基於PaddlePaddle實現聲音分類
你提供的項目詳細介紹瞭如何使用PaddlePaddle和飛槳聲學模型庫（PaddleSpeech）進行聲音識別任務。從數據準備、模型訓練到預測，再到一些輔助功能，整個流程描述得很清楚。下面是對你的項目的總結和一些建議： ### 項目概述 1. **環境搭建**： - 使用Python3.6+，安裝了必要的依賴庫。 - 安裝了PaddlePaddle-gpu、PaddleSpeech
閱讀全文基於Tensorflow實現聲音分類
這個項目詳細地介紹了使用TensorFlow進行音頻分類的步驟，從數據準備到模型訓練、預測和即時錄音識別。以下是對你提供的代碼和技術細節的一些總結和補充說明： ### 1. 數據集準備 - **數據來源**：使用了Kaggle上的鳥叫聲分類數據集。 - **數據處理**： - 將音頻文件轉換爲梅爾頻譜圖（mel spectrogram）。 - 使用Librosa庫將文件讀取爲np數組，並
閱讀全文Android使用AIUI快速搭建智能助手
本文介紹瞭如何快速搭建類似小愛同學的智能助手。首先，通過AIUI（科大訊飛推出的全鏈路人機交互語音解決方案）創建應用，選擇Android平臺並開啓語義理解功能。然後在技能中添加個性化人設和各種技能，配置兜底回覆和語音合成。 接着開發Android應用，下載AIUI SDK並將動態庫複製到相應文件夾。修改`aiui_phone.json`中的APPID，並運行項目進行測試。最後展示了一個通過該方法
閱讀全文Android使用webrtc實現檢測用戶是否在說話
本文介紹瞭如何在Android應用中使用WebRTC的VAD（Voice Activity Detection）實現語音檢測功能。首先，創建一個Android項目並修改`local.properties`文件以添加NDK路徑，並在`app`目錄下創建`CMakeLists.txt`來配置編譯環境。接着，在`build.gradle`文件中添加必要的配置項。隨後，克隆WebRTC源代碼並將所需VAD
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