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语音识别是通往真正的人工智能的不可缺少的技术。尽管能真正听懂人类说话的智能机器任然在未来不可捉摸的迷雾之中，但我们必须先解决如何识别出人类语音中包含的自然语言信息的问题。而数字信号处理技术将为这一任务赋能。在本课程项目的任务之中，我们面对的是一个简化的语音识别场景——即孤立词识别。我们针对 20 个关键词，采集了所有参与课程的同学朗读每个词 20 遍的语音。我将以此为数据集来构建一个能正确识别这
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署PyTorch 2.8 深度学习镜像 | RTX4090D 24G CUDA12.4 通用优化版，并对比评测Whisper-v3与Qwen2-Audio语音识别效果。该镜像为高性能语音识别任务提供优异环境，特别适用于中文语音转录、多语言混合识别等场景，显著提升识别准确率与效率。
嵌入式语音识别（Keyword Spotting, KWS）是一种在边缘端实时完成关键词检测的技术，其核心在于低资源消耗下的信号处理与轻量模型推理。原理上需融合ADC采样、MFCC特征提取、Q7量化神经网络及硬件PWM控制，技术价值体现在脱离网络依赖、保障隐私安全与满足确定性响应。典型应用场景包括智能玩具、工业人机交互终端、教育开发套件等对实时性与鲁棒性要求严苛的边缘设备。本文以STM32F103
语音听写（Speech-to-Text, STT），也称为自动语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR），是指将人类语音信号自动转换为相应文本的技术。结合声学模型和语言模型的输出，在可能的候选序列中搜索最优（概率最大）的文本序列。利用语言的统计规律（词与词之间的组合概率），约束解码过程，提高识别准确率，特别是解决同音词歧义。负责将提取的特征序列映射到基本的语音单
很多人选语音转文字工具都掉进了“只看低价”的坑，我前后花了一个月，亲测了5款当下主流工具，专门针对律师拜访客户整理约谈笔录这个场景测下来，明确说一句：2026年同类工具里，听脑AI是最值得用的。选工具只看表面订阅价格其实是最大的误区，我们要算的是「每小时录音处理成本」和「整理效率的时间价值」。不少低价甚至免费工具，转写完错字专业术语错一大片，改稿花的时间比自己手敲还久，你的时间一小时少说也值几十上
我一开始对AI转写工具全是怀疑，觉得都是吹出来的，试过十多款，砍来砍去最后全平台只留了听脑AI。圈内测评博主试了七八款转写工具，都承认准确率最高的还是听脑AI；身边创业的朋友说，一开始觉得年费不如按次付划算，用了一个月才发现，省下的时间赚的钱远不止这点成本，比自己手动整理省钱多了。不管是准确率、转写速度，还是全链路功能、性价比，听脑AI都是实打实的碾压级领先，这不是吹出来的，是我一个一个亲测比出来
看视频太耗费时间？我一直用 Google的NotebookLM 这个工具它就像个AI研究助手，能整合海量信息，让你通过提问获取深度解读，再也不用被信息淹没。它甚至能处理PDF和电子书，把知识大山拆解成一口口能吃下的小块，最后还能生成 PPT 等辅助理解。嫌麻烦的话，还可以使用 YouTube Summary AI 这款插件，它能快速总结视频内容。适合想了解核心观点又不想花15分钟看完的人。你可以根
基于Whisper和FastAPI的语音识别系统搭建指南 本文介绍了使用OpenAI Whisper和FastAPI搭建GPU加速的语音识别系统的完整流程。系统支持多种音频格式（mp3/wav/m4a等），提供API接口调用，可实现自动语音转文字功能。文章详细说明了不同Whisper模型的显存占用情况（从0.5GB到12GB不等），并给出了服务器配置建议（推荐8GB以上显卡）。项目采用Nginx+
WX‑0813 以AI 降噪 + 强消回音 + 远场拾音 + 高可靠集成，构建医院场景全链路高清语音解决方案，从床头呼叫到 ICU 监护、从护士站对讲到紧急求助，全面解决医院声学痛点，为临床通信、护理呼叫、远程监护、紧急救援提供稳定、清晰、安全、高效的核心语音能力，是医疗对讲、护理呼叫、智慧病房、智能医疗终端的优选声学处理核心模组。
