离线语音与IoT结合:智能家居发展新增长点

离线语音控制和物联网(IoT)相结合在家居中具有广泛的应用和许多优势。离线语音控制是指在设备在本地进行语音识别和处理,而不需要依赖云服务器进行处理。IoT是指借助网络,通过手机APP、小程序远程控制家居设备。

启英泰伦基于AI语音Wi-Fi Combo芯片CI2305和CI2306芯片开发了“离线语音+IoT方案”,该方案具有以下特点:

1、离线语音控制,快速响应和可靠性:不需联网,即可实现离线语音控制。由于离线语音控制是在设备本地进行处理,不需要依赖云服务器的延迟和稳定性,因此可以实现更快的响应时间和更高的可靠性。

2、强大的连接能力:通过小程序连接设备,支持蓝牙和AP配网方式。无论是在家中、办公室还是旅途中,您都可以轻松地控制和管理设备,实现智能化生活。

3、灵活的分享功能:小程序支持设备分享功能,一主多从。您可以方便地分享设备给家人、朋友或同事,实现共享管理,让生活更加便捷。

4、定制化的界面和功能:小程序支持UI界面和功能快速定制。

5、开放的源码支持:小程序支持开放公版“启英智控”源码,满足客户自己的开发需求。

6、采用单芯片方案,成本更低:CI2305/CI2306芯片集成Wi-Fi和BLE的Combo功能,相比传统的语音芯片加WiFi/BLE芯片,成本更低,使得智能化更加经济实惠。

7、可采用启英泰伦私有云,保障数据隐私和安全,让用户享受智能科技带来的便利与安心。

8、个性化体验:IoT和离线语音控制结合可以提供个性化的家居体验。通过学习用户的偏好和习惯,系统可以根据用户的需求和行为进行智能化的响应。例如,根据用户的喜好自动调整音乐播放列表、控制窗帘的开合等。

离线语音控制和IoT的结合在家居中可以实现智能化、便利化、个性化和安全性的提升,为用户带来更智能、舒适和高效的居住环境。该方案可应用于风扇、取暖器、场景开关、空调、安防摄像头等领域。

启英泰伦具备AIoT芯片(模组)研发、WIFI SDK、语音SDK、云端功能开发一整套方案落地的能力,避免了复杂的对接流程。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/164178.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【面试系列】Vue

引言:下面是一些常见的 Vue 面试题和对应的答案 目录 1. Vue 是什么?它有哪些特点?2. Vue 的生命周期有哪些?请简要描述每个生命周期的作用。3. Vue 组件间通信的有哪些方式?4. Vue 的 computed 和 watch 的区别是什么…

python安装gdal

下载whl https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#gdal 安装 pip install GDAL-3.1.4-cp36-cp36m-win_amd64.whl

iMazing苹果用户手机备份工具 兼容最新的iOS16操作系统

现在距离苹果秋季新品发布会已过去月余,新iPhone 14系列和新版的iOS 16操作系统也如约与我们见面了,相信大家在9月初抢购的iPhone 14也基本到手了,但随之到来的数据资料备份迁移却是一件令人头大的事情,使用官方提供的iTunes软件卡…

easyrecovery2024数据恢复软件最新版本下载

easyrecovery是PC上数据恢复领域相当给力的应用软件之一,它具有操作安全,价格便宜,支持用户自主操作等特点,能支持从各种存储介质恢复删除、格式化或者丢失的文件,从任何存储介质设备上的损坏,删除&#xf…

搭建react项目

一、环境准备 1、安装node 官网下载安装:https://nodejs.org/en 注: npm5.2以后,安装node会自动安装npm和npx 2、安装webpack npm install -g webpack3、安装create-react-app npm install -g create-react-app二、创建react项目 1、初…

DFS(分布式文件系统)与 DFSR(分布式文件系统复制)的区别

DFS(分布式文件系统)和 DFSR(分布式文件系统复制)是两种不同的技术,尽管它们在名称上有一些相似之处,但它们的用途和功能有所不同。 DFS(分布式文件系统) DFS 是一种用于创建和管理…

GEE:为机器学习算法(随机森林、支持矢量机等)加入膨胀/腐蚀特征

作者:CSDN @ _养乐多_ 腐蚀和膨胀是数学形态学图像处理中的两个基本操作,用于修改和分析二值图像(包含只有两个像素值的图像,通常是黑和白)。 腐蚀和膨胀操作可以作为机器学习中的特征变量,用来分类,比如在博客《GEE:随机森林分类教程(样本制作、特征添加、训练、精…

Flink学习---15、FlinkCDC(CDC介绍、案例实操)

