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10月前
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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。
【整理】图解隐马尔可夫模型(HMM)
写在前面 最近在写论文过程中,研究了一些关于概率统计的算法,也从网上收集了不少资料,在此整理一下与各位朋友分享。 隐马尔可夫模型,简称HMM(Hidden Markov Model), 是一种基于概率的统计分析模型,用来描述一个系统隐性状态的转移和隐性状态的表现概率。
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。
开源|如何使用ModelScope训练自有的远场语音唤醒模型?
就像人和人交流时先会喊对方的名字一样,关键词就好比智能设备的"名字",而关键词检测模块则相当于交互流程的触发开关。 本文介绍魔搭社区中远场语音增强与唤醒一体化的语音唤醒模型的构成、体验方式,以及如何基于开发者自有数据进行模型的定制。
什么是人工智能大模型?
@[TOC](目录) ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/898355808b574ee4a0d7f64b4e8fe581.png) 人工智能大模型是指具有巨大参数量和复杂结构的人工智能模型。它们通过深度学习和神经网络技术,能够处理大规模的数据集和复杂的任务。这些大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域展现了强大的性能和能力。 以下是对人工智能大模型的详细介绍: # 1. 人工智能大模型的概述: - 人工智能模型的分类:人工智能模型可以分为浅层模型和深度学习模型两大类。大模型属于深度学习模型,具有多层结构和大量的参数。
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