三文带你轻松上手鸿蒙的AI语音02-声音文件转文本

简介: 三文带你轻松上手鸿蒙的AI语音02-声音文件转文本

三文带你轻松上手鸿蒙的AI语音02-声音文件转文本

接上一文

前言

本文主要实现 使用鸿蒙的AI语音功能将声音文件识别并转换成文本

实现流程

  1. 利用AudioCapturer 录制声音,生成录音文件
  2. 利用AI语音功能,实现识别

两个录音库介绍

HarmonyOS NEXT 应用开中,实现录音的两个核心库分别为

  1. AudioCapturer
  2. AVRecorder

AVRecorder录制出来的声音封装格式只能是aac,这个文件格式我们的AI语音引擎不支持,AI语音引擎只支持pcm格式,而 AudioCapturer录制的声音封装格式则是pcm。因此我们选择使用 AudioCapturer 来录制声音

AudioCapturer 介绍

AudioCapturer是音频采集器,用于录制PCM(Pulse Code Modulation)音频数据,适合有音频开发经验的开发者实现更灵活的录制功

能。

状态变化示意图

能看到使用 AudioCapturer 的主要流程为

  1. 创建 AudioCapturer 实例
  2. 调用 start 方法开始录音
  3. 调用stop方法停止录音
  4. 调用release方法释放实例

创建 AudioCapturer 实例

文末会提供封装好,可以直接使用的代码 下面的代码示例都是基于封装好的代码进行的

我们通过调用 createAudioCapturer方法实现创建 AudioCapturer 实例,其中该方法需要传递相关参数。

调用 start 方法开始录音

开始调用 start 方法时,需要准备相关数据。如

  1. 提供录音的文件名,可以自定义
  2. 写入录音数据的回调函数(在录制声音的过程中持续触发)
  3. 调用start方法

调用stop方法停止录音

调用stop方法则相对简单,直接调用即可

调用release方法释放实例

同理

封装好的录音代码

\entry\src\main\ets\utils\AudioCapturerManager.ets 下面是这个类的属性和方法的总结:

属性

  • static audioCapturer:
  • 类型是 audio.AudioCapturer | null,是一个静态属性,用于存储当前的音频捕获器实例。
  • private static recordFilePath:
  • 类型是 string,是一个静态私有属性,用于存储录音文件的路径。

