SaraKIT PCB Set - плата для Raspberry Pi CM4

SaraKIT — плата расширения для Raspberry Pi CM4. Он оснащен 3 микрофонами с функцией локализации звука и стереовыходом для реализации проектов, связанных с искусственным интеллектом и голосом. Два независимых контроллера BLDC обеспечивают бесшумное и точное управление двигателем в устройствах. Он оснащен интерфейсом CSI с двумя камерами и двумя акселерометрами, гироскопом и датчиком температуры.

Создавайте современные, эффективные и гибкие голосовые продукты с помощью Raspberry Pi, интегрированного с Amazon Alexa, Google Assistant, ChatGPT, и т. д.

Создавайте роботов, управляемых голосом. Общайтесь с домашними, офисными устройствами и другими вещами в повседневной жизни с помощью голоса.

Приложение

• Smart Динамик
• Smart Systems voice помощники
• Диктофоны
• Система голосовой конференц-связи
• Встреча с помощью средств связи
• Голосовой интерактивный робот
• Автомобильный голос помощник
• Для других сценариев требуются голосовые команды.
• Для других сценариев требуются тихие и точные двигатели.

Распознавание речи с помощью SaraKIT

SaraKIT. оснащен тремя микрофонами и специализированным аудиопроцессором, который очищает голос и поддерживает распознавание речи на Raspberry Pi, что является значительным шагом в обеспечении автономной, независимой от облака функциональности голосовых команд. Хотя многие инструменты распознавания речи доступны в Интернете, а облачные инструменты анализа данных, такие как Google Speech to Text, являются одними из лучших и наиболее мощных, как обсуждалось в другом моем руководстве, в этой статье основное внимание уделяется распознаванию речи в автономном режиме — без необходимости использовать подключение к Интернету.

В поисках лучшего и простого в настройке инструмента я наткнулся на примечательное решение, которое в настоящее время рекомендуется для автономного распознавания речи — Vosk API:

Набор инструментов для распознавания речи Vosk

Vosk — это набор инструментов для автономного распознавания речи с открытым исходным кодом, который помогает распознавать речь на более чем 20 языках и диалектах, включая английский, немецкий, французский, испанский и многие другие. Его модели компактны (около 50 МБ), но поддерживают непрерывную транскрипцию большого словарного запаса, обеспечивают беззадержную реакцию с помощью потокового API, предлагают реконфигурируемый словарный запас и идентифицируют говорящих. Vosk поддерживает широкий спектр приложений: от чат-ботов и устройств «умного дома» до виртуальных помощников и субтитров, масштабируясь от небольших устройств, таких как Raspberry Pi или смартфоны Android, до больших кластеров.

Домашняя страница Vosk: https: //alphacephei. com/vosk/

GitHub Vosk: https://github.com/alphacep/vosk-api

Установка на SaraKIT:

Предполагая, что основные драйверы SaraKIT уже установлены https://sarakit.saraai.com/getting-started/software, выполните следующие действия для установки:

sudo apt-get install pip sudo apt-get install -y python3-pyaudio sudo pip3 install vosk git clone https://github.com/SaraEye/SaraKIT-Speech-Recognition-Vosk-Raspberry-Pi SpeechRecognition cd SpeechRecognition

Чтобы использовать язык, отличный от английского, загрузите необходимую языковую модель с https://alphacephei.com/vosk/models и поместите ее в каталог «модели».

Запустите распознавание речи, запустив:

python SpeechRecognition.py

Ниже приведен сценарий распознавания речи на выбранном вами языке, доступный по адресу

https://github.com/SaraEye/SaraKIT-Speech-Recognition-Vosk-Raspberry- Pi :

Может случиться так, что вы используете всю мощь Raspberry Pi, например, для анализа изображений, и тогда может оказаться, что