但是他要求两个Python程序同时启动才能运行小智
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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小智开源AI机器人-python运行版
py-xiaozhi 用python实现的小智客户端,用于代码学习和在没有硬件条件下体验AI小智的语音功能 厡项目作者地址xiaozhi-esp32 bilibili演示视频 注意需要手动修改脚本中的全局变量MAC_ADDR,以区分不同的客户端 按住空格键发起对话 测试使用的python 版本为3.12(其它python3应该也可以,没做测试) windows需要安装依赖 pip 安装依赖模块 pip3 install -r requirements.txt 将opus.dll拷贝到至C:\Windows\System32目录中 启动命令 python py-xiaozhi.py 视频: https://www.bilibili.com/video/BV1frP9eEExZ/?buvid=XXE4D51E1982543CE4EC526B77EDD81C126F7&is_story_h5=false&mid=%2BNvF%2BRgpG5fZYtKA01yqZQ%3D%3D&plat_id=147&share_from=ugc&share_medium=android&share_plat=android&share_session_id=048d4dbb-5fc2-4dd3-9aff-a77265a77d54&share_source=COPY&share_tag=s_i×tamp=1738650177&unique_k=GbXeLHX&up_id=472
Python-小智又一个中文聊天机器人
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python版本的小智ai,主要帮助那些没有硬件却想体验小智功能的人,如果可以请点个小星星!.zip
当前相关开源agent主要是SDK或者框架,用户还需基于此做进一步的开发,无法直接做到开箱即用。我们开源的JoyAgent-JDGenie是端到端的多Agent产品,对于输入的query或者任务,可以直接回答或者解决。例如用户query"给我做一个最近美元和黄金的走势分析",JoyAgent-Genie可以直接给出网页版或者PPT版的报告文档。 JoyAgent-JDGenie是一个通用的多智能体框架,对于用户需要定制的一些新场景功能,只需将相关的子智能体或者工具挂载到JoyAgent-Genie即可。为了验证JoyAgent-JDGenie的通用性,在GAIA榜单Validation集准确率75.15%、Test集65.12%,已超越OWL(CAMEL)、Smolagent(Huggingface)、LRC-Huawei(Huawei)、xManus(OpenManus)、AutoAgent(香港大学)等行业知名产品。 此外,我们的开源多智能体产品JoyAgent-JDGenie相对比较轻量,不像阿里的SpringAI-Alibaba需要依赖阿里云百炼平台相关功能(基于百炼平台调用LLM),Coze依赖火山引擎平台。 我们整体开源了智能体产品JoyAgent-JDGenie,包括前端、后端、框架、引擎、核心子智能
【CEEMDAN-VMD-GRU】完备集合经验模态分解-变分模态分解-门控循环单元预测研究(Python代码实现)
内容概要:本文研究了一种基于CEEMDAN-VMD-GRU的组合预测模型,旨在实现对非平稳、高噪声时间序列数据的高精度预测。该模型首先采用完备集合经验模态分解(CEEMDAN)对原始信号进行自适应分解,有效缓解模态混叠问题并提升分解稳定性,获得一系列本征模态函数(IMF)分量;随后引入变分模态分解(VMD)对各IMF分量进行二次精细化分解,进一步优化频带划分,提取更具规律性和物理意义的子序列成分;最后利用门控循环单元(GRU)神经网络对每个分解后的子序列分别建立时序预测模型,充分挖掘其动态演化特征,并通过集成各子序列的预测结果生成最终输出。该方法融合了CEEMDAN的强鲁棒性、VMD的精确频域分离能力以及GRU在长期依赖建模方面的优势,显著提高了在复杂场景下的预测精度与泛化能力。文中配套提供了完整的Python代码实现,便于读者复现实验过程与应用于实际工程项目。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习知识,从事电力系统、能源预测、信号处理等相关领域研究的研发人员及高校研究生。; 使用场景及目标:①解决高噪声、非平稳时间序列的预测难题;②提升风电功率、电力负荷等能源数据的预测准确性;③学习信号分解技术(CEEMDAN、VMD)与深度学习(GRU)的融合建模范式。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,逐步实现并调试模型的各个模块,重点关注CEEMDAN与VMD的参数设置对分解效果的影响,以及GRU网络结构的设计与训练过程,深入理解多阶段分解-预测架构的设计思想与优势。
