本发明涉及原生android系统定位技术领域,具体来说,涉及一种基于原生androidgps+信噪比离线判断室内室外的方法。背景技术:传统移动设备室外定位的测算分为三步:第一步是通过gps获取当前位置;第二步是如果gps获取不到经纬度,就切换到可用的本地wifi获取当前经纬度;第三步是如果wifi也获取不到位置信息就切换成最近距离的移动运营商基站获取。传统gps定位的缺点在于,由于室内获取不到gp
AI手机-手机SIM卡通话内容ASR识别和文字提取-(二、商用ASR方案)商用的ASR方案目前在语音领域涉及收费的方案主要集中在智能硬件领域的AI交互、实时翻译、智能会议配件,以及软件增值领域的智能客服、会议纪要、内容识别、语音质检等方面。在toB和toC市场的总体表现一般是toC软件的部分免费、toC的硬件收硬件费用、toB的软件收接口费和时长费。目前国内应用较为广泛的ASR方案大致有阿里、讯飞
什么是离线语音交互离线语音交互是指在没有互联网连接的情况下,通过本地设备(如手机、智能音箱等)的语音识别和语音合成技术,实现人机交互。用户可以通过语音指令控制设备进行操作,例如播放音乐、查询天气、设置闹钟等。相比在线方案,离线语音交互不依赖于网络环境,一次你更加稳定、响应更快,但因为需要在端侧芯片上运行对应的AI算法,对芯片的性能、能耗等方面也提出了更高的要求。支持离线语音交互的芯片需要有什么特性
一. 语音库及SWIG 安装         从 http://sourceforge.net/projects/cmusphinx/files/  , 下载sphinxbase-0.8 .tar.gz和 pocketsphinx-0.8.tar.gz放在同一个目录下,开始安
语音识别技术,也被称为自动语音识别(ASR),其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入,例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同,后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。语音识别技术的应用包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。语音识别技术与其他自然语言处理技术如机器翻译及语音合成技术相结合,可以构建出更加复
近两年,基于相关滤波的目标跟踪开始大量利用ADMM进行求解,从BACF、STRCF、ARCF、ASRCF到AutoTrack,基本上是一脉相承。SRDCF虽然采用高斯塞尔德进行迭代求解,但效率低下,但其实SRDCF也是可以利用ADMM求解的,速度还快很多。 通过观察近两年的论文公式推导,比如BACF、STRCF,AutoTrack我发现论文中给的公式与代码的公式略有差异,主要是表现在系数上多了个1
WebRtc是谷歌2010年收购GlobalIPSolutions公司而获得的一项实时语音对话或视频对话的技术。之后谷歌将其开源,有很好的跨平台性。官方网址:https://webrtc.org/最近由于公司项目需求,刚刚接触webrtc,由于国内这方面的资料少之又少,学习起来也有点困难。这一个月来对webrtc也稍微有点了解吧,特此写个博客纪念下,结合自己写的小Demo给刚入坑的新人一点建议。基
1.背景介绍语音识别是一种自然语言处理技术,它旨在将人类的语音信号转换为文本信息。这一技术在现代社会中具有广泛的应用,例如智能家居、语音助手、语音搜索等。语音识别技术的核心包括声学模型和语义模型。声学模型负责将语音信号转换为语音特征,而语义模型则负责将这些特征转换为文本信息。在本文中,我们将深入探讨这两个模型的原理、算法和应用。2.核心概念与联系2.1声学模型声学模型是语音识别系统的核心部分,它负
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前言在目前的软件应用中,输入方式还是以文字输入方式为主,但是语音输入的方式目前应用的越来越广泛。在这里介绍一个使用 Olami SDK 编写的一个使用语音输入查询股票的APP Olami SDK的介绍在下面这个网址 https://cn.olami.ai/wiki/?mp=sdk&content=sdk/ios/reference.html 在这个网址中详细的介绍了Olami SDK包
回声消除回声信号y(n):是扬声器播放的信号x(n)又被麦克风采集到的信号,x(n)经过了房间混响,扬声器的播放,麦克风采集之后会包含线性部分y’(n) 和非线性部分y‘’(n), y(n) = y’(n) + y’’(n) **近端麦克风采集的信号d(n) **:y(n)=s(n) + y(n)+v(n), s(n) 为近端说话人语音信号,也是真正要获得的信号,y(n) 为回声信号,v(n)
