阿里云智能语音交互产品试用，基于语音识别、语音合成、自然语言理解
VER：2024年1月25日 17:29:33 智能语音交互产品基于语音识别、语音合成、自然语言理解 新开通智能语音交互服务用户，可享有3个月免费试用期，试用期间将不会产生费用 智能语音交互产品基于语音识别、语音合成、自然语言理解等技术，实现“能听、会说、懂你”式的智能人机交互体验，适用于智能客服、质检、会议纪要、实时字幕等多个企业应用场景。本文为您介绍如何使用智能语音交互，帮助您快速了解其使用流程...
java XMLStreamConstants.CDATA 无法识别 ＜![CDATA[]]＞
常见原因及解决方法 XML格式问题： 确保你的XML文档格式正确，CDATA 节点的语法正确。例如： <root> <element><![CDATA[Hello, World!]]></element></root> 事件类型判断错误： 确保你在处理 CDATA 节点时正确判断了事件类型。CDATA 节点的事件类型是 XMLStreamConstants.CDATA。 XML解析器配置问题： 确保...
Springboot 整合 itext 实现PDF文件合并，识别图片则转成PDF拼接
目录 前言一、引用依赖二、使用步骤1.Controller2.Service接口3.实现类 三、请求接口及结果 前言 本文实现 Springboot 整合 itext 实现PDF文件合并，图片转PDF拼接。 一、引用依赖 <dependency> <groupId>com.itextpdf</groupId> <artifactId>itext7-core</artifactId> <version...
Vosk 进行中文语音识别实例
这个示例展示了如何在 Qt 中集成 Vosk 进行中文语音识别。该示例不仅涵盖了录音的设置与保存，还确保录制的音频文件符合 Vosk 的要求格式。通过 Vosk 的中文模型，我们可以对音频内容进行识别，获取准确的中文转写结果。此外，示例中通过 QString::fromUtf8 来正确解析 Vosk 返回的 UTF-8 编码字符串，确保最终显示的中文内容没有乱码。 示例详细概述 前期准备 在开始编写...
Qt中实现高准确率的语音识别
选择语音识别引擎 开源语音识别项目中，以下两款工具可以用于支持中英文识别，并且与Qt兼容： Vosk：Vosk是一个开源的语音识别工具，支持中英文及多种语言，具备离线识别能力，且不依赖互联网。 PaddleSpeech：PaddleSpeech是百度的开源语音识别工具，准确率较高，但需要稍微多一点的配置。 本示例将使用 Vosk，它支持多平台，且易于集成到C++项目中，满足离线使用、90%以上准确率...
Springboot 整合 Java DL4J 打造自然语言处理之语音识别系统
Springboot 整合 Java DL4J 打造自然语言处理 之 语音识别系统 引言 在当今数字化时代，语音识别技术正变得越来越重要。从智能手机中的语音助手到智能家居设备的语音控制，语音识别为人们提供了一种更加便捷、自然的人机交互方式。语音识别系统本质上是将语音信号转换为计算机能够理解和处理的文本形式。这一过程涉及到多个复杂的技术环节，包括音频信号处理、特征提取以及基于神经网络的模型训练等。 传...
【野生动物识别系统】Python+深度学习+人工智能+卷积神经网络算法+TensorFlow+ResNet+图像识别
一、介绍 动物识别系统，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对18种动物数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架，开发网页端操作平台，实现用户上传一张动物图片识别其名称。目前可识别的动物有：‘乌龟’, ‘云豹’, ‘变色龙’, ‘壁虎’, ‘狞猫’, ‘狮子’, ‘猎豹’, ‘美洲狮’, ‘美洲虎’, ‘老...
tensorflow案例5--基于改进VGG16模型的马铃薯识别，准确率提升0.6%，计算量降低78.07%
🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客🍖 原作者：K同学啊 前言 本次采用VGG16模型进行预测，准确率达到了98.875，但是修改VGG16网络结构， 准确率达到了0.9969，并且计算量下降78.07% 1、API积累 VGG16简介 VGG优缺点分析： VGG优点 VGG的结构非常简洁，整个网络都使用了同样大小的卷积核尺寸（3x3）和最大池化尺寸（2x2）。 VGG缺点 1)训练...
【手势识别】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机课设项目+TensorFlow+机器学习+Django网页界面+算法模型
一、介绍 手势识别系统，使用Python作为主要编程语言，通过收集了10种手势图片数据集（0~9），然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，然后训练模型得到一个识别精度较高的模型文件，在基于Django搭建网页端操作界面平台，实现用户上传一张图片识别其名称。 二、系统效果图片展示 三、演示视频 and 完整代码 and 安装 地址：https://www.yuque.com/ziwu/...
【车辆车型识别】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
一、介绍 车辆车型识别，使用Python作为主要编程语言，通过收集多种车辆车型图像数据集，然后基于TensorFlow搭建卷积网络算法模型，并对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型文件。再基于Django搭建web网页端操作界面，实现用户上传一张车辆图片识别其类型。 二、系统效果图片展示 三、演示视频 and 完整代码 and 安装 地址：https://www.yuque.com/ziw...