GLM-TTS 與 RabbitMQ：構(gòu)建可擴展的異步語音生成系統(tǒng) 在當(dāng)前 AI 音頻內(nèi)容爆發(fā)式增長的背景下，從有聲書、在線教育到虛擬主播，高質(zhì)量語音合成（TTS）的需求正以前所未有的速度攀升。然而，當(dāng)業(yè)務(wù)規(guī)模從“單次試聽…

Rate Limit限流策略：防止惡意高頻調(diào)用 在智能語音應(yīng)用日益普及的今天，越來越多的企業(yè)開始將大模型驅(qū)動的語音識別系統(tǒng)（ASR）集成到日常辦公流程中。釘釘生態(tài)中的 Fun-ASR 就是一個典型例子——它基于通義千問架構(gòu)優(yōu)化，…

語音識別也能本地化！Fun-ASR私有化部署實踐 在智能辦公日益普及的今天，會議錄音自動轉(zhuǎn)文字、客服對話實時記錄、培訓(xùn)內(nèi)容結(jié)構(gòu)化歸檔已成為企業(yè)效率提升的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。然而，當(dāng)這些語音數(shù)據(jù)需要上傳至云端進(jìn)行識別時，問題也隨之而來&a…

社群運營活動設(shè)計：舉辦Fun-ASR識別挑戰(zhàn)賽 在智能語音技術(shù)日益滲透日常生活的今天，從語音助手到會議轉(zhuǎn)錄，自動語音識別（ASR）正成為人機交互的關(guān)鍵入口。然而，盡管大模型帶來了前所未有的識別精度提升&#…

常見錯誤代碼對照表：快速定位問題根源 在智能語音應(yīng)用日益普及的今天，越來越多的企業(yè)和個人開發(fā)者開始嘗試將大模型語音識別技術(shù)落地到實際場景中。無論是會議紀(jì)要自動生成、課堂錄音轉(zhuǎn)寫，還是本地化語音助手開發(fā)，對穩(wěn)定性和易用…

手把手教你搭建RS485通訊電路：從零開始，一次成功你有沒有遇到過這樣的場景？兩臺設(shè)備相隔幾十米，中間還有電機、變頻器嗡嗡作響，用普通串口通信根本收不到數(shù)據(jù)；或者多個傳感器要接在一條線上，RS2…

碳足跡測算視角下的Fun-ASR環(huán)保性能解析 在“雙碳”戰(zhàn)略持續(xù)推進(jìn)的今天，人工智能不再只是追求精度與速度的技術(shù)競賽，更成為一場關(guān)于能效與可持續(xù)性的深層博弈。當(dāng)大模型動輒消耗數(shù)百千瓦時電力進(jìn)行一次推理任務(wù)時，如何讓AI“輕裝上陣”&#…

Fun-ASR WebUI：從技術(shù)原理到實戰(zhàn)應(yīng)用的深度解析 在遠(yuǎn)程辦公、智能客服和會議自動紀(jì)要日益普及的今天，語音識別早已不再是實驗室里的前沿技術(shù)，而是真正走進(jìn)了日常生產(chǎn)力場景。然而，盡管大模型讓語音轉(zhuǎn)文字的準(zhǔn)確率突飛猛進(jìn)&#xf…