macOS语音命令开始支持上海话

最新推荐文章于 2025-09-11 15:38:44 发布
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Siri新增功能支持用户查询印度超级联赛及国际板球理事会的比赛成绩、赛程及球员名单，并提供上海话指令支持。

Siri support for checking Cricket scores, schedules, and player rosters from the IndianPremier League and International Cricket Council

Dictation support for Shanghainese

axman
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MacOS 运行CosyVoice
09-09 524
MacOS上运行比较简单，直接使用docker即可，虽然是docker是 AMD64版本非ARM64版本，但在容器中仍然可以使用，但性能会有所损失，相当于直接用的CPU，也没有使用MPS加速。3、克隆时间比较长（取决于GPU性能，使用H20以满足低延迟输出），L4 克隆默认文本需要10秒。说明：默认使用asset/zero_shot_prompt.wav 作为参考声音。若要指定参考声音：--prompt_wav "你的参考声音.wav"若要指定克隆文本：--tts_text "你需要克隆的文本内容"
AI+大数据脱敏：基于深度学习的敏感数据识别模型
AI天才研究院
09-29 755
用通俗易懂的语言，讲清楚"AI如何找到大数据里的敏感信息"，以及"找到后怎么安全处理"。范围覆盖：敏感数据的定义、传统方法的痛点、深度学习模型的核心原理、实战代码实现，以及真实场景应用。用"电商分析师的烦恼"引出问题；拆核心概念：敏感数据、脱敏、深度学习模型；讲模型原理：Transformer的"注意力魔法"；写代码：用BERT模型识别敏感信息；看应用：电商/医疗/金融里的真实案例；聊未来：AI脱敏会变成什么样？敏感数据。
C#实现语音听写功能完整Demo与实战教程
weixin_30700095的博客
09-11 728
语音识别技术历经数十年发展，已从早期的模板匹配与统计模型（如HMM）演进为基于深度学习的端到端识别系统。其核心原理是将语音信号转换为文本，涉及信号预处理、特征提取、声学模型、语言模型等多个环节。当前主流技术如基于Transformer的模型、CTC损失函数与自注意力机制，显著提升了识别准确率与多语种支持能力。在实际应用中，语音听写广泛用于智能助手、会议记录、客服系统等领域，成为人机交互的重要桥梁。科大讯飞语音识别平台凭借其深厚的自然语言处理与语音建模技术，支持多种语言和方言的识别。
用 Whisper 打破沉默：AI 语音技术如何重塑无障碍沟通方式？
网罗天下方法，方便你我开发！！！
06-02 1849
语音技术这些年突飞猛进，尤其是 OpenAI 的 Whisper 模型，不光在语音识别上表现出色，在无障碍技术上也有了不少创新玩法。本文围绕“如何用 Whisper 改善听障或语言障碍用户的沟通体验”展开，从语音转字幕、自然语言交互、到整合手语转录系统，讲清楚技术实现的细节，并通过一个可运行的 Demo，展示落地效果。
百度远场语音识别套件-开箱评测
q6q6q的专栏
10-27 796
远场语音识别套件之开箱很荣幸,在2019年我依旧在百度AI平台下茁壮成长,这次收到了来自百度的测试邀请,我将有机会拿到最新的前沿产品~为各位献上来自前线的战况~我在过去和百度语音打交道的这些日子,曾遇到过很多问题,比如识别慢、精度差。自身原因和设备原因太多,举步艰难。我觉得一个非音频内行的人很难进一步提升在这一块的性能与质量。但现在,百度语音正不断地完善,已经推出多种我非常适用的新东西,例如:上个...
远场语音识别套件评测
q6q6q的专栏
10-27 646
我在过去和百度语音打交道的这些日子，曾遇到过很多问题，比如识别慢、精度差。自身原因和设备原因太多，举步艰难。我觉得一个非音频内行的人很难进一步提升在这一块的性能与质量。但现在，百度语音正不断地完善，已经推出多种我非常适用的新东西，例如：上个月刚上线的 百度语音识别极速版该项能力经我自己特定样本测试，可以提高识别速度约3~9倍，在上侧传送门的测试样例中，最慢的普通版和最快的极速版耗时甚至相差24倍，...
通过TTS模型让猴哥给你讲个故事
weixin_42583683的博客
06-12 77
TTS（Text-to-Speech，文本转语音）技术是一种将书面文本转换为口语语音的技术。这种技术广泛应用于各种场景，如语音助手、导航系统、有声读物、自动电话应答系统等。TTS系统的目的是为了让计算机能够“说出”人们能理解的语言，从而改善人机交互的体验，使得信息传递更加自然和亲切。本文简单介绍了TTS技术，使用了硅基流动提供的TTS模型，通过让猴哥给我们讲个故事的demo，了解TTS的用途，学习使用ffmpeg播放音频数据，希望对你有所帮助。原创作者: mingupupu。
【GitHub开源AI精选】TEN VAD：高性能实时语音活动检测系统，助力AI对话系统高效交互
寻道AI，探索AI无限可能！
07-27 1165
TEN VAD 是一款高性能的实时语音活动检测系统，专为企业级应用设计，能够精确地检测音频流中的语音活动。它基于先进的深度学习技术，通过高效算法和优化的模型结构，实现了低延迟、轻量级和高精度的语音检测。TEN VAD 支持多种操作系统（如 Linux、Windows、macOS、Android 和 iOS），并提供 Python 和 C 接口，方便开发者集成。其在智能语音助手、在线客服系统、视频会议软件等场景中表现出色，显著提升了交互体验。
