语音识别

个性化照护是其显著亮点。依据患者病史、基因数据、生活习惯等海量信息，AI 照护师量身定制专属照护方案。从饮食搭配到康复训练计划，从用药提醒到心理疏导，满足个体差异需求，让每位患者都能得到最契合自身的关怀，增强康复信心与效果。 不知疲倦的特性更是一大优势。它可 24 小时不间断工作，时刻守护患者，尤其在夜间等医护人员相对忙碌时段，能持续监测病情，及时预警突发状况，保障患者安全，减轻医护压力，优化医疗资源分配。 而且，AI 照护师还能高效整合医疗资源。与医院信息系统无缝对接，快速获取病历、检查报告等资料，辅助医护人员全面了解患者情况，促进多学科协作，为患者打造连贯、高效的照护服务闭环，推动医疗服务向智能化、精细化迈进，为人类健康保驾护航，成为未来照护领域不可或缺的得力助手，开启智能照护新时代，书写医疗关怀新篇章。

Orange 是中国首个通用人工智能（AGI）系统，旨在通过创新的算法和深度学习技术，推动人工智能的发展。作为一个跨领域的智能平台，Orange 不仅具备强大的数据处理能力，还能够在多种复杂任务中进行自主学习和适应，从而实现超越传统人工智能的智能水平。 Orange 的设计理念是模仿人类思维方式，具备理解、推理和创造的能力。它能够处理各种信息，从语言理解到图像识别，再到复杂的决策制定，为各行各业提供智能解决方案。无论是在教育、医疗、金融还是制造业，Orange 都致力于通过智能化手段提升效率，优化决策，推动业务转型。 随着技术的不断进步，Orange 将持续进化，力求成为推动社会进步和经济发展的重要引擎。它不仅是中国在人工智能领域的一个重要里程碑，更是全球 AGI 研究的先锋，标志着人工智能从单一应用走向全面智能化的新时代。

核心功能： 闲聊问答： 利用先进的自然语言处理技术，Moonshot AI 智能客服能够进行流畅的闲聊，提供友好的交互体验。 支持多轮对话，能够根据上下文理解用户的需求，提供相关且有趣的回答。 垂直领域RAG问答： 专为特定行业或领域定制的知识库，确保提供的信息准确、专业。 结合检索和生成技术，系统能够从大量数据中快速检索相关信息，并生成详细、准确的回答。 技术亮点： 多语言支持：系统支持多种语言，满足不同地区用户的需求。 24/7不间断服务：无需人工干预，智能客服能够全天候提供服务。 自学习机制：通过机器学习算法，系统能够不断优化其回答质量，提高用户满意度。 安全性：采用最新的数据加密技术和隐私保护措施，确保用户信息安全。

基于现在比较流行的ECAPA-TDNN神经网络进行改进，提取语音的声学特征并据此进行语种判别，实现了一个更加方便 高效的语种识别系统。 主要工作： 1、理解任务，阅读相关论文以了解语音相关的研究成果和技术，明确研究方法 2、准备合适的数据集，对数据集进行预处理，提取声学特征 3、深入理解 ECAPA-TDNN 模型并设计进行实验 4、分析模型的输出结果，根据模型与问题、数据的匹配性调整参数和训练策略 5、诊断问题、分析错误后积极与导师讨论，合力解决问题

项目是爬虫 其中的功能就是 URL 地址请求进入网络，通过API进行连接，后来进行图片收集，然后帅选图片 项目IP更改 更改IP地址 项目游戏 通过模块功能和图片视频读取 写出游戏的动作和特效技能 项目AI之制作 图片音频视频，让你自己成为作家 音乐家 视频创造和动画片制作人

主要分为两个大模型，一个解码器一个合成器，在解码器部分采用了wavenet作为encoding之后的核心算法，还附带了其他语言应用的功能

主要分为两个大模型，一个解码器一个合成器，在解码器部分采用了wavenet作为encoding之后的核心算法，还附带了其他语言应用的功能

AI数字人项目旨在通过人工智能技术，构建出高度逼真、具有交互能力的虚拟人物形象。这些数字人不仅具备生动的外观和动作，还能通过自然语言处理、语音合成、面部表情识别等技术，与用户进行实时互动和交流。该项目结合了计算机视觉、深度学习、自然语言处理等多个领域的先进技术，致力于为用户提供一种全新的、沉浸式的交互体验。 模块组成： 人物形象模块：负责创建数字人的外观和形象，包括面部特征、发型、服装等。通过多边形建模、细节雕刻等技术，使数字人具有逼真的外观和细腻的表情。 语音生成模块：基于文本生成对应的人物语音，使数字人能够说话和表达。该模块利用语音合成技术，将文本转化为自然流畅的语音输出。 动画生成模块：根据数字人的动作和表情需求，生成与之相匹配的动画效果。通过运动捕捉、骨骼绑定等技术，实现数字人的自然动作和表情变化。 音视频合成显示模块：将语音和动画合成视频，并通过显示设备呈现给用户。该模块负责处理音视频信号的同步和渲染，确保用户能够获得高质量的视听体验。 交互模块：通过语音语义识别、自然语言处理等智能技术，识别用户的意图和问题，并驱动数字人进行相应的语音和动作回应。该模块还支持多模态交互，包括面部表情识别、手势识别等，为用户提供更加自然和丰富的交互方式。 使用到的技术： 计算机视觉技术：用于数字人的面部表情识别、手势识别等交互功能，实现用户与数字人之间的实时互动。 深度学习技术：在数字人的语音生成、动画生成和交互模块中，深度学习技术发挥着关键作用。通过训练大规模神经网络模型，提升数字人的语音合成质量、动作流畅性以及交互智能性。 自然语言处理技术：使数字人能够理解和生成自然语言文本，实现与用户的对话和交流。 3D建模与渲染技术：用于创建数字人的三维模型，并通过高效的渲染技术，呈现出逼真的视觉效果。 语音合成技术：将文本转化为自然流畅的语音，使数字人能够发出声音。 实时音视频处理技术：确保音视频信号的同步传输和高质量呈现，提供流畅的交互体验。

内含操作视频 在本作品中，我集成了三种具有不同功能的隐写方案，分别是将文本隐写入wav格式的音频文件、将文本隐写入png格式的图像文件以及将图像隐写入图像文件（无载体图像隐写）。前两种方案都是通过最低有效位LSB隐写技术来实现的。LSB是一种简单而常见的隐写技术。这种方法通过将秘密信息嵌入到载体文件的最低有效位中，以减小对原始文件的影响，使得嵌入的信息难以被察觉到。 与此同时，为了满足用户个性化的需求，本作品还在各种隐写方案中增加了一些的创新点，比如在前两种隐写方案中，可以指定LSB的位数，并且提供分析载体文件和要隐藏的文本文件字节数以及边界检查的功能，如果要隐藏的文本数据较大，我们可以增加LSB的位数来满足需求。另外，我们还设置了压缩参数，可以按照用户的不同需求来输出隐写后的载体文件，例如可以让生成载体文件的速度最快或者让其大小最小，来实现更为人性化的隐写功能。 另外，本作品还提供了易于使用的用户UI界面，以方便用户进行多功能的隐写操作。并且提供了隐写和恢复的双向功能，更能模拟日常生活的使用场景，实现秘密数据的安全传输。

可以做语言处理，使用RNN，LSTM，BERT，transform等模型架构进行自然语言处理。价格可以面议，模型公开透明，可以接各种自然语言处理任务

本项目为物体识别，所用的算法框架为tensoflow,视频流处理用ffmpeg,物体分割使用yolov5和opencv库。 本项目物体识别率在99%。