前言本文基于录音、语音识别等基本功能均已实现基础上进行讨论。作为一个智能音箱，语音唤醒功能可谓是必须的。并且我们知道，语音唤醒功能，实际就是关键词识别，也就是识别录音中是否存在某关键词。若存在则唤醒，开始下一步行动；若没有则依然处于等待状态。开始1）方案一—— 让音箱不停进行录音，然后识别该录音中是否存在关键词信息。这个可能是很多人首先浮现在脑海中的想法。但是其缺点很明显，根本不实用：首先，音箱不
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2024-01-26 06:35:11
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Python实战教程：为女朋友打造一款智能语音闹钟前言最近学了一些物联网相关的技术，有点心血来潮，寻思自己可以做点什么，恰巧之前听说过一些树莓派的传闻，就想着做一款智能点的闹钟。需要说明的是，在看这篇文章之前，你至少应该是一个会装操作系统的程序猿，懂点 Linux，会些 Python，最主要的是你得有一个女朋友。当然没有也没关系，相信看完这篇文章，你也尝试做了这么一款闹钟，说不定…软硬件清单读卡器
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2024-07-25 08:37:59
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安装配置snowboysnowboy是个好东西，可以用来做唤醒词，看网上的文章说，好像百度的唤醒词系统也是用的snowboy，而且这东西直接兼容树莓派，简直是太好了。安装过程中遇到了不小的麻烦，先是模型训练不顺利无法下载，然后又是麦克风莫名失灵，最后又是音频输出不了，虽然没有找到治病的根本，但是经过几天的摸索，也找到了一条可以顺利安装snowboy的路。1.换镜像源 以前装dlib的时候还没遇到过
作者 | 陈孝良责编 | 胡永波 目前来看，语音识别的精度和速度比较取决于实际应用环境，在安静环境、标准口音、常见词汇上的语音识别率已经超过95%，完全达到了可用状态，这也是当前语音识别比较火热的原因。随着技术的发展，现在口音、方言、噪声等场景下的语音识别也达到了可用状态，但是对于强噪声、超远场、强干扰、多语种、大词汇等场景下的语音识别还需要很大的提升。当然，多人语音识别和离线语音识别也是当前
实验题目触发词检测实验内容本次实验我们了解如何将深度学习应用于语音识别，我们将构建语音数据集并实现触发词检测算法（有时也称为关键字检测或唤醒词检测）。触发词检测是一项技术，可以让 Amazon Alexa、Google Home、Apple Siri 和百度 DuerOS 等设备在听到某个词时唤醒。本练习的触发词将是“激活”。当我们每次听到说“激活”时，都会发出“叮咚”的声音。在本次作业结束时，我
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2024-05-28 20:37:35
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在实际开发语音产品过程中，要达到好的语音识别效果，除了语音算法要给力外，设计出好的唤醒词和命令词也能起到事倍功半的效果。所以下面介绍一下如何设计中文的英文的唤醒词和命令词。 中文唤醒词设计一般为4-6个字，4个字最佳，过短容误唤醒高，过长不便用户呼叫和记忆；命令词中字的音节较长且相邻汉字的声韵母区分度越大越好；应避免重复或者相近读音的字出现在唤醒词中。相邻音节要规避连音，即避免前一个韵母
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2024-02-06 23:32:57
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语音唤醒定义语音唤醒在学术上被称为keyword spotting(简称KWS)，给它做了一个定义：在连续语流中实时检测出说话人特定片段。这里要注意，检测的“实时性”是一个关键点，语音唤醒的目的就是将设备从休眠状态激活至运行状态，所以唤醒词说出之后，能立刻被检测出来，用户的体验才会更好。那么，该怎样评价语音唤醒的效果呢？通行的指标有四个方面，即唤醒率、误唤醒、响应时间和功耗水平：➤唤醒率，指用户交
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2024-07-03 22:40:59
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auto_ml模块介绍用于生产和分析的自动化机器学习模块。自动化整个机器学习过程，使它超级容易使用的分析，并得到实时预测在生产。快速概述流行词，这个项目包括分析(传入数据，auto_ml将告诉您每个变量与您试图预测的变量之间的关系)、特征工程(特别是关于日期和NLP)、自动缩放(将所有值转换为它们在0和1之间的缩放版本，这种方式对异常值处理很强大，并且可以处理稀疏数据)、特性选择(只选择实际证明有
上篇博客（语音识别传统方法(GMM+HMM+NGRAM)概述）说到我们team要做语音识别相关的项目，而我们公司的芯片是用在终端上的，即我们要做终端上的语音识别。由于目前终端（如手机）上的CPU还不足够强劲，不能让语音识别的各种算法跑在终端上，尤其现在语音识别都是基于深度学习来做了，更加不能跑在终端上，所以目前主流的语音识别方案是声音采集和前处理在终端上做，语音识别算法则放在服务器（即云端）上跑。
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2024-01-28 01:16:52
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# 使用PyTorch实现唤醒词识别
本文将引导您通过使用PyTorch实现一个基本的唤醒词识别模型。从基础知识开始，到具体的实现步骤，最终您将拥有一个能识别简单唤醒词的模型。下面是整个过程的概览：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-10-24 04:35:43