方法

  • static async createAudioCapturer():
  • 如果 audioCapturer 已经存在,则直接返回该实例;否则创建一个新的音频捕获器实例,并设置其音频流信息和音频捕获信息,然后创建并返回新的实例。
  • static async startRecord(fileName: string):
  • 异步静态方法,用于启动录音过程。首先调用 createAudioCapturer() 方法确保有一个音频捕获器实例。之后初始化缓冲区大小,并打开或创建一个指定名称的 .wav 录音文件。定义一个读取数据的回调函数,用于将捕获到的数据写入文件中。最后开始录音,并记录下录音文件的路径。
  • static async stopRecord():
  • 异步静态方法,用于停止录音过程。停止音频捕获器的工作,释放其资源,并清除 audioCapturer 实例。
// 导入音频处理模块
import { audio } from '@kit.AudioKit';
// 导入文件系统模块
import fs from '@ohos.file.fs';
// 定义一个管理音频录制的类
export class AudioCapturerManager {
  // 静态属性,用于存储当前的音频捕获器实例
  static audioCapturer: audio.AudioCapturer | null = null;
  // 静态私有属性,用于存储录音文件的路径
  private static recordFilePath: string = "";
  // 静态异步方法,用于创建音频捕获器实例
  static async createAudioCapturer() {
    if (AudioCapturerManager.audioCapturer) {
      return AudioCapturerManager.audioCapturer
    }
    // 设置音频流信息配置
    let audioStreamInfo: audio.AudioStreamInfo = {
      samplingRate: audio.AudioSamplingRate.SAMPLE_RATE_16000, // 设置采样率为16kHz
      channels: audio.AudioChannel.CHANNEL_1, // 设置单声道
      sampleFormat: audio.AudioSampleFormat.SAMPLE_FORMAT_S16LE, // 设置样本格式为16位小端
      encodingType: audio.AudioEncodingType.ENCODING_TYPE_RAW // 设置编码类型为原始数据
    };
    // 设置音频捕获信息配置
    let audioCapturerInfo: audio.AudioCapturerInfo = {
      source: audio.SourceType.SOURCE_TYPE_MIC, // 设置麦克风为音频来源
      capturerFlags: 0 // 捕获器标志,此处为默认值
    };
    // 创建音频捕获选项对象
    let audioCapturerOptions: audio.AudioCapturerOptions = {
      streamInfo: audioStreamInfo, // 使用上面定义的音频流信息
      capturerInfo: audioCapturerInfo // 使用上面定义的音频捕获信息
    };
    // 创建音频捕获器实例
    AudioCapturerManager.audioCapturer = await audio.createAudioCapturer(audioCapturerOptions);
    // 返回创建的音频捕获器实例
    return AudioCapturerManager.audioCapturer;
  }
  // 静态异步方法,用于启动录音过程
  static async startRecord(fileName: string) {
    await AudioCapturerManager.createAudioCapturer()
    // 初始化缓冲区大小
    let bufferSize: number = 0;
    // 定义一个内部类来设置写入文件时的选项
    class Options {
      offset?: number; // 文件写入位置偏移量
      length?: number; // 写入数据的长度
    }
    // 获取应用的文件目录路径
    let path = getContext().filesDir;
    // 设置录音文件的完整路径
    let filePath = `${path}/${fileName}.wav`;
    // 打开或创建录音文件
    let file = fs.openSync(filePath, fs.OpenMode.READ_WRITE | fs.OpenMode.CREATE);
    // 定义一个读取数据的回调函数
    let readDataCallback = (buffer: ArrayBuffer) => {
      // 创建一个写入文件的选项对象
      let options: Options = {
        offset: bufferSize, // 文件当前位置偏移量
        length: buffer.byteLength // 数据长度
      };
      // 将数据写入文件
      fs.writeSync(file.fd, buffer, options);
      // 更新缓冲区大小
      bufferSize += buffer.byteLength;
    };
    // 给音频捕获器实例注册读取数据的事件监听器
    AudioCapturerManager.audioCapturer?.on('readData', readDataCallback);
    // 开始录音
    AudioCapturerManager.audioCapturer?.start();
    AudioCapturerManager.recordFilePath = filePath;
    // 返回录音文件的路径
    return filePath;
  }
  // 静态异步方法,用于停止录音过程
  static async stopRecord() {
    // 停止音频捕获器的工作
    await AudioCapturerManager.audioCapturer?.stop();
    // 释放音频捕获器的资源
    await AudioCapturerManager.audioCapturer?.release();
    // 清除音频捕获器实例
    AudioCapturerManager.audioCapturer = null;
  }
}


页面中开始录音

可以通过以下路径查看录音文件是否真实生成

/data/app/el2/100/base/你的项目的boundle名称/haps/entry/files

页面代码

Index.ets

import { PermissionManager } from '../utils/permissionMananger'
import { Permissions } from '@kit.AbilityKit'
import SpeechRecognizerManager from '../utils/SpeechRecognizerManager'
import { AudioCapturerManager } from '../utils/AudioCapturerManager'
@Entry
@Component
struct Index {
  @State
  text: string = ""
  fileName: string = ""
  // 1 申请权限
  fn1 = async () => {
    // 准备好需要申请的权限 麦克风权限
    const permissions: Permissions[] = ["ohos.permission.MICROPHONE"]
    // 检查是否拥有权限
    const isPermission = await PermissionManager.checkPermission(permissions)
    if (!isPermission) {
      //   如果没权限,就主动申请
      PermissionManager.requestPermission(permissions)
    }
  }
  // 2 实时语音识别
  fn2 = () => {
    SpeechRecognizerManager.init(res => {
      console.log("实时语音识别", JSON.stringify(res))
      this.text = res.result
    })
  }
  // 3 开始录音
  fn3 = () => {
    this.fileName = Date.now().toString()
    AudioCapturerManager.startRecord(this.fileName)
  }
  // 4 接收录音
  fn4 = () => {
    AudioCapturerManager.stopRecord()
  }
  build() {
    Column({ space: 10 }) {
      Text(this.text)
      Button("申请权限")
        .onClick(this.fn1)
      Button("实时语音识别")
        .onClick(this.fn2)
      Button("开始录音")
        .onClick(this.fn3)
      Button("结束录音")
        .onClick(this.fn4)
    }
    .width("100%")
    .height("100%")
    .justifyContent(FlexAlign.Center)
  }
}

