《解锁鸿蒙系统AI与第三方应用集成的无限可能》
鸿蒙系统与人工智能技术的融合为应用开发带来新机遇。开发者可利用鸿蒙内置的AI服务(如语音助手、视觉识别等),借助DevEcoStudio等智能工具,快速集成AI功能,降低开发成本。遵循鸿蒙接口规范,确保兼容性和稳定性。参与鸿蒙生态社区,提升开发能力并优化用户体验,推动鸿蒙生态繁荣发展。
语音识别(ASR)基础介绍第三篇——经典做法及术语概念
上一章介绍了万金油特征MFCC,相当于数据的输入已经确定了。 本章尽可能的介绍经典asr做法。其中涉及到的各种概念和思考,了解了之后,和相关专业的人交流,大概就不再迷茫了:D
传统方法也可以按 声学模型 和 语言学模型 的方式来划分。
声学模型主要的职责是,把一段音频处理成类似拼音的形式, 然后交给语言模型来猜: 能够发这些音的单词,怎么组合起来更常见一些。然后找到最可能的组合,便是asr的结
智能语音交互:技术原理与应用前景####
【10月更文挑战第25天】 一句话概括本文主旨,并引发读者兴趣。
智能语音交互技术,作为人工智能领域的重要分支,正以前所未有的速度融入我们的生活,从简单的语音助手到复杂的多轮对话系统,它不仅重塑了人机交互的方式,还为多个行业带来了革命性的变化。本文将深入浅出地探讨智能语音交互的技术原理、当前主流技术路线、面临的挑战及未来发展趋势,为读者揭开这一高科技领域的神秘面纱。
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语音识别接口 - ASR性能指标WER/SER
做人工智能测试,准确一点,做语音聊天机器人、智能音箱等测试,一定会接触到语音误别即ASR (Automatic Speech Recognition)。本篇主要讲ASR的几个最重要的指标字错率、句错率。