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"嘿Siri"明天的天气怎么样。"嘿Siri"我想听陈奕迅的《富士山下》。"嘿Siri"我想找到最近的购物广场。目前很多智能语音交互产品都有固定的唤醒词，苹果使用"嘿Siri"，小米使用"小爱同学"，而百度使用"小度小度"。虽然叫法不同， 但它们的功能一致，都是通过固定的音频唤醒处于待机状态的智能语音交互系统。唤醒词在智能语音交互系统中的含义是什么?举个例子，在秋高气爽的日子里，你正坐在
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2023-11-24 13:53:40
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使用Python构建个性化的智能闹钟前言导入所需的软件包设置Tunes文件夹创建一个CSV文件并定义一个辅助函数设置闹钟并确认时间敲响警报列表的计算和更新合并列表并另存为CSV文件 前言读者们，您好，您通常会使用Python语言查看或构建闹钟，这将有助于您唤醒或提醒您重要的会议。几乎所有这些都是简单的，没有任何智能，它们所做的只是播放您设置的警报音，或者选择随机播放的YouTube视频或歌曲。因
这个项目需要配置环境 pydub==0.23.1欢迎来到本专业的最后一个编程任务！在本周的视频中，你学习了如何将深度学习应用于语音识别。在此作业中，你将构建语音数据集并实现用于关键词检测（有时也称为唤醒词或触发词检测）的算法。关键词识别是一项技术，可让诸如Amazon Alexa，Google Home，Apple Siri和Baidu DuerOS之类的设备在听到某个特定单词时回应。对于本练习，
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2024-10-05 15:33:21
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在RK3588 Ubuntu主板上实现FunASR离线语音唤醒系统 RK3588是一款性能强大的SoC，搭配FunASR可以很好地实现离线语音唤醒功能。以下是完整的实施方案： 1. 硬件准备 音频输入设备选择 由于您的主板针脚图未显示专用音频接口，您需要添加以下硬件之一： USB麦克风/USB声卡（ ...
使用pocketsphinx模块，实现唤醒词功能。运行环境：win10 + Python3.6.2安装模块包：地址：https://pypi.org/project/pocketsphinx/pypi官方简介：Pocketsphinx是CMU Sphinx语音识别开源工具包的一部分。这个包为使用SWIG和Setuptools创建的CMU Sphinxbase和Pocketsphinx库提供了一个p
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2024-07-11 17:26:04
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1、简介 对于tensorflow.contrib这个库，tensorflow官方对它的描述是：此目录中的任何代码未经官方支持，可能会随时更改或删除。每个目录下都有指定的所有者。它旨在包含额外功能和贡献，最终会合并到核心Tensorflow中，但其接口可能仍然会发生变化，或者需要进行一些测试，看是否可以获得更广泛的接受。所以slim依然不属于原生tensorflow。那么什么是slim? sli
车机影音娱乐系统的语音唤醒交互测试随着多屏联动、语音识别、手势控制、增强现实、云交互等新技术的涌现，智能座舱功能交互越来越丰富、越来越复杂。 下面我们就来讲讲语音交互测试大概要怎么做。 语音交互测试主要是针对影音娱乐系统的语音唤醒、交互、控制及发声等功能的测试。主要测试目标包括：1、复杂工况环境下，语音交互功能的完整性、可靠性验证；2、在复杂工况环境下，语音交互结果与外部控制器
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2023-11-12 22:15:52
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## 用Python通过DSP自定义唤醒词
在现代科技发展的今天，人们对语音助手的需求越来越高。其中，唤醒词识别是语音助手的重要功能之一。唤醒词是用于激活语音助手的特定词语，用户可以通过唤醒词唤醒语音助手，然后进行语音指令输入。在本文中，我们将介绍如何使用Python通过DSP（数字信号处理）技术自定义唤醒词。
### DSP技术简介
DSP是数字信号处理的简称，是一种通过数字计算来处理模拟
原创
2024-03-01 04:49:56
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TTS简介TTS（Text To Speech）是一种语音合成技术，可以让机器将输入文本以语音的方式播放出来，实现机器说话的效果。TTS分成语音处理及语音合成，先由机器识别输入的文字，再根据语音库进行语音合成。现在有很多可供调用的TTS接口，比如百度智能云的语音合成接口。微软在Windows系统中也提供了TTS的接口，可以调用此接口实现离线的TTS语音合成功能。本文将使用pyttsx3库作为示范，
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2023-09-07 20:45:54
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在这篇博文中，我将分享如何使用 Python 实现手机播放唤醒词，并确认车机出现唤醒元素的过程。随着智能技术的快速发展，智能汽车的语音助手已成为车主交互的重要方式之一。在实现过程中，我们将详细探讨问题背景、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南和最佳实践的方方面面。
## 背景定位
在现代智能汽车中，用户通过语音唤醒助手来进行操作。然而，有时系统无法正确响应唤醒词，这会导致用户体验不佳。为了解
