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中文语音唤醒模型sherpa-onnx-kws-zipformer-wenetspeech-3.3M-2024-01-01 (C)

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简介:
Sherpa-Onnx-Kws-Zipformer-Wenetspeech-3.3M是一款创新的中文语音唤醒模型,于2024年1月发布。它采用先进的Zipformer架构,并基于WenetSpeech数据集训练而成,仅需3.3MB内存占用,便能提供高效精准的唤醒服务。 具体使用可以参考相关文章的详细说明。

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  • sherpa-onnx-kws-zipformer-wenetspeech-3.3M-2024-01-01 (C)
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    Sherpa-Onnx-Kws-Zipformer-Wenetspeech-3.3M是一款创新的中文语音唤醒模型,于2024年1月发布。它采用先进的Zipformer架构,并基于WenetSpeech数据集训练而成,仅需3.3MB内存占用,便能提供高效精准的唤醒服务。 具体使用可以参考相关文章的详细说明。
  • 安卓APP_Web.zip
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    这是一款便捷实用的安卓应用程序,支持通过语音指令快速唤醒设备。用户可以轻松下载并体验其高效、智能的功能,提高日常操作效率。 在现代移动应用开发领域,特别是在Android平台上,Web唤醒App技术是一种常见的需求。这种技术允许网页通过JavaScript与安装在设备上的应用程序进行交互,并且能够启动或唤醒已安装的App。这对于提供无缝用户体验至关重要,尤其是在从网页切换到原生App时。 标题中的“web唤醒app.zip_安卓语音唤醒软件”表明讨论的是利用Web技术激活Android应用的过程,特别是涉及语音唤醒功能的部分实现方式。这意味着用户可以通过特定的语音命令不接触设备就能启动或与App互动。 描述中提到的“javascript唤醒安卓app”,明确了主要的技术手段是JavaScript。作为一种广泛用于网页开发的语言,JavaScript可以在用户的浏览器上运行,并为页面提供动态交互效果。在此情境下,它被用来在Web和原生应用之间建立连接,实现跨语言调用功能。 标签中的“跨语言调用”指的是使用JavaScript(一种网络编程语言)与Android平台(一种本地化操作系统环境)之间的通信机制。这种互动通常依赖于WebView组件——这是一个允许在Android应用程序中加载并显示HTML内容的工具,并且它提供了JavaScript接口,使脚本能够访问和执行原生代码中的方法。 压缩文件内包含两个关键文件: 1. `callapp.html`:可能是一个示例网页文件,其中包含了用于唤醒App的JavaScript代码。开发者可能会在此处编写触发唤醒事件的功能。 2. `WebCallAPP.zip`:这很可能是一套完整的实现方案包,包括一个Android项目、WebView设置和Java接口定义等。 具体实施步骤通常如下: 1. 在Android应用中集成并启用WebView组件中的JavaScript支持; 2. 创建安全的JavaScript Interface以供外部脚本调用本地方法; 3. 编写触发唤醒操作的JavaScript代码,例如响应用户点击或语音命令; 4. 当事件发生时,通过接口将请求发送给原生App,并启动相应的Activity。 5. Android端接收并处理这些请求后执行相关动作。 这种技术不仅改善了用户体验,还为开发者提供了更多交互方式的选择。然而,在实现过程中需要注意安全性问题,防止恶意代码利用WebView对系统造成危害;同时也要考虑到不同Android版本间的技术兼容性差异。
  • Android利用开源项目Sherpa进行关键词识别(
    优质
    本文章介绍了如何在Android系统中使用开源项目Sherpa来进行关键词识别和语音唤醒功能的实现。通过详细的步骤说明和代码示例,帮助开发者轻松集成这一强大特性到他们的应用中。 Android 使用开源项目Sherpa进行关键词检测(语音唤醒)。
  • sherpa-onnx的流式ASR
    优质
