Caminho de implementação de ensino de tecnologia de fala de IA
O design modular do robô wukong é ideal para ser usado como ferramenta de ensino, e as seguintes soluções práticas são recomendadas:
- Objetivos de ensino em níveis::
- Camada básica: processamento de sinais de fala (análise de recursos de arquivos .wav)
- Camada intermediária: reconhecimento de intenção NLU (modificado)DialogueManager)
- Camada avançada: desenvolvimento de plug-ins completos, como pesquisa de clima - Projeto experimental típico::
1. experimento de clonagem de voz: usando o módulo VITS para gerar fala personalizada
2. treinamento de chamadas de despertar: produção de chamadas de despertar específicas da classe com base no Porcupine
3. design de lógica de diálogo: acesso à calculadora de escrita manual como um plug-in de habilidade - Programa de expansão de hardware::
Combinado com a placa vazia de linha para obter interação física (agite para acordar) ou por meio do controle GPIO de LEDs para responder a comandos de voz. O módulo de interação cérebro-computador pode realizar experimentos de análise de sinais EEG.
Recomendações de ensino: 1) Use o ambiente de desenvolvimento unificado do Docker; 2) Estabeleça um andaime de desenvolvimento de plugins; 3) Consulte o wiki do projeto para obter informações sobre oEducation.mdObtenha exemplos de cursos. Funciona com o Jupyter Notebook para ensinar a visualização de algoritmos.
Essa resposta foi extraída do artigowukong-robot: um projeto de alto-falante inteligente para criar um diálogo de voz personalizado em chinêsO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como o robô wukong pode ser usado para práticas de ensino de IA em cenários educacionais?
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