python手势识别控制音量

① 基于语法动态手势识别有哪些方法

手势识别分为二维和三维手势识别。
二维手势识别基本只不会涉及深度信息，会为用户解决最简单基础的手势操作。
这种技术不仅可以识别手型，还可以识别一些简单的二维手势动作，比如对着摄像头挥挥手、确定、点选及拖拽等基础交互手势。此类手势识别技术虽然在硬件要求上和二维手型识别并无区别，但是得益于更加先进的计算机视觉算法，可以获得更加丰富的人机交互内容。在使用体验上也提高了一个档次，从纯粹的状态控制，变成了比较丰富的平面控制。
这种技术已经被集成到了电视里，像乐视TV等；也被做成了基于普通摄像头的手势识别技术，如国内英梅吉的HandCV手势交互系统，可以安装在手机/PC等设备中就可以实现手势交互，同时也深度适配VR/AR环境；还有来自以色列的EyeSight，被中国一家企业投资2000万美金，他们的手势识别技术同样也是做普通摄像头，不同于国内的这家手势识别，以色列这家多应用于生活场景，为懒人提供福利，不用触摸手机直接隔空操作。
总的来说，二维的手势识别相对来说更加入门级，可以为手势识别提供从零到一的普及。
三维的手势识别技术相对于二维的来说更精准、更深度，可以操作除了生活场景之外的一些游戏场景，面向一些发烧级玩家。提供的解决方案有结构光，微软的KINECT；光飞时间TOF，根据光子飞行时间进而可以推算出光子飞行的距离，得到物体的深度信息；以及目前和暴风正在合作的leap
motion的多角成像技术，使用两个或者两个以上的摄像头同时摄取图像。

② python3.6+opencv怎么静态图像识别不同的手势

这得用神经网络算法做模式识别了，算是人工智能的范畴。具体就复杂了。

③ 求python opencv 手势识别源代码

自己写就是了。有了opencv的抓屏结果。做一些简单的数据处理。 比如按大小来判断手的位置。再根据长度判断手掌的位置，再根据手型的模板匹配来判断手型。模板可以通过多次训练或取。大约1个星期的工作量就可以写一个可以用的程序。

④ 利用Python对praat构建的语音数据集如何进行训练

摘要 【python语音识别训练_用 Python 训练自己的语音识别系统，这波操作稳了_weixin_39942037的博客-CSDN博客】https://blog.csdn.net/weixin_39942037/article/details/111446620

⑤ 如何用python调用百度语音识别

1、首先需要打开网络AI语音系统，开始编写代码，如图所示，编写好回车。

⑥ 基于python的手势识别论文的课题任务书怎么写

摘要 任务书含以下方面的内容：

⑦ 有人在用python开发程序时使用到语音识别相关的东西吗

调用网络语言识别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'文件错误啊，亲'
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实时获取麦克风输入音量

import sounddevice as sd

import numpy as np
ration = 10 # 延迟（单位秒）

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 如何运用Python建立手势库

用什么语言不重要。不过python相对其它语言来说，开发速度是一流的。

手势库的格式与内容这个先确定下来。 是用于浏览器的手势 ，还是手机上的手势，或者是你可能做视频的识别的手势， 先明确下来。

然后就可以建立测试用例， 模拟测试算法，显示测试结果。这些算法训练都可以用python来实现。

不过大部分情况下，特别是手机上的手势，都是程序员在脑子里做一下空间想象就做出来的。不用这么复杂。

⑩ 人工智能手势控制怎么解释可以应用到哪些场景

可以这么说，在人工智能领域，“手势识别”已经发展得非常普遍，可以广泛应用于智能家居、智能驾驶等。用户只要通过手势就可以控制对应的功能，人机交互方式更加智能化、自动化。
像智汇有初的人工智能手势控制，具有行业领先的“不联网识别”、“遮挡识别”等算法优势，识别物体形状，判断物体的属性，基于AI机器视觉的三维交互方式，取代实体按键、触屏接触的二维平面交互方式，避免接触交叉感染和触电风险，降低实体开发周期和成本，提升科技交互效率和体验，广泛应用于智能汽车、智能家居、智能社区、智能手机、娃娃机、健身、AR/VR等。
可以应用的场景有汽车、空调、洗衣机、热水器、油烟机、电梯、开关、窗帘、台灯、手机、电视、娃娃机、健身、AR/VR等。