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Android中利用开源项目Sherpa进行关键词识别(语音唤醒)

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简介:
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)。

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  • AndroidSherpa
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    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)。
  • Android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?
  • Snowboy在树莓派上离线
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    本文介绍了如何在树莓派设备上使用开源库Snowboy进行离线语音关键词识别的技术实现过程。通过简单的步骤和代码示例,帮助读者轻松搭建自己的离线语音控制系统。 入门教程可以在我的博客上查看。
  • 讯飞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。
  • 模型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。
  • MATLAB数字
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    本项目采用MATLAB平台,实现基于信号处理和机器学习技术的数字语音识别系统。通过语音特征提取、模式匹配及训练模型,以准确辨识不同语音指令。 该文档记录了本人在大三上学期课程设计期间基于MATLAB实现的数字语音识别系统的开发过程。详细代码收录于文档附录部分,希望能对从事相关研究的人士有所帮助。如遇疑问或需要进一步探讨学习,欢迎随时联系我。
  • jieba提取
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    本教程详细介绍如何使用Python的jieba库进行中文文本处理和关键词提取,帮助用户快速掌握分词与TF-IDF、TextRank等方法的应用。 Python那些事——如何用Python抽取中文关键词。使用jieba进行操作的方法如下:
  • Maix-SpeechRecognizer:基于Maixduino框架及PlatformIO的检测示例,适于...
    优质
    Maix-SpeechRecognizer是一款基于Maixduino框架和PlatformIO开发环境的语音识别与唤醒词检测库。适用于AI视觉语音交互应用,帮助开发者快速实现智能设备的语音控制功能。 Maix-SpeechRecognizer 是一个使用 Maixduino 框架和 PlatfomIO 开发的语音识别或唤醒词检测演示项目,在 Sipeed 的 Maix 开发板上的 K210 MCU 上运行。
  • Android朗读与下载(含.zip)
    优质
    本项目提供一个包含语音功能的Android应用源代码,支持语音朗读和识别技术,并附带所需资源文件语音.zip。适合开发者学习研究。 Android应用源码语音朗读-语音识别项目安卓应用源码下载适用于学生毕业设计研究参考、个人学习研究参考以及公司开发项目的技术参考。