2020-04 的文章
基于PaddlePaddle实现声音分类
你提供的项目详细介绍了如何使用PaddlePaddle和飞桨声学模型库（PaddleSpeech）进行声音识别任务。从数据准备、模型训练到预测，再到一些辅助功能，整个流程描述得很清楚。下面是对你的项目的总结和一些建议： ### 项目概述 1. **环境搭建**： - 使用Python3.6+，安装了必要的依赖库。 - 安装了PaddlePaddle-gpu、PaddleSpeech
阅读全文基于Tensorflow实现声音分类
这个项目详细地介绍了使用TensorFlow进行音频分类的步骤，从数据准备到模型训练、预测和实时录音识别。以下是对你提供的代码和技术细节的一些总结和补充说明： ### 1. 数据集准备 - **数据来源**：使用了Kaggle上的鸟叫声分类数据集。 - **数据处理**： - 将音频文件转换为梅尔频谱图（mel spectrogram）。 - 使用Librosa库将文件读取为np数组，并
阅读全文Android使用AIUI快速搭建智能助手
本文介绍了如何快速搭建类似小爱同学的智能助手。首先，通过AIUI（科大讯飞推出的全链路人机交互语音解决方案）创建应用，选择Android平台并开启语义理解功能。然后在技能中添加个性化人设和各种技能，配置兜底回复和语音合成。 接着开发Android应用，下载AIUI SDK并将动态库复制到相应文件夹。修改`aiui_phone.json`中的APPID，并运行项目进行测试。最后展示了一个通过该方法
阅读全文Android使用webrtc实现检测用户是否在说话
本文介绍了如何在Android应用中使用WebRTC的VAD（Voice Activity Detection）实现语音检测功能。首先，创建一个Android项目并修改`local.properties`文件以添加NDK路径，并在`app`目录下创建`CMakeLists.txt`来配置编译环境。接着，在`build.gradle`文件中添加必要的配置项。随后，克隆WebRTC源代码并将所需VAD
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