使用AI语音功能 实现声音文件转文本

该流程其实和和上一章的实时识别声音功能类似,只是多了一个步骤

  1. 创建AI语音引擎
  2. 注册语音监听事件
  3. 开始监听
  4. 读取录音文件

创建AI语音引擎

/**
   * 创建引擎
   */
  private static async createEngine() {
    // 设置创建引擎参数
    SpeechRecognizerManager.asrEngine = await speechRecognizer.createEngine(SpeechRecognizerManager.initParamsInfo)
  }

注册语音监听事件

/**
   * 设置回调
   */
  private static setListener(callback: (srr: speechRecognizer.SpeechRecognitionResult) => void = () => {
  }) {
    // 创建回调对象
    let setListener: speechRecognizer.RecognitionListener = {
      // 开始识别成功回调
      onStart(sessionId: string, eventMessage: string) {
      },
      // 事件回调
      onEvent(sessionId: string, eventCode: number, eventMessage: string) {
      },
      // 识别结果回调,包括中间结果和最终结果
      onResult(sessionId: string, result: speechRecognizer.SpeechRecognitionResult) {
        SpeechRecognizerManager.speechResult = result
        callback && callback(result)
      },
      // 识别完成回调
      onComplete(sessionId: string, eventMessage: string) {
      },
      // 错误回调,错误码通过本方法返回
      // 如:返回错误码1002200006,识别引擎正忙,引擎正在识别中
      // 更多错误码请参考错误码参考
      onError(sessionId: string, errorCode: number, errorMessage: string) {
        console.log("errorMessage", errorMessage)
      },
    }
    // 设置回调
    SpeechRecognizerManager.asrEngine?.setListener(setListener);
  }


开始监听

需要设置 recognitionMode 为 1 表示识别语音文件

/**
   * 开始监听
   * */
  static startListening2() {
    try { // 设置开始识别的相关参数
      let recognizerParams: speechRecognizer.StartParams = {
        // 会话id
        sessionId: SpeechRecognizerManager.sessionId,
        // 音频配置信息。
        audioInfo: {
          // 音频类型。 当前仅支持“pcm”
          audioType: 'pcm',
          // 音频的采样率。 当前仅支持16000采样率
          sampleRate: 16000,
          // 音频返回的通道数信息。 当前仅支持通道1。
          soundChannel: 1,
          // 音频返回的采样位数。 当前仅支持16位
          sampleBit: 16
        },
        //   录音识别
        extraParams: {
          // 0:实时录音识别  会自动打开麦克风 录制实时语音
          // 1 识别语音文件
          "recognitionMode": 1,
          //   最大支持音频时长
          maxAudioDuration: 60000
        }
      }
      // 调用开始识别方法
      SpeechRecognizerManager.asrEngine?.startListening(recognizerParams);
    } catch (e) {
      console.log("e", e.code, e.message)
    }
  };


读取录音文件

需要调用 SpeechRecognizerManager.asrEngine?.writeAudio 来监听语音文件

/**
   *
   * @param fileName {string} 语音文件名称
   */
  private static async writeAudio(fileName: string) {
    let ctx = getContext();
    let filePath: string = `${ctx.filesDir}/${fileName}.wav`;
    let file = fileIo.openSync(filePath, fileIo.OpenMode.READ_WRITE);
    let buf: ArrayBuffer = new ArrayBuffer(1280);
    let offset: number = 0;
    while (1280 == fileIo.readSync(file.fd, buf, {
      offset: offset
    })) {
      let uint8Array: Uint8Array = new Uint8Array(buf);
      // 调用AI语音引擎识别
      SpeechRecognizerManager.asrEngine?.writeAudio(SpeechRecognizerManager.sessionId, uint8Array);
      offset = offset + 1280;
    }
    fileIo.closeSync(file);
  }

一步调用

/**
   * 初始化ai语音转文字引擎
   */
  static async init2(callback: (srr: speechRecognizer.SpeechRecognitionResult) => void = () => {
  }, fileName: string) {
    try {
      await SpeechRecognizerManager.createEngine()
      SpeechRecognizerManager.setListener(callback)
      SpeechRecognizerManager.startListening2()
      SpeechRecognizerManager.writeAudio(fileName)
    } catch (e) {
      console.log("e", e.message)
    }
  }

