# 智能语音交互 #
1
关注
2665内容
|
使用深度学习进行语音识别：技术探索与实践
【8月更文挑战第12天】深度学习技术的快速发展为语音识别领域带来了革命性的变化。通过不断优化模型架构和算法，我们可以期待更加准确、高效和智能的语音识别系统的出现。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，语音识别技术将在更多领域发挥重要作用，为人类带来更加便捷和智能的生活体验。
|
【模型微调】AI Native应用中模型微调概述、应用及案例分析
在AI Native应用中，模型微调是一个关键步骤，它允许开发者使用特定领域的数据对预训练模型进行二次训练过程，从而使其更好地适应特定任务或数据集。模型微调通过调整模型的参数，使模型在特定任务上达到更高的性能。这种技术广泛应用于自然语言处理、图像识别、语音识别等领域
智能语音识别技术在医疗健康领域的深度应用与前景####
本文深入探讨了智能语音识别技术在医疗健康领域的多维度应用，从电子病历的高效录入到远程诊疗的无缝对接，再到患者教育与健康管理的个性化服务，展现了该技术如何显著提升医疗服务效率与质量。通过分析典型应用场景、挑战及解决方案，本文揭示了智能语音识别技术在推动医疗行业智能化转型中的关键作用，并展望了其未来发展趋势与广阔前景。
####
基于Asterisk和TTS/ASR语音识别的配置示例
本文介绍了如何在Asterisk服务器上配置TTS（文本转语音）和ASR（自动语音识别）引擎，包括安装Asterisk、选择并配置TTS和ASR引擎、编辑Asterisk配置文件以实现语音识别和合成的功能，以及测试配置的有效性。具体步骤涉及下载安装包、编辑配置文件、设置API密钥等。
智能语音识别技术的深度剖析与应用前景####
本文深入探讨了智能语音识别技术的技术原理、关键技术突破及广泛应用场景，通过具体实例展现了该技术如何深刻改变我们的日常生活和工作方式。文章还分析了当前面临的挑战与未来发展趋势，为读者提供了一幅全面而深入的智能语音识别技术图景。
####
《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。
Weebo：支持多语言和实时语音交流的开源 AI 聊天机器人，回复具备语调、情感的语音
Weebo 是一款基于 Whisper Small、Llama 3.2 和 Kokoro-82M 技术的 AI 语音聊天机器人，支持实时语音交互和多语言对话，适用于个人助理、娱乐互动和教育辅导等多种场景。
昇腾AI行业案例（七）：基于 Conformer 和 Transformer 模型的中文语音识别
欢迎学习《基于 Conformer 和 Transformer 模型的中文语音识别》实验。本案例旨在帮助你深入了解如何运用深度学习模型搭建一个高效精准的语音识别系统，将中文语音信号转换成文字，并利用开源数据集对模型效果加以验证。
URO-Bench：端到端语音对话模型评测黑马！多语言/多轮/副语言全维度一键开测
URO-Bench 是一款专为端到端语音对话模型设计的全面基准测试工具，涵盖多语言、多轮对话、副语言信息等多维度任务，帮助开发者全面评估模型性能。
免费试用