    Sherpa-onnx的流式ASR模型是一款高效的语音识别工具,采用ONNX格式,支持实时语音转文本功能,适用于各种语言环境。 sherpa-onnx流式ASR模型是一种先进的语音识别技术,它结合了深度学习模型Sherpa与ONNX(Open Neural Network Exchange)格式,实现了高效且轻量级的语音到文本转换功能。该模型特别支持实时处理能力,能够在不等待整个音频文件结束的情况下输出识别结果,这对于需要即时反馈的应用场景(如智能助手、实时翻译等)至关重要。 此模型采用zipformer架构,这是一种专为流式语音识别设计的端到端神经网络结构,在低延迟下提供高效的性能。zipformer旨在优化计算效率并减少内存使用量,同时保持高准确度,非常适合资源受限设备的应用场景,例如智能手机和嵌入式系统等。 该模型支持中英文双语处理能力,在全球化背景下显得尤为重要,能够适应多种语言环境下的语音识别需求。发布日期为2023年2月20日的sherpa-onnx流式ASR模型利用了最新的研究成果来提高性能水平。 用户可以访问官方网站下载这一模型,并通过提供的压缩包安装使用。由于其采用ONNX格式提供,该模型具有广泛的兼容性,在支持此框架的各种平台上均可运行,为用户提供极大便利的同时简化跨平台适配工作并方便后续升级和维护操作。 sherpa-onnx流式ASR代表了语音识别技术的重要发展成果,它将深度学习、实时处理能力和多平台适应能力完美结合在一起。这种模型非常适合集成到需要即时语音功能的应用程序中,比如智能客服系统、车载助手以及会议翻译工具等。
  • 评估01.zip
    优质
    本资料包包含对当前主要中文大语言模型进行全面评测的内容,包括但不限于性能、响应速度及多语言理解能力等关键指标。适合研究人员和技术爱好者参考使用。 中文大语言模型评测01——毕业设计、课程设计及项目源码均已通过助教老师的测试并确认无误,欢迎下载交流。下载后请先查看README.md文件(如有),注意某些链接可能需要特殊方式访问。
  • Android源代码
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    本项目提供了一个开源的Android语音唤醒系统源代码,旨在帮助开发者和研究者实现并优化设备在无操作情况下的语音激活功能。 如何使用Android Studio编写语音唤醒的Android源代码?
  • CMMI详解01
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    CMMI模型详解01旨在深入剖析能力成熟度模型集成(CMMI)的核心理念与应用实践,帮助读者理解其在软件开发及项目管理中的重要性。 CMMI模型详细讲解01 本段落将详细介绍CMMI(能力成熟度模型集成)的概念、发展历程及其在软件开发中的应用。通过分析不同级别的特点与要求,帮助读者理解如何利用这一框架提升项目的管理和执行效率。 首先我们将从基础概念入手,解释什么是CMMI以及它为何对提高组织绩效至关重要。接着会回顾其历史背景和发展脉络,包括各个版本的演变过程及主要改进点。 在后续内容中将重点讨论CMMI模型中的几个关键领域和实践指南,并结合实例说明如何将其应用于实际项目管理当中。 最后我们将探讨实施CMMI过程中可能遇到的一些挑战以及相应的应对策略。希望通过对这些方面的深入剖析,能够为读者提供一个全面而实用的视角来理解和应用这一重要的质量管理工具。 本段落旨在帮助软件开发团队更好地理解并运用CMMI模型以促进持续改进和优化流程。
  • FFmpeg安装件压缩包:ffmpeg-2024-01-01-git-e1c1dc8347-full-build.7z
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    这是一个包含最新FFmpeg版本(截至2024年1月1日)源代码和构建工具的压缩安装文件,适用于希望直接使用预编译二进制文件进行快速开发或集成的用户。 ffmpeg-2024-01-01-git-e1c1dc8347-full_build.7z
  • 讯飞识别与DemoS.zip
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    该资源为讯飞语音识别及唤醒技术演示版压缩包,内含用于测试和体验科大讯飞先进语音处理能力的示例程序。 资源包含使用Unity制作的讯飞语音识别及唤醒功能的完整示例项目。该Demo内含接入讯飞语音SDK所需的Unity工程、Android Studio工程以及成品APK文件。
  • 讯飞示例代码
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    本示例代码展示了如何使用科大讯飞的语音识别技术实现设备的语音唤醒功能,适用于开发者快速上手集成相关SDK。 科大讯飞的语音唤醒功能在博客中有示例源码提供。