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语音唤醒
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物联网语音唤醒模型：不依赖硬件加速与后处理的算法级效率革命
在物联网（IoT）的世界里，特别是对于那些电池供电、计算资源极其有限的小型设备而言，实现高效且准确的语音唤醒（Voice Wake-up）功能，一直是个棘手的挑战。我们常常听到“模型量化”和“剪枝”这些优化手段，它们无疑效果显著。但若抛开...
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语音助手“听不清”？多模态融合如何用“看”来增强唤醒词识别的准确性与鲁棒性
你有没有遇到过这样的情况：在嘈杂的环境里，对着智能音箱喊“你好小X”，结果它却纹丝不动？或者明明没说话，音箱却突然被唤醒，开始滔滔不绝？这些恼人的体验，很大程度上都指向了当前唤醒词识别技术的一个痛点：单纯依赖语音特征，它的“耳朵”还是太容...
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智能家居场景云端与边缘计算对比深度剖析-为何低延迟与隐私保护边缘计算更胜一筹
智能家居概念的普及，让我们的生活空间逐渐被各种智能设备环绕。从智能照明、环境控制，到安全监控、家务机器人，这些设备无时无刻不在收集、处理和分析着我们生活中的数据。在这些看似便捷的智能体验背后，数据处理和计算方式的选择，成为了影响用户体验、...
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音频识别的“金耳朵”：Bark vs. Mel刻度，谁更能抓住声音的奥秘？
大家好，我是今天的值班工程师。最近在研究语音识别的过程中，我遇到了一个有趣的问题：对于音频信号来说，Bark刻度和Mel刻度，这两种常用的频率刻度，它们在语音识别的“舞台”上，究竟谁的表现更胜一筹呢？ 我们来简单回顾一下这两个“演员”...