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目前领导智能决策组织，专注于通过自学习技术提升服务质量，使客户能够与智能助手进行更自然、无障碍的交互。杨柳因"对语音理解和语言学习技术的贡献"获此殊荣，Sarikaya则因"在口语处理和对话理解系统领域的领导作用"获得认可。IEEE院士称号由IEEE董事会授予在IEEE相关领域取得杰出成就的个人，每年当选人数不超过总投票会员的0.1%。更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号（办公AI智能小助手
使用SmartJavaAI在java中调用Whisper及Vosk语音识别模型实现高效实时语音识别
连锁药店面临线上渠道分流和成本压力，正通过AI技术实现降本增效。核心痛点包括服务标准化难（差评率波动42%）、数据合规风险及会员运营效率低（复购率仅34%）。解决方案采用智能路由系统和AI外呼管理，实现紧急需求0.5秒响应、用药提醒自动化，使会员转化率提升15%。典型应用包括疫情应急响应、慢病管理（如糖尿病回访）和私域运营（生日核销率提升40%），通过人机协同显著提升服务效率与质量。
随着技术的不断发展，语音识别技术将在更多领域得到应用，并带来更加智能的用户体验。语音识别技术，又称为自动语音识别（ASR），是一种将人类语音转化为文字的技术。随着深度学习、机器学习等领域的快速发展，语音识别技术已经取得了巨大的进步，并广泛应用于智能家居、智能车载、语音助手等领域。在语音助手领域，我们可以通过语音指令完成各种任务。目前，基于深度学习的声学模型，如深度神经网络（DNN）、循环神经网络（
本文系统阐述了机器宠物从概念到量产的全流程设计。在需求分析阶段，需明确目标定位（宠物类型、用户群体）和核心需求（外观、交互行为、安全性）。系统架构包含硬件（外壳、驱动、传感器）和软件（驱动层、控制层、AI模块）设计。外观需平衡拟真与可爱度，交互注重语音、触摸和行为反馈。原型开发需搭建硬件框架并实现基础功能，通过实验室和用户测试优化性能。量产阶段需完善供应链和市场策略，未来可扩展个性化训练、社交功能
在当前LLM（大语言模型）驱动的AI应用爆发期，提示工程（Prompt Engineering）已从“锦上添花”的辅助技能升级为“决定成败”的核心能力。作为提示工程架构师，我们不仅需要掌握基础的提示技巧，更需要构建系统化、可复用、高鲁棒性的提示策略，以应对企业级应用中的复杂需求。问题陈述实际工作中，我们常面临这些痛点：简单提示在复杂任务中准确率不足30%；长文本处理时因token限制导致上下文丢失
Whisper是OpenAI 2022年推出的通用语音识别模型，支持100+语言、语音转文本、翻译、语音活性检测等任务，甚至能识别 accents（口音）和 background noise（背景噪音）。但它的默认参数是基于“平均场景”设计的（比如安静的办公室、标准普通话），当遇到极端场景（如工厂噪音、非洲小语种、1秒短命令）时，识别率会下降。教你通过调整Whisper的核心参数，解决不同场景的语
具体到落地上，我们可以通过Copilot Labs，在Copilot Daily中以AI主播播报要闻、在Copilot Podcasts生成播客式讨论，Copilot Labs 提供可玩Demo（可以自定义内容、叙述风格等）。这标志着在多年依赖OpenAI模型之后，微软AI部门正式与OpenAI及整个行业正面竞争，也意味着微软在AI竞赛中，开始掌握更多主动权。我们必须具备内部能力，来打造世界最强的
Dify是一个开源的大语言模型应用开发平台，提供可视化工具简化AI应用构建。核心功能包括拖拽式界面设计、多模型管理、数据处理和一站式部署运维，显著降低开发门槛。平台支持RAG和Agent能力，适用于客服、内容创作等场景。相比传统API开发，Dify具有易用性高、功能完整等优势，成为大模型应用的"开发加速器"。
