AI Malaking Model Voice Development Kit Voice Assistant Chatbot

Ang AI_VOICE Z01 ay isang cost-effective na Malaking Modelong Voice Development Kit Voice Assistant Chatbot na maaaring magamit upang mabilis na maipatupad ang mga aplikasyon ng boses ng A1 at naka-embed na pag-aaral ng A1, at mabilis na bumuo at mapatunayan ang mga produktong boses ng A1.

Built-in

 Dual-channel high-sensitivity at high-SNR digital mikropono,

 DVP Universal Camera Interface,

 TF card slot,

 RGB makukulay na ilaw

 3.7V lithium baterya interface

 Ang pagsukat ng boltahe ng baterya IC at iba pang mga peripheral

Ang ESP32-S3R8/ESP32-S3R2 chip na ginagamit nito ay nagsasama ng low-power WiFi at BLE5.0, panlabas na 16MB fiash at 8MB/2MB PSRAM, built-in na hardware encryption accelerator, random number generator, HMAC at digital signature module, pagpupulong ng mga gumagamit ng pag-unlad sa mga mababang-gastos, mababang-kapangyarihan, isang malaking modelo ng laruan, internet ng mga bagay, mobile na mga aparato, na Outdoor Monitor, Smart, Smart, Smart, Smart, bahay at iba pang mga patlang.

 Dual-core High-Performance Main Control 240MHz

 Buksan ang Framework ng Serbisyo ng Serbisyo ng Buksan

 Dual-channel digital silikon mikropono

 Suportahan ang dual-microphone na pagbawas ng ingay ng algorithm

 Suportahan kung ano ang sumusuporta sa algorithm ng AEC algorithm

 Suportahan ang pasadyang pag -access ng malaking modelo

 Chatgpt, Zhipu Qingyan, Tongyi Qianwen, Wenxin Yiyan, Doubao

Mga Tampok ng Produkto

 Magaan

 Ligtas

 Mababang latency

 Wake-up word customization

 Na -customize na mga tagubilin sa control

 Maliit na paggamit ng memorya

 Mabilis na bilis ng pagkalkula

 Lokal na modelo

 Operasyon sa offline

 Mabilis na tugon

 Walang pagkaantala sa paghahatid ng network

 Isinapersonal na pagpapasadya

 Koleksyon ng Corpus

 Madaling idagdag at tanggalin ang mga utos

 nababaluktot na mga pagkilos na nagbubuklod

Mga parameter ng pangunahing pag -andar

 Lokal na Voice Wake-up

 Mababang pagkonsumo ng mapagkukunan ng wake-up model

 Front-end acoustic algorithm

 Mataas na katumpakan ng pagkilala

 Maaaring suportahan ang 5 wake-up words

 Panloob na RAM: 15 ~ 24 KB.

 CPU load 9%~ 30%(ESP32)

 Microphone array algorithm, echo pagkansela,

 Pagbabawas ng ingay, pagtuklas ng aktibidad ng tunog