还是在商业领域里,机器人技术都得到了广泛的应用。从用于生产加工的传统工业机器人到丰富大众生活的现代娱乐机器人,都与嵌入式系统密不可分。现有的大多数机器人,都采用单片机作为控制单元,以8位和16位最为常见,其处理速度较低,没有操作系统,无法实现丰富的多任务功能,系统的潜力没有得到充分的发掘和应用。 基于ARM9的机器人视觉系统的目标是在选定好的S3C2410平台上移植并配置Linux操作系统,针对平台和应用的特点,制作合适的文件系统,为机器人视觉系统构建稳定的软硬件开发环境。其次编写应用程
4月23日上午9点30分至11:30 ,来自上海大学、上海交通大学、清华大学、河北师范大学、中国海洋大学等高校50位师生,通过视频会议+ 远程访问的方式参加NVIDIA举办的全栈式深度学习开发体验课程。他们在NVIDIA企业开发者社区经理何琨和李奕澎的指导下,一对一远程访问NVIDIA Jetson Xavier NX计算节点,进行实际AI开发操作。本次远程深度学习实践活动也是NX GPU计算体验平台的首次开放。该平台共有50个节点。每台计算节点可以提供高达21TOPS 深度学习计算能力,可利用 NVIDI
今天,Arm 推出了 2 款具有 AI 功能的 NPU(神经处理单元),Arm Cortex-M55 和 Ethos-U55。
作者 | DavidZh 当地时间 3 月 27 日,英伟达在美国圣克拉的 GTC 大会上推出多款产品。 ▌显卡扩容,史上最强的 DGX-2 发布 打头阵的是搭载英伟达 RTX(Real-Time Ray Tracing)技术的工作站显卡 Quadro GV100。 它通过并联两块 Quadro GPU 将内存扩展到了 64GB,可提供每秒 7.4 万亿次浮点运算的双精度性能,深度学习浮点运算性能每秒可达 118.5 万亿次,还支持实时的 AI 去噪。 英伟达还将 Tesla V100 的内存容量升级到
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。
最近在做一个文本转语音TTS(Text to Speech)的第三方软件封装,使用的是国内语音技术龙头安徽科大讯飞公司提供的离线引擎AiSound5.0,主要用于汽车导航用途。科大讯飞还提供了AiTalk用于语音识别,AiWrite用于手写识别服务等。另外还有针对6种平台的SDK和开发示例。
选自Baidu Research 机器之心编译 今天,百度研究院开源了新一代 DeepBench,一款深度学习基准测试工具,这次升级加入了推理测量等功能。 1. 介绍 2016 年 9 月,百度推出了第一版 DeepBench,它是一个开源基准测试工具,用于测试训练深度学习神经网络的基本性能指标,可兼容不同硬件平台上的神经网络库。 DeepBench GitHub 地址:https://github.com/baidu-research/DeepBench DeepBench 的主要目的是测试深度学习系统在
终于有时间更新语音识别系列了,之前的几篇: 语音识别系列︱用python进行音频解析(一) 语音识别系列︱paddlehub的开源语音识别模型测试(二) 语音识别系列︱paddlespeech的开源语音识别模型测试(三)
IDO-SOM2D01 是基于 SigmaStar SSD201 SoC(ARM Cortex A7 内核)的超小型 SOM (System On Module)模块。模块在 2.95CM x 2.95CM 的 PCB 面积上整合 WIFI, NAND 以及电源管理电路,可应用于智能显示,楼宇对讲室内机,医疗电子,语音识别家电应用以 及物联网智能网关等领域,核心板进行了严格的电源完整性和信号完整性仿真设计,通过 各项电磁兼容、温度冲击、高温高湿老化、长时间存储压力等测试,稳定可靠。
【导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明:在不远的将来,实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到:
整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到:
选自CIO 作者:Mitch De Felice 机器之心编译 参与:Jane W、黄玉胜 开源的深度学习神经网络正步入成熟,而现在有许多框架具备为个性化方案提供先进的机器学习和人工智能的能力。那么如何决定哪个开源框架最适合你呢?本文试图通过对比深度学习各大框架的优缺点,从而为各位读者提供一个参考。你最看好哪个深度学习框架呢? 现在的许多机器学习框架都可以在图像识别、手写识别、视频识别、语音识别、目标识别和自然语言处理等许多领域大展身手,但却并没有一个完美的深度神经网络能解决你的所有业务问题。所以,本文希望
【导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明:在不远的将来,实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到: •语音识别的工作原理; •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪
译者 | 廉洁 编辑 | 明明 出品 | AI科技大本营(公众号ID:rgznai100) 【AI科技大本营导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明:在不远的将来,实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。通过本指南,你将学到: 语音识别的工作原理; PyPI 支持哪些软件包; 如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于
译者 | 廉洁 编辑 | 明明 【AI科技大本营导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明:在不远的将来,实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到: •语音识别的工作原理; •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。
--AI科技大本营-- 整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到: •语音识别的工作原理; •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单
整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到: •语音识别的工作原理; •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词汇量。现代语音识
AI企业发展应该是一个从学术研究、行业验证、商业落地、行业平台到智能生态的一层层深入过程。
最近有个新闻说一个人毫无绘画能力靠AI作图,获得艺术比赛第一名,没想到现在AI 这么厉害了,今天分享几个AI 黑科技工具,在公众号后台回复 黑科技 获取软件地址。
【导读】语音识别自半个世纪前诞生以来,一直处于不温不火的状态,直到 2009 年深度学习技术的长足发展才使得语音识别的精度大大提高,虽然还无法进行无限制领域、无限制人群的应用,但也在大多数场景中提供了一种便利高效的沟通方式。本篇文章将从技术和产业两个角度来回顾一下语音识别发展的历程和现状,并分析一些未来趋势,希望能帮助更多年轻技术人员了解语音行业,并能产生兴趣投身于这个行业。
iOS 9 发布后,开发者可以提交包含 bitcode 的程序到APPStore。当 llvm 更新或者新款手机使用了新的cpu命令集架构时,苹果可以使用最新的llvm版本重新将bitcode编译为安装包,确保能够充分利用新的llvm的最新优化或者适配最新的cpu命令集架构,避免了开发者手动提交新安装包的繁琐过程。
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