为了防止实时语音对话被滥用，Realtime API包含多层安全防护和缓解措施，OpenAI对Realtime API会话采用主动分类器，这意味着如果检测到某些对话违反了有害内容指南，可以中止这些对话。开发者还可以使用Agents SDK添加自己的额外安全防护措施。
今天给大家介绍一个超实用的会议记录工具——Buzz语音转文字AI本地模型，有时候我们需要记录会议内容并把语音转成文字，但市面上的转换工具要么很贵，要么自己转换效率太低，用这款开源软件就能轻松解决所有问题。使用起来很简单，点击软件界面上的加号按钮，添加你需要转换的音频文件，然后按照图中的参数设置即可，输出格式可以自行选择，比如我这里选择的是TXT格式的文件。设置好后，大模型文件就会自动把语音转成文字
新能源汽车充电站面临安全管理困境，智能视频监控系统通过AI技术实现六大核心功能：1）火焰烟雾识别自动预警；2）吸烟行为检测与喊话制止；3）关键区域闯入警示；4）人员跌倒及冲突监测；5）充电设备异常检测；6）环境整洁度管理。应用后可降低90%安全事故、缩短60%设备停机时间、减少50%人工成本，显著提升运营效率与用户满意度，推动充电站从被动应对转向智能预防的转型升级。
在科研支持上，玩家对智能体行为的督导的反馈，会转化为大规模、高质量的 “人类反馈数据”，这些数据将为 AI 的强化学习、模型蒸馏提供关键支撑，助力智能体能力优化；这款游戏延续了《星露谷物语》标志性的 8 位机复古 2D 画风，让玩家能在虚拟小镇中体验工作、学习、交友、置业乃至组建家庭的完整 “第二人生”，但内核却藏着更大的野心：它不仅是一款游戏，更是一个 “可视化数字沙箱”，旨在模拟未来人类与 A
同时，每条样本的流转过程会记录至元数据表中，明确标注样本的 ID、原始所属分区、审核状态及其关联的训练任务编号，确保训练数据可追溯、可审计、可重现。这里所说的“平台”，指的是集成了音频采集、元数据构建、样本筛选分区、标注任务调度、审核回写与训练准备等功能于一体的AI数据流程编排系统。在某语音识别训练平台中，项目目标是构建一套可持续进化的中文客服通话识别模型，系统每天需处理超过10万段客服音频，如何
本项目实现了通过Arduino读取复古硬盘的完整技术方案，包括硬件修复、协议逆向工程和实际数据提取。虽然读取速度仅为设备最大能力的1/20，但成功恢复了40年历史存储设备中的数据。完整代码已开源在GitHub仓库供参考使用。更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号（办公AI智能小助手）或者 我的个人博客 https://blog.qife122.com/公众号二维码。
如今的短视频领域里，不少博主创作内容时都会选择配音软件代替自己发声 —— 这点在影视解说类视频中尤为突出。有时候，这些软件生成的声音逼真到让人误以为是博主原声，想必大家也会好奇：到底是哪些AI配音工具，能让新媒体博主们如此青睐？今天就推荐7款热门的配音软件，从速度，核心优势测评，让你能更快的找到适合自己的配音软件！
在由人工智能、大数据与云计算构建的数字化浪潮中，AI技术正成为驱动产业变革的核心引擎。作为AI商业化的先锋领域，智能电销系统通过整合语音识别、语义分析等前沿技术，正在重塑企业客户触达模式。以某金融机构应用实践为例，其采用智能外呼系统后，客户触达效率提升300%，验证了AI技术对传统电销模式的颠覆性革新。（技术架构图示：运营商网络层→AI算法层→业务应用层→数据管理层）人机协作：机器人完成初筛，人工
备份工作流：在ComfyUI中构建复杂工作流时，投入了大量时间和精力。使用ZIP插件可将整个工作流及其相关设置快速打包压缩，生成一个ZIP文件。这样，当遇到软件故障、系统更新或需要重新安装ComfyUI时，能轻松恢复工作流，避免重复搭建的麻烦。例如，一个从事AI绘画创作的用户，经过多次调整构建了一个生成特定风格动漫角色的工作流，使用ZIP插件备份后，即使更换电脑或ComfyUI版本，也能快速恢复该