文章目录1. 写在前面2. 语音合成 TTS(1) 基本概念(2) 效果评估方法(3) 音色与定制(4) 发音规则3. 语音识别 ASR(1) 基本概念(2) ASR效果影响因素口音噪音专业术语VAD(3) 效果评估方法(4) ASR效果提升方案声学模型(AM)语言模型(LM)4. 语音质检(1) 基本概念(2) 质检效果(3) 质检方法语音关键词检索语音分析情感识别5. 声纹识别(1) 基本概
史上最强ASR非特定人声语音识别模块 请大家不要再折腾LD3320了,最近我在玩一款离线语音识别模块,性能甩LD3320一众几条街了,真得太香了。功能岂能用强大来形容,简单就是yyds了。可以自定义命令词、唤醒词,回复语(这一点完爆HLK-V20),还支持连续识别,识别率极高,哈哈,支持中文和英文两种语言。简直就是DIY爱好者的福音,无需编程,适合零基础应用,会打字就可以操作,十分简单。废话少说,
这里要说的ASM,并不是指汇编语言,而是一个操作Java bytecode的框架。对于Java平台而言,bytecode便是它的“汇编语言”,所以,ASM这个名字倒也算是实至名归。ASM本身很强大,有不少软件和框架选择它作为底层的实现,比如cglib。在这篇blog中,主要来关注一下它在代码生成方面的威力。在起步阶段,Hello World总是一个很好的选择,也就是说,我们生成的目标代码是这样的:
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使用机器学习方法来训练模型,使用训练得到的模型来预测语音数据,进而得到识别的结果文本,这是实现语音识别产品的一般思路。 本文着重介绍通用语音识别产品对于数据的诉求。对数据的要求训练集相关要求,如下:地域,需要覆盖使用人群所在的地域,且数据的比例适中。口音,需要覆盖典型的口音。年龄,从18~60,覆盖各年龄段,且数据的比例适中。 很多国家对未成年人有非常严格的保护措施,因此收集未成年人的数据比
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针对数学这一学科,学生该如何学习?专家和学者们各抒己见。实际上,对于大多数学生来说,学习数学并不难,就两步:1.找到不会的,2.把不会的变成会的。但是,要想实现这一目标,却是要面临很大的困难,找到不会的很简单,但是又该如何克服这个问题。讯飞智能学习机X2 Pro给出了答案。想要行之有效的解决数学学习过程中存在的诸多问题,错题集必不可少,它才是数学学习的精髓。错题集的存在可以帮助学生避免再次“踩
在本博文中,我将详细记录如何解决“Android Azure 在线ASR demo”问题的整个过程。此项研究旨在借助 Azure 的语音识别能力,为 Android 平台开发一个演示项目。 ### 协议背景 自 2017 年 Microsoft Azure 向开发者开放其语音识别服务以来,在线 ASR(自动语音识别)逐渐成为语音交互的重要组成部分。以下是该协议发展的时间轴: ```merma
原创 5月前
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随着人工智能科技的发展,市场上也出现了越来越多的应用,光是人工智能语音识别系列的产品就非常多了,例如电话机器人、早教机器人、智能音响等等。其中大部分应用产品都是陪伴或者娱乐性质为主,而智能电话机器人是一款营销类产品,可以用于电销企业节约大量人力成本,提升工作效率。智能电话机器人是基于ASR、NLP、TTS等技术开发的一款人机交互的语音系统,可以智能的与客户交流,回答客户的问题,声音也是真人语音。如
最近这几天有相关的语音转文字的测试,主要是针对几个供应商提供的接口,然后对识别结果进行校对和评估,来确认哪个供应商提供的品质和性价比等更好。然后自学了下语音转文字的一些测试方法,记录下来,方便使用。一、语音识别(ASR)评估指标    在测试语音识别的过程中,衡量识别内容的准确性,一般通过如下指标进行评估    WER(Word Error Rate,词错率
随着人工智能科技的发展,市场上也出现了越来越多的应用,光是人工智能语音识别系列的产品就非常多了,例如电话机器人、早教机器人、智能音响等等。其中大部分应用产品都是陪伴或者娱乐性质为主,而智能电话机器人是一款营销类产品,可以用于电销企业节约大量人力成本,提升工作效率。智能电话机器人是基于ASR、NLP、TTS等技术开发的一款人机交互的语音系统,可以智能的与客户交流,回答客户的问题,声音也是真人语音。如
转载 2023-10-10 19:25:30
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前言有开发的好友和我提起,谷歌在Android P 中默认使用TLS保护用户,会造成部分Android8.0系统手机无法正常访问网络,于是我找到有关于这个的资讯。译文在Android P中默认使用TLS保护用户2018年10月 Android高级软件安全工程师,Chad Brubaker发布Android致力于保持用户、设备和数据的安全。我们保护数据安全的方法之一是通过保护进入或离开传输层安全(T
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