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腾讯云正式加入CNCF和Linux基金会，推动CNCF和Linux全球发展;科大讯飞战略合作NVIDIA，携手共推智能语音平台;百度即将发布语音声纹识别系统 Deep Speaker。 Facebo
TL;DR: talkGPT4All 是一个在PC本地运行的基于talkGPT和GPT4All的语音聊天程序，通过OpenAI Whisper将输入语音转文本，再将输入文本传给GPT4All获取回答文本，最后利用发音程序将文本读出来，构建了完整的语音交互聊天过程。
现在网络上关于深度学习算法的文章很多，但深度学习其实是数据驱动型。很多时候数据足够好，能给算法开发提供很大的便利。
在上一篇文章《FreeSwitch Linux(CentOS 6.5) 安装教程》中介绍了Linux(CentOS 6.5)版的安装，这里主要讲一下windows下的安装。
我们的Amazon Alexa虚拟设备项目旨在提供将Alexa添加到任何Linux设备（包括Raspberry Pi板等嵌入式系统）的功能。
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。
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。
项目刚开始的平台选择Amlogic A113x平台，一方面市场是的音箱大部分采用该芯片，另一方之前Rokid已经将 Amlogic A113x部分开源，硬件电路、软件方案全部可以从官方获取到。
自定义 或者说 定制 是本周 GitHub 热点的最佳写照。比如，lipgloss 这个项目，可以让你自己定义终端样式，五彩斑斓的黑终端来一个。接着，是 Apple 开源的 Swift Collections 让你更好的扩展定义数据结构。而 Node.js 样板文件——node-express-boilerplate 项目则集成了鉴权、CI、单测等功能，让你更快地使用它来定制一个 Node.js 应用。
在主题演讲中，微软 CEO 萨提亚·纳德拉概述了公司在Microsoft Azure、Microsoft Dynamics 365和动力平台、Microsoft 365、Microsoft Gaming方面的愿景以及开发人员将获得的机会。
AudioCraft 是一个用于音频生成的 PyTorch 库。它包含了两个最先进的 AI 生成模型 (AudioGen 和 MusicGen) 的推理和训练代码，可以产生高质量音频。该项目还提供了其他功能：
RV1106/RV1103模块或者开发板，做可视SIP网络广播（有点像可视门禁）还是非常合适的；
来源：CSDN、整理 | 王启隆 透过「历史上的今天」，从过去看未来，从现在亦可以改变未来。 今天是 2022 年 10 月 28 日，在 1838 年的今天，芬兰人弗雷德里克·伊德斯坦（Fredrik Idestam）出生，他在芬兰的“诺基亚河”沿岸创建了一家木材纸浆厂，取名诺基亚。诺基亚走过了一条漫长的发展道路，不断剥离非核心业务，并于 20 世纪 90 年代做出了以移动通信为核心业务的决定，成就了移动通信的一代传奇。科技历史上的 10 月 28 日还诞生了许多关键事件，让我们看看这些事件是如何改变了世
FaceBook （中文名：脸书）近期发布了一个新的翻译模型 Seamless Communication，可实现跨语言实时"无缝"交流。
大多数情况下，像Google Home，亚马逊的Echo和苹果的HomePod这样的AI驱动的智能扬声器是相对无害的。它们所做的一般是播放音乐和网络电台，强调即将到来的日历事件，发布外卖订单，提供最新的天气预报等等。但正如本月涉及Alexa演讲者的事件所表明的那样，他们并不完美，他们的不完美使他们容易受到外部攻击。
这个版本由一个基本的Linux派和语音扩展模板组成，非常简单。语音扩展模块提供了一个基本的麦克风输入和一个功放，同时提供锂电池充放电系统，达到便携的目的，通过修改语音扩展板的PCB理论可以支持绝大多数的派，选择香橙派主要是因为其尺寸迷你，价格性能也不错。
好久没有写博客了,这段时间遇到了很多问题都没有记录下来 今天刚好上线了一个小活动,期间遇到一些比较折腾的问题，撑着有时间记录一下
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
此项目只不过是之前大三刚学python就想做点好玩的项目试试看（因此技术含量不高），后来这个成为毕业设计的一部分，长期看博客上访问量也不错，就发布出来，希望有想入门python 的朋友可以参考写来玩玩，用项目练技术，用成果获取编码的乐趣。
Demo视频：wukong-robot + Jetson + 3D 打印外壳打造的智能音箱（by 网友 @电力极客）
OS X 的终端下通用很多 Unix 的工具和脚本。如果从 Linux 迁移到 OS X 会发现很多熟悉的命令和脚本工具，其实并没有任何区别。
随着家居智能化理念的广泛普及，越来越多智能家居开始代替传统家居参与到人们的生活日常中。为了实现智能家居的一键控制，启明智显根据用户对86盒（智能控制面板）不同性能需求，特基于Sigmastar SSD201/SSD202D/SSD212 三颗不同性能的MCU与国产芯高效开发平台8ms(8ms.xyz)设计开发多款可快速助力智能控制面板完成联网+彩屏升级+语音交互应用的标准串口屏，对全屋情景实现一键选择。
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。
