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RT-03 MDE Training Data Speech（LDC2004S08）是 LDC 为 DARPA EARS 计划 RT-03 评测发布的广播新闻语音元数据提取（MDE）训练集，含约 20 小时标注音频与文本，适配句边界、填充词、说话人分割等 MDE 任务，是英文广播新闻语音元数据建模的核心基准资源。
2026年自动化测试将迎来五大变革趋势：无代码平台崛起，降低测试门槛；AI深度集成实现智能测试生成与预测；持续测试融入DevOps流程；测试数据管理智能化；云测试成为主流。这些转变推动测试从"编码密集型"向"业务导向型"转型，测试工程师需掌握新工具和业务分析能力。未来测试将更智能高效，成为质量保障和创新催化剂。
本文系统分析了剧本杀在线平台的游戏逻辑测试策略，针对其核心组件（角色系统、线索链、推理引擎）提出分阶段测试方法，包括功能逻辑测试、一致性验证及AI驱动测试。研究指出，专业测试可显著降低30%的逻辑漏洞故障，并介绍自动化工具（Selenium、LoadRunner）与创新方法（角色扮演测试）。面对多分支覆盖等挑战，建议采用MBT建模和众测平台。文章预测2026年AI增强测试工具将普及，呼吁从业者提升
AI外呼系统和语音智能体正成为企业客服中心的重要工具。当前市场主要有三类产品：业务导向型，提供完整外呼解决方案；对话体验型，专注自然交互；云平台型，技术强大但部署复杂。企业在选型时应重点考虑上线速度、维护能力、本地化适配和系统集成需求，而非单纯比较技术参数。业务型系统适合快速部署，平台方案则更适合有技术团队的企业进行深度定制。
随着智能设备的普及，语音识别技术已成为提升用户体验的重要方式之一。作为华为自研的操作系统，鸿蒙OS不仅在多设备协同上表现出色，还通过智能语音识别与自然语言处理（NLP）技术，进一步提升了用户与设备之间的交互体验。在鸿蒙OS中，语音识别和自然语言处理技术结合了高效的语音输入和智能响应系统，使得用户能够通过语音控制设备、获取信息或执行任务，极大提高了交互的便捷性和效率。
语音识别与语音合成技术已经成为现代应用中重要的交互方式之一。通过鸿蒙系统的语音 API，开发者可以轻松实现语音输入与语音输出功能，提升用户体验。
摘要：本工具是基于Electron+Vue3+Python开发的本地语音转文字服务器，内置OpenAI Whisper模型，提供与Whisper API兼容的HTTP接口。核心功能包括离线语音转文字（支持多语言）、高性能推理（CPU模式可用）、API兼容、现代化UI界面及灵活配置。技术栈采用Electron28+Vue3前端和Python+Flask后端，适用于本地语音处理、开发测试、会议纪要等场
鸿蒙OS采用分布式架构，其语音识别模块同样支持多设备协同、模块解耦、资源动态调用等特性。语音采集（Mic）：通过麦克风阵列获取原始声音；信号预处理：去除噪声、静音检测、语音增强；声学建模：将音频特征映射为语音片段；语义理解：解析用户意图；任务派发与反馈：执行操作，语音或动作反馈。语音识别不只是一个技术，它是人与设备之间最具情感与温度的沟通方式。在鸿蒙OS构建的分布式生态中，一个高效、准确、快速、智
通过对5款热门AI录音工具的横向测评发现，当前市场严重分化：Trint价格高昂，讯飞功能传统，LectMate适用场景单一，觅讯仅适合直播场景。随身鹿凭借99%的准确率、全链路处理能力和超高性价比脱颖而出，不仅能自动区分说话人、生成会议纪要和思维导图，还支持专业术语识别、AI降噪等功能，真正实现从录音到结果的智能转换。其5年298元的会员价格更是碾压竞品，成为学生、职场人等群体的首选生产力工具。测
