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智能语音识别技术的现状与未来发展趋势####
本文旨在探讨智能语音识别技术的发展历程、当前主要技术特点、面临的挑战以及未来的发展趋势。通过综述该领域的最新研究进展和应用实例,本文为读者提供了一个关于智能语音识别技术的全面概览,并展望了其在未来可能的发展方向。 ####
ViTPose:最小只有100M的身体姿态估计模型,精确识别人体关节、手、脚等关键点
ViTPose 是基于 Transformer 架构的人体姿态估计模型,能够精准定位人体关键点,支持多种规模版本,适用于运动分析、虚拟现实等场景。
视觉目标跟踪漫谈:从原理到应用
视觉目标跟踪 (visual object tracking) 是计算机视觉 (computer vision) 领域的一个重要研究问题。通常来说,视觉目标跟踪是在一个视频的后续帧中找到在当前帧中定义的感兴趣物体 (object of interest) 的过程,主要应用于一些需要目标空间位置以及外观(形状、颜色等)特性的视觉应用中。本文旨在对跟踪做一个尽量全面、细致和具有时效性的综述,研究跟踪的定义、应用、架构、算法以及评估等方面的内容。联合作者:图希,恬宁,崇北,昆虚,明烁。 文末福利:免费下载《15分钟开发视觉AI应用》电子书。
一文概览NLP算法(Python)(上)
NLP,自然语言处理就是用计算机来分析和生成自然语言(文本、语音),目的是让人类可以用自然语言形式跟计算机系统进行人机交互,从而更便捷、有效地进行信息管理。
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12月前
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智能语音交互技术的突破与未来展望###
【10月更文挑战第27天】 本文聚焦于智能语音交互技术的最新进展,探讨了其从早期简单命令识别到如今复杂语境理解与多轮对话能力的跨越式发展。通过深入分析当前技术瓶颈、创新解决方案及未来趋势,本文旨在为读者描绘一幅智能语音技术引领人机交互新纪元的蓝图。 ###
Emotion-LLaMA:用 AI 读懂、听懂、看懂情绪,精准捕捉文本、音频和视频中的复杂情绪
Emotion-LLaMA 是一款多模态情绪识别与推理模型,融合音频、视觉和文本输入,通过特定情绪编码器整合信息,广泛应用于人机交互、教育、心理健康等领域。
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