iOS编程技巧总结之语音篇--前言

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,着重介绍了Siri作为首款可接受的人性化AI服务的背景与特点。文章进一步阐述了自然语言处理和语义分析技术的难度与现状,最后推荐了针对英语的OpenEars语音识别与语音文字转换框架。

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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。

内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
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