智能硬件AI语音助手IHAVA是腾讯云小微推出的一款AI语音助手，主要面向智能硬件行业，提供前沿的AI语音全链路能力、硬件方案咨询及认证服务，整合腾讯系优质内容和服务，打造全方位的自然人机交互体验。
OpenAI 有了新动向！今日凌晨 OpenAI 官宣，将于美国时间 13 日上午 10 点进行一场直播。Sam Altman 随即转发这一消息，并表示「不是 gpt-5，不是搜索引擎，但我们一直在努力开发一些我们认为人们会喜欢的新东西！我感觉这就像魔法一样。」
今日凌晨 OpenAI 官宣，将于美国时间 13 日上午 10 点进行一场直播。Sam Altman 随即转发这一消息，并表示「不是 gpt-5，不是搜索引擎，但我们一直在努力开发一些我们认为人们会喜欢的新东西！我感觉这就像魔法一样。」
在智能设备的浪潮中，语音助手无疑是最受欢迎的AI工具之一。Siri、Alexa、Google Assistant等语音助手已经成为我们日常生活中的得力助手。无论是查询天气、设置闹钟、播放音乐，还是控制智能家居设备，只需通过简单的语音指令，这些助手就能迅速完成我们的需求。语音助手的出现，极大地简化了我们的操作步骤，提高了生活效率，使我们更加便捷地与智能设备交互。
FunnyPi-T113是一款基于全志T113-S3/D1S处理器的完全开源多功能开发板，设计FunnyPi最初的目的是想借此T113卡片电脑来满足日常学习，并结合T113高效能和低功耗的特点，来满足像语音助手，智能家居屏幕、桌面摆件屏、博客服务器等嵌入式应用的开发需求。
过去几年，智能家居设备已经实现了巨大的发展，这些设备可以通过互联网连接并使用传感器、摄像头、智能控制器等技术实现自动化控制和智能化交互。这些设备包括智能灯具、智能家电、智能安防系统、智能音响、智能门锁等。
不管你来自哪个城市，相信在你的记忆中，都有自己的「家乡话」：吴语柔软细腻、关中方言质朴厚重、四川方言幽默诙谐、粤语古雅潇洒……
在人工智能技术迅猛发展的当下，AI软件已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。本文将为您揭晓市场上最受欢迎的几款AI软件，带您领略它们独特的魅力，助您找到最适合自己的那款神器。
主要有几个更新：1. 发布了新的Desktop App，可以让你方便的分享屏幕、发送图片和代码给它
这个《动手实战人工智能 Hands-on AI》写的相当不错，作者用 Jupyter Notebook编写了这个教程，参考了《机器学习方法》，《深度学习入门》，西瓜书，花花书等，剖析和推导每一个基础算法的原理，将数学过程写出来了，同时基于 Python 代码对公式进行实现，做到公式和代码的一一对应。
嵌入式音频处理技术的迅猛发展正在改变我们的生活方式，从音频流媒体到声音识别，这个领域为人们的生活和工作带来了巨大的影响。本文将探讨嵌入式音频处理技术的最新趋势和应用，以及提供相关的代码示例。
词嵌入是自然语言处理中的关键技术之一，它通过将单词映射到高维空间，使得单词之间的关系得以保留，进而使得深度学习模型能够更好地理解和生成语言。
随着信息技术的飞速发展，我们身边产生的数据呈现出多模态的趋势，包括文本、图像和声音等多种形式。多模态处理不仅仅关注这些数据的单一模态，更着眼于如何整合这些模态，以获得更深层次、全面的理解。本文将深入研究NLP在多模态处理中的应用，探讨融合文本、图像和声音的智能，以及这一领域的崭新前景。
今天凌晨，即北京时间5月14日1点整，OpenAI 召开了首场春季发布会，CTO Mira Murati 在台上和团队用短短不到30分钟的时间，揭开了最新旗舰模型 GPT-4o 的神秘面纱，以及基于 GPT-4o 的 ChatGPT，均为免费使用。
昨天凌晨，苹果宣布将个人智能系统“Apple Intelligence”应用于新版本的 iPhone 手机。这套系统包括创建电子邮件摘要、生成图像和表情符号等免费 AI 驱动功能，并可以通过 Siri 代表用户执行任务。
