sensevoice导入python
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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基于Python开发的智能语音对话聊天机器人框架_支持语音识别与合成_实现自然语言交互_适用于客服助手和智能家居控制_采用SenseVoice音频转文字_Qwen2大语言模型生成文.zip
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smart-voice-assistant-语音智能助手(Python 源码)-基于本地模型的中文语音智能助手,支持关键词唤醒、语音识别、大模型对话、本地知识库问答和语音合成
语音智能助手一个基于本地模型的中文语音智能助手,具备多种功能,包括关键词唤醒、语音识别、大模型对话、本地知识库问答和语音合成。 可以通过简单的唤醒词“你好傻妞”或“傻妞”来启动助手,随后可以进行自然的语音对话。该助手支持连续对话模式,无需重复唤醒词即可进行多轮交流。 主要功能 1. 关键词唤醒 (KWS) 支持"你好傻妞"或"傻妞"唤醒 基于 sherpa-onnx 关键词检测模型 低延迟、高准确率 2. 语音识别 (ASR) 基于 SenseVoice 模型的离线语音识别 支持 VAD(语音活动检测) 自动检测说话结束(3秒静音) 支持逆文本标准化(ITN),自动添加标点符号 3. 大模型对话 (LLM) 集成 Ollama 本地大模型 支持上下文对话(保留最近5轮) 智能、简洁的回复风格 4. 语音合成 (TTS) 基于 Matcha-TTS 的中文语音合成 支持中文、数字、日期等场景 自然流畅的语音输出 5. 连续对话 唤醒一次即可进入对话模式 支持连续多轮对话,无需重复唤醒 30秒无交互自动退出对话模式 6. RAG 知识增强(可选) 本地检索增强问答,优先依据知识库回答 首次运行自动构建向量库(来源:RAG/realistic_restaurant_reviews.csv) 依赖 Ollama Embeddings(bge-m3)与 Chroma 使用场景 智能家居语音控制 语音问答助手 语音笔记助手 日常语音交互
Mac部署SenseVoice[项目源码]
本文详细介绍了在Mac系统上部署SenseVoice的步骤。首先需要安装Python 3.12.4,然后通过git克隆SenseVoice的代码库。接着安装必要的依赖包,包括requirements.txt中列出的包和gradio。此外,还需要通过brew安装ffmpeg。完成这些准备工作后,运行webui.py启动服务,最后通过访问http://localhost:7860即可使用SenseVoice。整个过程清晰明了,适合开发者快速上手。
SenseVoice部署经验[项目源码]
SenseVoice是阿里云通义实验室开发的多语言音频基础模型,支持超过50种语言的识别,尤其在中文和粤语上的识别效果优于Whisper模型,提升50%以上。该模型具备情感识别能力,可检测音乐、掌声等多种人机交互事件。其小型模型SenseVoice-Small采用非自回归端到端框架,10秒音频推理时间仅70毫秒,比Whisper-large快15倍。文章详细介绍了环境安装步骤,包括Python环境配置、库安装及模型下载,并提供了功能测试代码示例,展示了如何通过官方model代码和funasr进行调用测试。
HG-ha_SenseVoice-Api_1023076_1773479311154.zip
HG-ha_SenseVoice-Api_1023076_1773479311154.zip
阿里SenseVoice语音转文字[可运行源码]
文章介绍阿里开源的SenseVoiceSmall多语言语音基础模型,支持50+语言、情感识别与事件检测,推理延迟仅70ms。提供完整Python调用示例,包括实时录音、VAD检测、频谱分析、ASR转写、正则清洗及Pipeline部署,并修复录音丢帧与语速过快问题,附带微调与服务化方案。
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。
FunASR开源LLM 语音识别系统
一款全流程语音识别工具包,附带开源的最先进预训练模型,支持语音识别、语音活动检测、文本后处理等功能。
一个性能强大且功能全面的分布式推理框架 可用于大语言模型(LLM),语音识别模型,多模态模型等各种模型的推理
Xorbits Inference(Xinference)是一个性能强大且功能全面的分布式推理框架。可用于大语言模型(LLM),语音识别模型,多模态模型等各种模型的推理。通过 Xorbits Inference,你可以轻松地一键部署你自己的模型或内置的前沿开源模型。无论你是研究者,开发者,或是数据科学家,都可以通过 Xorbits Inference 与最前沿的 AI 模型,发掘更多可能。
Fun-ASR中文语音识别实战体验[项目源码]
本文介绍了Fun-ASR,一款由钉钉与通义实验室联合推出的开源中文语音识别系统,具备本地运行、高准确率、开箱即用和多场景支持等特点。文章详细展示了其安装启动流程、Web界面六大功能模块(语音识别、实时流式识别、批量处理、历史管理、VAD检测、系统设置),并通过实际测试案例验证了其对带口音语音和数字信息的准确识别能力。此外,还深入讲解了热词功能、文本规整(ITN)和VAD检测等高级技巧,以及硬件配置建议和常见问题解决方法。Fun-ASR特别适合需要保护数据隐私的会议记录、客服录音转写等场景,是传统云端语音识别服务的有力补充。
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项目15-基于单片机的新能源汽车的倒车防撞报警控制系统 资料包括Proteus仿真+Keil程序+Altium Designer原理图+任务书+开题报告+设计流程图+11532字设计说明书,保证资料完整性! 功能: (1)本设计以STM32单片机为控制核心,采用超声波传感器精准测距,实时监测倒车距离,为安全倒车提供数据支撑。 (2)借助高精度DS18B20温度传感器,可同时监测环境温度,数据在TFT液晶屏上清晰显示,方便用户直观获取信息。 (3)通过设定报警距离阈值,当车尾与障碍物距离小于该值时,系统迅速触发蜂鸣器和LED红灯报警,及时提醒驾驶员。 (4)设有操作按键,可灵活调整报警距离等参数,满足不同场景需求,增强系统的适用性与灵活性。 (5)资料涵盖电路图、程序代码等完整内容,助你掌握基于STM32的新能源汽车倒车防撞报警控制系统设计。
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2017年中信所SCI分区(2018年11月5日公布)
代码下载地址: https://pan.quark.cn/s/7eeba42311e7 最新版的中信所SCI分区划分(发布于2018年11月5日)提供了最新的2017年数据分类结果(发布于2018年11月5日)
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