人工智能AI基础知识与实践-导航与语音合成python实战
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人工智能AI基础知识与实践-二维码与物体识别python实战
可以从 。
OpenCV的应用场景
OPENCV提供了python接口，我们可以用python很方便的完成一些 东西的识别。
自从测试版本在 1999 年 1 月发布以来，OpenCV 已经广泛用于许多 应用、产品以及科研工作中。这些应用包括在卫星和网络地图上拼接图像，图 像扫描校准，医学图像的降噪，目标分析，安保以及工业检测系统，自动驾驶 和安全系统，制造感知系统，相机校正，军事应用，无人空中、地面、水下航 行器。
7：模型应用 模型训练完成后，将模型保存起来，当要实际应用时，则通过加载模型，输入图像进行应用
OpenVino介绍
OpenVINO™工具包可快速部署模拟人类视觉的应用程序和解决方案。该工具包基于卷积神经 网络（CNN），可扩展英特尔®硬件的计算机视觉（CV）工作负载，从而最大限度地提高性 能。 OpenVINO包括组件： 深度学习模型优化器 - 一种跨平台的命令行工具，用于导入模型并使用推理引擎为最佳执行 做 好准备。模型优化器导入，转换和优化模型，这些模型在流行的框架中训练，例如Caffe * ， TensorFlow *，MXNet *，Kaldi *和ONNX *。 深度学习推理引擎 - 一种统一的API，允许对许多硬件类型进行高性能推断，包括英特尔 ®CPU，英特尔®集成显卡，英特尔®Movidius™神经计算棒，英特尔®神经计算棒2和采用英 特尔®的英特尔®视觉加速器设计Movidius™VPU 演示和示例 - 一组简单的控制台应用程序，演示如何在应用程序中使用推理引擎 工具 - 一组简单的控制台工具，用于校准和测量模型的精度 预先训练的模型 - 一套用于学习和演示目的的预训练模型或开发深度学习软件
二维码识别过程
二维码识别过程： 二维码识别过程大概分三个步骤 获取二维码画面 算法获取关键定位点，获取信息 对信息进行解码和返回结果
OpenCV的应用场景
OPENCV提供了python接口，我们可以用python很方便的完成一些 东西的识别。
自从测试版本在 1999 年 1 月发布以来，OpenCV 已经广泛用于许多 应用、产品以及科研工作中。这些应用包括在卫星和网络地图上拼接图像，图 像扫描校准，医学图像的降噪，目标分析，安保以及工业检测系统，自动驾驶 和安全系统，制造感知系统，相机校正，军事应用，无人空中、地面、水下航 行器。
7：模型应用 模型训练完成后，将模型保存起来，当要实际应用时，则通过加载模型，输入图像进行应用
OpenVino介绍
OpenVINO™工具包可快速部署模拟人类视觉的应用程序和解决方案。该工具包基于卷积神经 网络（CNN），可扩展英特尔®硬件的计算机视觉（CV）工作负载，从而最大限度地提高性 能。 OpenVINO包括组件： 深度学习模型优化器 - 一种跨平台的命令行工具，用于导入模型并使用推理引擎为最佳执行 做 好准备。模型优化器导入，转换和优化模型，这些模型在流行的框架中训练，例如Caffe * ， TensorFlow *，MXNet *，Kaldi *和ONNX *。 深度学习推理引擎 - 一种统一的API，允许对许多硬件类型进行高性能推断，包括英特尔 ®CPU，英特尔®集成显卡，英特尔®Movidius™神经计算棒，英特尔®神经计算棒2和采用英 特尔®的英特尔®视觉加速器设计Movidius™VPU 演示和示例 - 一组简单的控制台应用程序，演示如何在应用程序中使用推理引擎 工具 - 一组简单的控制台工具，用于校准和测量模型的精度 预先训练的模型 - 一套用于学习和演示目的的预训练模型或开发深度学习软件
二维码识别过程
二维码识别过程： 二维码识别过程大概分三个步骤 获取二维码画面 算法获取关键定位点，获取信息 对信息进行解码和返回结果
Python人工智能基础教程
Python人工智能基础教程人工智能（Artificial Intelligence，AI）已经成为现代科技发展的热点之一。
而Python作为一种简洁易用且功能强大的编程语言，被广泛应用于人工智能领域。
本教程将介绍Python在人工智能中的基础知识和应用。
一、Python介绍Python是一种高级编程语言，具有简洁易读的语法和丰富的标准库。
