AI Large Model Voice Development Kit Voice Assistant Chatbot, um Ihren eigenen Chatbot zu machen. Ein ganzes elektronisches Kit setzt KI -Modul, um Ihr Smart Home zu diy. Einfacher Zugriff auf Chatgpt.Hinkcore Technology Co., Ltd. ist ein technisches Unternehmen, das sich auf eingebettete Hardwareforschung und -entwicklung, Design, Produktion und Vertrieb konzentriert.
AI_VOICE Z01 ist ein kostengünstigeres Chatbot mit großem Model Voice Development Kit, mit dem A1-Sprachanwendungen und ein verankertes A1-Lernen schnell implementiert und schnell A1-Voice-Produkte entwickelt und verifiziert werden können.
Eingebaut
Dual-Kanal-Hochsensitivität und digitale Hochsensitivitätsmikrofone mit hoher Snr,
DVP Universal Camera -Schnittstelle,
TF -Kartensteckplatz,
RGB farbenfrohe Lichter
3,7 V Lithium -Batterie -Schnittstelle
Batteriespannungsmessung IC und andere Peripheriegeräte
The ESP32-S3R8/ESP32-S3R2 chip it uses integrates low-power WiFi and BLE5.0, external 16MB FIash and 8MB/2MB PSRAM, built-in hardware encryption accelerator, random number generator, HMAC and digital signature module, meeting users' development needs in low-cost, low-power, A1 large model toys, Internet of Things, mobile devices, outdoor monitoring, smart home and other Felder.
Dual-Core-Hochleistungs-Hauptkontrolle 240 MHz
Open Source Ailinker Backend Service Framework
Dual-Kanal-digitales Siliziummikrofon
Unterstützung des Dual-Mikrophon-Rausch-Reduktionsalgorithmus unterstützen
Unterstützen Sie, welcher Algorithmus AEC -Algorithmus unterstützt
Unterstützen Sie den benutzerdefinierten Zugriff auf großes Modell
Chatgpt, Zhipu Qingyan, Tongyi Qianwen, Wenxin Yiyan, Doubao
Leicht
sicher
Niedrige Latenz
Weckwortanpassung
Customized Control -Anweisungen
Kleiner Speicherverwendung
Schnelle Berechnungsgeschwindigkeit
lokales Modell
Offline -Betrieb
Schnelle Antwort
Keine Netzwerkübertragungsverzögerung
Personalisierte Anpassung
Korpussammlung
Einfaches Hinzufügen und Löschen von Befehlen
Flexible Bindungsaktionen
Lokales Sprachwachstum
Niedriger Ressourcenverbrauch des Weckmodells
Front-End-Akustikalgorithmus
Genauigkeit mit hoher Erkennung
kann 5 Weckwörter unterstützen
Interner RAM: 15 bis 24 kb.
CPU -Last 9%~ 30%(ESP32)
Mikrofonarray -Algorithmus, Echo -Stornierung,
Rauschreduzierung, Erkennung von Schallaktivität