完整代码

import { speechRecognizer } from '@kit.CoreSpeechKit';
import { fileIo } from '@kit.CoreFileKit';
class SpeechRecognizerManager {
  /**
   * 语种信息
   * 语音模式:长
   */
  private static extraParam: Record<string, Object> = { "locate": "CN", "recognizerMode": "short" };
  private static initParamsInfo: speechRecognizer.CreateEngineParams = {
    /**
     * 地区信息
     * */
    language: 'zh-CN',
    /**
     * 离线模式:1
     */
    online: 1,
    extraParams: this.extraParam
  };
  /**
   * 引擎
   */
  private static asrEngine: speechRecognizer.SpeechRecognitionEngine | null = null
  /**
   * 录音结果
   */
  static speechResult: speechRecognizer.SpeechRecognitionResult | null = null
  /**
   * 会话ID
   */
  private static sessionId: string = "asr" + Date.now()
  /**
   * 创建引擎
   */
  private static async createEngine() {
    // 设置创建引擎参数
    SpeechRecognizerManager.asrEngine = await speechRecognizer.createEngine(SpeechRecognizerManager.initParamsInfo)
  }
  /**
   * 设置回调
   */
  private static setListener(callback: (srr: speechRecognizer.SpeechRecognitionResult) => void = () => {
  }) {
    // 创建回调对象
    let setListener: speechRecognizer.RecognitionListener = {
      // 开始识别成功回调
      onStart(sessionId: string, eventMessage: string) {
      },
      // 事件回调
      onEvent(sessionId: string, eventCode: number, eventMessage: string) {
      },
      // 识别结果回调,包括中间结果和最终结果
      onResult(sessionId: string, result: speechRecognizer.SpeechRecognitionResult) {
        SpeechRecognizerManager.speechResult = result
        callback && callback(result)
      },
      // 识别完成回调
      onComplete(sessionId: string, eventMessage: string) {
      },
      // 错误回调,错误码通过本方法返回
      // 如:返回错误码1002200006,识别引擎正忙,引擎正在识别中
      // 更多错误码请参考错误码参考
      onError(sessionId: string, errorCode: number, errorMessage: string) {
        console.log("errorMessage", errorMessage)
      },
    }
    // 设置回调
    SpeechRecognizerManager.asrEngine?.setListener(setListener);
  }
  /**
   * 开始监听
   * */
  static startListening() {
    try { // 设置开始识别的相关参数
      let recognizerParams: speechRecognizer.StartParams = {
        // 会话id
        sessionId: SpeechRecognizerManager.sessionId,
        // 音频配置信息。
        audioInfo: {
          // 音频类型。 当前仅支持“pcm”
          audioType: 'pcm',
          // 音频的采样率。 当前仅支持16000采样率
          sampleRate: 16000,
          // 音频返回的通道数信息。 当前仅支持通道1。
          soundChannel: 1,
          // 音频返回的采样位数。 当前仅支持16位
          sampleBit: 16
        },
        //   录音识别
        extraParams: {
          // 0:实时录音识别  会自动打开麦克风 录制实时语音
          "recognitionMode": 0,
          //   最大支持音频时长
          maxAudioDuration: 60000
        }
      }
      // 调用开始识别方法
      SpeechRecognizerManager.asrEngine?.startListening(recognizerParams);
    } catch (e) {
      console.log("e", e.code, e.message)
    }
  };
  /**
   *
   * @param fileName {string} 语音文件名称
   */
  private static async writeAudio(fileName: string) {
    let ctx = getContext();
    let filePath: string = `${ctx.filesDir}/${fileName}.wav`;
    let file = fileIo.openSync(filePath, fileIo.OpenMode.READ_WRITE);
    let buf: ArrayBuffer = new ArrayBuffer(1280);
    let offset: number = 0;
    while (1280 == fileIo.readSync(file.fd, buf, {
      offset: offset
    })) {
      let uint8Array: Uint8Array = new Uint8Array(buf);
      // 调用AI语音引擎识别
      SpeechRecognizerManager.asrEngine?.writeAudio(SpeechRecognizerManager.sessionId, uint8Array);
      offset = offset + 1280;
    }
    fileIo.closeSync(file);
  }
  /**
   * 开始监听
   * */
  static startListening2() {
    try { // 设置开始识别的相关参数
      let recognizerParams: speechRecognizer.StartParams = {
        // 会话id
        sessionId: SpeechRecognizerManager.sessionId,
        // 音频配置信息。
        audioInfo: {
          // 音频类型。 当前仅支持“pcm”
          audioType: 'pcm',
          // 音频的采样率。 当前仅支持16000采样率
          sampleRate: 16000,
          // 音频返回的通道数信息。 当前仅支持通道1。
          soundChannel: 1,
          // 音频返回的采样位数。 当前仅支持16位
          sampleBit: 16
        },
        //   录音识别
        extraParams: {
          // 0:实时录音识别  会自动打开麦克风 录制实时语音
          // 1 识别语音文件
          "recognitionMode": 1,
          //   最大支持音频时长
          maxAudioDuration: 60000
        }
      }
      // 调用开始识别方法
      SpeechRecognizerManager.asrEngine?.startListening(recognizerParams);
    } catch (e) {
      console.log("e", e.code, e.message)
    }
  };
  /**
   * 取消识别
   */
  static cancel() {
    SpeechRecognizerManager.asrEngine?.cancel(SpeechRecognizerManager.sessionId)
  }
  /**
   * 释放ai语音转文字引擎
   */
  static shutDown() {
    SpeechRecognizerManager.asrEngine?.shutdown()
  }
  /**
   * 停止并且释放资源
   */
  static async release() {
    SpeechRecognizerManager.cancel()
    SpeechRecognizerManager.shutDown()
  }
  /**
   * 初始化ai语音转文字引擎
   */
  static async init(callback: (srr: speechRecognizer.SpeechRecognitionResult) => void = () => {
  }) {
    await SpeechRecognizerManager.createEngine()
    SpeechRecognizerManager.setListener(callback)
    SpeechRecognizerManager.startListening()
  }
  /**
   * 初始化ai语音转文字引擎
   */
  static async init2(callback: (srr: speechRecognizer.SpeechRecognitionResult) => void = () => {
  }, fileName: string) {
    try {
      await SpeechRecognizerManager.createEngine()
      SpeechRecognizerManager.setListener(callback)
      SpeechRecognizerManager.startListening2()
      SpeechRecognizerManager.writeAudio(fileName)
    } catch (e) {
      console.log("e", e.message)
    }
  }
}

