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智能语音识别技术的现状与未来发展趋势####
【10月更文挑战第29天】 本文深入探讨了智能语音识别技术的发展历程、当前主要技术特点、面临的挑战及未来发展趋势。通过综述国内外最新研究成果,分析了深度学习在语音识别领域的应用现状,并展望了多模态融合、端到端建模等前沿技术的潜在影响。文章还讨论了隐私保护、数据安全等问题对技术发展的影响,以及跨语言、跨文化适应性的研究方向。 ####
具身智能高校实训解决方案 ----从AI大模型+机器人到通用具身智能
在具身智能的发展历程中,AI 大模型的出现成为了关键的推动力量。高校作为培养未来科技人才的摇篮,需要紧跟这一前沿趋势,开展具身智能实训课程。通过将 AI 大模型与具备 3D 视觉的机器人相结合,为学生搭建一个实践平台。
Step-Audio:开源语音交互新标杆!这个国产AI能说方言会rap,1个模型搞定ASR+TTS+角色扮演
Step-Audio 是由阶跃星辰团队推出的开源语音交互模型,支持多语言、方言和情感表达,能够实现高质量的语音识别、对话和合成。本文将详细介绍其核心功能和技术原理。
新一年涨工资指南:AI薪资水平和就业前景分析
尽管目前整个互联网行业充斥着凛冬已至的感觉,但招募人工智能人才的脚步从未停止或中断过。
中文语音识别转文字的王者,阿里达摩院FunAsr足可与Whisper相颉顽
君不言语音识别技术则已,言则必称Whisper,没错,OpenAi开源的Whisper确实是世界主流语音识别技术的魁首,但在中文领域,有一个足以和Whisper相颉顽的项目,那就是阿里达摩院自研的FunAsr。 FunAsr主要依托达摩院发布的Paraformer非自回归端到端语音识别模型,它具有高精度、高效率、便捷部署的优点,支持快速构建语音识别服务,最重要的是,FunASR支持标点符号识别、低语音识别、音频-视觉语音识别等功能,也就是说,它不仅可以实现语音转写,还能在转写后进行标注,一石二鸟。
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