我们的Amazon Alexa虚拟设备项目旨在提供将Alexa添加到任何Linux设备（包括Raspberry Pi板等嵌入式系统）的功能。
地址:https://github.com/Baiyuetribe/paper2gui
随着科学技术的发展和社会的需要，移动机器人技术得到了迅速发展，正在渗透到各行各业中，使人们的生活更加便利。现今以单片机为核心的移动机器人存在处理数据量有限、控制系统速度低、人机交互机制单一等缺点，不能满足机器人多任务的要求。系统中增加协处理器的系统结构也得到了广泛应用，虽然可以管理多种传感器，但这种结构却增加了硬件的冗余度和复杂度，见参考文献。为此，提出了以嵌入式处理器S3C2440为核心的多任务机器人控制系统。 1 控制系统硬件设计 控制系统选用两轮独立驱动小车为移动式机器人平台，后轮为一个尼龙万向轮
安全帽是建筑业、制造业等工业生产中重要的劳保工具，应用十分广泛。但是在实际场景中，比如建筑工地或工厂流水线上，依然有很多工人忽视安全帽的重要性，同时，由于企业的监督不到位，因未佩戴安全帽而引发的安全事故不计其数，因此对工作人员进行安全帽佩戴状况的实时检测是非常重要且必要的。
语音识别技术即Automatic Speech Recognition（简称ASR），是指将人说话的语音信号转换为可被计算机程序所识别的信息，从而识别说话人的语音指令及文字内容的技术。目前语音识别被广泛的应用于客服质检，导航，智能家居等领域。树莓派自问世以来，受众多计算机发烧友和创客的追捧，曾经一“派”难求。别看其外表“娇小”，内“心”却很强大，视频、音频等功能通通皆有，可谓是“麻雀虽小，五脏俱全”。本文采用百度云语音识别API接口，在树莓派上实现低于60s音频的语音识别，也可以用于合成文本长度小于1024字节的音频。 此外，若能够结合snowboy离线语音唤醒引擎可实现离线语音唤醒，实现语音交互。
现在网络上关于深度学习算法的文章很多，但深度学习其实是数据驱动型。很多时候数据足够好，能给算法开发提供很大的便利。
当前，传统视频图像监控系统在实际场景应用中，普遍存在 “提取难、搜索难”的问题，主要表现为目标特征检索不可靠、图像查找比对误差大，缺少视频图像信息深度挖掘有效工具等技术难题。这些问题将视频监控在实际使用中的应用价值大打折扣。
2020年11月，文化和旅游部、国家发展改革委、教育部、工业和信息化部等十部门联合印发《关于深化"互联网+旅游"推动旅游业高质量发展的意见》，为促进常态化疫情防控下旅游业健康发展，确定支持"互联网+旅游"发展的措施，加快推进以数字化、网络化、智能化为特征的智慧旅游发展，旅游行业就此迎来数字化、智慧化的新一轮政策利好。
最近有个新闻说一个人毫无绘画能力靠AI作图，获得艺术比赛第一名，没想到现在AI 这么厉害了，今天分享几个AI 黑科技工具，在公众号后台回复 黑科技 获取软件地址。
EasyCVR可拓展性强、视频能力灵活、部署轻快，可支持的主流标准协议有国标GB28181、RTSP/Onvif、RTMP等，以及支持厂家私有协议与SDK接入，包括海康Ehome、海大宇等设备的SDK等。平台既具备传统安防视频监控的能力，比如：视频监控直播、云端录像、云存储、录像检索与回看、智能告警、平台级联、云台控制、语音对讲等，也具备接入AI智能分析的能力。
智能安全帽是一种集成先进科技的安全帽，可基于GB28181规范，适用于铁路巡检、电力、石油化工等高风险行业的作业人员，以及消防、救援等紧急情况下的安全防护。
注意 OpenGauss 与 Ubuntu 桌面端的系统都是已经安装过 CANN 的，只有 minimal 是需要安装的。
此项目只不过是之前大三刚学python就想做点好玩的项目试试看（因此技术含量不高），后来这个成为毕业设计的一部分，长期看博客上访问量也不错，就发布出来，希望有想入门python 的朋友可以参考写来玩玩，用项目练技术，用成果获取编码的乐趣。
