Asistente de voz raspberry pi
asistente de voz de código abierto
Es increíble cómo hemos pasado de que todo esté basado en el teclado a que haya tanto control por voz en nuestras vidas. Siri, Alexa y Cortana están por todas partes y están encantados de responder a tus preguntas, ponerte música o ayudarte a automatizar tu hogar.
Como acabamos de mencionar, podemos tener una palabra clave (o palabra desencadenante) para activar el reconocimiento de voz completo y así poder quedarnos sin conexión. Para ello, Snowboy debe ser entrenado para entender la palabra elegida. El código que describe la palabra (y específicamente su pronunciación) se llama modelo. Por suerte, todo este proceso se gestiona por ti en snowboy.kitt.ai, donde puedes crear un archivo de modelo en cuestión de minutos y descargarlo. Sólo tienes que decir las palabras que has elegido tres veces, y ya está. Transfiere el modelo a tu Raspberry Pi 4 y colócalo en tu directorio de inicio.
Cada mes, la revista HackSpace te trae los mejores proyectos, consejos, trucos y tutoriales de la makersfera. Puedes conseguirla en la tienda online Raspberry Pi Press, en la tienda Raspberry Pi de Cambridge o en tu quiosco local.
asistente de voz diy
Rhasspy viene con una elegante interfaz web que te permite configurar, programar y probar tu asistente de voz de forma remota desde tu navegador web. Toda la funcionalidad de la interfaz web está expuesta en una completa API HTTP.
Rhasspy está pensado para aficionados o usuarios avanzados que quieran tener una interfaz de voz privada para el software de automatización del hogar que hayan elegido. Hay muchos otros asistentes de voz, pero ninguno (que yo sepa) que:
Si te sientes cómodo enviando tus comandos de voz a través de Internet para que los procese otra persona, o no te sientes cómodo personalizando el software para manejar las intenciones, te recomiendo que eches un vistazo a Mycroft.
comentarios
Mozilla ha construido silenciosamente DeepSpeech durante los últimos años. Los resultados son buenos y la tecnología es sólida, pero la falta de datos de entrenamiento variados les ha impedido alcanzar el potencial que sabemos que es posible.
Como sistema de aprendizaje automático, la eficacia de DeepSpeech está directamente relacionada con el tipo y el volumen de datos que tiene para entrenar sus modelos. El entrenamiento inicial ha utilizado varios conjuntos de grabaciones privadas y públicas, como LibreSpeech y VoxForge. Mozilla también puso en marcha el proyecto Common Voice para generar un conjunto de datos de entrenamiento de dominio público que pudieran utilizar DeepSpeech y otros investigadores de la voz. Esto proporcionó una base sólida para ayudar a DeepSpeech a tener un comienzo prometedor.
Por desgracia, la mayoría de estos datos de entrenamiento se grabaron en condiciones prístinas. Como resultado, el rendimiento en un entorno no controlado no es el mejor. En otras palabras, necesitamos un mejor rendimiento para los escenarios en los que se utilizará un asistente de voz, como una cocina con el zumbido del ventilador de la estufa, los ladridos de los perros y el zumbido de la televisión de fondo.
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Tanay Pant es un autor indio, hacker, desarrollador y entusiasta de la tecnología. Es conocido por su obra «Learning Firefox OS Application Development», publicada por Packt. También es representante oficial de Mozilla. Ha aparecido en la lista about:credits del navegador web Firefox por sus contribuciones a los diferentes proyectos de código abierto de la Fundación Mozilla. También escribe en varios sitios web como SitePoint y Tuts+, donde comparte consejos y trucos sobre desarrollo web, así como sus opiniones sobre diferentes productos. Publicó digitalmente Code Zer0 en sus días de juventud para difundir la concienciación sobre la ciberseguridad y la cultura hacker.
También es el principal arquitecto de Stock Wolf, una plataforma global de comercio bursátil virtual cuyo objetivo es impartir educación práctica sobre acciones y mercados. Esta plataforma ha adquirido más de 100 colegios y cuenta con jugadores de unos 15 países.