它的设计理念强调代码的可读性和简洁性，非常适合初学者学习和使用。
二、Python和人工智能1. 基本数据类型和运算符在Python中，可以使用常用的数值类型（如整型、浮点型）和运算符（如加减乘除）进行计算。
此外，还有列表、字典、字符串等数据类型，方便处理和存储数据。
2. 条件语句和循环语句Python提供了强大的条件语句和循环语句，方便进行逻辑判断和循环操作。
这对于人工智能算法的开发和实现非常重要。
3. 函数和模块Python支持函数和模块的定义和使用，能够将代码模块化、重用、组织起来。
在人工智能开发中，我们可以自定义函数和导入现有的模块，提高代码效率和可读性。
4. 数据科学库和人工智能框架Python拥有丰富的第三方库和框架，其中包括很多用于数据科学和人工智能的工具。
例如，NumPy可以进行高效的数值计算，Pandas用于数据分析，Scikit-learn提供机器学习算法，TensorFlow和PyTorch等是常用的深度学习框架。
三、Python在人工智能中的应用1. 机器学习机器学习是人工智能的重要分支，通过训练模型使计算机具备从数据中学习和预测的能力。
Python提供了丰富的机器学习库和算法，如Scikit-learn、Keras等，使得开发者可以快速构建和训练机器学习模型。
2. 深度学习深度学习是机器学习的一个子领域，通过构建神经网络模型实现对复杂数据的识别和分析。
Python的TensorFlow和PyTorch等深度学习框架提供了方便易用的API和工具，使得深度学习变得简单高效。
AI技术的基础知识与入门指南
AI技术的基础知识与入门指南一、AI技术的基础知识AI（人工智能）技术是近年来备受关注和迅速发展的领域。
它涵盖了许多子领域，如机器学习、深度学习、自然语言处理等。
要理解和开始学习AI技术，有一些基础知识是必不可少的。
1. 机器学习机器学习是AI技术的核心概念之一。
它是研究如何使计算机系统根据经验或数据自动学习和改进其性能的方法。
在机器学习中，算法会从大型数据集中提取模式并进行预测或决策。
2. 深度学习深度学习是机器学习的一个分支，其目标是通过建立人工神经网络来模拟人脑中的神经元活动。
与传统的机器学习方法相比，深度学习能够处理更复杂的问题，并且对大规模数据具有更强大的表达能力。
3. 自然语言处理自然语言处理（NLP）是AI技术中与人类语言相关的研究领域。
它涉及将计算机用于理解、处理和生成人类语言。
NLP包括文本分析、语音识别、机器翻译等应用。
4. 计算机视觉计算机视觉是一项使用计算机和相机来模拟和改善人类视觉能力的技术。
它涵盖了图像处理、目标检测与识别、图像生成等任务。
计算机视觉在自动驾驶、人脸识别等领域有广泛应用。
二、AI技术的入门指南要开始学习和应用AI技术，以下几个步骤可以作为入门指南：1. 学习编程基础AI技术需要编写代码来实现各种算法和模型。
因此，学习一种或多种编程语言是非常重要的，例如Python、Java或C++等。
建议从简单易懂的编程语言开始，并逐步深入学习更复杂的内容。
2. 掌握数学基础知识在AI领域中，数学是不可或缺的基础。
线性代数、微积分和概率论是最常用的数学概念。
了解这些概念并理解它们在AI算法中的应用将对你理解和开发AI模型起到关键作用。
3. 学习机器学习与深度学习掌握机器学习和深度学习是进行AI研究和应用的关键。
可以通过在线教程、课程或书籍来了解基本概念和常见算法，如线性回归、决策树、神经网络等。
4. 探索开源工具和框架在AI领域，有许多强大的开源工具和框架可供使用。
例如，TensorFlow、PyTorch和Scikit-Learn等都是流行且功能齐全的AI工具。
人工智能基础知识与实践
人工智能基础知识与实践第一章：引言随着科技的不断发展，人工智能作为一项前沿技术已经引起了广泛关注。
人工智能是计算机科学的一个分支，通过模拟人类智能的方式来完成各类任务。
本章将介绍人工智能的基本概念、发展历程以及在实践中的重要性。
第二章：人工智能的基本概念在介绍人工智能之前，首先需要了解什么是智能。
智能是指具备学习能力、推理能力和解决问题能力的能力。
而人工智能就是指计算机系统具备类似于人类的智能的能力。
本章将详细介绍人工智能的基本定义、分类以及相关的技术和方法。
第三章：人工智能的发展历程人工智能的发展历程可以追溯到上世纪50年代。
从最初的逻辑推理到机器学习，再到深度学习的兴起，人工智能的技术逐步演进。
