Die Verbesserung der Spracherkennungsgenauigkeit des Vosk-Modells kann sowohl in der Hardware als auch in der Software vorgenommen werden:
- Hardware-Optimierung:Verwenden Sie ein Hochleistungsmikrofon und fügen Sie Sprachcodierungshardware (z. B. WM8960-Modul) hinzu, um die Audioeingangsqualität zu gewährleisten. Die externe SD-Karte sollte der Klasse 10 oder höher entsprechen, um die Ladegeschwindigkeit des Modells zu gewährleisten.
- Modell-Upgrade:den Standard einstellen
vosk-model-cn-0.22Ersatz mit größerem Maßstabvosk-model-cn-0.22-largeModell, das die Erkennungsrate in komplexen Zusammenhängen um etwa 151 TP3T - Umweltkontrolle:Aktivieren im Code
nsnet2Geräuschunterdrückungsmodul undvadnet1_mediumMute-Detection-Modul, effektive Filterung von Hintergrundgeräuschen - Aussprachetraining:Einfaches Training für die Nutzer, Einhaltung eines Standardabstands von 15-30 cm, Aussprechen von Wörtern in normaler Sprechgeschwindigkeit, Vermeidung von Verschlucken von Wörtern oder Dialekteffekten
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelAI-Chatbox: ESP32S3-basiertes Projekt für intelligenten Dialog von Sprache zu TextDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann man das Problem der geringen Erkennungsgenauigkeit des Vosk-Modells im ESP32S3-Sprachinteraktionsprojekt lösen?
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