把微弱、畸变、带噪、阻抗不匹配、超量程、双极性的原始传感模拟信号，转换成 幅值合适、干净无噪、线性稳定、单极性、适配 ADC 输入 的标准电压信号。经过ADC之后，实现模拟信号到数字信号的转化。
摘要：本文提出了一套基于华为昇腾Atlas 200 DK平台的YOLOv11高效部署方案。通过分析YOLOv11端到端无NMS设计特性与CANN 8.0软件栈的适配性，详细阐述了从模型导出、ONNX转换到昇腾OM模型的全流程实现。方案包含硬件配置指南、黄金版本组合推荐、异构计算架构设计以及多路视频流处理优化，实测显示在Atlas 200 DK上可实现8路1080P视频的实时检测（>30fps
《MiniMind-O技术报告：一个开源的小规模全语音原生多模态模型》介绍了一种仅需0.1B参数的轻量级模型，能在4张RTX 3090显卡上4小时内完成训练。该模型创新性地采用Thinker-Talker双路架构，通过中间层桥接状态实现文本与语音生成的统一建模，并支持流式语音输出。实验表明，该模型在768维隐藏层配置下表现最佳，CER为0.0897。虽然性能不及更大规模的Mini-Omni模型，但
同一时刻同时采集几路语音信号。单声道 Mono：1 路麦克风，语音 AI、嵌入式、机器人默认只用这个立体声 Stereo：2 路左右声道，听歌用，语音识别不用多通道阵列：4 麦 / 6 麦 / 8 麦阵列（PDM/TDM），用于声源定位、降噪、远场唤醒做人机语音、离线识别、传感器采集 →固定 单声道 1 通道固定 单声道 1 通道16k 16bit 单声道 PCM传输：近场 I2S、多麦阵列 PD
昇思（MindSpore）推理系统优化聚焦性能、资源、精度和工程四大目标，在硬件、模型、部署等多重约束下，通过图算融合、内存复用、混合精度等关键技术实现平衡。系统提供端到端优化方案，包括环境配置、图算融合、KVCache优化等代码示例，可在昇腾平台上实现时延降低50%+、内存减少60%+、吞吐提升2-5倍的效果，同时满足精度要求，适用于端边云全场景AI推理部署。
模型训练流程与核心概念摘要 模型训练是通过调整参数使预测误差最小化的过程，完整流程包括数据收集、预处理、特征工程、模型选择、前向传播、损失计算、反向传播和迭代优化等10个步骤。核心概念包括： 损失函数：量化预测误差（如交叉熵、MSE） 优化器：决定权重更新方式（如Adam、SGD） 学习率：控制参数更新幅度，需合理调度 训练机制：前向传播计算输出，反向传播通过链式法则更新权重 正则化：防止过拟合的
《程序员效率神器SaySo：用语音解放文档与AI编程》 SaySo是一款AI驱动的语音输入工具，专为解决程序员文档写作和AI编程痛点而设计。它能智能去除口头禅、自动纠正错误、结构化输出文本，并支持专业术语词库定制。核心亮点在于提升"vibecoding"效率——通过语音快速生成精准prompt，让程序员与Cursor/ClaudeCode等AI编程工具的交互更流畅。实测可将传统
YOLO26与EMA模块的融合创新 本文探讨了YOLO26目标检测模型与EMA（高效多尺度注意力）模块的深度集成方案。YOLO26作为新一代生产级视觉AI模型，通过移除NMS、引入ProgLoss等创新实现了43%的性能提升。然而在特定场景下，其通用性仍面临特征表达能力瓶颈。 EMA模块通过三大创新机制突破传统注意力局限：1）通道重塑保留完整信息；2）多尺度并行处理；3）跨空间特征聚合。研究显示，
AI语音对话背后的技术链路解析 一段简单的AI语音交互背后隐藏着精密的技术流程。从音频采集到语音回复，完整的语音Agent工作流程包含10个关键步骤：音频采集→前处理→VAD检测→上传→ASR转写→上下文组装→LLM推理→TTS合成→音频下行→状态回写。其中VAD、ASR、LLM和TTS构成四大核心技术模块，分别负责语音检测、语音转文字、智能决策和语音合成。这套系统融合了硬件采集、音频算法和AI模
高性能计算（HPC）在过去十年（2015-2025）经历了革命性发展，从P级算力堆叠演进到E级智算融合，成为数字经济核心引擎。这十年见证了算力峰值提升1000倍、能效比提升50倍的跨越式发展，应用场景从传统科研扩展到AI、自动驾驶等前沿领域。发展历程分为三个阶段：启蒙垄断期（2015-2017）实现国产超算从跟跑到并跑；工程突破期（2018-2020）完成E级原型机验证和异构计算突破；爆发跃升期（