本章将详细介绍人工智能发展的主要阶段以及各个阶段的代表性算法和应用。
第四章：机器学习与人工智能机器学习是人工智能的核心技术之一，通过自动分析数据和提取规律，机器学习可以通过经验不断改进和优化自身的性能。
本章将介绍机器学习的基本概念、分类以及常见的算法模型，如决策树、支持向量机、神经网络等，并举例说明其在实践中的应用。
第五章：深度学习与人工智能深度学习是近年来人工智能研究的热点之一，它通过构建多层的神经网络来模拟人类的神经系统，实现更复杂的模式识别和推理能力。
本章将介绍深度学习的基本原理和方法，包括卷积神经网络、循环神经网络等，并分析其在图像识别、自然语言处理等领域的应用。
第六章：自然语言处理与人工智能自然语言处理是人工智能领域中一项重要的技术，它涉及计算机对自然语言进行理解和生成的能力。
本章将介绍自然语言处理的基本任务，如词性标注、句法分析、语义分析等，并介绍常用的自然语言处理工具和框架。
第七章：计算机视觉与人工智能计算机视觉是指计算机系统通过摄像头等设备获取图像信息，并对图像进行分析和理解的能力。
本章将介绍计算机视觉的基本任务，如图像分类、目标检测、图像分割等，并介绍常用的计算机视觉算法和工具。
第八章：人工智能在实践中的应用人工智能在各个领域都有广泛的应用，如医疗健康、金融、交通运输等。
人工智能语音合成实验报告
人工智能语音合成实验报告引言："语音是灵魂的音符，而人工智能是它的化身。
"——乔治.伯纳德·肖人工智能（AI）的不断发展为我们带来了许多前所未有的技术突破和应用创新。
语音合成作为AI的重要组成部分，为我们实现文本转语音的功能提供了广阔的可能性。
本实验报告将详细介绍人工智能语音合成实验的过程和结果。
实验目的：本实验旨在探索人工智能语音合成技术的发展趋势，并评估其在不同应用领域的效果。
通过实验，我们希望了解语音合成的原理、技术特点以及与自然人声之间的差异。
实验方法：1. 数据采集：首先，我们收集了大量的文本数据作为语音合成的输入。
这些数据包括新闻报道、网络文章、书籍等不同类型的文本。
2. 模型训练：使用深度学习算法，我们训练了一个语音合成模型。
训练过程中，我们通过将文本数据与与其相对应的音频数据进行对齐，以便模型能够学习到相应的语音特征。
3. 参数调优：为了提高语音合成的质量，我们不断尝试调整模型的参数，改进模型的表现。
通过反复试验和比较，我们最终找到了最适合的参数设置。
4. 语音合成：将待合成的文本输入已经训练好的模型中，通过模型的输出，生成对应的语音。
将生成的语音进行保存和评估，并与自然人声进行对比。
实验结果：通过我们的语音合成实验，我们发现现有的人工智能语音合成技术已经取得了令人瞩目的成果。
合成的语音质量和流畅度已经能够达到接近自然人声的程度。
在不同应用场景中，如语音助手、有声图书、电话客服等，人工智能语音合成技术都展现出其巨大的潜力和应用空间。
然而，我们也发现在某些特定情况下，语音合成系统仍然存在一些挑战和局限性。
在处理含有特定方言、口音或特殊声音的文本时，语音合成系统可能会出现误识别或合成不准确的问题。
此外，在情感表达和语气调侃等方面，语音合成系统的表现还有待进一步的改进。
结论：通过这次实验，我们对人工智能语音合成技术有了更深入的了解，并展望了其未来的发展趋势。
Python实现人工智能的基础知识
等
自然语言处理： 用于处理和理 解自然语言， 如机器翻译、
情感分析等
推荐系统：用 于推荐商品、 电影、音乐等， 提高用户体验
和销售业绩
深度学习优化方法
梯度下降法：通过计算梯度 来更新参数，使损失函数最 小化
随机梯度下降法：在梯度下 降法的基础上，每次只使用 一部分数据进行更新
动量法：在梯度下降法中引 入动量项，加速收敛速度
基本概念：Q-learning是一种强化学习算法，用于解决马尔可夫决策过程（MDP）问题
原理：Q-learning通过估计每个状态-动作对的Q值，来选择最优的动作
更新规则：Q-learning使用Bellman方程来更新Q值，并使用探索和利用策略来平衡探 索和利用
应用场景：Q-learning广泛应用于自动驾驶、游戏AI、机器人控制等领域
人控制等
优缺点： Actor-Critic 算法具有较高 的稳定性和收 敛速度，但计 算复杂度较高
07
Python深度学习
深度学习基础
深度学习的概念：一种模拟人脑神经网络的机器学习方法
深度学习的应用：图像识别、语音识别、自然语言处理等领域