Moonshine是一个优化边缘设备自动语音识别(ASR)的开源项目，支持实时转录和语音命令识别。项目基于Python开发，使用Keras框架(支持Torch/TensorFlow/JAX后端)和ONNX运行时，在HuggingFace OpenASR排行榜上表现出色。安装步骤包括：1)创建虚拟环境；2)选择后端安装(Torch/TensorFlow/JAX或ONNX)；3)测试转录功能。该项目提
以超乎想象的速度将创意转化为应用。通过直观提示快速构建并发布完整产品…Lovable正式推出语音模式，用户无需打字，只需对AI口述需求即可创建应用和网站。点击语音按钮描述想法，Lovable便能自动生成项目。这项新功能为追求免提操作的用户简化了应用开发流程。
本文记录了在树莓派上部署MaxKB知识库系统的过程。作者尝试使用本地Gemma3模型效果不佳后，改用阿里云Qwen-Flash模型。通过Docker部署MaxKB开源版本，并准备了包含9项功能的语音助手问答知识库（如关键词唤醒、多轮聊天等）。最后成功导入问答对，实现知识库问答功能，并预告下篇将介绍API对接。
当检测到羊毛材质后，屏幕会温馨地显示"正在为您的羊毛衫做温柔SPA护理"，配上精美的洗护动画。如果洗衣机和人一样能能够“丰富的展示自己”洗衣机能够生动地展示每一个洗护步骤，用温暖的动画和语音播报告诉你"正在为您的羊毛衫做SPA护理"，还能通过可爱的表情包与语音播报与你互动，那会是怎样的体验?WT2606B的研发初衷就是帮助用户在产品升级的过程中更简单，更快捷的完成产品的开发与升级，未来，可指令生成
就在最近，OpenAI 发布了 GPT-Realtime 语音模型，不仅能无缝处理打断和修正，还能捕捉笑声、停顿等非语言线索，甚至支持对话中无缝切换语言。几乎同时，社交平台Soul也展示了其自研端到端全双工语音通话大模型，打破传统“轮次对话”模式，赋予 AI 自主决策对话节奏的能力。语音中各种打断、反馈（比如“嗯”“对对”）、双说重叠、自然停顿、口语化表达，都需要真实、多样且标注精准的对话样本。依
你是否正面临这样的会议困境？在日常工作中，会议是不可或缺的一环，但会议记录却常常成为我们的负担：一边要紧跟会议节奏，一边要奋力敲击键盘，难以同时兼顾深入思考与积极发言。发言者语速过快或讨论激烈时，关键的决策点、核心数据和临时动议极易被遗漏。会后整理笔记如同“破案”，需要花费大量时间反复回听录音，从海量信息中筛选要点，效率低下。
《基于TinyML的智能路灯车流预测系统》开发了一款集成毫米波雷达和RISC-V芯片的边缘AI设备，将64kB零样本车流模型植入路灯灯头，实现5分钟车流预测与自适应调光。该方案采用60GHz FMCW雷达和LoRa通信，在断网情况下仍能通过TCN-Lite模型实现96%预测准确率，平均节能42%。系统支持256级PWM调光，10ms延迟响应，已在三个城市部署1万盏，年省电1800万度。开源硬件设计
本文详细介绍了声纹识别技术的原理、实现方法以及创新应用，展示了其在提高生活便利性、保障安全等方面的重要作用。随着技术的不断发展，声纹识别技术将在更多领域得到应用，为人们的生活带来更多便利和安全。注：在编写此文章时，我尽量遵循了您的要求，使用了专业的术语和清晰的逻辑结构。未来，随着深度学习、神经网络等技术的发展，声纹识别技术将进一步提高识别准确率，拓展应用领域。其基本原理是利用语音信号中的声谱特征，
提出新颖的事实一致性模型验证答案可靠性，引入事实性损失训练惩罚方法及检索增强的RL与AI反馈机制，同时监督推理过程。重点探索如何更好地理解人机及人人对话内容，开发定制化对话AI评估指标，并研究跨模型知识迁移以提升效率。利用动态神经场构建多模态基础模型，支持三大应用：生成式动态数字孪生作为多模态数据引擎、具身环境中的对话AI交互、具身代理执行现实世界任务规划。更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众
