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freeswitch+lua实现IVR(互动式语音应答)
IVR(Interactive Voice Response)交互式语言应答，是呼叫中心的1个经典应用场景，FreeSwitch官方有一个利用lua实现的简单示例，大致原理是利用lua脚本+TTS实现，记录一下：(环境：FreeSwitch 1.10.11 + Windows 10) 步骤1：安装T ......
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的模型选择与构建？
开发医疗保险欺诈识别监测模型时，选择合适的模型和构建有效的模型是至关重要的。以下是一些建议： 模型选择： 逻辑回归： 适用于线性关系，简单、快速，容易解释。 决策树和随机森林： 能够处理非线性关系，对异常值和噪声相对鲁棒，易于解释。 支持向量机（SVM）： 在高维空间中表现良好，对于复杂的非线性关系 ......
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的模型训练与调优？
医疗保险欺诈识别模型的训练与调优是一个关键的步骤，它直接影响模型的性能。以下是一些建议： 1. 数据准备与预处理： 数据清理： 处理缺失值、异常值，确保数据的质量。 特征工程： 提取有助于欺诈检测的特征，可能需要与领域专家一起进行。 数据平衡： 处理正负样本不平衡，可以考虑欠采样、过采样或使用权重调 ......
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的特征工程？
在开发医疗保险欺诈识别监测模型时，特征工程是一个关键的步骤，它有助于提取、转换和选择最相关的特征，以改善模型的性能。以下是在开发医疗保险欺诈识别监测模型时进行特征工程的一些建议： 基本特征提取： 提取基本的医疗保险相关特征，如就医次数、就医地点、就医科室、医疗费用等。 时序特征： 如果数据包含时间信 ......
医疗保险欺诈识别监测模型分析
以下是开发医疗保险欺诈识别监测模型的一般性步骤： 数据集分析与预处理： 对给定的16000条数据集进行初步分析，了解数据的结构、特征。 进行数据清洗，处理缺失值、异常值等。 进行多维特征信息分析，以了解医疗保险欺诈的潜在特征。 特征工程： 提取能够描述医疗保险欺诈的特征因子集合。这可能需要领域专业知 ......
开发医疗保险欺诈识别监测模型如何进行数据集分析与预处理
数据集加载： 使用工具如Pandas库加载数据。使用pd.read_csv()等函数加载数据集到DataFrame。 初步数据探索： 使用head()、info()、describe()等方法查看数据的前几行、基本信息和统计摘要。 使用shape属性获取数据集的大小。 处理缺失值： 使用isnull ......
AI人工智能在智能写作领域的应用前景
AI人工智能在智能写作领域具有巨大的应用潜力。随着自然语言处理技术的进步，AI可以通过学习大量文本数据来模拟人类的写作风格和思维方式，从而自动生成文章、小说或新闻报道。 AI写作工具可以帮助作家和编辑提高工作效率，降低创作成本，并且能够根据用户需求定制内容。 此外，AI还可用于协助非母语人士进行写作 ......
如何使用WebSocket和JavaScript实现在线医疗咨询系统
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
中文语音识别转文字的王者,阿里达摩院FunAsr足可与Whisper相颉顽
君不言语音识别技术则已，言则必称Whisper，没错，OpenAi开源的Whisper确实是世界主流语音识别技术的魁首，但在中文领域，有一个足以和Whisper相颉顽的项目，那就是阿里达摩院自研的FunAsr。 FunAsr主要依托达摩院发布的Paraformer非自回归端到端语音识别模型，它具有高 ......
工程监测领域振弦采集仪的数据处理与分析方法探讨
工程监测领域振弦采集仪的数据处理与分析方法探讨 在工程监测领域，振弦采集仪是常用的一种设备，用于测量和记录结构物的振动数据。数据处理和分析是使用振弦采集仪得到的数据的重要环节，可以帮助工程师了解结构物的振动特性，评估结构的安全性，以及检测结构的健康状况。下面是关于振弦采集仪数据处理和分析的方法探讨。 ......
