通义语音大模型评测：迈向更自然、更智能的语音交互
随着人工智能技术的迅猛发展，语音识别和自然语言处理领域不断涌现出新的模型和应用。阿里云推出的通义语音大模型，正是在这一背景下应运而生。本文将对通义语音大模型进行详细评测，探讨其技术架构、应用场景、性能表现以及未来发展前景。
智能语音交互技术：构建未来人机沟通新桥梁####
【10月更文挑战第28天】
本文深入探讨了智能语音交互技术的发展历程、当前主要技术框架、核心算法原理及其在多个领域的应用实例，旨在为读者提供一个关于该技术全面而深入的理解。通过分析其面临的挑战与未来发展趋势，本文还展望了智能语音交互技术如何继续推动人机交互方式的革新，以及它在未来社会中的潜在影响。
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自学记录HarmonyOS Next的HMS AI API 13：语音合成与语音识别
在完成图像处理项目后，我计划研究HarmonyOS Next API 13中的AI语音技术，包括HMS AI Text-to-Speech和Speech Recognizer。这些API提供了强大的语音合成与识别功能，支持多语言、自定义语速和音调。通过这些API，我将开发一个支持语音输入与输出的“语音助手”原型应用，实现从语音指令解析到语音响应的完整流程。此项目不仅提高了应用的交互性，也为开发者提供了广阔的创新空间。未来，语音技术将在无障碍应用和智慧城市等领域展现巨大潜力。如果你也对语音技术感兴趣，不妨一起探索这个充满无限可能的领域。
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语音识别教程：Whisper
本文是一份详细的Whisper语音识别模型使用教程，包括了FFmpeg的安装、Whisper模型的安装与使用，以及如何实现实时录制音频并转录的步骤和代码示例，旨在帮助用户基于Whisper和GPT创建AI字幕。
【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。
