XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System语音输入
从语音驾驶动画机器人面部表情
摘要 - 动画机器人有望通过栩栩如生的面部表达来实现自然的人类机器人互动。然而，由于面部生物力学的复杂性和对响应式运动的综合需求，产生逼真的语音同步机器人表达式构成了重大挑战。本文介绍了一种新颖的，以皮肤为中心的方法，以从语音输入中驱动动画机器人面部表情。在其核心上，提出的方法采用线性混合皮肤（LB）作为统一表示，并在实施例设计和运动合成中指导创新。lbs通知致动拓扑，促进人类表达重新定位，并实现有效的语音驱动面部运动产生。这种方法证明了在单个NVIDIA RTX 4090上实时在4000 fps上实时在动画面上产生高度现实的面部表情的能力，从而显着提高了机器人在自然相互作用上复制细微的人类表达式的能力。为了促进该领域的进一步研究和开发，该代码已在以下网址公开提供：https：//github.com/library87/openroboexp。
航空决策过程中的人工智能。...
创新、变革管理和飞行操作中人为因素的实施描绘了航空业。国际航空运输局 (IATA) 技术路线图 (IATA, 2019) 和欧洲航空安全局 (EASA) 人工智能 (A.I.) 路线图提出了正在进行的技术前景的概述和评估，这些技术前景通过实施人工智能和引入扩展的最低机组操作 (eMCO) 和单飞行员操作 (SiPO) 改变了航空环境。工作量的变化将影响人的表现和决策过程。该研究接受了人工智能方法中普遍确立的定义，即“任何看起来模仿人类表现的技术”(EASA, 2020)。通过对现有直接语音输入 (DVI) 应用文献的回顾，结构化了人工智能航空决策研究主题，包括驾驶舱设计和用户的感知 - 体验。通过采访主题专家（人为因素分析师、人工智能分析师、航空公司经理、考官、教员、合格飞行员、受训飞行员）和问卷调查（分发给一组专业飞行员和受训飞行员），考察了人工智能在驾驶舱设计和操作中的应用。分析结果并评估了决策方面的适用性和 e-MCO 和 SiPO 的显著差异。
脉冲经颅电刺激可增强言语理解能力
背景：语音处理的一个关键机制被认为是大脑皮层节律与声学输入的一致性，这种机制称为同步。最近的研究表明，与语音相关的频率或适应语音包络的经颅电刺激 (tES) 实际上可以增强语音处理。但是，目前尚不清楚振荡 tES 是否是必要的，或者相关时间的刺激瞬变（例如，tES 信号中的峰值）是否足够。目标：在本研究中，我们使用了一种新颖的脉冲 tES 协议，并通过行为测试瞬变脉冲（而不是持续振荡）tES 信号是否可以改善语音处理。方法：当受试者聆听嵌入噪音中的口语句子时，将与语音瞬变（音节开始）一致的短暂电直流脉冲施加到听觉皮层区域以调节理解。此外，我们还调节了 tES 脉冲和语音瞬变之间的时间延迟，以测试行为的周期性调节，这表明 tES 引起了同步。结果：当 tES 脉冲相对于语音瞬变延迟 100 毫秒时，语音理解能力得到提高。与之前的报告相反，我们没有发现行为的周期性调节。然而，我们发现有迹象表明，周期性调节可能是由于过于粗糙地采样行为数据而产生的虚假结果。结论：受试者的语音理解能力受益于脉冲 tES，但行为并没有受到周期性调节。因此，脉冲 tES 可以帮助皮质对语音输入进行同步，这在嘈杂的环境中尤其重要。然而，脉冲 tES 本身似乎并不能同步大脑振荡。© 2020 作者。由 Elsevier Inc. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ ) 开放获取的文章。
声音和蓝牙控制的机器人车
1。引言在机器人技术领域，尖端技术的融合为重新定义自动系统功能的创新解决方案铺平了道路。该项目标志着这一轨迹的重大大步，引入了以双重控制范式语音和蓝牙为特色的智能机器人车辆。机器人车辆将接受用户语音命令并执行给定的用户任务，而没有人类的存在，可以通过用户语音输入来控制机器人。机器人可以通过用户语音输入操作。它需要一个Android应用来通过蓝牙HC-05模块进行通信。然后，机器人车辆可以借助超声传感器模块感知对象。对于硬件，自定义的Arduino将控制用于运行机器人车辆的电机。超声传感器与Arduino在突然障碍物检测中自动制动车辆的帮助。避免机器人目前在人类无法进入的危险区域中使用。它可以很容易地识别声音。在此设计中，使用微控制器的Android应用程序用于所需的任务。用蓝牙技术促进了应用程序和机器人之间的连接。这项工作的核心目标是创建一种机器人车辆，能够通过与用户无缝互动来执行用户定义的任务。由专用的Android应用程序促进的语音控制集成使用户可以直观地与机器人工具进行通信。同时由HC-05模块启用的蓝牙连接提供了额外的控制层，增强用户可访问性并扩展了车辆的操作范围。此中央控制单元可以解释语音命令和蓝牙输入，从而授权机器人车辆自治，以有效地浏览其环境。补充这些控制功能是超声波传感器模块，可确保实时障碍物检测并促进自动制动以提高安全性。在机器人技术中，为智能机器人车提供了语音和蓝牙控制的无缝集成。其双控制能力，再加上避免障碍物，为自主系统设定了新标准。因此，无缝特征诸如障碍物控制和声音以及机器人的蓝牙控制能力。
通过现场情景测试口语流利程度
语言“学习”计算机 多种计算机硬件和软件语言翻译解决方案接收用户的提问或话语，并使用统计数据和各种专有方法分析对话上下文，然后输出语音。算法可以通过将输入与语言上下文（来自数据库）相匹配来衡量学习者的水平。该系统可用于购物、信息等上下文中。商业上，这种方法可用于多语言便携式翻译器，其中手动以母语搜索被动数据库，以获得目标语言的输出。 数字助理应用程序 其他提供数字助理的产品在设备的内存中存储。节点和动作可以将词组组合起来用于特定目的（在餐厅、酒吧、车站点餐）。推断动作，然后由人工智能执行任务（例如，程序调用）。目的是通过将单词与特定发音关联起来来减少错误。 基于工具集的对话理解系统 许多语音解决方案都基于处理器和内存系统指令。例如，这些技术响应语音输入并在屏幕上为用户显示结果，特别是作为文本或语音搜索的输出（即电影或音乐领域）。 使用智能设备基于情境感知的外语习得和学习 其他产品则基于语言学习和服务，这些语言学习和服务来自用户的真实世界数据和他/她的兴趣，并使用调度程序、设置学习时间的信息将语言学习内容发送到设备。推送的内容包括与学习者相关的内容的示例对话和带有附加视频、多媒体内容的真实生活情境，以增加学习者的兴趣。 具有 STT 和 TTS 的智能人机对话框架 这一创新领域涉及一种具有情感的多语言语音处理器，用于控制室需要对某种情况做出响应的现场情况（例如紧急情况、灾难、非法侵入）。它使用 STT 和 TTS 来提供来自现场查询的响应。使用视觉和/或音频提示进行语言教学的系统和方法 教学方法提供语言指令 - 语音片段 - 音素、单词 - 特别适用于具有直接指令的车辆，通常称为汽车导航系统。它不旨在重现情景或对话，本质上只是教学。两种语言自由对话系统和语言学习方法 STT 意图识别用于将 STT 转换为目标语言并分析意图。然后使用输出执行任务，例如移动地图或调用代理来检索信息 - 例如广告内容、音乐应用程序。