语音助手

作者：禅与计算机程序设计艺术 随着人工智能技术的快速发展，语音助手已经成为人们日常生活中不可或缺的智能助手。作为人工智能助手，实时语音监控是必不可少的。本文将介绍如何更好地实现智能助手的实时语音监控功能，为用户提供更加优质的服务。 1 基本概念解释

参考：基于python和深度学习（语音识别、NLP）实现本地离线智能语音控制终端（带聊天功能和家居控制功能） 基于V3S的语音助手（三）移植pocketsphnix唤醒 基于V3S的语音助手（二）移植pyaudio到开发板 基于V3S的语音助手（一）python3的编译和安装（该版本解决zlib readline可

语音助手是人工智能领域的一个重要应用，它可以通过自然语言处理和语音识别技术来理解和回答用户的问题。在过去的几年里，语音助手技术已经取得了显著的进展，例如苹果的Siri、谷歌的Google Assistant、亚马逊的Alexa等。这些语音助手可以帮助用户完成各种任务，如设置闹

本系列主要目标初步完成一款智能音箱的基础功能，包括语音唤醒、语音识别(语音转文字)、处理用户请求（比如查天气等，主要通过rasa自己定义意图实现）、语音合成(文字转语音)功能。 语音识别、语音合成采用离线方式实现。 操作系统：Ubuntu 22.04.3 LTS CPU：Intel® Core™

python：3+ ffmpeg:用于处理视频和语音 gradio:UI界面和读取语音 我们的目的是做一个语音智能助手 下面我们开始 Visual Studio Code 因为需要写python代码，用 Visual Studio Code 比较方便。 python官网 执行下载好的exe文件，可以建议选择 自定义安装 ，这样可以修改安装路径，只要别安装到

我们在刷短视频的时候经常会听到一些AI合成声音，它们有各种音色、语调，甚至不同的情绪，听起来与人声无异 其实这些大都是利用微软Azure的文字转语音技术来实现的 虽然国内也有很多配音工具，但体验下来还是微软的效果最好，语气最为自然 不过Azure的文字转语音功能

本系列主要目标初步完成一款智能音箱的基础功能，包括语音唤醒、语音识别(语音转文字)、处理用户请求（比如查天气等，主要通过rasa自己定义意图实现）、语音合成(文字转语音)功能。 coqui主要在项目中完成接收rasa响应的内容，根据文本内容生成语音（TTS）。 本文用到的

麦克风输入，展示三种结果 输入ASR结果 输出文本 输出TTS结果 gradio==3.19.1 gTTS==2.3.1 openai==0.27.0 openai-whisper==20230124 使用以下命令安装 ffmpeg 需要科学上网，否则连接超时 参考：https://github.com/bhattbhavesh91/voice-assistant-whisper-chatgpt

        本项目灵感来源是我的一个专业课程设计，当时耗时近四天在网上都没找到十分有用的信息。         以下是本项目完整的步骤流程，算是对自己工作的一个阶段性总结。希望同感兴趣的小伙伴们相互探讨、交流和学习。 一、准备工作         首先，需要准备①

1. 引言 在当今数字化时代，文本语音呼唤技术正逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。本文将介绍文本语音呼唤技术的原理、实现方法以及其在智能助手、智能家居等领域的应用。 文本语音互换 | 一个覆盖广泛主题工具的高效在线平台(amd794.com) https://amd794.com/textspeech 2. 技

一、在手机和电脑下载ToDesk，文章结尾有下载链接 注：次方法只能在局域网内使用 二、在路由器添加静态IP，需要电脑MAC地址，以下是MAC地址 注：每台电脑网卡的MAC地址不一样 进入到路由器地址添加IP地址和MAC地址如图  打开控制面板，把地址改成添加过的IP地址如图  三、

德米特里·祖布☀️

在AI智能化时代，人工智能助手不仅提高了我们的工作效率，而且变得越来越人性化。我的AI助手在此基础上又增添了一个引人瞩目的新功能—— 语音识别 。在本文中，我将详细讲解如何在.Net环境下实现这一功能，并且分享自己的开源项目，让更多的开发者可以学习并应用到

自然语言处理(NLP)是人工智能(AI)领域的一个重要分支，它涉及到计算机理解、生成和处理人类语言的能力。自从2010年左右，NLP技术在深度学习和大数据技术的推动下发生了巨大的变革，这使得许多之前只能由专业人士完成的任务现在可以由计算机自动完成。 在过去的几年里