深 度 学 习 的 框 架 ： Te n s o r F l o w 、 P y To r c h 、 K e r a s 等 深度学习的模型：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短 期记忆网络（LSTM）等
视频处理和分析
视频读取：使用OpenCV库读取视频文件 视频帧提取：从视频中提取每一帧图像 图像处理：对提取的图像进行各种处理，如缩放、旋转、模糊等 特征提取：从处理后的图像中提取特征，如颜色、纹理、形状等 模型训练：使用提取的特征训练模型，如分类、检测、分割等 结果展示：将处理和分析的结果展示给用户，如视频摘要、目标检测等
自然语言处理： 用于处理和理 解自然语言， 如机器翻译、
情感分析等
推荐系统：用 于推荐商品、 电影、音乐等， 提高用户体验
和销售业绩
深度学习优化方法
梯度下降法：通过计算梯度 来更新参数，使损失函数最 小化
随机梯度下降法：在梯度下 降法的基础上，每次只使用 一部分数据进行更新
动量法：在梯度下降法中引 入动量项，加速收敛速度
基本概念：Q-learning是一种强化学习算法，用于解决马尔可夫决策过程（MDP）问题
原理：Q-learning通过估计每个状态-动作对的Q值，来选择最优的动作
更新规则：Q-learning使用Bellman方程来更新Q值，并使用探索和利用策略来平衡探 索和利用
应用场景：Q-learning广泛应用于自动驾驶、游戏AI、机器人控制等领域
人控制等
优缺点： Actor-Critic 算法具有较高 的稳定性和收 敛速度，但计 算复杂度较高
07
Python深度学习
深度学习基础
深度学习的概念：一种模拟人脑神经网络的机器学习方法
深度学习的应用：图像识别、语音识别、自然语言处理等领域
深 度 学 习 的 框 架 ： Te n s o r F l o w 、 P y To r c h 、 K e r a s 等 深度学习的模型：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短 期记忆网络（LSTM）等
视频处理和分析
视频读取：使用OpenCV库读取视频文件 视频帧提取：从视频中提取每一帧图像 图像处理：对提取的图像进行各种处理，如缩放、旋转、模糊等 特征提取：从处理后的图像中提取特征，如颜色、纹理、形状等 模型训练：使用提取的特征训练模型，如分类、检测、分割等 结果展示：将处理和分析的结果展示给用户，如视频摘要、目标检测等
Python在人工智能中的应用实战
Python在人工智能中的应用实战自从AI这个概念被提出以后，它就一直在全球范围内炙手可热。
随着AI技术的逐步发展和普及，越来越多的人开始关注它，并希望可以使用它来解决一些现实问题。
而Python，作为当下最热门的编程语言之一，被广泛应用于人工智能和机器学习领域。
在本文中，我们将探讨Python在人工智能中的应用实战。
Python在机器学习中的应用机器学习是AI技术的核心，也是当前最为流行的人工智能技术之一。
在机器学习中，Python被广泛用于深度学习、自然语言处理、数据分析和图像识别等领域。
Python中有很多针对机器学习的库，如tensorflow、Keras、scikit-learn等等。
这些库具有快速运行速度、高效处理大规模数据集、易于学习以及可扩展性好等优点。
比如，在自然语言处理领域，Python可以采用NLTK(natural language toolkit)库来进行文本处理。
例如，我们可以使用Python 从一段文本中提取关键词、制作词云图，对文本进行情感分析等等。
同时，Python也可以应用在语音识别和语音生成领域，如通过调用Google API进行语音识别、使用PyAudio进行录音和播放等等。
Python在深度学习中的应用深度学习是人工智能中最为热门的技术之一，它能够帮助计算机模拟出人类认知过程，并从数据中学习规律、提取特征信息。
Python也是最流行的开发语言之一。
Python中最容易使用的框架是TensorFlow。
它是由Google开发发布的一套开源的深度学习框架，完全采用Python语言实现。
PyTorch也是在学术界和开发者社区颇受欢迎的深度学习框架。
它是一个基于Python的科学计算包，主要针对两类人群：易于使用的前端研究人员和熟悉深度学习的后端研究人员。
PyTorch使用起来更加灵活，更适用于实验性的深度学习项目。
