python手勢識別控制音量

① 基於語法動態手勢識別有哪些方法

手勢識別分為二維和三維手勢識別。
二維手勢識別基本只不會涉及深度信息，會為用戶解決最簡單基礎的手勢操作。
這種技術不僅可以識別手型，還可以識別一些簡單的二維手勢動作，比如對著攝像頭揮揮手、確定、點選及拖拽等基礎交互手勢。此類手勢識別技術雖然在硬體要求上和二維手型識別並無區別，但是得益於更加先進的計算機視覺演算法，可以獲得更加豐富的人機交互內容。在使用體驗上也提高了一個檔次，從純粹的狀態控制，變成了比較豐富的平面控制。
這種技術已經被集成到了電視里，像樂視TV等；也被做成了基於普通攝像頭的手勢識別技術，如國內英梅吉的HandCV手勢交互系統，可以安裝在手機/PC等設備中就可以實現手勢交互，同時也深度適配VR/AR環境；還有來自以色列的EyeSight，被中國一家企業投資2000萬美金，他們的手勢識別技術同樣也是做普通攝像頭，不同於國內的這家手勢識別，以色列這家多應用於生活場景，為懶人提供福利，不用觸摸手機直接隔空操作。
總的來說，二維的手勢識別相對來說更加入門級，可以為手勢識別提供從零到一的普及。
三維的手勢識別技術相對於二維的來說更精準、更深度，可以操作除了生活場景之外的一些游戲場景，面向一些發燒級玩家。提供的解決方案有結構光，微軟的KINECT；光飛時間TOF，根據光子飛行時間進而可以推算出光子飛行的距離，得到物體的深度信息；以及目前和暴風正在合作的leap
motion的多角成像技術，使用兩個或者兩個以上的攝像頭同時攝取圖像。

② python3.6+opencv怎麼靜態圖像識別不同的手勢

這得用神經網路演算法做模式識別了，算是人工智慧的范疇。具體就復雜了。

③ 求python opencv 手勢識別源代碼

自己寫就是了。有了opencv的抓屏結果。做一些簡單的數據處理。 比如按大小來判斷手的位置。再根據長度判斷手掌的位置，再根據手型的模板匹配來判斷手型。模板可以通過多次訓練或取。大約1個星期的工作量就可以寫一個可以用的程序。

④ 利用Python對praat構建的語音數據集如何進行訓練

摘要 【python語音識別訓練_用 Python 訓練自己的語音識別系統，這波操作穩了_weixin_39942037的博客-CSDN博客】https://blog.csdn.net/weixin_39942037/article/details/111446620

⑤ 如何用python調用百度語音識別

1、首先需要打開網路AI語音系統，開始編寫代碼，如圖所示，編寫好回車。

⑥ 基於python的手勢識別論文的課題任務書怎麼寫

摘要 任務書含以下方面的內容：

⑦ 有人在用python開發程序時使用到語音識別相關的東西嗎

調用網路語言識別API的

# -*- coding=utf-8 -*-

import base64
import urllib2
import urllib
import json
import wave

def get_token():
URL = 'http://openapi..com/oauth/2.0/token'
_params = urllib.urlencode({'grant_type': 'client_credentials',
'client_id': 'yours',#改成你自己的
'client_secret': 'yours'})#改成你自己的
_res = urllib2.Request(URL, _params)
_response = urllib2.urlopen(_res)
_data = _response.read()
_data = json.loads(_data)
return _data['access_token']


def wav_to_text(wav_file):
try:
wav_file = open(wav_file, 'rb')
except IOError:
print u'文件錯誤啊，親'
return
wav_file = wave.open(wav_file)
n_frames = wav_file.getnframes()
frame_rate = wav_file.getframerate()
if n_frames != 1 or frame_rate not in (8000, 16000):
print u'不符合格式'
return
audio = wav_file.readframes(n_frames)
seconds = n_frames/frame_rate+1
minute = seconds/60 + 1
for i in range(0, minute):
sub_audio = audio[i*60*frame_rate:(i+1)*60*frame_rate]
base_data = base64.b64encode(sub_audio)
data = {"format": "wav",
"token": get_token(),
"len": len(sub_audio),
"rate": frame_rate,
"speech": base_data,
"cuid": "B8-AC-6F-2D-7A-94",
"channel": 1}
data = json.mps(data)
res = urllib2.Request('http://vop..com/server_api',
data,
{'content-type': 'application/json'})
response = urllib2.urlopen(res)
res_data = json.loads(response.read())
print res_data['result'][0]

if __name__ == '__main__':
wav_to_text('demo.wav')

⑧ python實時獲取麥克風輸入音量

import sounddevice as sd

import numpy as np
ration = 10 # 延遲（單位秒）

def print_sound(indata, outdata, frames, time, status):

volume_norm = np.linalg.norm(indata)*10
print "|" * int(volume_norm)

with sd.Stream(callback=print_sound):
sd.sleep(ration * 1000)

⑨ 如何運用Python建立手勢庫

用什麼語言不重要。不過python相對其它語言來說，開發速度是一流的。

手勢庫的格式與內容這個先確定下來。 是用於瀏覽器的手勢 ，還是手機上的手勢，或者是你可能做視頻的識別的手勢， 先明確下來。

然後就可以建立測試用例， 模擬測試演算法，顯示測試結果。這些演算法訓練都可以用python來實現。

不過大部分情況下，特別是手機上的手勢，都是程序員在腦子里做一下空間想像就做出來的。不用這么復雜。

⑩ 人工智慧手勢控制怎麼解釋可以應用到哪些場景

可以這么說，在人工智慧領域，「手勢識別」已經發展得非常普遍，可以廣泛應用於智能家居、智能駕駛等。用戶只要通過手勢就可以控制對應的功能，人機交互方式更加智能化、自動化。
像智匯有初的人工智慧手勢控制，具有行業領先的「不聯網識別」、「遮擋識別」等演算法優勢，識別物體形狀，判斷物體的屬性，基於AI機器視覺的三維交互方式，取代實體按鍵、觸屏接觸的二維平面交互方式，避免接觸交叉感染和觸電風險，降低實體開發周期和成本，提升科技交互效率和體驗，廣泛應用於智能汽車、智能家居、智能社區、智能手機、娃娃機、健身、AR/VR等。
可以應用的場景有汽車、空調、洗衣機、熱水器、油煙機、電梯、開關、窗簾、台燈、手機、電視、娃娃機、健身、AR/VR等。