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最新推荐文章于 2025-12-05 17:29:20 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-05 17:29:20 发布 · 376 阅读 · 7 ·
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#数据挖掘 #语音识别 #计算机视觉 #人工智能 #机器学习 #神经网络 #深度学习

博客围绕信息技术领域展开，涉及人工智能、机器学习、神经网络、深度学习等技术，还包含数据挖掘、语音识别、计算机视觉等内容，展现了信息技术多方面的知识。

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思腾多功能网络教室整体解决方案.doc
05-02
思腾多功能网络教室整体解决方案，由广东思腾信息技术有限公司提出，旨在解决网络计算机（NC）在教育行业中应用的诸多局限。在概述中，解决方案指出随着国产CPU的研发成功和批量生产，网络计算机在国内市场日益兴盛...
合力思腾：2019年半年度报告.PDF
05-30
这表明合力思腾在云计算领域具有较强的技术积累和创新能力。 2. **质量管理与社会责任**：在2019年上半年，合力思腾的子公司网鼎明天顺利通过了GB/T 24001环境管理体系和GB/T 28001职业健康安全管理体系的年度监督...
只有做好物流才有精益JIT——聚思腾制造行业解决方案.pdf
05-13
聚思腾信息技术有限公司，作为领先的供应链管理解决方案提供商，提出了“只有做好物流才有精益JIT”的制造行业解决方案。通过深入分析和大量的业务实践，聚思腾认为要达到精益生产的目标，企业需要重视供应链系统...
思腾合力 云服务器上传文件和镜像以及提交作业的详细教程
weixin_38638559的博客
08-08 2772
目录docker安装上传文件到集中式存储用docker制作镜像运行容器升级python到3.7.10 docker安装 参考1 参考2 上传文件到集中式存储 直接上传文件 如果文件夹过大，建议压缩以后再上传（这里上传的是.tar.xz压缩包）, 解压 xxx.tar.xz 文件 # 进入网页版SSH的挂载目录 $ cd /root/data # 用xz命令解压成tar包 $ xz -d xxx.tar.xz # 用tar命令解压完成 $ tar xvf xxx.tar 用scp上传文件
合力思腾：2019年年度报告.PDF
05-22
北京合力思腾科技股份有限公司2019年年度报告 本报告是北京合力思腾科技股份有限公司（以下简称“公司”）对2019年的年度报告。报告中披露了公司的发展情况、财务状况、管理层讨论与分析、重要事项、股东情况、融资...
企业数据挖掘平台怎么选择，有哪些应用场景？
tipdm0301的博客
12-02 912
数据挖掘平台是一种用于从大量数据中提取有价值信息的工具或系统，主要功能包括数据预处理、数据分析、模式识别、预测分析、可视化等。这些平台通过集成多种数据挖掘技术和算法，帮助企业和组织从其数据中发现潜在的模式和关系，从而支持决策制定、业务优化和创新。
HarmonyOS开发：智能语音识别实战，从基础集成到企业级应用
2402_87520394的博客
12-02 898
语音识别技术，也称为自动语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR），是指将用户的语音输入转换为文本信息的过程。在HarmonyOS中，可以通过集成华为机器学习服务（HMS Machine Learning Service）中的语音识别服务来实现这一功能。将一段音频信息（短语音模式不超过60s，长语音模式不超过8h）转换为文本，音频信息可以为pcm音频文件或者实时语音。
AI核心知识32——大语言模型之Multimodal Voice（简洁且通俗易懂版）
学习AI中...