Python在图像识别中的应用图像识别是计算机视觉领域中的一个重要技术，它能够将图像中的物体、场景、动作等等信息进行识别和分类。
人工智能基础与实践 第3章 Python与人工智能 课件PPT
变量是指在运行过程中值可以被修改的量。变量的名称除必须符 合标识符的构成规则外，要尽量遵循一些约定俗成的规范： 除了循环控制变量可以使用i或者x这样的简单名字外，其他变量 最好使用有意义的名字，以提高程序的可读性。例如，表示平均 分的变量应使用average_score或者avg_score，而不建议用as或 者pjf。直接用汉字命名也是可以的，但限于输入烦琐和编程环境 对汉字兼容等因素，习惯上很少使用。 用英文名字时，多个单词之间为表示区隔，可以用下画线来连 接不同单词，或者把每个单词的首字母大写。 用于表示固定不变值的变量名称一般用全大写英文字母，例如 ：PI，MAX_SIZE。变量一般使用大小写混合的方式。 因为以下画线开头的变量在Python中有特殊含义，所以，自定 义名称时，一般不用下画线作为开头字符。 此外，还要注意Python标识符是严格区分大小字母的。
2.3 Python的基本运算和表达式
2.3.1 变量 1．变量的赋值和存储 （1）变量定义 在Python中没有专门的变量定义语句，变量定义是 通过对变量第一次进行赋值来实现 （2）删除变量 使用del命令可以删除一个对象（包括变量、函数等 ），删除之后就不能再访问这个对象了，因为它已 经不存在了。当然，也可以通过再次赋值重新定义x 变量
（5）字符串切片 在Python程序中，可使用切片（slice）从字符串中提取子串。 切片的参数是用两个冒号分隔的三个数字：
• 第一个数字表示切片开始位置（默认为0） • 第二个数字表示切片截止位置（但不包含这个位置，默认为字符串长度） • 第三个数字表示切片的步长（默认为1），当步长省略时，可以顺便省略最
优雅、明确、简单 优美胜BE于xepa丑luict陋iiftui，lsisb显ebt式etettr优etrh于tahna隐nim式upgllicy.it.
Python人工智能与机器学习实践教程
Python人工智能与机器学习实践教程第一章：Python基础Python是一门简洁、易学的编程语言，被广泛应用于机器学习和人工智能领域。
本教程将首先介绍Python的基础知识，包括变量、数据类型、运算符、控制流、函数等。
掌握这些基础知识是进一步学习和实践人工智能与机器学习的基础。
第二章：NumPyNumPy是Python中用于科学计算的核心库之一，它提供了高效的多维数组对象以及对这些数组进行操作的工具。
在本章中，将介绍NumPy库的基本功能，包括数组的创建、索引和切片、数学运算和广播等。
熟悉NumPy库对于进行后续的机器学习任务是至关重要的。
第三章：PandasPandas是Python中用于数据分析和处理的重要库，在机器学习中也经常用到。
本章将介绍Pandas库的基本功能，包括数据结构、数据的读写、数据的清洗和处理等。
学习Pandas库将帮助我们更好地理解和处理机器学习中的数据。
第四章：Matplotlib与数据可视化数据可视化是理解数据和展示结果的重要手段之一。
Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一，它提供了各种绘图功能，包括散点图、线图、柱状图等。
本章将介绍Matplotlib库的基本使用方法，并结合实例展示如何使用Matplotlib进行数据可视化。
第五章：机器学习基础机器学习是人工智能的一个重要分支，通过让计算机学习和模仿人类的行为和思维过程，从数据中自动发现规律和模式。
本章将介绍机器学习的基本概念和流程，包括监督学习和无监督学习的区别、训练集和测试集的划分、特征工程、模型选择和评估等。
第六章：监督学习算法监督学习是一种通过已标记的数据来预测未知数据的方法。
本章将介绍常用的监督学习算法，包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机和随机森林等。
通过对这些算法原理和实现方式的学习，我们可以解决许多真实世界的问题。
第七章：无监督学习算法无监督学习是一种从未标记的数据中发现模式和结构的方法。
人工智能基础知识与Python实践指南
人工智能基础知识与Python实践指南第一章：人工智能基础知识概述在进入Python实践之前，我们先来了解一些人工智能的基础知识。
