《探秘边缘智能：ESP32搭载TinyML实现语音唤醒的深度解析》
TinyML（微型机器学习）是一种将机器学习能力引入资源受限的边缘设备（如微控制器和物联网设备）的技术。与依赖云端计算的传统方法不同，TinyML通过算法优化、模型压缩和量化技术，在低功耗设备上实现实时智能决策。ESP32作为一款集成Wi-Fi和蓝牙功能的微控制器，凭借其强大的处理能力和低功耗特性，成为TinyML应用的理想平台。
以语音唤醒为例，TinyML结合ESP32可实现设备在待机状态下实时监测特定唤醒词的功能。这一过程需克服环境噪音、多样化人声特征及资源限制等挑战。构建语音唤醒模型涉及数据收集与预处理、轻量级神经网络设计（如CNN）、模型训练与优化、量化以及部署到ESP32上运行。
Spark-TTS: AI语音合成的"变声大师"
Spark-TTS 是一款革命性的语音合成模型，被誉为“变声大师”。它通过创新的 BiCodec 技术将语音分解为语义和全局两种 Token，实现对音色、性别、语速等属性的精细控制。结合统一的 LLM 架构，Spark-TTS 简化了传统 TTS 的复杂流程，同时提供了前所未有的灵活性。此外，团队还发布了 VoxBox 开源数据集，为行业提供标准评估基准。尽管在零样本场景下仍存改进空间，但 Spark-TTS 已经开启了语音合成新时代，让个性化、可控的 AI 语音成为可能。
程序员圈爆火，狂揽2.4K星！1秒内AI语音双向对话，支持个性化发音和多端适配，颠覆你的交互想象！
RealtimeVoiceChat是一款基于现代Web技术的开源实时语音对话工具，无需下载任何软件，打开浏览器即可与AI实时语音互动。其核心亮点包括零安装体验、超低延迟、高度可定制化以及跨平台兼容等特性。通过Web Speech API实现毫秒级语音合成，支持多参数精细控制（如音色、语速、音调等），并提供隐私安全保障。项目适用于无障碍辅助、语言学习、智能客服及内容创作等多个场景。开发者可快速集成GPT/Claude等大模型，扩展为企业级应用。此外，随着Web Speech API普及率提升，该项目有望推动语音交互在教育、智能家居等领域的发展
Android中TextToSpeech的使用
本文介绍了在Android开发中使用TextToSpeech（TTS）实现语音合成的功能。通过实例代码展示了TTS的初始化、语言设置、语音播放及队列模式的选择，并提供了将语音保存为音频文件的方法。项目中包含一个简单的按钮触发朗读功能，适合初学者学习和实践。代码示例完整，涵盖Activity生命周期管理与XML布局设计。
通义 CoGenAV 大模型音画同步感知，重新定义语音理解边界
CoGenAV 是一种创新的多模态语音理解模型，核心理念是实现“音画同步”的深度理解。通过学习 audio-visual-text 的时序对齐关系，构建更鲁棒、更通用的语音表征框架。它在视觉语音识别（VSR）、音视频语音识别（AVSR）、语音增强与分离（AVSE/AVSS）及主动说话人检测（ASD）等任务中表现出色，尤其在嘈杂环境下性能显著提升。仅需 223 小时数据训练即可媲美传统数千小时数据的效果，大幅降低训练成本。CoGenAV 支持主流平台如 GitHub、HuggingFace 和 ModelScope，助力多场景应用开发。
2025年AI客服机器人推荐榜单：主流厂商与创新解决方案
本文探讨2025年AI客服机器人的行业趋势，从技术迭代、场景需求到数据安全等角度分析，并提供选型指南。文中强调技术能力（如大模型适配）、场景适配性、数据安全及全周期服务等关键标准，推荐合力亿捷、阿里云、科大讯飞、Salesforce等厂商，助企业理性选择适合的工具。
《虚拟即真实：数字人驱动技术在React Native社交中的涅槃》
本文探讨了React Native与数字人驱动技术结合在社交应用中塑造智能客服与虚拟主播自然交互的可能性。React Native作为跨平台开发框架，具备高效开发、丰富组件和强大社区支持的优势，为社交应用提供了流畅体验。数字人技术通过计算机视觉、语音识别和自然语言处理等实现逼真互动，使虚拟形象能实时响应用户表情与动作。两者融合可打造个性化、沉浸式的交互体验，例如智能客服能根据用户情绪调整回应，虚拟主播则通过实时互动提升直播效果，显著提高用户满意度和应用活跃度。