小智AI使用指南[源码]
本文详细介绍了小智AI的启动步骤,包括从Anaconda Prompt进入虚拟环境、激活SenseVoice、进入指定路径、开启本地API接口、启动ollama以及后端前端vue的流程。这些步骤为用户提供了清晰的操作指引,确保能够顺利启动和使用小智AI。
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小智AI PCBA技术解析[项目源码]
本文详细介绍了小智AI全套PCBA的技术实现,包括家长控制、内容过滤和语音识别三大核心功能的集成。通过主控SoC芯片的多核CPU、NPU神经网络加速器等硬件支持,实现了低延迟、高隐私保护的本地化处理。家长控制模块采用轻量策略引擎,实现事前拦截和正向激励;内容过滤通过本地DFA状态机和云端BERT模型的双层架构,确保内容安全;语音识别则针对儿童语音特点优化,采用混合ASR架构提升识别精度。整体设计注重软硬协同,解决了儿童使用智能设备时的安全与体验问题,展现了未来AI终端的发展潜力。
小智音箱视觉唤醒技术详解[项目源码]
本文详细介绍了小智音箱通过集成摄像头模组实现视觉唤醒功能的技术方案。文章首先阐述了视觉唤醒技术相比传统语音唤醒在降低误唤醒率、提升空间感知和上下文理解方面的核心优势。随后,深入探讨了摄像头模组的选型与硬件集成设计,包括分辨率、帧率、感光元件、宽动态范围等关键参数的选择标准,以及MIPI与DVP接口的对比。在结构设计上,文章分析了镜头安装位置的人体工学优化、光学遮挡规避策略和红外补光灯的集成方案。算法层面,文章详细描述了轻量化目标检测模型(如MobileNet-SSD与YOLOv5s)的选型、自定义数据集的构建与增强策略,以及在嵌入式平台上的推理优化。此外,文章还涵盖了端侧推理引擎的部署与性能调优,包括NCNN框架的集成、模型量化、多线程流水线调度和能效比优化。最后,文章介绍了系统的集成测试与用户体验验证方法,包括测试矩阵设计、自动化回归测试、主观用户测评和隐私合规性验证,并展望了多设备联动、联邦学习、开放SDK和主动服务等未来演进方向。
小智文本识别:对一张或多张图片、文件夹中的图片和屏幕区域截图进行识别(PDF转Word 小意思)
【Python应用:小智文本识别】——对一张或多张图片、文件夹中的图片和屏幕区域截图进行识别(PDF转Word 小意思)
小智 AI 聊天机器人 (XiaoZhi AI Chatbot)
本项目是一个开源项目,以 MIT 许可证发布,允许任何人免费使用,并可以用于商业用途。 我们希望通过这个项目,能够帮助更多人入门 AI 硬件开发,了解如何将当下飞速发展的大语言模型应用到实际的硬件设备中。无论你是对 AI 感兴趣的学生,还是想要探索新技术的开发者,都可以通过这个项目获得宝贵的学习经验。
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面向企业级市场的一站式AI应用开发框架,支持多厂商大模型统一接入与管理,具备安全可控的企业知识库与高精度检索优化能力,提供可视化流程编排、自主决策智能体与多智能体协同调度,兼容主流 Agent Skill 协议,帮助企业与开发者零门槛快速构建安全、高效、可落地的AI智能体应…
小智AI赋能INMP441麦克风阵列[项目代码]
本文详细介绍了小智AI基于INMP441数字麦克风打造的全套PCBA麦克风阵列设计,旨在解决远场语音拾取的技术难题。INMP441麦克风以其高信噪比、高灵敏度和数字输出等优势,成为远场语音系统的理想选择。文章深入探讨了硬件设计的关键点,包括同步时钟、电源管理、EMI屏蔽等,并提供了实际应用场景和代码示例。该方案通过优化硬件前端,为后续的语音处理算法提供了高质量的数据基础,显著提升了语音识别的准确性和用户体验。
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TF-IDF-Cosine_Similariity- 在此分配中,您将实现TF-IDF和余弦相似度以计算文档之间的相似度。 数据: 您可以在“数据”文件夹中找到10个txt文件。 这些是您语料库中需要处理的文档。 任务: 步骤1:标记化。 步骤2:移除停用词。 第3步:阻止/合法化。 步骤4:计算TF-IDF。 步骤5:计算余弦相似度。
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本文详细介绍了在Windows系统下部署小智AI本地环境的完整流程。从Git、Python、VSCode等基础工具的安装配置,到ESP-IDF环境的搭建与参数设置,再到服务端的MiniConda环境配置和API Key的添加,提供了全面的步骤指导。文章特别强调了WebSocket的修改方法,硬件参数的配置技巧,以及测试环节的具体操作。针对国内用户,还推荐了清华源等高速下载渠道,并分享了实际部署过程中遇到的问题和解决方案,为开发者提供了实用的参考价值。
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