中国AI领域超越美国的拐点在哪 —— 国产AI芯片量产化的成本接近于美国成熟AI芯片的成本
作为AI领域的一个大头兵，本是没有资格去谈论high level层面的东西的，只不过总有些忍不得说的事情。 今天这里就说下个人对中国AI发展的一个观点或是预测，在我看来中国AI领域超越美国的拐点就在于何时国产AI芯片量产化的成本接近于美国成熟AI芯片的成本。 可以说，在芯片设计领域我们已经赶上了美国 ......
uniapp中实现H5录音和上传、实时语音识别（兼容App小程序）和波形可视化
目录Recorder-UniCore插件特性集成到项目中调用录音上传录音ASR语音识别 在uniapp中使用Recorder-UniCore插件可以实现跨平台录音功能，uniapp自带的recorderManager接口不支持H5、录音格式和实时回调onFrameRecorded兼容性不好，用Rec ......
IDEA安装Codeium编程助手
Codeium 是一款免费、强大的 AI 智能编程助手，能够支持绝大部分主流编程语言和 IDE，每周会持续更新，具备快速响应和出色的代码建议能力。 利用 AI 技术，Codeium 能够学习用户的代码风格，快速补全代码，甚至在用户输入一段注释时，能自动生成相应代码，帮助用户提升开发效率，更快地开发高 ......
学习JavaScript中的智能医疗和健康监测
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
Unity3D 如何实现多玩家语音聊天详解
前言 Unity3D是一款强大的跨平台游戏引擎，可以用于开发各种类型的游戏。在多人游戏中，语音聊天是一个非常重要的功能，可以增强玩家之间的交互和沟通。本文将详细介绍如何使用Unity3D实现多玩家语音聊天，并给出技术详解以及代码实现。 对惹，这里有一个游戏开发交流小组，希望大家可以点击进来一起交流一 ......
数据治理9大核心领域（转）
转自：https://blog.csdn.net/xiyuzhanshen123/article/details/96484520 数据治理不仅需要完善的保障机制，还需要理解具体的治理内容，比如我们的数据该怎么进行规范，元数据又该怎么来管理，每个过程需要哪些系统或者工具来进行配合呢？这些问题都是数据 ......
Java框架设计方案之ddd中领域事件发布的时机
领域事件作为ddd的核心组件之一，在ddd框架中处于一个重要地位，也是开发中非常常用的功能之一。 在基于Spring boot的框架开发中，Spring自带的事件可以很好地作为领域事件的基础（功能齐全且自带事务支持）。但开发框架过程中，遇到了一个设计难点。即：领域事件的发布时机。 1、抛开编程语言， ......
机器学习周刊 第4期：动手实战人工智能、计算机科学热门论文、免费的基于ChatGPT API的安卓端语音助手、每日数学、检索增强 (RAG) 生成技术综述
LLM开发者必读论文：检索增强（RAG）生成技术综述！ 目录： 1、动手实战人工智能 Hands-on Al 2、huggingface的NLP、深度强化学习、语音课 3、Awesome Jupyter 4、计算机科学热门论文 5、LLM开发者必读论文:检索增强 (RAG) 生成技术综述 6、App ......
xamarin android 导出 tts 语音到文件
public void ExportToFile(BookPageModel bookPageModel, string filepath) { var path = System.IO.Path.Combine(Android.OS.Environment.ExternalStorageDirec ......
多开工具在智能家居领域的应用前景探讨
多开工具在智能家居领域的应用前景探讨 引言： 随着科技的不断发展，智能家居正成为人们生活中的重要组成部分。智能家居通过连接各种设备和传感器，使得家庭变得更加智能化、便利化。而多开工具作为一个强大的软件工具，在智能家居领域的应用前景也越来越受到关注。本文将探讨多开工具在智能家居领域的应用前景，并对其带 ......
