基于深度学习的人脸检测系统利用预训练模型(如MTCNN、RetinaFace或YOLOv5-Face)实现高效准确的人脸定位。系统通过输入预处理(图像归一化、尺寸调整)、模型推理(生成候选框及置信度)和后处理(非极大值抑制、阈值过滤)三个核心流程完成检测,最终输出带边界框的图像或坐标数据。预训练模型通过迁移学习复用大规模数据集训练权重,显著降低训练成本,同时支持量化、剪枝等优化策略以适应不同硬件环境(GPU/CPU/移动端)。典型应用包括安防监控、人脸识别前置处理、社交媒体标注等场景,并可扩展人脸属性分析、活体检测等功能。该系统平衡了精度与效率,通过OpenCV、PyTorch等框架快速部署,...
本项目基于OpenAI Whisper构建了一个智能语音交互助手,结合深度学习技术实现高精度的语音识别与自然交互。系统采用Whisper-large-v3作为核心语音识别引擎,支持98种语言的实时转写,通过微调优化在嘈杂环境下的识别准确率。语音输入经端点检测(VAD)分段后送入Whisper模型,输出的文本通过本地化的大语言模型(如ChatGLM3-6B或Qwen1.5)进行语义理解,生成上下文相关的自然语言响应,最终通过TTS引擎(如VITS或微软语音合成)实现语音输出。系统创新性地集成了声纹识别模块,可区分不同用户并记忆个性化偏好,同时采用RAG技术接入本地知识库增强专业领域问答能力。部署...