xz凭借 LZMA2 算法的极致压缩率，在存储优化领域优势显著，尤其适合分发大型静态资源（如系统镜像、数据集归档）。尽管压缩速度是其短板，但解压效率与多线程支持弥补了实用性。对空间敏感的场景，.xz是比传统.zip.gz更高效的选择。
摘要：本报告基于2025年Q4理发预约系统用户反馈测试，采用混合方法（问卷调查、可用性测试、A/B测试）收集500+用户数据。测试发现界面设计缺陷（50%用户反馈时间选择器问题）、通知延迟（20%用户错过预约）等核心痛点，通过快速优化使满意度提升30%。报告建议重构前端组件、集成冗余通知系统，并强调将反馈测试嵌入CI/CD管道。测试框架可复用于美容、医疗等个人服务领域，2026年趋势将向AI驱动的
通过此流程，可在有限算力下显著提升Whisper对中文口音、专业术语的识别准确率。实际测试显示，在AISHELL-1数据集上错误率降低15%~25%。技术微调Whisper模型，提升中文语音识别性能的完整流程。通过冻结预训练模型权重，仅训练少量新增参数，显著降低计算资源需求。
AI如何重新定义边缘计算？联发科G520/G720（MT8371/MT8391）边缘AIoT芯片，专为下一代AI驱动的物联网设备设计，采用6纳米制程，内置的第八代NPU提供高达7/9 TOPS算力，配备16GB大容量LPDDR5高速内存，支持Transformer/CNN硬件加速，支持本地部署7B大语言模型，显著提升生成式AI任务（如图像合成、文本生成）速度。三、核心优势： • AI算力：7/9
这个定律的意思是只要通过堆更多的算力，搞更多的参数，喂更多的数据，大模型的能力就会得到相应的提升。有没有想过有一天，无需操作鼠标就可以操作网页，并在网上完成一系列的琐碎任务：比如搜索，下单，付账，预约等等。这要求AI除了识别语音外，还能识别到声音背后的非语言符号，比如人类的情绪，是兴奋，开心，愤怒，还是嘲讽。不过这不代表完全收费，个人爱好者，开发者，初创公司依然可以使用，但是商业公司应该会采取收费
语音识别涉及高计算负载（如声学模型推理和语言模型处理），分布式架构通过多节点并行处理提升吞吐量，但不当的算力分配和资源浪费会导致成本激增（如硬件开销、能源消耗）。优化方案需结合算力分配（动态调整计算资源）和资源复用（共享模型、数据等），以最小化成本同时保证服务质量（如低延迟、高准确率）。：算力分配方案通过动态伸缩和优先级管理，将资源利用率提升至$80-90%$，典型成本降幅$20-35%$。：资源
整合了9个大模型，分别是：数字人、文生图、字幕消除、翻唱、语音克隆、语音分离、语音降噪、识别字幕、文案提取把这一套安装在你的电脑上后用的是你自己的电脑算力，没有积分和时长等限制，永久免费使用。
算力相比市面上普通语音芯片，主频提高到了120MHz，可集成更多的语音、传感算法；具备强大的IO驱动能力，最大提供64ma驱动电流；程序代码，通过低成本简单的MCU芯片，免开发调试直接调用，从而节省MCU的IO口资源降低成本缩短开发周期，WTV380语音芯片，相比普通的语音芯片，主频提高到120MHz，可部分替代/完全替代MCU功能，单芯片集成了更多传感算法、更丰富的IO口资源、更小的体积、更多的
2022年，启英泰伦发布了三代离线语音AI芯片及AIoT芯片。此系列芯片算力更强、集成度更高、成本更低、功耗更低，将会使语音识别应用推向一个新高点。下面简单介绍一下。
本文详细介绍了算法备案的完整流程和注意事项。主要内容包括：1.备案适用范围（推荐、排序、匹配等算法）；2.必备材料清单（营业执照、算法说明、安全评估等）；3.申报流程步骤（注册、填写、审核、公示）；4.对企业和用户的影响；5.常见误区解析；6.备案周期与成本说明；7.生成式AI的特殊要求；8.备案信息查询方法。文章强调备案对业务合规的重要性，并提供实用建议，帮助企业和个人顺利完成算法备案。
