Try24的博客

本文介绍了将语音识别模型Vosk集成到实际项目的完整流程。首先验证了模型在终端设备运行的可行性，随后详细说明了项目对接的三个关键步骤：1)前期准备，包括配置项目路径和模型文件；2)语音识别核心代码移植，展示了音频解析和文本转换的实现；3)设计语音助手交互控件，包含UI布局、音频组件初始化及操作流程控制。测试采用点击触发方式，实现了从录音、音频处理到文本转换的完整功能链路，为后续集成全局语音唤醒等高级功能奠定了基础。

嵌入式语音识别实现方案 本文介绍了基于Vosk API和QT框架的嵌入式语音识别实现方案。研究发现当前嵌入式板卡对图像处理的支持优于语音识别，因此选择开源Vosk模型作为核心，其特点包括提供C语言API、轻量化部署和多语言支持。实现过程分为三个主要步骤： 环境搭建：配置Vosk库文件和中文语音模型，设计项目目录结构 QT工程配置：设置.pro文件路径，实现音频加载和识别功能，包括WAV文件解析和JSON结果提取 界面设计：创建包含标题、文本框和功能按钮的GUI界面，并应用自定义样式表优化视觉效果 该方案特别

本文介绍了基于MASR中文语音识别项目的部署与验证过程。作者选用AISHELL-1数据集，因设备限制将数据量缩减至7000条样本进行训练，在GTX 1060显卡上运行24小时后获得70%准确率的基准模型。通过测试样本验证了模型效果，展示了语音识别结果与真实文本的对比。最后，文章详细说明了将训练好的PyTorch模型转换为ONNX格式的完整代码流程，包括输入输出维度设置等关键细节。该项目为中文语音识别提供了一个可行的实现方案，为后续优化奠定了基础。

摘要： 本文介绍了三种在TIDL SDK中编译和验证ONNX模型的方案： .prototxt配置方式：旧版方法，需配置prototxt文件指定模型参数，执行tidl_model_import.out进行编译，但可能存在路径问题。 YAML模板导入：新版推荐方法，通过model_list.yaml配置模型路径、量化选项等，运行run_import_on_pc.py生成部署文件。 TVM+Python编译：适用于语音等序列模型，需配置TVM环境，调用tvm.contrib.tidl.compile编译模型，生成

**摘要：**本文详细介绍了TI AM67A开发板的镜像烧写与配置流程，包括SD卡烧写、启动模式设置、串口连接和网络配置。同时提供了虚拟机编译环境搭建的完整步骤，重点解决Docker构建中的常见问题（如网络超时、依赖冲突等），并给出优化方案（国内镜像源、手动安装依赖等）。通过SOC环境变量设置完成工具链配置，为后续模型部署提供基础环境支持。

摘要：本文分享了在注塑机控制器中集成AI功能的开发经验。项目包含语音识别（语音转文本、指令识别、人机交互）和图像处理两大模块，旨在提升设备智能化水平。开发过程中面临硬件操作生疏、外文文档查阅、功能自主开发等挑战，通过系统学习成功实现功能部署。文章还探讨了车间收音优化、云数据库搭建等后续技术难点，为工业设备智能化转型提供了实践参考。（150字）