大多数情况下，像Google Home，亚马逊的Echo和苹果的HomePod这样的AI驱动的智能扬声器是相对无害的。它们所做的一般是播放音乐和网络电台，强调即将到来的日历事件，发布外卖订单，提供最新的天气预报等等。但正如本月涉及Alexa演讲者的事件所表明的那样，他们并不完美，他们的不完美使他们容易受到外部攻击。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 语音算法工程师 - AI Lab 北京·校招·正式·职位 职位描述 团队介绍：字节跳动AI Lab专注于人工智能领域的前沿技术研究，涵盖了计算机视觉、语音&音频处理、机器学习等多技术研究领域，同时致力于将研究成果落地，为公司现有的产品和业务提供技术支持和服务。 1、在音频（包括语音，音乐，声音，口语评测场景等）、机器学习、多模态融合等方向搭建技术并开展前沿研究。我们希望通过前沿人工智能技术来提升甚至重新定义音频内容的理解、分发以及自动创作工作； 2、构建大规模机
6月13日早上10点整，NVIDIA GPU应用市场总监侯宇涛先生，通过线上会议的方式，面对所有参赛队伍公布第六届Sky Hackathon大赛结果。自此为期一个月的Sky Hackathon大赛圆满落幕！ 本次大赛目标是让高校学生学习 AI 项目在疫情防控中的设计理念，明确了以 AI 助力防疫——创建 AI “大白”为主题。同学们通过比赛，学习如何使用NVIDIA最新的编程模型、库和工具，开发一款AI应用，以辅助防疫工作，例如口罩识别检测和口罩佩戴语音提醒，小区门禁二维码识别等场景应用。 为了确保所
为解决以上问题，需构建视频汇聚平台，将原来分散在不同部门、不同系统的视频资源进行整合、汇聚、治理，结合各应用场景，接入汇聚区直机关、区级重点单位以及辖区内需联网的公共区域视频资源、社会单位视频资源和社会群众自建视频资源等不同类型、不同链路、不同技术要求的社会视频监控资源，做到数据先汇聚，再分享，将零散的社会视频汇聚到一个统一的端-边-云一体化架构平台，平台开放服务接口，实现数据共享。
首先需要安装最新的python:安装步骤见：https://www.cnblogs.com/weven/p/7252917.html
SkeyeVSS国标视频融合云平台基于端-边-云一体化架构，部署轻量简单、功能灵活多样，平台可支持多协议（GB28181/RTSP/Onvif/海康SDK/Ehome/大华SDK/RTMP推流等）、多类型设备接入(IPC/NVR/监控平台)，在视频能力上，可实现视频直播、录像、回放、检索、云存储、告警上报、语音对讲、集群、智能分析以及平台级联等。
在一些重要区域为了防止非法的入侵、破坏以及意外安全事故的发生，常在外围周界处设置一些如铁栅栏、围墙、钢丝篱笆网等屏障或阻挡物，外加安排人员加强巡逻，但这种安防措施相对传统，难以满足安全保卫工作的需要。
语音唤醒的主要目的既然是激活设备进入交互工作状态，那么，唤醒率的高低就显得额外重要了。理论上，最好的状态就是我只要说一次唤醒词，设备就能立即响应。不过，受说话人与设备距离、发音标准、噪声等各种各样的因素，实际工作中比较难达到次次响应的完美工作状态。
Cypress.io 是一个快速、简单和可靠的浏览器测试工具，可以用于任何在浏览器中运行的内容。它支持 Mac、Linux 和 Windows 系统，并提供了安装指南。
众所周知，在过去一年，各类 AI 绘画作品层出不穷，Disco-Diffusion 等技术模型也在圈中被广泛讨论。
注意: 插件可能依赖于需要基于GStreame的MediaPlayer安装的库,才能正常工作
【总结】：手表虽小，确涵盖了智能手表所需的大部分功能，包含的技术也很多，这款产品是博主投入很大精力完全自主开发的，从硬件、嵌入式软件、结构、PCB加工、SMT、壳体加工、组装、整机测试等全流程把关，研发测试投入了巨大的精力，结果还是比较满意的。好的产品是打磨出来的，各位老板觉得呢？
当我们在享受AI技术带来的便捷与高效的同时，是否考虑过技术漏洞带来的严重后果？试想如果有人恶意利用AI技术去干扰IT系统的正常工作，结果会有多可怕呢？
🔥🔥🔥本周GitHub项目圈选: 主要包含视频翻译、正则填字游戏、敏感词检测、聊天机器人框架、AI 换脸、分布式数据集成平台等热点项目。
本文档是百度AI开放平台Linux SDK （C++）BDSpeechSDK 3.x 的用户指南。描述了在线语音识别相关接口的使用说明
智能外呼在国内已发展多年，整体的技术早已非常成熟。那么一个简单的智能外呼系统应该包含哪些东西呢？