摘要：大模型备案是生成式AI服务合规的关键步骤，需完成4个阶段：前期准备、材料准备、申请提交和审核公示（约3-8个月）。必备材料包括备案申请表、安全评估报告、语料标注规则等6项核心文件。重点注意事项包括提前5-8个月规划、确保信息一致、语料合规及持续更新维护。备案仅适用于面向公众的生成式AI服务，企业自用和科研类服务通常无需备案。建议收藏本文详细指南，确保顺利通过审核流程。
柔性电子和可穿戴传感器测试面临环境适应性、实时数据处理、多设备集成等新挑战。测试策略需分层设计单元、集成和系统测试，结合AI与自动化工具。未来趋势包括AI预测性维护、标准化框架和能耗优化测试。测试人员需融合硬件与软件技能，采用"柔性优先"方法，通过环境模拟和左移测试确保可靠性。2026年，5G+AI将推动更智能的实时测试解决方案发展。
在实时语音识别（ASR）系统中，回声消除（Acoustic Echo Cancellation, AEC）是决定系统鲁棒性的隐形关键。然而，当前行业仍过度依赖传统算法，忽视了动态环境下的优化技巧。未来5年，随着边缘AI普及，AEC将从“技术成本”转向“体验红利”。传统AEC的核心是自适应滤波（如NLMS算法），其本质是通过估计扬声器到麦克风的回声路径，生成反向信号进行抵消。结合2023-2024年
在这些软件产品中，思腾合力SCM人工智能云平台底层基于思腾合⼒⾃主研发的调度系统，完成了对 TensorFlow、PyTorch、 Paddlepaddle、MindSpore、jittor 等常⽤框架的集成，支持市场主流计算卡的资源调度，具备良好的扩展性和兼容性。党的“二十大”报告指出，我国要“完善科技创新体系，坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位，健全新型举国体制，强化国家战略科技力量，提
Google提供多种TTS服务选择：Cloud Text-to-Speech API支持120+种语言，每月500万字符免费额度；Gemini TTS 2.5预览版支持自然语言指令控制语音风格；Vertex AI的Chirp3模型可快速创建专属语音；Android内置TTS引擎适合基础朗读功能。选择建议：稳定商用选Cloud API，创新探索用Gemini，品牌定制选Vertex AI，基础功能用
语音合成十年演进（2015–2025）摘要 2015年语音合成仍以机械声为主（HMM+SPSS，MOS~3.0），2025年已发展为多模态VLA大模型主导的类人智能时代（MOS>4.8），中国厂商（科大讯飞、阿里、华为等）实现技术领跑。十年演进分为三阶段：2015–2018年从统计参数过渡到端到端神经合成（Tacotron/WaveNet）；2019–2022年Transformer与自监督
摘要： 2015-2025年间，生成对抗网络（GAN）从学术概念发展为被多模态扩散模型取代的关键技术。中国从早期跟随（DCGAN）到全球领跑（阿里通义万相、百度文心一格等），推动生成质量从64x64模糊图像跃升至8K电影级内容，可控性实现从随机噪声到精确意图/物理仿真的跨越。十年演进分为三阶段：2015-2018年GAN爆发（StyleGAN人脸生成）；2019-2022年高保真转型（文本到图像兴
本文旨在全面解析AI原生应用环境下语音识别技术的应用场景和技术实现。我们将探讨语音识别如何从实验室技术发展为改变人类生活方式的实用工具，并分析其在各行业的创新应用。文章将从语音识别的基本原理开始，逐步深入到具体应用场景和技术实现，最后展望未来发展趋势。我们将采用循序渐进的方式，确保读者能够轻松理解这一复杂技术。语音识别(ASR): 将人类语音转换为文本或命令的技术自然语言处理(NLP): 让计算机
