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標簽 > 語音識別
語音識別是一門交叉學科。近二十年來,語音識別技術取得顯著進步,開始從實驗室走向市場。人們預計,未來10年內,語音識別技術將進入工業、家電、通信、汽車電子、醫療、家庭服務、消費電子產品等各個領域。 語音識別聽寫機在一些領域的應用被美國新聞界評為1997年計算機發展十件大事之一。
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基于PT32Z192 Cortex-M3 MCU的離線語音識別案例
PWM語音播報,就是MCU把采集好的語音數據(語音數據比較大,可存放在nor flash中)通過PWM方式輸出,經過功率放大后驅動揚聲器發出聲音。
語音識別技術自20世紀50年代起開始出現在我們身邊。那時貝爾實驗室的工程師創建了一款可以識別單個數字的系統。然而,語音識別只是完整語音接口技術的一部...
利用語音識別技術和嵌入式系統交叉研究是語音識別的一個重要研究方向
語音識別技術就是能使計算機“聽懂“人類的語言,然后根據其義來執行相應的命令,從而實現為人類服務。隨著語音識別的深入研究,對它的技術應用主要有兩個方面:一...
近日,微軟的一份聲明表示,語音識別技術的精準性已經能媲美人類。微軟 CEO 薩提亞·納德拉認為,這一新突破對計算機行業的意義不亞于圖形用戶界面,不久后,...
循環神經網絡(Recurrent Neural Networks,簡稱RNN)是一種具有記憶功能的神經網絡,它能夠處理序列數據,如文本、語音和時間序列等...
語音識別市場夯,根據市調機構Strategy Analytics研究指出,到2022年,預估全球消費市場將有超過六千兩百萬個裝置具備個人語音助理。為插旗...
BP神經網絡,即反向傳播(Backpropagation)神經網絡,是一種前饋神經網絡(Feedforward Neural Network)。以下是關...
當今的消費者對技術的要求日益提升,這一點在用于與設備進行互動的界面技術上體現得尤為明顯。人們對包括手機、車載電子、家用網絡和辦公環境下的設備要求越來越高...
Syntiant TinyML板搭建Edge Impulse模型實現語音識別效果
本次項目用 Syntiant TinyML 開發板自帶的麥克風,通過 Edge Impulse 搭建機器學習模型,使板卡上的 LED 燈根據中文語音指令...
隨著人工智能技術的飛速發展,語音識別技術作為人機交互的重要橋梁,受到了廣泛的關注和研究。語音識別技術旨在將人類語音信號轉換為文本信息,實現自然語言理解和...
語音識別技術在手機中的應用將進一步推動這種技術向新的方向發展和應用。這是語音識別技術在臺式電腦應用中從來沒有涉足的方向。
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