利用esp8266实现物联网AI语音识别。

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简介：
通过TensorFlowJS实现语音识别功能，您好！这是一个在UNAIS ALI浏览器中进行的语音识别演示，其中AsyncWebServer用于管理LED_BUILTIN / GPIO16的控制。为了在浏览器端高效地完成语音识别任务，采用了WebGL GPU加速。由于Chrome的麦克风请求已被阻止，建议您使用Firefox浏览器。该系统依赖于SPIFFS提供的tf.min.js和speech-commands.min.js库（需要占用约1MB的程序空间和3MB的SPIFFS分区），并通过/upload和/update接口进行现代世界的ESP8266设备更新。HTML模板用于报告LED_BUILTIN / GPIO16的状态，语音识别结果显示：“上”代表开启状态，“下”代表关闭状态，并忽略“右”和“左”指令。YouTube应用则需要借助Arduino库，该库将负责安装相关的辅助图书馆，例如ESPAsyncTCP、ESPAsyncWiFiManager 和 ESP。

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客服

利用ESP8266实现物联网AI语音识别

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本项目介绍如何使用ESP8266模块结合Wi-Fi网络，实现基于云端服务的AI语音识别功能，为智能家居和物联网设备添加智能语音交互能力。使用TensorFlowJS进行语音识别你好，这是我在UNAIS ALI浏览器上的语音识别项目，利用AsyncWebServer来控制LED_BUILTIN / GPIO16，并通过SPIFF提供tf.min.js和speech-commands.min.js文件（需要1MB程序/ 3MB SPIFF分区）以实现使用WebGL GPU加速的在浏览器上完成语音识别的功能。由于Chrome浏览器会阻止麦克风请求，请改用Firefox。该项目使用HTML模板来报告LED_BUILTIN / GPIO16的状态，语音指令为：“上” = 开，“下” = 关，忽略“右”和“左”。需要Arduino库支持ESPAsyncTCP ESPAsyncWiFiManager等组件的安装。

Deepspeech.pytorch：利用DeepSpeech2实现语音识别

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Deepspeech.pytorch 是一个基于 PyTorch 的项目，实现了 DeepSpeech 2 模型用于实时语音转文本任务，为开发者提供了一个强大的开源工具。深语音使用实现DeepSpeech2用于PyTorch。该支持使用模型进行训练/测试和推断。可选地，可以在推理时使用语言模型。安装需要先确保几个库已安装到位才能开始工作培训。这里假设您已经在Ubuntu的Anaconda环境中完成了相关设置，并且已经安装了PyTorch。如果尚未安装，请按照相应步骤完成安装。如果您打算在推理过程中启用波束搜索以利用可选的语言模型支持，还需要额外安装ctcdecode： ``` git clone --recursive https://github.com/parlance/ctcdecode.git cd ctcdecode && pip install . ``` 然后克隆此仓库并在其中运行命令： ``` pip install -r requirements.txt pip install -e . # Dev install ``` 如果您打算使用多节点训练，还需安装etcd。在Ubuntu上可以执行以下步骤进行安装。（注：具体如何通过sudo命令安装etcd，请参考相关文档或官方指南以获取详细信息）。

利用TensorFlow2.x实现的自动语音识别

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本项目采用TensorFlow 2.x框架构建自动语音识别系统，通过深度学习技术处理音频数据，转换为文本输出，适用于智能助手、语音翻译等多种应用场景。语音识别以语音为研究对象，它是语音信号处理的一个重要领域，并属于模式识别的分支。该技术涉及生理学、心理学、语言学、计算机科学以及信号处理等多个学科的知识。它还涉及到人的体态语言，最终目标是实现人与机器之间的自然语言交流。本资源使用TensorFlow2.x框架详细讲解了如何实现自动语音识别系统。由于数据集THCHS-30较大，可以自行前往相关网站下载所需的数据集。

【语音识别】利用DTW实现0-9数字语音识别的Matlab代码及GUI.md

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本文档提供了一套基于动态时间规整（DTW）算法实现0至9数字语音识别的完整MATLAB代码与图形用户界面（GUI），便于研究和实践。【语音识别】基于DTW的0-9数字语音识别matlab源码含 GUI.md 文档内容主要涉及使用动态时间规整（DTW）算法实现对0到9十个数字的语音识别，并提供了包含图形用户界面（GUI）的MATLAB代码。

【语音识别】利用MATLAB GUI实现拨号语音识别【附带Matlab源码 1753期】.mp4

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本视频教程详细介绍了如何使用MATLAB GUI开发环境创建一个简单的拨号语音识别系统，包括编程技巧和代码细节。通过该教程，学习者可以理解并实现基本的语音信号处理技术，并获得完整的Matlab源码以供参考和实践（资源编号：1753期）。佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码，这些代码均可运行且经过测试确认有效，非常适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括主函数main.m以及用于调用其他功能的m文件；无需单独处理结果或效果图。 2. 运行版本为Matlab 2019b。如果遇到问题，请根据提示进行修改；如需帮助，可以向博主寻求支持。 3. 具体的操作步骤如下： - 步骤一：将所有文件放置在当前的MATLAB工作目录中； - 步骤二：双击main.m文件以打开它； - 步骤三：点击运行按钮并等待程序完成执行，即可获得结果。 4. 如果需要其他服务或有仿真咨询需求，请联系博主；具体包括但不限于： 1. 博客和资源的完整代码提供 2. 学术论文或参考文献内容重现 3. MATLAB编程定制开发 4. 科研合作