在线语音合成 将文字信息转化为声音信息，给应用配上“嘴巴”。我们提供了众多极具特色的发音人（音库）供您选择。其合成音在音色、自然度等方面的表现均接近甚至超过了人声。这种语音合成体验，达到了真正可商用的标准。 讯飞的语音合成还是很牛P的，不但有基础发音人，还有精品发音人、特色发音人、明星发音人，当然你如果有特殊要求还可以定制。 这里我们选择基础发音人做简单的JavaWeb集成测试，因为其他选项还要申请，想想还是算了，等流程走通再说。 平台环境 JDK1.7、Tomcat8、Eclipse、讯飞JDK、wi
将文字信息转化为声音信息，给应用配上“嘴巴”。我们提供了众多极具特色的发音人（音库）供您选择。其合成音在音色、自然度等方面的表现均接近甚至超过了人声。这种语音合成体验，达到了真正可商用的标准。
本文介绍了 macOS 系统上 2018 年出现的多个安全漏洞，包括可以执行任意代码的漏洞和可以导致系统崩溃的漏洞。同时，文章还介绍了 Facebook 开源语音识别工具包 wav2letter，以及腾讯开源的高性能通用频率控制组件 libwxfreq。
思路 1.调用和风天气的API，获取天气数据 2.用百度语音API，将天气数据合成语音 3.用树莓派每天早上定时播报天气（定时任务crontab + Python脚本 + mpg123播放器） Pyt
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。
本项目是基于PaddlePaddle的DeepSpeech 项目开发的，做了较大的修改，方便训练中文自定义数据集，同时也方便测试和使用。DeepSpeech2是基于PaddlePaddle实现的端到端自动语音识别（ASR）引擎，其论文为《Baidu’s Deep Speech 2 paper》 ，本项目同时还支持各种数据增强方法，以适应不同的使用场景。支持在Windows，Linux下训练和预测，支持Nvidia Jetson等开发板推理预测。
Sensory将与美的集团MCA事业部(Midea Microwave and Cleaner Appliances）在2020 CES展示由嵌入式Sensory TrulyNatural技术提供支持支持的自然语言交互(Natural language interface）微波炉。
微软的RDS和linux下的ROS，都已经使用了一段时间，RDS已经很久不更新了，前景必然不如ROS，但无奈用得顺手，还是偶尔怀旧一下。
在上一篇文章中我们对音视频有了最基础的认识，下面就来了解下第三方提供的功能强大的实时音视频SDK-TRTC。
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
越来越多的企业选择采用高效便捷的企业即时通讯系统开会办公，提高沟通效率的同时也能够提高办公效率，而其中语音通话的质量可以直接影响用户体验。 QttAudio创始人幸小然表示：“实现音视频通话需要解决回
据外媒报道，Telegram 是一款可以让用户在互联网上与其他用户展开加密聊天和通话的通信应用。这款程序自称是一款安全的私人通信应用程序，然而一项研究发现，在它的默认配置下，它会在用户通话过程中泄露出 IP 地址。
统信软件公司官方宣布，统一操作系统UOS发布正式版本，包括统一桌面操作系统V20、统一服务器操作系统V20，提供x86、ARM、龙芯、服务器多个镜像版本，目前主要面向合作伙伴。
本文主要基于我司TL64x-EVM评估板 + 移远RM500Q 5G模块，验证PCIe 5G网络通信功能。本文档适用开发环境：
Maix-Speech是专为嵌入式环境设计的离线语音库，设计目标包括：ASR/TTS/CHAT
本项目是基于PaddlePaddle的DeepSpeech项目修改的，方便训练中文自定义数据集。
向Cozmo发出多个语音命令，并观察他按顺序执行所有这些命令：高度可定制，您可以轻松添加新命令。识别英语，意大利语，法语，荷兰语，但添加新语言非常容易！（同样支持中文普通话！！！）
视频云存储/安防监控EasyCVR视频汇聚平台基于云边端智能协同，支持海量视频的轻量化接入与汇聚、转码与处理、全网智能分发、视频集中存储等。监控视频平台EasyCVR拓展性强，视频能力丰富，具体可实现视频监控直播、视频轮播、视频录像、云存储、回放与检索、智能告警、服务器集群、语音对讲、云台控制、电子地图、H.265自动转码H.264、平台级联等。
【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：
背景 FFmpeg是什么 1· FFmpeg是一套可以用来记录、转换数字音频、视频，并能将其转化为流的开源软件。采用LGPL或GPL许可证，提供了录制、转换以及流化音视频的完整解决方案。它包含了非常先进的音频/视频编解码库libavcodec。 2· FFmpeg一个领先的多媒体框架，具备解码，编码，转码，复用，解复用，流式传输，滤镜和播放等能力。 3· 它包含可供应用程序使用的libavcodec，libavutil，libavformat，libavfilter，libavdevice，libswscale和libswresample。 以及最终用户可用于转码和播放的ffmpeg，ffplay和ffprobe。 4· 哪些软件在用FFmpeg？ FFmpeg的用户有Google，Facebook，Youtube，VLC,优酷，爱奇艺，土豆，Mplayer，射手播放器，暴风影音，KMPlayer，QQ影音，格式工厂，狸窝视频转换器，暴风转码等。
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。
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。
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
【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
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