ai智能语音机器人系统的话术怎样设置效果比较好
根据用户的问题，机器人可以直接从知识库中获取相应的回答，提供准确和高质量的解答，有关系统问题欢迎微博主一起交流学习。可以采用上下文感知技术，根据之前的对话和用户个人信息，为用户提供个性化的回答和建议。在遇到无法回答的问题时，要有友好的错误提示，给出解释或提供其他可行的建议。通过收集用户的反馈和数据分
Flink的实时分析应用案例：实时语音识别
1.背景介绍1. 背景介绍Apache Flink 是一个流处理框架，用于实时数据处理和分析。它可以处理大规模数据流，提供低延迟和高吞吐量。Flink 的核心特点是流处理和批处理一体，可以处理各种数据源和数据流，如 Kafka、HDFS、TCP 流等。实时语音识别是一种重要的应用场景，它可以将语音数
HarmonyOS鸿蒙基于Java开发: AI语音播报开发
实时语音交互：生成音频信息用于语音交互。例如与智能音箱或手机智能助手的交互，后台会将回答信息以音频方式进行语音播报。超长文本播报：用于小说、新闻等较长文本的自动朗读。
【 AI 两步实现文本 转 语音】
简单实现文本合成语音
基于科大讯飞开放平台、腾讯AI开放平台、百度智能云以及阿里云的语音转文字+文本翻译API调用
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让AI帮你说话--GPT-SoVITS教程
让AI帮你说话--GPT-SoVITS模型合成自己声音
【人工智能概论】 自注意力机制（Self-Attention）
自注意力机制（Self-Attention）
人工智能-语音识别技术paddlespeech的搭建和使用
PaddleSpeech是百度飞桨（PaddlePaddle）开源深度学习平台的其中一个项目，它基于飞桨的语音方向模型库，用于语音和音频中的各种关键任务的开发，包含大量基于深度学习前沿和有影响力的模型。PaddleSpeech支持语音识别、语音翻译（英译中）、语音合成、标点恢复等应用示例。
广西民族大学高级人工智能课程—头歌实践教学实践平台—构建自动语音识别
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Speech | 人工智能中语音质量评估方法详解及代码
本文主要讲解人工智能中语音合成，语音转换，语音克隆等生成语音的一些质量评估方法~
2024基于AI与大数据的智能客服展望
在2024年的开端，客服行业的发展趋势预示着技术的前进和服务水平的飞跃。企业与客服人员需紧跟时代步伐，充分利用新兴技术，提供超越客户期待的服务。在此背景下，我们翘首以盼一个互动性更强、个性化更突出的客户服务未来。让我们携手并进，共同迎接充满挑战与机遇的新时代。新年快乐，愿您在新的一年里事业蒸蒸日上，
【小沐学Python】Python实现TTS文本转语音（speech、pyttsx3、百度AI）
TTS(Text To Speech) 译为从文本到语音，TTS是人工智能AI的一个模组，是人机对话的一部分，即让机器能够说话。TTS是语音合成技术应用的一种，首先采集语音波形，然后进行优化处理，最后存储在数据库中，合成语音是提取波形转换成自然语音输出。Windows 语音识别允许你单独通过语音控制
人工智能与量子计算：开启未知领域的智慧之旅
人工智能量子计算的结合既是科技发展的必然趋势，也是打开计算科学未知领域的一把金钥匙。人工智能与量子计算的结合是科技领域的一场创新盛宴，引领我们进入了探索未知领域的新时代。量子计算与人工智能的结合为科技领域带来了前所未有的机遇，同时也面临着前所未有的挑战。量子计算的崛起为人工智能领域注入了新的活力，开
【AI视野·今日Sound 声学论文速览 第三十九期】Tue, 2 Jan 2024
在 UASpeech 语料库上进行的实验表明，基于 GAN 的数据增强始终优于微调的 Wav2vec2.0 和 HuBERT 模型，在不同的数据扩展操作点上不使用数据增强和速度扰动，字错误率 WER 降低了统计显着性，分别达到 2.01 和 0.96 绝对值 9.03 和4.63 相对于 16 个构
传统语音增强——最小均方(LMS)自适应滤波算法
传统语音增强——最小均方(LMS)自适应滤波算法
springboot整合vosk实现简单的语音识别功能
ASRT是一个基于深度学习的语音识别工具，可以用于开发最先进的语音识别系统，是由AI柠檬博主（西安电子科技大学 · 西安市大数据与视觉智能重点实验室）从2016年起做的开源语音识别项目，基线为85%识别准确率，在某些条件下可做到95%左右的识别准确率。支持十九种语言 - 中文，英语，印度英语，德语，
.Net 使用OpenAI开源语音识别模型Whisper
Open AI在2022年9月21日开源了号称其英文语音辨识能力已达到人类水准的Whisper神经网络，且它亦支持其它98种语言的自动语音辨识。Whisper系统所提供的自动语音辨识（Automatic Speech Recognition，ASR）模型是被训练来运行语音辨识与翻译任务的，它们能将各
声音信号的A律13折线（格雷码）编码仿真
本课题是点对点无噪通信场景下信源编译、码的应用，对给定声音信号采用A律13折线编码，并对处理过程涉及的不同信号形式进行绘图。
小白也能听懂的ai音声制作入门教程了！！！
ddsp-3.0是一款ai合成音频的开源项目，与之前的sovits，rvc，diff-svc不同，DDSP在训练推理速度和配置要求上都可以说是全面优于前面几个项目，并且训练效果有sovits4.0的80~90%，效果还是很不错的，只需要一张2G以上显存的N卡，花上一两个小时就可以训练完成，大大降低了