HarmonyOS NEXT下一代编程语言仓颉介绍及入门
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猫哥 的沉淀、积累、总结。天天学习，好好向上...c/c++,嵌入式 linux,Android,HarmonyOS，AIOT)
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仓颉 | 华为开发者联盟随着万物互联以及智能时代的到来，软件的形态将发生巨大的变化。一方面，移动应用和移动互联网领域仍然强力驱动人机交互、设备协同、智能化、安全性等方向的创新，另一方面人工智能也同样驱动软件朝智能化、端边云协同等方向演进。新技术、新场景下应用软件的开发对编程语言提出了新的诉求和挑战。仓颉编程语言作为一款面向全场景应用开发的现代编程语言，通过现代语言特性的集成、全方位的编译优化和运行时实现、以及开箱即用的IDE工具链支持，为开发者打造友好开发体验和卓越程序性能。
语音播报中断与恢复机制详解：打造无缝语音体验
本文系统分析了语音播报中断的理论基础，涵盖语音处理流程、中断场景建模及处理策略，深入探讨了恢复机制的设计与实现，包括恢复点定位、语音连贯性保障及多设备协同恢复。结合移动端、智能音箱与车载系统等典型应用...
【ESP32AI语音交互系统设计入门】：从零搭建基础语音识别架构
随着边缘计算与嵌入式AI技术的快速发展，基于ESP32的本地语音交互系统正成为物联网智能终端的核心方向之一。本章将系统性介绍ESP32AI语音交互系统的整体架构设计思想，涵盖从硬件选型、音频采集、本地关键词识别到...
云端ASR vs 本地ASR对比分析：选择适合AI语音项目的语音识别架构（含6项指标权威评估）
![云端ASR vs 本地ASR对比...语音识别技术（Automatic Speech Recognition, ASR）是人工智能领域最具实用价值的核心技术之一，其目标是将人类语音信号转化为可读文本。近年来，随着深度学习与大规模语言模型的发展，ASR
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install_dmt.apk
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【环境遥感监测】基于Google Earth Engine的空气质量数据获取系统：多污染物时空序列提取与分析工具设计
12-05
内容概要：本文介绍了一个基于Google Earth Engine（GEE）的空气质量数据获取工具类 `GEEDataFetcher`，旨在从GEE平台高效提取多种污染物（如SO₂、NO₂）的时间序列与空间数据。该工具支持区域筛选、多污染物批量获取、日/月时间分辨率聚合，并采用批处理和并行机制优化性能，避免请求超限。同时提供了认证初始化、数据导出为CSV、空间影像生成等功能，便于后续分析与可视化。; 适合人群：具备Python编程基础，熟悉pandas、ee等库的数据分析师、环境科研人员或地理信息系统（GIS）开发者；有遥感数据处理需求的研究生或技术人员；; 使用场景及目标：①用于获取特定区域（如德里）长时间序列的空气污染数据，支持环境变化趋势分析；②结合统计分析或机器学习模型进行空气质量预测；③生成空间分布图辅助决策与政策制定；④教学演示中展示GEE与Python集成应用； 阅读建议：建议结合实际区域与污染物配置运行示例代码，理解各参数作用；注意处理GEE认证问题，推荐在Jupyter环境中逐步调试；可扩展本工具以接入更多传感器数据源或集成Polars提升大数据处理效率。
各大厂商信息mac地址对应表
12-05
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知识星球智驾机器人技术前线内容同步项目是一个专注于自动驾驶与机器人领域前沿技术分享与交流的开源知识库致力于每日更新并系统化整理该领域的最新研究成果优秀论文深度解析工程实践方案.zip
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聚焦AI+技术转移、院所成果转化与知识产权管理，以人工智能为底座的数智化科技创新平台，为提升区域科技管理与创新能力提供全面解决方案，驱动地方产业升级。
MATLAB主动噪声和振动控制算法-对较大的次级路径变化具有鲁棒性
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内容概要：本文介绍了一种基于MATLAB实现的MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性主动噪声和振动控制算法，该算法具备对较大的次级路径变化具有较强鲁棒性的特点。文中重点探讨了在实际应用环境中，当系统传递路径发生显著变化时，传统自适应控制算法可能失效的问题，并提出相应的解决方案，通过算法优化提升控制系统在动态环境下的稳定性与控制效果。该研究适用于需要高精度噪声与振动抑制的工程场景，如汽车、航空航天及精密仪器等领域。; 适合人群：具备一定信号处理与控制理论基础，熟悉MATLAB编程，从事噪声与振动控制、自动化、机电系统研发等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于开发对环境变化敏感的主动噪声控制（ANC）系统；②提升在次级路径不确定性条件下的控制鲁棒性；③为相关领域的算法仿真与验证提供MATLAB代码参考与技术支持； 阅读建议：建议读者结合文中提供的MATLAB代码进行仿真实验，深入理解算法结构与参数调节机制，并可进一步扩展应用于多通道、非线性系统等复杂场景。
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