识别This is the Wishark repo on GitHub, the way that you use the tag on the source hosting platforms. really helps people to find your tool, ev…
译文这其实就是GitHub上的Wishark repo。这种方式可以帮助人们找到自己的工具，即使他们之前从未听说过这个工具。
含语音输出IoT · 嵌入式 AI · QCS8550 · 官方
英语语音翻译机
把英文录音识别成文字，翻译为中文，再合成中文语音。可对照原文和译文，也可上传自己的录音。
- 端到端
- 5856 ms 实测
- 首字
- 101 ms 实测
在线工作流按通用方式逐块运行，速度仅供参考；落地时对整条流水线做优化（并行、减少数据拷贝、合并前后处理等），通常还能更快。
先看运行效果
已保存的真机结果样例输入
0:00 / 0:00
0:00 / 0:00
原型如何组成
- 1SenseVoice 语音识别
- 2HY-MT 翻译
- 3MeloTTS 中文播报
原型使用的模型
需要哪些硬件
| 硬件 / 配件 | 数量 |
|---|---|
| QCS8550 | × 1 |
| 麦克风 | 选配 |
| 扬声器 | 选配 |
复现步骤
- 1
体验样例
点击「用样例体验」，在自己的画布运行已经准备好的样例。
- 2
配置输入与参数
选择输入积木，使用样例或替换为自己的素材；在模型属性中调整语言和提示词。
- 3
运行并查看结果
选择QCS8550并运行，在输出积木查看结果。
- 4
导出复现
从工作流导出工程，按工程内的 README 准备环境并在自己的设备运行。
在自己的设备上继续
看看配套开发板的规格、购买方式和拿到板卡后的第一步。