本项目是基于[PaddleDetection](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection)实现的PP-YOLOE，PP-YOLOE是单阶段Anchor-free模型，其精度(COCO数据集mAP)和推理速度均优于YOLOv5模型，PP-YOLOE在COCO test-dev2017数据集上精度达到49.0%，在单卡V100上FP32推理速度为1

为了方便，写一个类完成所有的识别流程，开始编写人脸识别和人脸注册工具类，使用`insightface.app.FaceAnalysis()`可以获取模型对象，这里包含了三个模型，首先是人脸检测模型，然后是人脸特征提取模型，和最后的性别年龄识别模型。使用`model.prepare()`可以配置`ctx_id`指定使用哪一块GPU，如果是负数则是使用CPU执行预测，`det_thresh`配置的是人

VisualDL是一个面向深度学习任务设计的可视化工具，包含了scalar、参数分布、模型结构、图像可视化等功能。可以这样说：“所见即所得”。我们可以借助VisualDL来观察我们训练的情况，方便我们对训练的模型进行分析，改善模型的收敛情况。

本文介绍了SenseVoice-Small多语言音频理解模型的使用方法，该模型支持语音识别、情感识别、声学事件检测等功能，涵盖中文、粤语、英语等多种语言。文章提供了Python代码示例展示如何快速实现语音识别，并重点介绍了配套的GUI界面工具和API服务。GUI工具支持音频/视频文件识别，可输出带时间戳的文本结果并导出为字幕文件；API服务则为其他设备调用提供接口。项目还包含网页测试界面，支持查看

使用PaddlePaddle轻松实现语音合成，提供了简单的示例代码，GUI界面操作，还有Flask的Web接口，可以给Android调用。

PPASR是一款基于PaddlePaddle实现的语音识别框架，PPASR致力于简单，实用的语音识别项目。可部署在服务器，Nvidia Jetson设备，未来还计划支持Android等移动设备。

前言本项目使用了EcapaTdnn模型实现的声纹识别，不排除以后会支持更多模型，同时本项目也支持了多种数据预处理方法，损失函数参考了人脸识别项目的做法PaddlePaddle-MobileFaceNets ,使用了ArcFace Loss，ArcFace loss：Additive Angular Margin Loss（加性角度间隔损失函数），对特征向量和权重归一化，对θ加上角度间隔m，角度间隔

WenetSpeech数据集包含了10000+小时的普通话语音数据集，所有数据均来自 YouTube 和 Podcast。采用光学字符识别(OCR)和自动语音识别(ASR)技术分别标记每个YouTube和Podcast录音。为了提高语料库的质量，WenetSpeech使用了一种新颖的端到端标签错误检测方法来进一步验证和过滤数据。

本项目是基于Pytorch的声音分类项目，旨在实现对各种环境声音、动物叫声和语种的识别。项目提供了多种声音分类模型，如EcapaTdnn、PANNS、ResNetSE、CAMPPlus和ERes2Net，以支持不同的应用场景。此外，项目还提供了常用的Urbansound8K数据集测试报告和一些方言数据集的下载和使用例子。用户可以根据自己的需求选择适合的模型和数据集，以实现更准确的声音分类。项目的应

前言目前大部分的手机都有语音助手，例如小米手机的小爱同学，VIVO的小V等等，通过智能助手我们可以快速询一些资讯或者操作手机，例如询问天气，发送微信给你的好友等等。这篇文章就来介绍如何使用AIUI快速搭建类似这样的智能助手。AIUIAIUI是科大讯飞2015年推出的自然语言理解为核心的全链路人机交互语音解决方案，可快速让你的应用和设备能听会说，能理解会思考。AIUI语义信息透明开放，可云端接...