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。
本答案来源于文章《wukong-robot:打造个性化中文语音对话的智能音箱项目》