在教育场景中如何利用wukong-robot进行AI教学实践？

2025-08-20

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AI语音技术教学实施路径

wukong-robot的模块化设计非常适合用作教学工具，推荐以下实践方案：

分层教学目标::
– 基础层：语音信号处理（分析.wav文件特征）
– 中间层：NLU意图识别（修改DialogueManager)
– 高级层：开发天气查询等完整插件
典型实验设计::
1. 声音克隆实验：使用VITS模块生成个性化语音
2. 唤醒词训练：基于Porcupine制作班级专属唤醒词
3. 对话逻辑设计：接入手写计算器作为技能插件
硬件扩展方案::
结合行空板实现物理交互（摇一摇唤醒），或通过GPIO控制LED响应语音指令。脑机交互模块可开展EEG信号分析实验。

教学建议：1) 使用Docker统一开发环境；2) 建立插件开发脚手架；3) 参考项目wiki中的Education.md获取课程案例。可配合Jupyter Notebook进行算法可视化教学。