根据语音生成全身姿态；基于变分贝叶斯框架的VAE模型；CFG是一种隐式的Perceptual Loss！
本文首发于公众号：机器感知 根据语音全身姿态；基于变分贝叶斯框架的VAE模型；CFG是一种隐式的Perceptual Loss！ Diffusion Model with Perceptual Loss 本文研究了扩散模型在生成样本时的质量问题，作者发现使用均方误差损失训练的模型生成的样本往往不真实 ......
中国大学Mooc--英语语音speaking
中国大学MOOC--英语语音 【来源： | 发布日期：2023-02-16】 课程概述 一、课程特点及适用对象 1. 本课程为英语理论基础课，是英语听力、口语、辩论等课程的先导和奠基课程。 2. 本课程视频理论联系实际，更侧重实际操作中的重点、难点和容易出错的语言点；视频讲解部分给出的语音实例包括口 ......
AI小蜜批量写作助手：多级指令，插件，GPTs满足不同写作需求
为什么会开发这个脚本？ 爆文项目的核心是矩阵怼量 具体怎么做这里介绍很清楚了： AI爆文撸流量主保姆级教程3.0+脚本写作教程（解放双手） 我在刚做爆文项目时候，都是手动操作，复制指令，组合指令，粘贴，AI生成内容，然后发布。 整个过程流程简单，全部重复劳动。 但凡没点耐心，很容易就放弃了。 重复去 ......
多开工具在在线金融领域的创新应用研究
多开工具在在线金融领域的创新应用研究 随着互联网金融行业的迅猛发展，人们对于金融服务的需求也日益增长，而多开工具作为一种技术手段，在在线金融领域的应用也逐渐引起了人们的关注。本文将探讨多开工具在在线金融领域的创新应用研究，分析其对金融服务、安全性和用户体验的影响。 首先，多开工具在在线金融领域的创新 ......
【专题】2023年B2B医疗企业营销转型白皮书报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34766 原文出处：拓端数据部落公众号 随着医药企业营销数字化转型的深入，将面临更多的内外数据和数据源。这些问题导致数据断层，难以有效利用，使企业忙于处理数据问题，无暇关注深层业务需求。因此，尽管高呼“数据驱动”，却难以提供切实有效的解决方案和洞 ......
领域驱动分层实践
一、分层参考infrastructure--client--common --event --api--util application.servicexxxService （聚合层服务，领域服务编排） domainleave --entity --valueobject(包含结构体，枚举等） xx ......
Unity3D 如何实现多玩家语音聊天详解
前言 Unity3D是一款强大的跨平台游戏引擎，可以用于开发各种类型的游戏。在多人游戏中，语音聊天是一个非常重要的功能，可以增强玩家之间的交互和沟通。本文将详细介绍如何使用Unity3D实现多玩家语音聊天，并给出技术详解以及代码实现。 对惹，这里有一个游戏开发交流小组，希望大家可以点击进来一起交流一 ......
软件性能测试的应用领域有哪些？
性能测试报告 软件性能测试是确保软件系统在各种负载和环境下能够正常运行的重要环节。它可以检测系统的响应时间、吞吐量、资源利用率等指标，帮助开发人员发现和修复系统中的性能瓶颈。在以下领 域中，软件性能测试具有广泛的应用： 1. 金融行业：金融行业对系统的稳定性和安全性要求极高，软件性能测试可以确保 ......
字正腔圆,万国同音,coqui-ai TTS跨语种语音克隆,钢铁侠讲16国语言(Python3.10)
按照固有的思维方式，如果想要语音克隆首先得有克隆对象具体的语言语音样本，换句话说，克隆对象必须说过某一种语言的话才行，但现在，coqui-ai TTS V2.0版本做到了，真正的跨语种无需训练的语音克隆技术。 coqui-ai TTS实现跨语种、无需训练克隆语音的方法是基于Tacotron模型，该模 ......