标贝科技荣获RFC联盟2019年度优秀服务机器人企业奖

标贝科技在第二届RFC机器人创始人影响力峰会上荣获2019年度优秀机器人企业奖项,以其在AI语音合成领域的卓越贡献受到认可。公司致力于提供高质量语音合成解决方案,满足机器人、儿童阅读、游戏娱乐等多元化场景需求。

 

9月21日,备受瞩目的第二届RFC机器人创始人影响力峰会于江苏常熟圆满举办。作为国内领先的AI语音合成与数据服务提供商,标贝科技获得由中关村双创服务机器人产业联盟(RFC)颁发“2019年度优秀机器人企业奖项”,以此表彰其在该领域市场的出色表现。

本次峰会以“新挑战下的机器人产业突围与创新”为主题,由中关村双创服务机器人产业联盟(RFC)主办、常熟市高新技术产业开发区承办,汇聚百余家服务机器人创始人、服务机器人产业供应商、投资人及媒体,共同见证机器人行业盛会。

随着AI技术的不断发展,智能语音交互将成为未来重要的人机交互形式。而语音合成则是语音交互重要的基础,解决高品质声音来源的问题。

作为连接声音的终端设备,机器人为语音合成场景落地提供了重要支持,更有着巨大的市场空间和增长点。据第三方数据机构中商产业研究院发布的数据预测,2019年中国服务机器人市场规模将达到22亿美金规模。

标贝科技深耕语音交互领域, 以“语音连接场景,数据服务技术”为使命,为全球客户提供专业与高质量语音合成解决方案及数据服务,产品包括声音超市、语音合成整体解决方案、TTS评测系统及语音合成、语音识别、计算机视觉及自然语言处理、歌曲等数据服务。

标贝自成立以来,以AI技术创新为理念,打造创新性语音合成解决方案。基于3000余小时自有合成数据库、深度学习技术及高精度数据自动预处理技术,标贝打造“声音超市”这一高质量语音合成与语音数据服务产品。该产品特色在于汇集370余种高品质音色,根据多元音色、类型、明星、动漫IP和优质发音人等类别,通过所听即所得的方式,满足客户快速挑选高品质、多类别多场景的语音需求。应用场景涵盖机器人、儿童阅读、游戏娱乐、有声新闻、智能硬件等。

此外,标贝还不断响应客户定制需求,提供语音合成定制方案,包括多语种语音合成、个性化语音定制、在线语音合成、多音色合成、本地化部署等,满足各类场景下的语音合成需求。

(标贝TTS应用产品-晓鲸机器人)

截至目前,标贝科技已与百度、阿里、腾讯、微软、京东、滴滴、字节跳动、网易、360、三星等国内外百余家企业客户建立合作,服务项目累计超过300项,涵盖汽车、教育、客服、零售、阅读、智能硬件等领域。

本次荣获RFC联盟2019年度优秀机器人企业奖,集中体现了标贝科技在机器人领域的TTS产品实力及市场影响力。未来,标贝科技将加大技术创新,为机器人行业厂商提供更多优质的语音合成解决方案及数据服务。

代码转载自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本文重点阐述了利用 LabVIEW 软件构建的锁相放大器的设计方案及其具体实施流程,并探讨了该设备在声波相位差定位系统中的实际运用情况。 锁相放大器作为一项基础测量技术,其核心功能在于能够精确锁定微弱信号的频率参数并完成相关测量工作。 在采用 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中,通过计算测量信号与两条参考信号之间的互相关函数,实现对微弱信号的频率锁定,同时输出被测信号的幅值信息。 虚拟仪器技术是一种基于计算机硬件平台的仪器系统,其显著特征在于用户可以根据实际需求自主设计仪器功能,配备虚拟化操作界面,并将测试功能完全由专用软件程序实现。 虚拟仪器系统的基本架构主要由计算机主机、专用软件程序以及硬件接口模块等核心部件构成。 虚拟仪器最突出的优势在于其功能完全取决于软件编程,用户可以根据具体应用场景灵活调整系统功能参数。 在基于 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中,主要运用 LabVIEW 软件平台完成锁相放大器功能的整体设计。 LabVIEW 作为一个图形化编程环境,能够高效地完成虚拟仪器的开发工作。 借助 LabVIEW 软件,可以快速构建锁相放大器的用户操作界面,并且可以根据实际需求进行灵活调整和功能扩展。 锁相放大器系统的关键构成要素包括测量信号输入通道、参考信号输入通道、频率锁定处理单元以及信号幅值输出单元。 测量信号是系统需要检测的对象,参考信号则用于引导系统完成对测量信号的频率锁定。 频率锁定处理单元负责实现测量信号的锁定功能,信号幅值输出单元则负责输出被测信号的幅值大小。 在锁相放大器的实际实现过程中,系统采用了双路参考信号输入方案来锁定测量信号。 通过分析两路参考信号之间的相...
边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了在边缘计算环境中,利用启发式算法实现深度神经网络任务卸载的策略,并提供了相应的Matlab代码实现。文章重点探讨了如何通过合理的任务划分与调度,将深度神经网络的计算任务高效地卸载到边缘服务器,从而降低终端设备的计算负担、减少延迟并提高整体系统效率。文中涵盖了问题建模、启发式算法设计(如贪心策略、遗传算法、粒子群优化等可能的候选方法)、性能评估指(如能耗、延迟、资源利用率)以及仿真实验结果分析等内容,旨在为边缘智能计算中的模型推理优化提供可行的技术路径。; 适合人群:具备一定编程基础,熟悉Matlab工具,从事边缘计算、人工智能、物联网或智能系统优化方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目:①研究深度神经网络在资源受限设备上的部署与优化;②探索边缘计算环境下的任务卸载机制与算法设计;③通过Matlab仿真验证不同启发式算法在实际场景中的性能表现,优化系统延迟与能耗。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法实现细节与仿真参数设置,同时可尝试复现并对比不同启发式算法的效果,以深入理解边缘计算中DNN卸载的核心挑战与解决方案。
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