Android作为全球最受欢迎的移动操作系统之一,其开放性和灵活性为开发者提供了广泛的应用创新空间。在众多应用领域中,语音识别技术的集成尤为引人注目,尤其是在实现设备的语音唤醒功能方面。开源项目Sherpa提供了一个针对Android平台的关键词检测解决方案,支持通过语音输入来激活或唤醒设备。 关键词检测,又称为语音唤醒,是指在设备处于低功耗状态时,能够通过识别预设的关键词来唤醒设备,并执行相应的语音识别任务。这种技术广泛应用于智能助手、智能家居控制和车载语音交互等场景。它不仅提高了设备的用户体验,也增强了设备的交互性。 开源项目Sherpa的出现,为Android开发者提供了一种简便、高效的方式来集成关键词检测功能。该项目基于机器学习算法,能够学习和识别用户的语音指令,并通过预先设定的关键词来触发特定的应用程序或服务。这种开源性意味着开发者可以自由地获取和使用该项目,无需支付额外的费用,这对于资源有限的初创公司或个人开发者来说尤为重要。 Sherpa项目的关键词检测功能,其工作流程通常包括语音信号的捕获、特征提取、模型匹配和响应处理等步骤。设备上的麦克风会捕获到用户的语音信号;然后,系统会对这些信号进行预处理,提取出语音特征;接下来,利用训练好的模型对提取出的特征进行匹配,以识别出是否包含了预设的关键词;如果匹配成功,系统会触发相应的响应,比如唤醒设备或执行特定的操作。 在集成Sherpa到Android应用的过程中,开发者需要关注几个关键技术点。首先是模型的准确性,这直接关系到关键词检测的成功率。其次是响应速度,这影响了用户体验,尤其是在需要快速反应的场景下。再者是资源占用,优化后的算法应当尽可能地减少对设备CPU和内存的占用,以避免对其他应用产生不良影响。此外,还需要考虑到不同设备、不同环境下语音信号的差异性,保证系统的鲁棒性。 Sherpa项目的应用不仅限于个人或商业项目,也涉及到教育、科研等多个领域。开源特性使得该项目能够得到社区的持续贡献和改进,这在一定程度上推动了语音识别技术的发展。当然,随着技术的不断进步,尤其是在深度学习和人工智能领域的突破,未来的关键词检测技术将更加智能和高效。 在Android开发社区中,开源项目的普及为技术创新提供了丰富的土壤。项目如Sherpa等关键词检测工具的出现,无疑降低了开发者在语音识别领域的门槛,加速了智能应用的开发进程。这些项目的成功应用案例,进一步证明了开源技术在推动移动应用发展方面的重要作用。 Android平台上利用开源项目Sherpa实现的关键词检测技术,已经成为推动语音交互应用发展的关键工具。其开源、免费的特点,不仅降低了技术门槛,也促进了整个行业的创新与进步。通过不断地优化和发展,Sherpa等项目将继续在提高用户体验和拓展应用功能方面扮演重要角色。对于Android开发者而言,掌握并应用这类开源工具,将是提升自身竞争力的关键所在。
2025-04-10 11:50:01 226.5MB android 开源免费 语音唤醒
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该demo在树莓派3b+上运行,snowboy为语音唤醒引擎,我们通过将该库在ubuntu上的QT中交叉编译,然后在树莓派3b+上运行,默认的唤醒词我选择snowboy.当语音识别到默认的唤醒词时,会出现叮的声音,表示识别到
2022-08-23 21:30:00 12.04MB snowboy snowboy编译 snowboy QT
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软件介绍 户对于手机中所有内容的任何操作都可以进行语音唤醒的功能体验,同时还支持全部查看等,在这里能够控制手机上的各种软件,为自己的手机设置一些唤醒的语音功能,创建各种备份文件,随时拓展服务,用户需要表达清楚,并且支持全局性的操作,记录自己的声音在内,使用起来也是非常方便的。
2022-06-29 22:04:51 6.49MB 安卓工具 语音助手
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Linux snowboy git clone https://github.com/Kitt-AI/snowboy.git
2022-04-28 15:35:35 85.54MB python snowboy 智能音箱 语音唤醒
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ESP32-LyraT 是⾯向语⾳交互市场的开发板,采⽤ ESP32-WROVER 模组,模组包含双核 处理器和 4.5 MB 运⾏内存,搭配少量外围器件即可实现⾼度集成的⾳频解决⽅案。
2022-04-12 10:02:44 6.28MB 百度语音 语音唤醒开发 esp32 唤醒词
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Ar_project 本人参加2020全国大学生物联网设计大赛所做项目负责的软件部分,获得华东赛区特等奖、全国总决赛二等奖。 该项目包含了导航系统、语音系统、目标检测系统三个部分,涵盖语音唤醒、语音识别、语音合成、语音导航、聊天机器人、目的地搜索、路径规划、车道分割、目标检测(车、车牌、违规车、路标等)、车牌识别等一整套快速解决方案!(附带的两个模型为基于玩具车和模型道路数据集的....) 项目技术架构如下图 目录结构 Project ├─AR_project_PI │ │ ARPImain.py //树莓派客户端主程序,用于调度树莓派端一切数据传输线程、界面更新、信号处理等,整合树莓派端的语音控制系统、导航系统、数据传输系统 │ │ ARui.py //主界面类,调用webBrowser类实现内嵌浏览器功能,定义所有界面信号的槽函数 │ │ Arrowclass.py //箭
2022-03-02 01:12:07 110.94MB Python
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addxy @1 //测试用的两数和函数 mystrcat @2 //测试用的两字符串连接函数 tts @3 //讯飞文本合成语音函数,祥见原型说明 autotxt @4 //讯飞实时语音识别函数,祥见原型说明 wavtotxt @5 //讯飞语音文件识别成文本函数,祥见原型说明 micWAKEUP @6 //讯飞语音唤醒函数,祥见原型说明
2022-01-31 18:09:22 12.73MB c语言 语音识别 开发语言 后端
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C#demo 源码文件,内容有语音识别执行任务功能,语音唤醒功能,文字转成语音并保存功能。适用于语音识别系统开发人员参考扩展。欢迎下载好评谢谢!
2021-09-13 17:13:02 300KB 语音识别 语音唤醒 文字转语音
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基于蓝牙和百度语音唤醒实现近距离控制小车app源码,其中在调试的时候点击简单版唤醒就可以进入自己设置的源码布局,(主要原因太懒了),大家可以跟上调试的时候也练一练手,=
2021-08-31 14:44:43 205.9MB Android 蓝牙通信 百度语音唤醒 demo
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注意力机制的语音唤醒mit代码
2021-08-15 02:00:31 1.56MB 语音唤醒