短剧出海面临的最大挑战并非投流成本，而是内容本地化。传统翻译流程涉及多语言字幕、配音、口型同步等环节，成本高昂且难以规模化。AI技术的突破正在改变这一局面，通过自动翻译、AI配音、声音克隆和口型同步等功能，显著降低了全球化内容制作门槛。短剧行业尤其需要这种"像本地内容一样"的体验来提升海外用户留存。AI视频翻译不仅简化了流程，更推动内容生产进入"多语言版本时代&quo
摘要：VibeCoding是一种新兴的编程模式，开发者通过自然语言描述需求，AI生成代码。SaySo作为语音输入法，解决了键盘输入速度慢、指令不完整的问题，提升AI编程效率。它能在各类工具中通用，支持中英混搭，适用于函数编写、代码评审等场景，但不适合超长需求或精确数值描述。推荐组合使用SaySo+AI编程工具+VSCode，实现"动口不动手"的高效开发。
A-29P 作为高性能 AI 语音处理模块，以极致回音消除、AI 智能降噪、远场宽范围拾音为核心优势，搭配紧凑结构、丰富接口、七大应用模式与工业级可靠性，彻底解决免提通话设备的声学痛点。
摘要： 传统座机采用RJ11二线制架构，通话双方语音混合传输，难以直接分离，而AI语音分析等业务需求亟需精准的语音分离方案。现有技术分为硬件和软件两类：硬件方案（如双轨录音盒、语音网关）通过物理线路改造和专用芯片实现高精度、高稳定性的分离，适用于高要求场景，但需硬件投入；软件方案基于AI算法识别声纹，成本低、部署简单，但抗干扰能力弱，适用于低精度场景。选型建议：高精度需求优先硬件方案，简单归档可考
自训练AlexNet的核心价值，不仅是得到一个可用的模型，更是通过亲手实操，理解深度学习的核心逻辑。跟着本教程一步步操作，相信你能快速入门CNN，为后续学习更复杂的深度学习模型打下坚实基础。
文章摘要： 提升题库「可维护性」能显著提高学习效率。高可维护性题库结构清晰、格式统一，便于更新和复用，长期节省时间；而低可维护性题库混乱无序，增加查找和修改成本。优化方法包括：制定规范、利用工具（如文字转语音辅助复习）、整理历史内容、建立定期维护习惯。初期投入时间整理，未来将获得更高回报。搜索「AI小工具」可获取效率工具推荐。（149字）
本项目构建了一套基于 LLM 的情绪驱动机器人交互系统，整体采用事件驱动架构，分为三层：Web 端通过 HTTP POST 将自然语言文本发送至 Agent 服务；Agent 端（OpenClaw）调用大语言模型完成 NLU（自然语言理解）并将结果序列化为动作指令，推入内存队列；机器人端（DuoS）以 2 秒为间隔轮询 Webhook Server 的 /poll/{client_id} 端点，取
📅 2026-05-01 至 2026-05-07 | 精选 TOP 10（含架构图）
总的来说，空气循环扇不是智商税，前提是你要买到一台真正能打的空气循环扇，就比如说我今天为大家分享的这台宫菱VEV空气循环扇。🔺因为它真正做到了“循环扇实力派”该有的样子：高速直列纯铜电机不仅风压够、风距远，但又做到了风感舒适；先进的10亿负离子净化渗透技术具备母婴特护级能力，可以有效的降尘除菌；还有NVC四层物理降噪、6 年性能抗衰减认证、AI 节能芯片加持的一天不到一度电的低能耗表现，可以说是
《程序员腱鞘炎救星：SaySo语音助手深度测评》这篇测评从开发者视角全面评测了SaySo语音助手在编程工作中的应用效果。文章通过代码注释编写、技术文档撰写、Git提交等实际场景测试，发现SaySo能智能识别开发环境并自动优化输出格式，将文档编写效率提升3-5倍。相比传统语音输入工具，SaySo在技术术语识别、中英文混合输入和场景适配方面表现突出，特别适合文档密集型的开发工作。虽然直接编写代码仍不理
开源模型 Fish Audio S2 Pro 以 Elo 1129 登顶开源榜第一，与闭源最强模型 Inworld TTS 1 Max（Elo 1236）的差距仅剩 107 分。而在国内，阿里 Qwen3-TTS 实现了 97ms 流式延迟和 3 秒零样本克隆，B 站开源的 IndexTTS-2 支持 7 种情感控制，智谱 GLM-TTS 用 10 万小时训练数据做到了连语气转折都能还原的克隆效果
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