《深度剖析：将先进语音识别技术融入鸿蒙系统AI应用》
语音识别技术是人工智能的重要组成部分，而鸿蒙系统凭借其分布式架构和强大能力，为语音技术的应用开辟了新方向。本文介绍了鸿蒙系统的智能语音交互架构，包括语音输入、识别、处理、合成及应用层，并探讨了如何选择适配的语音识别方案。同时，文章分析了语音数据优化、多语言支持、实时性等关键问题，以及如何将语音技术与智能家居、车载、办公等场景深度融合。随着技术进步，鸿蒙生态中的语音识别将带来更智能的用户体验。
通俗讲解深度学习和神经网络！
本篇文章主要面向产品、业务、运营人员等任何非技术人员通俗易懂地讲解什么是深度学习和神经网络，二者的联系和区别是什么。无需技术背景也可以有一个比较全面清晰的认识。同时也为为大家讲解TensorFlow、Caffe、Pytorch等深度学习框架和目前工业界深度学习应用比较广的领域。
达摩院技术创新全景｜懂你的语音AI
过去十年，语音AI从实验室走向应用，语音搜索、交互早已融入日常。本文将带你一览达摩院语音AI技术创新全景，一起感受能听、会说、懂你的语音AI。
HarmonyOS学习路之开发篇—AI功能开发（语音识别）
语音识别功能提供面向移动终端的语音识别能力。它基于华为智慧引擎（HUAWEI HiAI Engine）中的语音识别引擎，向开发者提供人工智能应用层API。该技术可以将语音文件、实时语音数据流转换为汉字序列，准确率达到90%以上（本地识别95%）。
生成完美口型同步的 AI 数字人视频
在当今数字媒体和人工智能技术的推动下，生成完美口型同步的AI数字人视频成为备受关注的研究领域。本研究旨在开发一种技术，能够实现生成完美口型同步的AI数字人视频，使虚拟人物的口型与语音内容完美匹配。采用了深度学习方法，结合了语音识别、面部运动生成和视频合成技术，以实现这一目标。通过语音识别模型将输入的文本转换为音频波形，利用面部运动生成模型根据音频波形生成对应的面部动作序列，这些动作序列可以准确地反映出发音的口型和面部表情，最后生成口型同步的AI数字人视频。这项技术具有广泛的应用前景，可用于虚拟主持人、教育视频、学习平台等领域，提升视频内容的真实感和沟通效果。
构建一个基于AI的语音识别系统：技术深度解析与实战指南
【5月更文挑战第28天】本文深入探讨了构建基于AI的语音识别系统，涵盖基本原理、关键技术及实战指南。关键步骤包括语音信号预处理、特征提取、声学模型、语言模型和解码器。深度学习在声学和语言模型中发挥关键作用，如RNN、LSTM和Transformer。实战部分涉及数据收集、预处理、模型训练、解码器实现及系统评估。通过本文，读者可了解构建语音识别系统的基本流程和技巧。