export default SpeechRecognizerManager


页面代码

import { PermissionManager } from '../utils/permissionMananger'
import { Permissions } from '@kit.AbilityKit'
import SpeechRecognizerManager from '../utils/SpeechRecognizerManager'
import { AudioCapturerManager } from '../utils/AudioCapturerManager'
import TextToSpeechManager from '../utils/TextToSpeechManager'
@Entry
@Component
struct Index {
  @State
  text: string = ""
  fileName: string = ""
  // 1 申请权限
  fn1 = async () => {
    // 准备好需要申请的权限 麦克风权限
    const permissions: Permissions[] = ["ohos.permission.MICROPHONE"]
    // 检查是否拥有权限
    const isPermission = await PermissionManager.checkPermission(permissions)
    if (!isPermission) {
      //   如果没权限,就主动申请
      PermissionManager.requestPermission(permissions)
    }
  }
  // 2 实时语音识别
  fn2 = () => {
    SpeechRecognizerManager.init(res => {
      console.log("实时语音识别", JSON.stringify(res))
      this.text = res.result
    })
  }
  // 3 开始录音
  fn3 = () => {
    this.fileName = Date.now().toString()
    AudioCapturerManager.startRecord(this.fileName)
  }
  // 4 接收录音
  fn4 = () => {
    AudioCapturerManager.stopRecord()
  }
  // 5 声音文件转换文本
  fn5 = () => {
    SpeechRecognizerManager.init2(res => {
      this.text = res.result
      console.log("声音文件转换文本", JSON.stringify(res))
    }, this.fileName)
  }
  // 6 文本合成声音
  fn6 = async () => {
    const tts = new TextToSpeechManager()
    await tts.createEngine()
    tts.setListener((res) => {
      console.log("res", JSON.stringify(res))
    })
    tts.speak("我送你离开 千里之外")
  }
  build() {
    Column({ space: 10 }) {
      Text(this.text)
      Button("申请权限")
        .onClick(this.fn1)
      Button("实时语音识别")
        .onClick(this.fn2)
      Button("开始录音")
        .onClick(this.fn3)
      Button("结束录音")
        .onClick(this.fn4)
      Button("声音文件转换文本")
        .onClick(this.fn5)
      Button("文本合成声音")
        .onClick(this.fn6)
    }
    .width("100%")
    .height("100%")
    .justifyContent(FlexAlign.Center)
  }
}