文章探讨如何为LLM构建记忆系统，使其从无状态函数进化为具有时间积累能力的智能Agent。系统解析了短期记忆（上下文窗口管理）和长期记忆（向量数据库）的区别与优化策略，提出通过RAG机制实现记忆检索增强生成，并设计记忆巩固机制实现两种记忆的融合。强调真正的智能记忆不仅是信息存储，更是对有价值信息的选择与整合能力。该研究为AI系统实现持续学习和知识积累提供了技术框架，对推动AI从工具向Agent演进
老己聊天器
AI落地主流场景之一是知识库，而做知识库，必定少不了PDF文件。传统RAG要想精准读取这些图文并茂的PDF，就需要集成PyPDF2、OpenCV、Camelot、Tesseract等多个工具，系统庞杂且低效。此外，不同 PDF 各有侧重：报告重图表、财报重表格、论文重公式，如何精准调用这些工具同样难度不低。香港大学数据科学学院刚刚开源的RAG-Anything项目，结合开源的Milvus向量数据库
随着智能设备的普及和人工智能技术的发展，语音交互逐渐成为了用户与设备沟通的重要方式。语音助手不仅能够提升用户的操作效率，还能提供更加自然、便捷的交互体验。为了进一步增强语音助手的智能化与互动性，多模态交互设计成为了一个重要的研究方向。多模态交互设计不仅依赖于语音识别，还结合了其他输入方式，如文本输入、手势识别、图像识别等，以实现更加丰富的用户体验。在鸿蒙系统中，我们可以结合语音识别和意图分析，设计
摘要： 2015–2025年，自然语言处理（NLP）从RNN/LSTM浅层模型发展为万亿级多模态VLA大模型，实现全域动态意图理解。中国从技术跟随者跃升为全球领跑者，华为盘古、阿里通义千问等推动核心指标（如GLUE/SQuAD）从70%提升至99%，实时性从秒级优化至毫秒级。2015–2018年为RNN手工特征时代，2019–2022年预训练大模型崛起，2023–2025年进入多模态VLA自进化阶
2026年AI行业合规新规要点速览：生成式AI服务需备案，包括自研/微调大模型及深度合成类应用。备案需准备企业资质、安全评估报告、算法说明等核心材料，重点关注数据来源合法性和测试题库完备性。全流程约3-8个月，建议提前6个月启动。注意地域差异要求，备案后重大变更需30日内更新。跨部门协作是关键，技术、法务、产品需协同配合。合规备案是AI企业稳健发展的必要基础，建议从业者提前规划避免业务延误。（14
摘要： 2015-2025年，语音识别技术经历了从传统GMM-HMM模型（词错率20-30%）到端到端多模态大模型的跨越式发展。中国从技术跟随者跃升为全球领跑者，科大讯飞、华为、阿里等推动词错率降至1%以下，实现毫秒级响应和意图理解。技术演进分为三个阶段：2015-2018年端到端过渡期，2019-2022年Transformer与自监督预训练时代，2023-2025年多模态VLA自进化阶段。20
iTOP-3562开发板/核心板采用瑞芯微RK3562处理器，内部集成了四核A53+Mali G52架构，主频2GHZ，内置1TOPSNPU算力，RK809动态调频。支持几乎全格式的H.264解码，支持1080p@60fps的解码，支持4K@30fps的H.265解码，以及1080p@60fps的H.264编码。核心板+底板方式，拆卸方便，核心板240PIN引脚全部引出，产品升级自如，适用于各个应
通过缓存语音识别结果，系统可跳过重复ASR解码，显著降低延迟并减少算力消耗。结合语义向量与近似最近邻搜索，实现高效模糊匹配，适用于高频指令场景，提升用户体验。
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