人工智能给我们的生活带来了巨大的影响！它像魔术师一样，帮我们解决问题、提供建议，甚至预测未来。从智能手机到智能家居，人工智能让我们的生活变得更便捷、更智能。它是我们生活中的得力助手，让我们感受到科技的魅力！
我们可以将提示词定义为向大型语言模型(Large Language Model，LLM)提供的一个查询或一组指令，这些指令随后使模型能够维持一定程度的自定义或增强，以改进其功能并影响其输出。我们可以通过提供细节、规则和指导来引出更有针对性的输出，从而使提示词更加具体。提示词越具体，输出就越精确，关于提示工程的更多信息可以参考《解读提示工程（Prompt Engineering）》以及《Agent 应用于提示工程》。
深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，近年来在多个领域取得了显著的进展。从自然语言处理、计算机视觉、语音识别到机器翻译，深度学习都在这些领域中取得了突破性的进展。随着算法和模型的改进，计算能力的提升以及数据量的增长，深度学习的应用范围也在不断扩大，对各行各业产生了深远的影响
今天我要给大家介绍一款名叫 Edge-TTS 的工具。Edge-TTS，全称为 Edge Text-to-Speech。文本转语音技术，它的发展历史可以追溯到 20 世纪 60 年代，当时科学家们开始研究如何将文本信息转化为语音。然而，由于当时的技术限制，早期的文本转语音系统的声音质量并不高，听起来往往机械化且不自然。
人工智能（AI）是当今科技领域最热门的话题之一，涉及范围广泛，从理论研究到实际应用。人工智能根据其目标和实现方式的不同，可以分为通用人工智能（AGI）和狭义人工智能（ANI）。本文将详细讨论通用和狭义人工智能的区别、应用领域及其未来的发展方向。
这个版本由一个基本的Linux派和语音扩展模板组成，非常简单。语音扩展模块提供了一个基本的麦克风输入和一个功放，同时提供锂电池充放电系统，达到便携的目的，通过修改语音扩展板的PCB理论可以支持绝大多数的派，选择香橙派主要是因为其尺寸迷你，价格性能也不错。
据BleepingComputer消息，佛罗里达大学和 CertiK的一项学术研究表明，名为“VoltSchemer”的新攻击利用电磁干扰，不仅可以让现成的无线充电器操纵智能手机的语音助手，还能够对设备以高热的形式进行物理破坏。
自然语言处理领域的关键技术包括词嵌入、循环神经网络（RNN）、Transformer、注意力机制等。这些技术在NLP中发挥着重要的作用，推动着NLP技术的不断发展。词嵌入通过将单词映射到高维空间的向量表示，使得计算机能够更好地理解语义和语法。循环神经网络通过处理序列数据，如文本和语音，实现了对上下文信息的建模。Transformer模型则引入了自注意力机制，极大地提高了处理长距离依赖关系的能力。这些技术的不断创新和应用为NLP的发展注入了新的活力。
AI大模型从年初一直火到了年尾，但似乎离普通人还有些距离。不过，现在情况似乎有了一些变化，各大手机厂商们，正在争先恐后地把大模型装进手机里，让AI变得“触手可及”。
下周一，OpenAI将开启线上直播，官宣GPT-4升级，甚至还有一个超级「AI助手」等着我们。
在信息时代，我们经常需要从互联网上获取大量的结构化数据。然而，传统的网络爬虫往往需要编写复杂代码和规则来实现数据采集和解析。如今，在苹果公司提供的语音助手Siri中有一个强大功能可以帮助我们轻松完成这项任务——通过使用自定义指令、意图扩展以及快捷方式等工具。
FunnyPi-T113是一款基于全志T113-S3/D1S处理器的完全开源多功能开发板，设计FunnyPi最初的目的是想满足日常学习，结合T113高效能和低功耗的特点，来满足做语音助手，智能家居屏幕、桌面摆件屏、博客服务器等嵌入式应用的开发需求。
该AI大模型由绿盟科技投递并参与数据猿与上海大数据联盟联合推出的《2024中国数智产业AI大模型先锋企业》榜单/奖项评选。
引用下我之前写的TTS文章中的话，2023年被大家称为人工智能元年，而在2024年的当下人工智能技术已然在各行各业都展露头角。各种AI工具也层出不穷，其中 语音克隆技术 也是尤为引人瞩目的产品之一。
