语音识别与语音控制的原理介绍
硬件平台
机器硬件：OriginBot(导航版/视觉版)PC主机：Windows（>=10）/Ubuntu(>=20.04)扩展硬件：X3语音版
运行案例
首先进入OriginBot主控系统，运行一下指令。请注意，部分操作OriginBot内暂未放入，请根据内容进行适当处理。
cd /userdata/dev_ws/
# 配置TogetheROS环境
source /opt/tros/setup.bash
# 从tros.b的安装路径中拷贝出运行示例需要的配置文件。
cp -r /opt/tros/lib/hobot_audio/config/ .
# 加载音频驱动，设备启动之后只
深度学习的奥秘：探索神经网络的魔法
【9月更文挑战第18天】本文将带领读者深入理解深度学习背后的科学原理，通过直观的例子和简单的语言解释复杂的技术概念。我们将一起探讨如何通过构建神经网络模型来模拟人脑的工作方式，并了解这一领域如何影响我们的日常生活。
深度学习中的注意力机制
在深度学习领域，注意力机制（Attention Mechanism）已经成为近年来最受瞩目的研究热点之一。它不仅提升了现有模型的性能，更启发了全新的网络结构，如Transformer模型。注意力机制被广泛应用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）以及语音处理等领域。
AI技术在自然语言处理中的应用
【9月更文挑战第17天】本文主要介绍了AI技术在自然语言处理（NLP）领域的应用，包括文本分类、情感分析、机器翻译和语音识别等方面。通过实例展示了AI技术如何帮助解决NLP中的挑战性问题，并讨论了未来发展趋势。
深度学习之探索神经网络、感知器与损失函数
在当今的数字化时代，深度学习作为一种强大的机器学习技术，正在迅速改变着我们的生活方式。无论是智能推荐系统、自动驾驶车辆还是语音识别应用，深度学习都在背后默默地发挥作用。
FunAudioLLM模型的技术测评
本文旨在对通义语音团队开源的FunAudioLLM模型，特别是SenseVoice和CosyVoice这两个模型进行技术测评，探讨其性能、功能和技术创新等方面的表现，并提出潜在的改进建议。
深度学习的奥秘：从理论到实践
【9月更文挑战第14天】本文将深入探讨深度学习的核心概念，包括其理论基础、关键技术和实际应用。我们将通过代码示例，展示如何在实践中应用深度学习技术，以解决实际问题。无论你是深度学习的初学者，还是已经在该领域有所建树的专业人士，这篇文章都将为你提供新的视角和深入的理解。
多模态模型评测框架lmms-eval发布！全面覆盖，低成本，零污染
【9月更文挑战第15天】LMMS-EVAL 是一项由多家研究机构联合开发的多模态模型评测框架，旨在为大型多模态模型提供全面、低成本且零污染的评测基准。该框架包含超过50个任务和10多个模型，覆盖图像分类、目标检测、语音识别等多个领域，使研究人员能够在有限资源下轻松评估和比较模型性能。通过利用实时更新的数据源，LMMS-EVAL 还确保了模型在真实世界中的泛化能力。论文地址: https://arxiv.org/abs/2407.12772