相关实践学习
达摩院智能语音交互 - 声纹识别技术
声纹识别是基于每个发音人的发音器官构造不同,识别当前发音人的身份。按照任务具体分为两种: 声纹辨认:从说话人集合中判别出测试语音所属的说话人,为多选一的问题 声纹确认:判断测试语音是否由目标说话人所说,是二选一的问题(是或者不是) 按照应用具体分为两种: 文本相关:要求使用者重复指定的话语,通常包含与训练信息相同的文本(精度较高,适合当前应用模式) 文本无关:对使用者发音内容和语言没有要求,受信道环境影响比较大,精度不高 本课程主要介绍声纹识别的原型技术、系统架构及应用案例等。 讲师介绍: 郑斯奇,达摩院算法专家,毕业于美国哈佛大学,研究方向包括声纹识别、性别、年龄、语种识别等。致力于推动端侧声纹与个性化技术的研究和大规模应用。
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随着大模型(LLMs)的发展,AI 写作取得了较大进展。然而,现有的方法大多依赖检索知识增强生成(RAG)和角色扮演等技术,其在信息的深度挖掘方面仍存在不足,较难突破已有知识边界,导致生成的内容缺乏深度和原创性。
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文本、图像、点云任意模态输入,AI能够一键生成高质量CAD模型了
《CAD-MLLM: Unifying Multimodality-Conditioned CAD Generation With MLLM》提出了一种新型系统CAD-MLLM,能够根据文本、图像、点云或其组合生成高质量的CAD模型。该系统基于大型语言模型(LLM),通过多模态数据对齐和渐进式训练策略,实现了高效的CAD模型生成。作者创建了首个包含文本、图像、点云和命令序列的多模态数据集Omni-CAD,包含约450K个实例。实验表明,CAD-MLLM在多个任务上表现出色,特别是在点云条件生成任务中显著优于现有方法。未来工作将聚焦于提升计算效率、增加数据多样性及探索新模态。
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阿里云通义千问发布多款AI大模型 多模态、长文本能力全面升级!
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鸿蒙赋能智慧物流:AI类目标签技术深度解析与实践
在数字化浪潮下,物流行业面临变革,传统模式的局限性凸显。AI技术为物流转型升级注入动力。本文聚焦HarmonyOS NEXT API 12及以上版本,探讨如何利用AI类目标签技术提升智慧物流效率、准确性和成本控制。通过高效数据处理、实时监控和动态调整,AI技术显著优于传统方式。鸿蒙系统的分布式软总线技术和隐私保护机制为智慧物流提供了坚实基础。从仓储管理到运输监控再到配送优化,AI类目标签技术助力物流全流程智能化,提高客户满意度并降低成本。开发者可借助深度学习框架和鸿蒙系统特性,开发创新应用,推动物流行业智能化升级。
鸿蒙 Next 对接 AI API 实现文字对话功能指南
本指南介绍如何在鸿蒙 Next 系统中对接 AI API,实现文字对话功能。首先通过 DevEco Studio 创建项目并配置网络权限,选择合适的 AI 服务(如华为云或百度文心一言)。接着,使用 Node.js 转发请求,完成客户端与服务器端代码编写。最后进行功能测试与优化,确保多轮对话顺畅、性能稳定。此过程需严格遵循开发规范,充分利用系统资源,为用户提供智能化交互体验。
VideoWorld:字节开源自回归视频生成模型,支持输入视频指导AI生成视频!弥补文本生成视频的短板
VideoWorld 是由字节跳动、北京交通大学和中国科学技术大学联合推出的自回归视频生成模型,能够从未标注的视频数据中学习复杂知识,支持长期推理和规划任务。
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