腾讯云语音，作为腾讯云的重要业务之一，为广大用户提供了丰富的语音服务。其业务价值主要体现在以下几个方面：
语音合成和语音转换是语音处理中的重要任务，广泛应用于语音助手、语音导航、语音翻译等领域。通过使用Python和深度学习技术，我们可以构建一个简单的语音合成与语音转换系统。本文将介绍如何使用Python实现这些功能，并提供详细的代码示例。
Whisper 是由 OpenAI 开发的一种高效的语音识别（ASR）技术，旨在将人类的语音转换成文本。
现实生活中大家可能比较常见的是指纹识别，比较常见的使用场景有手机指纹识别、智能门指纹识别等方面，那么什么是声纹呢？
根据外媒The Information的报道，OpenAI和苹果的交易已经完成。而苹果将在多大程度上使用OpenAI的技术，目前尚不清楚。
语音识别与处理是一项重要的人工智能技术，它可以将人类语音转换成文本形式，从而实现语音命令识别、语音转写等功能。在本文中，我们将介绍语音识别与处理的基本原理和常见的实现方法，并使用Python来实现这些模型。
语音合成是一项重要的人工智能技术，它可以将文本转换为自然流畅的语音，为语音交互应用、辅助技术等领域提供了便利。本文将介绍如何利用AI技术实现自然和多样的语音合成，让你的应用更具人性化和个性化。
Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下人工智能（AI）生态领域相关的技术 - AI Agents（AI 代理） 。
当今信息技术领域日新月异，各种新技术和新平台层出不穷。鸿蒙（HarmonyOS）、Flutter、以及车载应用开发如今备受瞩目，吸引了大量开发者的关注。然而，对于希望提升技能的开发者来说，一味地追逐最新技术也许并不是最佳策略。这里我结合自己的思考和经历，分享一些不一样的看法，希望对大家有所帮助。
人工智能（AI）是当今世界上最令人振奋的技术之一，而自然语言处理（NLP）则是AI领域的一个引人注目的分支。NLP的目标是让计算机能够理解、处理和生成人类语言。这项技术正在不断演进，如今，它已经成为各种领域，从商业到医疗保健，都能够利用的强大工具。在本文中，我们将深入探讨NLP的基础知识，探讨其应用领域，以及如何通过代码演示来解锁文本数据的价值。
模型下载地址：https://huggingface.co/ggerganov/whisper.cpp large-v1模型比较大，但是会更准确一些。我这边就用large系列模型好了，虽然显卡不咋地，但是跑这个还是够用了,根据限制自行选择模型，占用内存越大越准确。
一个包含许多概念和缩写的标题，别担心，下面我将为你一一解释，谷歌趋势显示，生成式人工智能是讨论最多的流行语：
⚫ 加窗：分帧后，每一帧的开始和结束都会出现间断。因此分割的帧越多，与原始信号的误差就越大， 加窗就是为了解决这个问题，使成帧后的信号变得连续，并且每一帧都会表现出周期函数的特性。
看完发布会的观众们，久久未从巨大的震惊中走出——科幻电影中的「Her」，在此刻成真了！
在OpenAI与苹果的AI对决如火如荼之际，微软毫不犹豫地推出了全新的杀手级产品——Copilot+ PC。这款PC不仅能过目不忘，还能与用户实时对话，堪称未来计算设备的范本。
近年来,人工智能技术日新月异,越来越多的AI工具被应用到人们的日常生活和工作中,极大地提高了效率和便利性。以下是一些常用的AI工具:
Warp 是一个现代化的、基于 Rust 的终端，内置人工智能，使您和您的团队能够更快地构建出色的软件。
随着互联网时代的进步，智能产品逐渐配备了更加多元化的功能应用、更加丰富的内容资源,用户在使用语音相关的功能时，越来越多的需求需要向智能产品用户提供更便捷的操作体验，语音转换成文本，语音识别是人工智能领域极为重要的前沿技术，实现快速、高效、准确的语音识别及控制，实现智能行业内全新的便捷操作模式。
2023年是AI实现大爆发的元年，特别是大模型赛道，因为ChatGPT的横空出世，在全世界范围内掀起了一波浪潮。
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