AI Speech Technology Teaching Implementation Pathway
Der modulare Aufbau des Wukong-Roboters ist ideal für den Einsatz als Lehrmittel, und die folgenden praktischen Lösungen werden empfohlen:
- Gestaffelte Lehrziele::
- Basisschicht: Sprachsignalverarbeitung (Analyse der Merkmale von .wav-Dateien)
- Mittlere Schicht: NLU Intent Recognition (modifiziert)DialogueManager)
- Fortgeschrittene Ebene: Entwicklung kompletter Plug-ins, z. B. für die Wettersuche - Typischer Versuchsaufbau::
1) Experiment zum Klonen von Stimmen: Verwendung des VITS-Moduls zur Erzeugung personalisierter Sprache
2) Weckruftraining: Erstellung von klassenspezifischen Weckrufen auf der Grundlage von Porcupine
3. dialoglogisches Design: Zugang zum Handschrift-Rechner als Kompetenz-Plug-in - Hardware-Erweiterungsprogramm::
Kombiniert mit der Linie leeren Bord zu erreichen physische Interaktion (schütteln, um aufzuwachen), oder durch die GPIO-Steuerung von LEDs, um auf Sprachbefehle reagieren. Das Gehirn-Computer-Interaktion-Modul kann EEG-Signalanalyse Experimente durchführen.
Empfehlungen für den Unterricht: 1) Verwenden Sie Docker Unified Development Environment; 2) Richten Sie ein Gerüst für die Plugin-Entwicklung ein; 3) Verweisen Sie auf das Projekt-Wiki für dieEducation.mdErhalten Sie Kursbeispiele. Arbeitet mit Jupyter Notebook für den Unterricht Algorithmus-Visualisierung.
Diese Antwort stammt aus dem Artikelwukong-robot: ein Projekt für intelligente Lautsprecher zur Erstellung personalisierter chinesischer SprachdialogeDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann der Wukong-Roboter für KI-Lehrmethoden in Bildungsszenarien eingesetzt werden?
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