12-04 364
多模态语音技术实现了AI对声音的原生理解与生成，与传统的拼接式语音助手有本质区别。新一代技术（如GPT-4o）将语音处理整合为端到端流程，直接处理声音波形，带来三大突破：1）能感知语气、情感等副语言信息；2）可自然表达情感并模仿不同音色；3）实现毫秒级响应和实时打断。应用场景包括实时同声传译、情感陪伴和环境感知，使AI真正具备类人的听觉与口语交流能力，标志着从文字处理机器向智能生命体的进化。
〖FunASR情绪识别教程〗基于 emotion2vec+ large 的本地语音情绪识别实战
修一的博客
12-05 313
摘要：本文介绍了一个基于FunASR的语音情绪识别项目，使用emotion2vec_plus_large模型实现9类情绪分类。系统可处理本地单条wav音频，输出包括愤怒、开心、悲伤等情绪的概率分布及Top-1结果，并自动保存JSON格式的识别结果。文章详细说明了环境配置、依赖安装和核心代码实现，通过AutoModel封装实现从音频输入到情绪分析的完整流程。该项目特别强调语音情绪识别在AI交互中的重要性，为后续集成到机器人系统提供了基础方案。
语音中浊音、清音、元音和辅音
weixin_39699362的博客
12-02 728
分类维度核心判断标准涵盖音素类型气流阻碍状态发音时声道（vocal tract）是否有气流阻碍元音（无阻碍）、辅音（有阻碍）声带振动状态发音时声带（vocal folds）是否振动浊音（振动）、清音（不振动）关键关联：所有元音均为浊音；辅音分为浊辅音（声带振动）和清辅音（声带不振动），无浊化元音。元音是发音时气流在声道中无明显阻碍。
AI音色克隆
最新发布
weixin_61006262的博客
12-05 812
技术价值降低内容创作门槛提供个性化体验帮助有需要的人群伦理考量声音版权保护防止滥用（如诈骗）隐私保护作为技术爱好者，我们既要拥抱技术的进步，也要关注技术的合理应用。毕竟，技术的最终目的是让生活变得更美好。音色克隆技术的发展让我们看到了 AI 理解和模仿人类声音的巨大潜力。从最初需要大量数据训练，到现在只需几秒音频就能实现高质量克隆，技术的进步令人惊叹。如果你对这个领域感兴趣，不妨从一些开源项目开始尝试。也许在不久的将来，你也能开发出属于自己的音色克隆应用。
智汇云API市场：大模型流式语音识别
zyun360的博客
12-01 647
大模型流式语音识别API接口，基于业界先进的语音识别、自然语言理解等技术，广泛应用于智能客服、小说阅读、在线教育、会议纪要、音视频字幕等多个企业应用场景。大模型流式语音识别API接口基于目前的流式语音识别技术在智能生活中的需求和应用场景，提供了业界先进的解决方案，并对识别过程进行了适当的优化，使语音识别技术更广泛和高效的适应用户需求。请求，如果是从文件读取的音频数据，需要使用一个 ticker 模拟真实的语音输入场景，如果每次发送 100ms 的音频数据，那么 ticker 的周期为100ms，每一个。
基于Matlab低光照图像自适应分段线性增强方法及系统实现
Dev7z的博客
12-01 960
低光照环境下获取的图像往往存在亮度不足、对比度低、细节丢失等问题，严重影响了后续的视觉分析与计算机视觉任务。针对这一问题，本研究设计并实现了一种基于 Matlab 的低光照图像自适应分段线性增强方法及系统。本研究首先从图像的直方图分布、亮度均值与方差等统计特性出发，构建了多种自适应分段线性拉伸模型，包括基于 μ±2σ 的三段线性增强、直方图剪切与动态阈值调节的改进型线性增强方法。
halcon图像腐蚀—erosion1
qq_34059233的博客
12-05 816
针对阈值分割后的图像，经常存在很多的小目标，这些小目标是噪声，这时候就可以使用图像腐蚀的方法去除小目标
二值化——将具有丰富灰度或彩色信息的图像，转换为仅由两种像素值（通常是0和1，或0和255） 组成的图像，即黑白图像
xixixi7777的博客
12-05 462
二值化是。
halcon图像去噪—均值滤波
qq_34059233的博客
12-02 491
针对图像中的噪声，我们可以使用Halcon的均值滤波算子来去除噪声
计算机中的图像是什么？
木梓油
12-01 665
图像处理和“理解”是计算机视觉（Computer Vision）的核心领域。理解图像如何被表示，是第一步也是最关键的一步。所有图像都是“数据”，以某种数据结构被存储和处理的一组组数字。根据表示方式的不同，图像可以分为位图和矢量图两大类。可以把位图想象成一幅巨大的“十字绣”或“乐高拼图”，每一格都有自己的颜色。图像的分辨率描述的就是像素的排列方式，即图像的宽度和高度分别有多少个像素点。 分辨率 = 图像宽度（像素） × 图像高度（像素） 比如 1920 × 1080， 表示图像宽 1920 像素、高 1080
深度学习论文: Real-Time Object Detection Meets DINOv3
mingo_敏
12-02 85
本文提出DEIMv2，一种融合DINOv3特征的实时目标检测框架。通过引入空间调谐适配器(STA)将DINOv3单尺度输出转换为多尺度特征，并针对不同规模模型采用差异化设计：X/L/M/S版本使用DINOv3骨干网络，Nano/Atto等超轻量版本采用剪枝优化的HGNetv2。实验表明，DEIMv2-X仅5030万参数即达57.8 AP，超越同规模模型；DEIMv2-S以971万参数首次突破千万级以下50 AP；DEIMv2-Pico仅150万参数即达38.5 AP，性能媲美参数量更大的YOLOv10-Na
思腾合力scm jupyter
01-17
### 思腾合力SCM与Jupyter集成使用指南 #### 配置环境 为了使思腾合力SCM能够支持Jupyter Notebook，需先安装必要的依赖库。通常情况下，在云服务器环境中操作如下命令可以完成基本配置[^1]： ```bash pip install...
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