iOS编程技巧总结之语音篇 一

本文深入探讨了人工智能在游戏、软件开发和IT技术发展中的挑战性,特别是通过分析Siri作为人类助手的人性化功能,展示了自然语言处理和语义分析的最新技术。文章还计划整理iOS开发中与语音相关的技术,如语音识别、音频输入和处理,以及期待分享更多关于自然语言处理和语义分析的开源项目、框架或服务。

在游戏和软件开发的世界里面最有挑战性的事情是什么?用C++进行服务器网络编程?用OpenGL进行3D渲染?用各种物理引擎来模拟控制物体的交互?用后台数据库进行海量数据分析和处理?这些看似很可怕的东西在一个名词的前面都不值一提,那就是人工智能。

事实上,人工智能不仅仅是游戏和软件开发,更是整个IT技术发展的终极目标。在无数的科幻小说和电影中,人工智能都是当之无愧的最佳配角(主角当然是打不死的人类小强了)。

很可惜的是,自图灵测试诞生以来至今,人工智能的发展极为缓慢,鲜有突破。可以预料的是,除非生物芯片,机器学习,脑科学研究,情感计算,量子计算和3D打印等技术突破某个临界点,人工智能和富有人性的人造生命只能是科幻小说中最引人入胜的元素之一。

就在人们对人工智能已经逐渐失去兴趣的时候,2011年美国当地时间104日,乔帮主离去的前一天,苹果发布了新一代的智能手机-iPhone4S。时隔一年多,帮主已经仙去,几乎无人记得iPhone4S这款帮主遗作的各种软硬件特性,除了一样,那就是自称为谦卑个人助理的Siri。虽然Siri和真正意义上的人工智能还有相当大的差异,但是仅从心理感受上来说,她已经是第一款可以让人接受的富有人性化的AI服务。

彼时的苹果高级副总裁iOS负责人Scott Forstall在台上骄傲的展示着Siri的各种人性化功能,让无数极客为之震撼不已。而看着keynote激动不已的开发人员们也无比期待着Siri能够面向大众开放。毕竟,DARPA,CALO这两个神秘的名词让人敬畏十分。如果想要从零打造一个类似Siri这样富有智慧和人性化的服务,即便是高级极客也感到十分头疼。

遗憾的是,从iOS5iOS6,直到现在的iOS6.1.1beta,苹果对于Siri的核心API一直在不断完善,除了简单的语音输入外,并没有开放任何相关API和服务。希望iOS7能给开发者一个意外的惊喜吧。

因为自然语言处理和语义分析的技术实在太难,也几乎很少开源的API或者服务,因此开发者只能退而求其次,先实现一般的语音识别和输入技术。

这两天打算整理下iOS开发中和语音相关的技术,比如语音识别和输入,音频输入和处理(类似talking tom),录音,音频播放等。

期待有高手牛人可以分享下自然语言处理和语义分析的最新技术,如有开源项目,框架或相关服务是更好不过了。

首先将要介绍的就是针对英语的OpenEars语音识别与语音文字转换框架。


具有多种最大功率点跟踪(MPPT)方法的光伏发电系统(P&O-增量法-人工神经网络-模糊逻辑控制-粒子群优化)之使用粒子群算法的最大功率点追踪(MPPT)(Simulink仿真实现)内容概要:本文介绍了个涵盖多个科研领域的综合性MATLAB仿真资源集合,重点聚焦于光伏发电系统中基于粒子群优化(PSO)算法的最大功率点追踪(MPPT)技术的Simulink仿真实现。文档还列举了多种MPPT方法(如P&O、增量电导法、神经网络、模糊逻辑控制等),并展示了该团队在电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划、无人机控制、信号处理等多个方向的技术服务能力与代码实现案例。整体内容以科研仿真为核心,提供大量可复现的Matlab/Simulink模型和优化算法应用实例。; 适合人群:具备定电力电子、自动控制或新能源背景,熟悉MATLAB/Simulink环境,从事科研或工程仿真的研究生、科研人员及技术人员。; 使用场景及目标:①学习并实现光伏系统中基于粒子群算法的MPPT控制策略;②掌握多种智能优化算法在电力系统与自动化领域的建模与仿真方法;③获取可用于论文复现、项目开发和技术攻关的高质量仿真资源。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资料,按照研究方向选取对应模块进行实践,重点关注Simulink模型结构与算法代码逻辑的结合,注重从原理到仿真实现的全过程理解,提升科研建模能力。
热成像人物检测数据集 、基础信息 数据集名称:热成像人物检测数据集 图片数量: 训练集:424张图片 验证集:121张图片 测试集:61张图片 总计:606张热成像图片 分类类别: - 热成像人物:在热成像图像中的人物实例 - 非热成像人物:在非热成像或普通图像中的人物实例,用于对比分析 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。数据来源于热成像和视觉图像,覆盖多种场景条件。 二、适用场景 热成像监控与安防系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够在低光、夜间或恶劣环境下自动检测和定位人物的AI模型,提升监控系统的可靠性和实时响应能力。 红外视觉应用研发: 集成至红外摄像头或热成像设备中,实现实时人物检测功能,应用于安防、军事、救援和工业检测等领域。 学术研究与创新: 支持计算机视觉与热成像技术的交叉研究,助力开发新算法用于人物行为分析或环境适应型检测模型。 教育与培训: 可用于高校或培训机构,作为学习热成像人物检测和AI模型开发的教学资源,提升实践技能。 三、数据集优势 精准标注与多样性: 每张图片均由专业标注员标注,确保边界框定位准确,类别分类清晰。包含热成像和非热成像类别,提供对比数据,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 场景实用性强: 数据覆盖多种环境条件,如不同光照和天气,模拟真实世界应用,适用于复杂场景下的人物检测任务。 任务适配性高: YOLO标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLOv5、YOLOv8等),可直接加载使用,支持快速模型开发和评估。 应用价值突出: 专注于热成像人物检测,在安防、监控和特殊环境检测中具有重要价值,支持早期预警和高效决策。
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