星光下的赶路人star的个人主页 未来总是藏在迷雾中让人胆怯,但当你踏入其中,便会云开雾散 文章目录 1、CDC简介1.1 什么是CDC1.2 CDC的种类1.3 Flink-CDC 2、FlinkCDC案例实操2.1 开启MySQL Binlog并重启MySQL2.2 FlinkSQL方式的应用2.2.1 导入依赖2.2.2…

解密zkLogin:探索前沿的Sui身份验证解决方案

由于钱包复杂性导致的新用户入门障碍是区块链中一个长期存在的问题,而zkLogin是其简单的解决方案。通过使用前沿的密码学和技术,zkLogin既优雅又复杂。本文深入探讨了zkLogin的工作原理,涵盖了用户和开发者的安全性方面,并解释了S…

如何打造独立站?这4个要点必须做到!

“什么是独立站”独立站指的是个人或小团队独立创建和管理的网站,与依赖于第三方平台的博客、社交媒体或在线商店不同。独立站的所有权和控制权完全归个人或小团队所有,因此具有更大的自主性和独立性,不受第三方平台的限制。 独立站是由个人…

抽象数据库

在刚刚的文章中,完成了无范式到三级范式的过程 : 遵循原子性。即,表中字段的数据,不可以再拆分。 在满足第一范式的情况下,遵循唯一性,消除部分依赖。即,表中任意一个主键或任意一组联合主键&#xff0c…

企业数字化转型时,会遇到的5大挑战

企业数字化转型时,会遇到的5大挑战添加链接描述 数字化转型已然是当今商业战略的一大基石,根据Gartner的《2023年度董事会调查》显示,有89%的企业将数字业务视为其增长的核心。但该研究的另一项统计数据也显示:在这些企业中&…

python -pandas -处理excel合并单元格问题

对于合并的单元格,不进行处理情况下,会默认输出nan问题 解决方法: class A(object):def __init__(self, xlsx_file_path, sheet_index):self.xlsx_file FileDataProcesser.read_excel(xlsx_file_path, sheet_index)self.sheet_data self.…

堆-----数据结构

引言 什么是堆?堆是一种特殊的数据结构(用数组表示的树)。 为什么要使用到堆?比如一场比赛,如果使用擂台赛的方式来决出冠军(实力第一),就很难知道实力第二的队伍是什么了。 但是…

Java数字处理类-- Math类--数学运算

在Java中提供了一个执行数学基本运算的Math类,该类包括了常用的数学运算方法和常量,包括【三角函数方法】,【指数函数方法】,【取整函数方法】、【取最大值函数方法】、【取最小值函数方法】、【取平均值函数方法】、【对数函数方法】&#x…

PyTorch 模型性能分析和优化 - 第 6 部分

玩具模型 为了方便我们的讨论,我们使用流行的 timm python 模块(版本 0.9.7)定义了一个简单的基于 Vision Transformer (ViT) 的分类模型。我们将模型的 patch_drop_rate 标志设置为 0.5,这会导致模型在每个训练步骤中随机丢弃一半…

软件测试肖sir__python之ui自动化定位方法(2)

Selenium中元素定位方法 一、定位方法 要实现UI自动化,就必须学会定位web页面元素,Selenium核心 webdriver模块提供了9种定位元素方法: 定位方式 提供方法 id定位 find_element_by_id() name定位 find_element_by_name() class定位 find_elem…

开源游戏引擎和模拟器的项目合集 | 开源专题 No.38

yuzu-emu/yuzu Stars: 26.2k License: GPL-3.0 yuzu是一款全球最受欢迎的开源Nintendo Switch模拟器,由Citra创建者编写。它采用C语言编写,并具有可移植性,在Windows和Linux上进行积极维护。该模拟器能够全速运行大多数商业游戏&#xff0c…

TSINGSEE烟火识别算法的技术原理是什么?如何应用在视频监控中?

AI烟火识别算法是基于深度学习技术的一种视觉识别算法,主要用于在视频监控场景中自动检测和识别烟雾、火焰的行为。该技术基于深度学习神经网络技术,可以动态识别烟雾和火焰从有到无、从小到大、从大到小、从小烟到浓烟的状态转换过程。 1、技术原理 1…

图论与网络优化

2.概念与计算 2.1 图的定义 2.1.1 定义 图(graph) G G G 是一个有序的三元组&#xff0c;记作 G < V ( G ) , E ( G ) , ψ ( G ) > G<V(G),E(G),\psi (G)> G<V(G),E(G),ψ(G)>。 V ( G ) V(G) V(G) 是顶点集。 E ( G ) E(G) E(G) 是边集。 ψ ( G ) \…