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    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。

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    智能音箱大战全面开火,那么问题来了:如何成为一名全栈语音识别工程师?

    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

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    学界 | 谷歌团队提出应用于噪声语音识别的在线序列到序列模型

    近日谷歌团队发布了一篇关于语音识别的在线序列到序列模型,该模型可以实现在线实时的语音识别功能,并且对来自不同扬声器的声音具有识别功能。 以下内容是 AI 科技评论根据论文内容进行的部分编译。 论文摘要:生成模型一直是语音识别的主要方法。然而,这些模型的成功依赖于难以被非职业者使用的复杂方法。最近,深入学习方面的最新创新已经产生了一种替代的识别模型,称为序列到序列模型。这种模型几乎可以匹配最先进的生成模型的准确性。该模型在机器翻译,语音识别,图像标题生成等方面取得了相当大的经验成果。尽管这些模型易于训练,因为

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    dingdang-robot:一个开源的中文智能音箱项目

    本文介绍了智能音箱项目的基础背景、技术架构、开发流程、以及作者的一些经验。智能音箱的用途包括播放音乐、控制家居设备、查询天气、听新闻、定闹钟等。智能音箱的语音识别和自然语言处理技术主要依赖于深度学习和自然语言处理技术。智能音箱的硬件设计需要考虑音箱的声学结构、麦克风阵列、扬声器、触摸按键等。智能音箱的软件开发流程包括需求分析、设计、编码、测试、部署等环节。智能音箱的社区包括开发者社区、用户社区、企业社区等。智能音箱的生态系统包括音乐服务、家居控制、第三方技能和服务、内容提供商等。智能音箱的市场前景广阔,将推动智能家居的发展,成为智能家居的入口。

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