ESP8266百度语音在线识别WiFi开发板Web配网物联网智能对话-电路设计

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本开发板基于ESP8266模块，支持百度语音在线识别和WiFi网络配置，实现物联网设备间的智能对话与控制，适用于多种电路设计项目。开发板视频演示可通过指定链接观看。无网络版开发板实现了esp8266录音与播放功能，即你说什么，开发板会重复你的语音内容。本版本的源码需通过特定渠道获取（原文中提及需要联系本人进行交易）。无网络版的功能包括： 1. 实现了esp8266与WM8978 I2S通信； 2. 支持录音和播放功能； 3. 提供SDK源码和技术支持。全功能版开发板增加了以下特性： 1. WEB配网：生成clock_mac的Wi-Fi热点，手机或电脑连接该热点后，在浏览器中访问特定网址进行Wi-Fi配置。 2. 百度语音在线识别任意音频输入。 3. 智能家电控制，例如开关灯、打开电视等操作； 4. 提供时间、日历和天气预报信息的语音播报服务； 5. 支持简单的智能语音对话功能。视频教程正在不断更新中，请关注后续内容。开发所使用的环境为Eclipse集成开发工具。

基于STM32和ESP8266的物联网实现

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本项目采用STM32微控制器与ESP8266模块结合的方式，构建了一个集成Wi-Fi功能的物联网系统，实现了远程设备控制及数据传输。使用STM32F407与ESP8266进行通信，通过ESP8266连接互联网，并利用互联网控制继电器。

田间杂草植物检测：利用AI技术实现精准识别

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本项目运用人工智能技术，专注于田间杂草的精确识别与分类，旨在提高作物管理效率，减少农药使用，促进农业可持续发展。在现代农业领域，精准农业技术的发展推动了对高效、智能的杂草管理解决方案的需求。Weed-Detection项目正是为了满足这一需求而设计的，它利用先进的机器学习与人工智能（AI）算法来帮助农民或研究者准确识别农田中的杂草，从而提升农作物产量和质量。该项目的核心部分是通过Jupyter Notebook实现，这是一个广泛应用于数据科学、机器学习及深度学习领域的交互式计算环境。用户可以在此环境中编写代码，并直接查看结果，显著提高了工作效率。在AI技术中，图像识别与计算机视觉扮演着至关重要的角色。以下几点为项目中的关键知识点： 1. **图像预处理**：系统收集的田间植物图片可能具有不同的光照条件、角度及背景等特性。因此需要进行一系列预处理步骤（如校正、归一化、色彩空间转换和去噪）以使模型更有效地分析特征。 2. **特征提取**：为了区分杂草与农作物，模型需学习它们之间的关键区别。这可能涉及传统的SIFT或SURF等方法或者现代的深度学习技术，比如卷积神经网络（CNN）中的特征层。 3. **深度学习模型**：在图像识别任务中，CNN是首选模型因其能够自动提取层次化的图像特征。项目可能会使用预训练的VGG、ResNet、Inception或Yolo等系列进行迁移学习，并微调以适应杂草识别的具体需求。 4. **数据集创建与标注**：为了有效训练模型，需要大量带有标签的数据（例如田间拍摄的作物和杂草图片），这些图像需人工标记为特定类别。这通常借助LabelImg之类的工具完成。 5. **模型训练与验证**：在Jupyter Notebook中编写代码以加载数据集、划分训练集及验证集，并定义损失函数和优化器，从而开始模型训练过程。同时监控其性能指标如精度、召回率等来评估表现。 6. **模型评估与优化**：完成初步培训后，在测试集上对模型进行最终评价，检查它在未知数据上的实际效果。必要时调整架构或超参数以进一步提升性能。 7. **模型部署**：训练好的模型将被部署至具体应用场景（如嵌入式系统、移动设备或者云端服务），实时分析田间图片并准确识别杂草信息，指导精准除草操作。通过这个项目，可以清晰地看到AI技术如何革新传统农业实践，提高生产效率的同时减少化学农药的使用量，并促进可持续农田管理。对于希望探索和应用AI于农业领域的学习者而言，这无疑是一个极好的实战案例。

用C++编程实现语音识别

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本项目旨在利用C++语言开发一套高效的语音识别系统，通过声学模型和语言模型处理音频数据，转换为文本形式。微软的语音识别系统简称SR（speech recognition）。SR有两种监听模式：第一种是任意监听模式，在这种模式下，用户可以随意输入语音，系统会返回最接近的文字或词汇作为反馈。