我需要Ai語音電話，自動篩選客戶

Ai仿真數(shù)字人直播系統(tǒng)

需要

一、應(yīng)用場景 校園欺凌 二、要求 1、可以在15平米空間內(nèi)能夠拾音識別 2、識別率要達到90%以上 3、要能在吵雜的環(huán)境中準確識別 三、需求 可以是硬件方案或軟件算法

我需要AI語音識別

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智能ai技術(shù)打**語音服務(wù)

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? 應(yīng)用場景：電話外呼 ? 參考效果：自動對話，篩選分類客戶

對vos 系統(tǒng)熟悉，ai外呼系統(tǒng)熟悉。最好有外呼系統(tǒng)直接就可以使用的！

我們計劃開發(fā)一款微型AI智能語音模塊（目標尺寸≤3cm×3cm），需嵌入文具（如智能筆筒）或玩具（如互動玩偶）中，實現(xiàn)自然流暢的語音交互，并具備多場景服務(wù)能力。要求產(chǎn)品回答風(fēng)格比天貓精靈更擬人化、有情感溫度。需支持聯(lián)網(wǎng)、低延遲對話、多場景交互（數(shù)學(xué)/翻譯/詩詞/天氣等），回答非常度度的擬人化；

一、應(yīng)用需求 在動物行為監(jiān)測、動物保護、寵物行為分析及動物園管理等場景中，需實現(xiàn)對時長為 1 - 3 秒的動物叫聲音頻的精準分類與識別，尤其是在叫聲摻雜背景噪音的情況下。具體而言，當輸入一段含有背景噪音的動物叫聲（如狗吠、貓叫、鳥鳴等），系統(tǒng)應(yīng)在短時間內(nèi)準確判斷該聲音所屬的動物類別，為動物行為研究、生態(tài)環(huán)境監(jiān)測或?qū)櫸锕芾硖峁?shù)據(jù)支持。例如，在動物棲息地，通過識別伴有必要背景音的動物叫聲可實時監(jiān)測動物活動情況，及時發(fā)現(xiàn)異常動態(tài)；在寵物領(lǐng)域，可據(jù)此快速分析寵物情緒和需求，為寵物主人提供及時的個性化建議。 二、技術(shù)需求 數(shù)據(jù)處理 ：訓(xùn)練素材包含多個動物叫聲類別，每個類別下有通過語音增強生成的 1000 個時長為 1 - 3 秒的聲音文件，這些文件中部分會摻雜各類背景噪音，以模擬真實場景。需編寫程序?qū)@些音頻數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，包括音頻格式統(tǒng)一轉(zhuǎn)換、采樣率調(diào)整、噪聲歸一化等，以確保數(shù)據(jù)的一致性和質(zhì)量，滿足模型訓(xùn)練要求。同時，為增強模型的泛化能力，還需對音頻進行數(shù)據(jù)增強，如添加不同環(huán)境噪音（如森林中的風(fēng)聲、雨聲、交通噪音等）、改變音頻速度和音調(diào)等，以豐富訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，使模型能夠適應(yīng)各種復(fù)雜的實際場景。 模型構(gòu)建與訓(xùn)練 ：選用合適的深度學(xué)習(xí)框架（如 TensorFlow、PyTorch 等），搭建語音識別模型。模型架構(gòu)需充分考慮動物叫聲的時序特性和頻率特征，以及背景噪音的影響，針對短時長音頻特點以及背景噪音干擾，優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)，確保在有限時長內(nèi)能有效捕捉叫聲的關(guān)鍵特征，同時降低背景噪音對識別的影響。 推理部署 ：訓(xùn)練好的模型需能高效加載，針對輸入的待識別時長為 1 - 3 秒且含有背景噪音的音頻，快速進行分類推理。在推理階段，優(yōu)化模型的推理速度和內(nèi)存占用，以適應(yīng)實際應(yīng)用中的實時性要求，確保在監(jiān)測或行為分析等場景中能夠及時響應(yīng)，實現(xiàn)在叫聲產(chǎn)生的瞬間迅速準確地識別類別，即便叫聲中有背景噪音干擾也不受影響。 三、識別需求 分類準確性 ：模型對各類動物叫聲的識別準確率需達到較高水平，在測試集上的準確率應(yīng)不低于90% ，針對不同動物叫聲之間的相似性以及短時長音頻特征不明顯、背景噪音干擾等問題，通過調(diào)整模型結(jié)構(gòu)、優(yōu)化訓(xùn)練策略等方式進行針對性改進，降低誤判率，確保在復(fù)雜音頻環(huán)境下也能準確識別動物叫聲類別。 魯棒性 ：無論是在安靜環(huán)境還是存在不同程度、多種類型背景噪音（如自然環(huán)境中的風(fēng)聲、雨聲、鳥鳴聲，人為環(huán)境中的交通噪音、電器噪音等）的情況下，模型都能穩(wěn)定地輸出正確的動物類別結(jié)果。通過在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中加入各種復(fù)雜環(huán)境下的動物叫聲與背景噪音混合樣本，以及采用語音增強技術(shù)對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，提升模型的魯棒性，使其在面對短時長且伴有復(fù)雜背景噪音的動物叫聲時仍能準確識別。 實時性 ：在實際應(yīng)用場景中，從時長為 1 - 3 秒且含有背景噪音的音頻輸入到動物類別輸出的整個推理過程應(yīng)在極短時間內(nèi)完成，滿足實時監(jiān)測和快速響應(yīng)的需求。例如，在動物保護場景下，推理延遲應(yīng)控制在1000毫秒以內(nèi)，確保能夠及時捕捉動物的活動動態(tài)，不錯過任何關(guān)鍵信息，為后續(xù)的保護和研究工作提供及時準確的數(shù)據(jù)支持。 附件內(nèi)容為demo素材，內(nèi)含10個類別的音頻，和背景噪音，請根據(jù)素材自行合成帶背景噪音的訓(xùn)練素材文件，或則找我領(lǐng)取生成好的訓(xùn)練素材。

AI智能直播彈窗 文案轉(zhuǎn)語音 循環(huán)播放 Ai文案腳本生成 可設(shè)置卡密使用天數(shù) 可安裝安卓APP

? 參考效果：一款特斯拉上用的NOMI，能讀取我們的開發(fā)can盒子發(fā)送的信號來展示一些基礎(chǔ)的速度等信息，也能通過語音控制車子 ? 應(yīng)用場景：特斯拉車內(nèi)

任何APP活體人臉檢測…滴滴滴

? 應(yīng)用場景：我目前在找一個語音轉(zhuǎn)文字的ai識別模型，因為普通話發(fā)音不標準，且大多都是生僻的專業(yè)詞匯，我們字幕制作有點費時間。我想找一個模型，用之前已經(jīng)做好的字幕和視頻訓(xùn)練他，讓他熟悉我們的口音及專業(yè)詞匯，然后可以高精度識別我說話的音頻配字幕。不知道您是否可以幫幫我，有償定制