【总结】：手表虽小，确涵盖了智能手表所需的大部分功能，包含的技术也很多，这款产品是博主投入很大精力完全自主开发的，从硬件、嵌入式软件、结构、PCB加工、SMT、壳体加工、组装、整机测试等全流程把关，研发测试投入了巨大的精力，结果还是比较满意的。好的产品是打磨出来的，各位老板觉得呢？项目合作，欢迎随时联系博主。
EasyCVR基于云边端协同架构，能支持海量视频的轻量化接入与汇聚管理。在视频能力上，可提供视频监控直播、视频轮播、视频录像、云存储、回放与检索、智能告警、服务器集群、语音对讲、云台控制、电子地图、平台级联等。EasyCVR软件拥有Windows与Linux两个版本，用户可根据自己的需求自主选择下载。
【导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：在不远的将来，实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到：
整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到：
【导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：在不远的将来，实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪
译者 | 廉洁 编辑 | 明明 出品 | AI科技大本营（公众号ID：rgznai100） 【AI科技大本营导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：在不远的将来，实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。通过本指南，你将学到： 语音识别的工作原理； PyPI 支持哪些软件包; 如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于
译者 | 廉洁 编辑 | 明明 【AI科技大本营导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：在不远的将来，实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。
--AI科技大本营-- 整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单
整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词汇量。现代语音识
林元庆离开百度三个多月后（戳这里看大数据文摘此前报道），他的新公司Aibee拿到了1.65亿元的天使轮融资。 作为曾经的百度研究院院长、深度学习实验室（IDL）主任，林元庆这番创业选择了传统行业，与他的前同事、百度前首席科学家吴恩达（Andrew Ng）的选择不约而同（戳这里了解吴恩达新公司landing.ai）。 Aibee（爱笔）寓意AI2B，意即用AI技术对传统行业赋能升级。 对于一家AI创业公司来说，最重要的工作可能是“抢人”——精干的AI团队将成为公司最大的资产。目前，Aibee有近20名员工，其
摘要: 看看开源中国社区 12 月份有哪些值得关注的新增项目：有将手机变成个人监控系统的 Haven，有中文语音对话机器人项目 dingdang-robot，有深度学习的人脸识别系统 DFace，还有中文处理工具包等等。 1.将手机变成个人监控系统 https://www.oschina.net/p/haven 现已迈入互联网时代，这个时代最明显的特征就是：人人都有一部智能手机，衣食住行都离不开它。不仅如此，我们的个人隐私，或者重要的资料，还有银行卡等各种信息都存储在这部设备上。 一旦手机丢失或者资料泄
安卓3.0系统主要用于安卓的平板产品，画面动感，可操控性更强，代表有摩托罗拉的平板产品XOOM，3.1也已经发布，也主要用于平板产品。
近日，国际声学、语音与信号处理领域顶级会议ICASSP举办的 2022 ADD挑战赛落下帷幕，贝壳人工智能技术中心语音团队从全球百余支队伍中脱颖而出，在“语音攻防对抗”赛道“生成”和“检测”两项任务中均斩获桂冠。 ICASSP（International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing）是由IEEE主办的信号处理及其应用方面的顶级会议，在全球具有广泛而权威的学术影响力。其中，语音深度合成鉴别挑战赛(The First Audio D
