Sarakit Pcb komplekt - plaat Raspberry Pi Cm4 jaoks

Sarakit See vaarika Pi CM4 laiendusplaati. See on varustatud 3 mikrofoniga, millel on heli asukoha funktsioon ja stereoväljund, et rakendada tehisintellekti ja häälega seotud projekte. Kaks sõltumatut BDC draiverit võimaldavad seadmete kujundamisel mootori vaikset ja täpset juhtimist. See on varustatud kahe kaamera ja kahe kiirendusega CSI liidesega, güroskoop ja temperatuuriandur.

Looge moodsaid, tõhusaid ja paindlikke häältooteid, kasutades Raspberry Pi, integreeritud Amazon Alexa, Google Assistant, ChatGPT ja muuga.

Looge -Controli robotid. Suhtlege koduseadmete, kontori või muude igapäevaelus, kõik hääl.

rakendus

• Intellektuaalne esineja
• Intellektuaalse hääle assistendi süsteemid
• Häälsalvestusseadmed
• Häälkonverentsi süsteem
• Kohtumine kommunikatsioonivarustusega
• Roboti interaktiivne hääl
• Auto hääleassistent
• Häälmeeskonnad vajavad muid stsenaariume
• Muud stsenaariumid, mis nõuavad vaikseid ja täpseid mootoreid

Sarakit

Sarakiti keeletuvastus on varustatud kolme mikrofoni ja spetsialiseeritud heliprotsessoriga, mis puhastab häält ja toetab keeletuvastust Raspberry Pi, pakkudes olulist sammu häälemeeskonna joonistamisel väljalülitamisel. Kuigi paljud keeletuvastuse tööriistad on veebis saadaval, ja pilvepõhised andmeanalüüsi tööriistad, näiteks Google'i kõne tekstist, on üks parimaid ja tõhusamaid, nagu minu järgmises haldur selles artiklis käsitletud, mis keskendus mitte -logi -in -in -lonelingule -ilma Interneti -ühenduseta.

Parima ja lihtsaima konfiguratsiooni tööriista otsimisel kohtasin

VAPK keeletuvastuse tööriistad

Vosk on avatud lähtekoodiga keeletuvastuse tööriistade kogum, mis hõlbustab keeletuvastust enam kui 20 keelt ja murdet, sealhulgas inglise, saksa, prantsuse, hispaania ja palju muud. Selle mudelid on kompaktsed (umbes 50 MB), kuid säilitavad suure sõnavara pideva transkriptsiooni, kuna voogesituse tõttu pakuvad nad kohe reaktsiooni, pakuvad ümberkujundatud sõnavara ja tuvastavad esinejad. VOSK toetab paljusid rakendusi, alustades vestlusprogrammidest ja intellektuaalsetest koduseadmetest virtuaalsete assistentide ja märkmete kavandamisega, alates väikestest seadmetest, näiteks Raspberry Pi või nutitelefon koos Androidiga kuni suurte klastriteni.

Main Vosko: & NBSP; https: //alhacephei.com/vosk/

GitHub vsk: & nbsp; https: //github.com/palhacep/vosk-api

Sarakiti installimine:

Eeldades, et peamised Sarakiti draiverid on juba installitud & NBSP; https: //sarakit.saraai.com/getting-brted/software  e

Teise keele kasutamiseks kui inglise keeles laadige veebisaidilt ja NBSP -lt nõutav keelemudel alla; https: //palhacephei.com/vosk/models  ja pange see kataloogi "mudel".

Alustage keeletuvastust käivitamisega:

python kõnesrokognition.py

Allpool on teie valitud keeletuvastuse stsenaarium, mille leiate

https://github.com/saraye/sarakit-paech-buognition-vosk-vosk-vosk-Pi&nbsp.:

Võib juhtuda, et kasutate Raspberry Pi täielikku võimsust, näiteks pilte, ja siis võib selguda, et teil puudub arvutusjõud keele äratundmiseks. Sellistel juhtudel peate kasutama tugevamas arvutis pilves analüüsi. Saate oma serveri konfigureerida ja jätkata VOSK kasutamist või saate valida muid tööriistu, näiteks Google'i kõneteksti.

Sarakit kasutades on

keeletekst kolme mikrofoni ja spetsialiseeritud heliprotsessoriga, mis puhastab häälheli ja toetab keeletuvastuse vaarika PI kauguselt 5 meetrini, nagu on kirjeldatud meie keeletuvastuses. Konfiguratsiooni lõpuleviimiseks pöörame nüüd tähelepanu keeleteksti (TTS) töötlemisele, mis võib olla eriti kasulik hääleabiliste loomisel, rääkimisseadmete loomisel või integreerimisel koduautomaatikasüsteemidega (HA). Ehkki parimad saadaolevad TTS -süsteemid on veebiteenused, näiteks üksteist (maksta), mis pakuvad keele kvaliteeti või Google'i teksti (üksikasjad eraldi jaotises), keskendume siin keele teksti töötlemisele.

Kui otsides Internetti parima, kiire ja hõlpsa - -to -installimise otsimisel, paistab Piper silma parima valikuna (kui leiate midagi paremat, andke meile sellest teada).

Piper on kiire, loob reaalajas kvaliteetset häält ja seda optimeerib vaarika Pi 4. Kuigi selle paigaldamine on lihtne, lihtsustasin seda ka teie jaoks ja demonstratsiooni kirjeldusega leiate allpool.

Võite proovida Piperit:

https://rhassy.github.io/piper-sambles/

Piper Githubal:

https://github.com/rhassy/piper

https://github.com/rhassy/piper-phoneemize (täiendav komponent)

Piperi hääled:

https://huggingface.co/rhassy/piper-voices/tree/main

github:

https://github.com/saraye  (C ++, Pythoni näited)

YouTube Sarakiti esitusloend:

https://www.youtube.com/playlist?list=plojbq7ti25qs3w62pp32Koe1jh8ddpwmb