《充电站智能化监控系统：破解运营痛点的AI解决方案》摘要：针对充电站运营中的安全隐患、设备故障、车位占用、夜间盗窃和人工效率低等核心痛点，智能化视频监控系统通过AI技术实现全方位守护。系统可提前3-5分钟预警充电起火风险，自动识别设备故障缩短维修时间，智能区分并驱离占位车辆提升30%车位利用率，24小时监控防范盗窃和纠纷，同时替代人工巡检降低运营成本。该方案将传统被动管理模式转变为智能主动预防，显
随着今年Interspeech会议的临近，“生成式AI”已成为机器学习界和大众媒体的热门词汇，通常指合成文本或图像的模型。文本转语音（TTS）模型作为Interspeech的主要研究领域，在某种意义上一直是“生成式”的。但正如某机构Alexa AI组织的高级首席科学家所解释的，TTS也已被新的生成式AI范式重塑。
移动互联网发展20年，用户对APP的需求早已从“能用”升级到“好用”，再到“懂我”。“输入-输出”的刚性依赖：传统推荐算法需要用户手动选择“价格区间”“风格”等标签，语音转文字只能识别标准普通话，客服AI只能回答预设问题——它们像“只会执行指令的机器人”，无法处理“模糊需求”；“个性化”的能力边界：即使是千人千面的推荐系统，也常犯“推荐我刚买过的商品”“误解我的兴趣”的错误——因为它们依赖的是“用
武汉方言日常语音语料库是一个专业化的方言数据集，包含5.08小时(5082条)武汉方言日常语句的语音样本，由4位不同说话者录制，采用16kHz/16bit专业参数。数据集具有五大优势：高质量语音采集、真实日常场景覆盖、多说话者样本、完整文本标注和标准化数据格式。该语料库为方言语音识别系统开发、方言保护研究、跨方言语音合成技术以及方言与普通话对比研究提供了重要数据支持，对语言学研究和AI语音技术发展
摘要： 针对冷链运输中25%生鲜因温控失效报废的问题，研发团队推出厚度仅0.15mm的“气味邮票”。采用RISC-V芯片（CH32V003）与4通道MEMS气体传感器，通过NFC取电实现零电池设计，内置32kB零样本气味模型（含乙烯/氨等特征检测），可离线识别腐败/冻伤，准确率达94%-98%。该方案成本1.2元，支持-20~60℃自适应，7天数据存储，通过LED灯语和手机NFC交互，已量产500
AI绘画提示词生成：在AI绘画过程中，用户可以通过该插件将生成的图像进行分析，反推出可能使用的提示词。比如用户生成了一幅奇幻风格的图像，利用slk_joy_caption_two可以反推出类似“魔法森林中闪耀着神秘光芒的古老城堡，周围环绕着飞舞的精灵”这样的提示词，帮助用户理解模型生成图像的逻辑，也为后续生成类似风格的图像提供参考。批量图像标注：对于大量的图像数据集，能够批量为图像生成描述性的标签
最后，通过麦克风等设备实时采集语音数据，并输入到模型中，得到识别结果。语音识别的基本原理可以分为以下几个步骤：声音采集、预处理、特征提取、模型训练、识别结果输出。未来，随着技术的不断发展，语音识别技术将在更多领域得到应用和发展，如智能家居、自动驾驶、机器人等。在实现语音识别功能时，我们需要用到一些开源的语音识别工具和库，如Google的Speech-to-Text API、Kaldi等。本文将带领
Resemble Enhance是由Resemble AI开发的AI语音增强工具，通过去噪和增强两阶段处理提升语音质量。核心功能包括消除背景噪音（街道声、音乐等）和修复模糊/卡顿音频，采用44.1kHz训练数据与自编码器+声码器架构。支持快速安装（pip install）或源码定制，提供Web演示和命令行批量处理（可调去噪强度等参数）。适用于会议录制、语音助手等场景，具备高精度去噪和带宽扩展优势。
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