语音控制的基础就是语音识别技术，可以是特定人或者非特定人的。非特定人的应用更为广泛，对于用户而言不用训练，因此也更加方便。语音识别可以分为孤立词识别，连接词识别，以及大词汇量的连续词识别。对于智能机器人这类嵌入式应用而言，语音可以提供直接可靠的交互方式，语音识别技术的应用价值也就不言而喻。 1 语音识别概述 语音识别技术最早可以追溯到20世纪50年代，是试图使机器能“听懂”人类语音的技术。按照目前主流的研究方法，连续语音识别和孤立词语音识别采用的声学模型一般不同。孤立词语音识别一般采用DTW动态时间规整
随着智能音箱、语音助手等应用的出现，普通人也可以像科幻场景一样使用语音与机器进行交流。语音关键词检测是实现人机语音交互的重要技术，被广泛地应用于各类智能设备、语音检索系统当中。语音关键词检测可以分成两种，一种是用于设备唤醒、设备控制keyword spotting；一种是应用于语音文档检索的spoken termdetection，二者虽然名字类似，但从功能侧重和技术路线上都有所区别。本次分享介绍语音关键词检测的主要方法与最新进展。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 二、问答题（每题 5 分，共 20 分） 1、语音信号处理主要研究哪几方面的内容？ 语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语言信号进行处理的一门学科， 语音信号处理的理论和研究包括紧密结合的两个方面： 一方面， 从语言的产生和感知来对其进行研究， 这一研究与语言、语言学、认知科学、心理、生理等学科密不可分；另一方面，是将语音作为一种信号来进行处理， 包括传统的数字信号处理技术以及一些新的应用于语音信号的处理方法和技术。 2、语音识别的研究目标和计算机自动
AI科技评论按：苹果的新一期机器学习开发日记来了~ 这次苹果介绍了通过讲话就能唤醒Siri的“Hey Siri”功能是如何从技术上实现的，同时也介绍了为了从用户体验角度改善“Hey Siri”的表现，苹果的工程师们都做了哪些取舍和调整。与之前的文章一样，苹果的产品开发中并没有令人震惊的新技术，但严谨、细致、以用户为中心打磨产品的态度是自始至终的。AI 科技评论编译如下： iOS设备上的“Hey Siri”功能可以让用户无需接触设备就唤醒Siri。在iOS设备上，有一个非常小的语音识别器一直在运行着，就等
作者 | 李通旭，刘乐 责编 | 何永灿 “声纹”作为一种典型的行为特征，相比其他生理特征在远程身份认证中具有先天的优势，文章介绍了声密保在远程身份认证中的应用，解析了一些在声纹识别准确率、时变问题和噪音问题等方面的技术难点和工程解决经验，最后针对远程身份认证的安全性问题，分享了得意音通在防录音闯入上的最新研究成果。希望对广大读者有所帮助。 声纹在远程身份认证中的应用 网络安全面临重大挑战 无线互联网以及智能手机的迅速发展，给人们日常生活带来极大便利的同时也带来了不容忽视的安全隐患，如何准确、迅速、安全地
语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词汇量。现代语音识别系统已经取得了很大进步，可以识别多个讲话者，并且拥有识别多种语言的庞大词汇表。 语音识别的首要部分当然是语音。通过麦克风，语音便从物理声音被转换为电信号，然后通过模数转换器转换为数据。一旦被数字化，就可适用若干种模型，将音频转录为文本。 大多数现代语音识别系统都依赖于隐马尔可夫模型（HMM）。其工作原理为：语音信号在非常短的时间尺度上（比如 10 毫秒）可被近似为静止过程，即一个其统计特性不随时间变化的过程。 许多现代语音识别系统会在 HMM 识别之前使用神经网络，通过特征变换和降维的技术来简化语音信号。也可以使用语音活动检测器（VAD）将音频信号减少到可能仅包含语音的部分。 幸运的是，对于 Python 使用者而言，一些语音识别服务可通过 API 在线使用，且其中大部分也提供了 Python SDK。
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