人工智能是指让机器具备类似于人类的智能行为和思维能力的一门科学。
它是计算机科学、神经科学、认知科学、心理学等多个学科的交叉融合。
人工智能包括机器学习、深度学习、自然语言处理等领域，广泛应用于图像识别、语音识别、自动驾驶等众多领域。
第二章：机器学习基础机器学习是人工智能的核心技术之一，它通过让机器从数据中学习并改进性能，实现任务自动化。
在机器学习中，数据被划分为训练集和测试集，训练集用于构建模型，测试集用于评估模型的性能。
机器学习中常用的算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等。
Python是机器学习的常用编程语言，它具有丰富的机器学习库和工具，如Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch 等。
第三章：深度学习基础深度学习是机器学习的一个重要分支，它模拟人脑神经网络的结构和功能，通过多层次的神经元网络进行学习和预测。
深度学习广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。
在深度学习中，常用的神经网络模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。
Python中的深度学习框架有Keras、TensorFlow、PyTorch等，它们提供了方便易用的接口和工具，简化了深度学习的开发过程。
第四章：自然语言处理基础自然语言处理是人工智能中的重要研究方向，它涉及文本分析、语言理解、机器翻译等任务。
自然语言处理的基础是文本预处理，包括文本清洗、分词、词干提取等操作。
在Python中，有一些常用的自然语言处理库，如NLTK、SpaCy等。
另外，Word2Vec、BERT等模型是自然语言处理中常用的深度学习模型，它们可以进行词向量的表示和语义分析。
第五章：Python实践指南Python是人工智能领域中最流行的编程语言之一，它具有简单易学、开发效率高等优点。
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我们可以阅读其官方的SDK文档， 更系统的学习相关的内容。
调用API，完成一个语音合成：
执行脚本后，会生成auido.mp3文件。即是我们的语音合成文件。
修改音色和语速
实战：巡航播报机器人
要求： 让机器人在 2点之间巡航，到达固定位置后，进行语音播报。 播报内容为在线语音合成，或者播放本地音频文件。
在移动底盘的节点中，goal是PoseStamped消息类型，其中包含有关机器人 应该在世界中移动的位置的信息。 我们只需要编写一个向服务器发送goal(指定的坐标点)，并且对任务执行的 过程和结果进行监测。就可以实现机器人多点巡航的功能。
参考：
SendingSimpleGoals实战
SendingSimpleGoals实战
在线语音合成
在线语音合成时，需要与服务器进行数据传输，提供语音合成的云服务 器供应商，会提供API接口方便用户调用。所以我们在进行在线语音合登录
打开这些信息是机器人与供应商远程服 务器的接口。类似微信账号密码与微信服务器的关系。
Soundplay的安装
• $ sudo apt-get install ros-kinetic-sound-play
Soundplay服务的启动
• 首先运行roscore 然后执行 $ rosrun sound_play soundplay_node.py
Soundplay让机器说话
• 运行 $ rosrun sound_play say.py “你想说的英文”
导航中的action机制
Action介绍
action服务器即actionlib 是ROS中一个很重要的功能包集合，尽管在ROS中已 经提供了srevice机制来满足请求-响应式的使用场景，但是加入某个请求执行时 间很长，在此期间用户想查看执行的进度或者取消这个请求的话，service机制 就不能满足了，但是actionlib可满足用户这种需求。
语音合成工作流程
为了方便语音合部分），可以供开发者快速生成自己 的定制语音。开发者只需要输入自己想要合成的 文本，后台服务器会生成相应的音频数据。
语音合成的方式
语音合成目前来说主要分离线合成和在线合成。 离线合成：是把合成资源下载到本地进行合成，缺点是合成的声音不够 逼真，且音色等选择比较单一； 在线语音合成：是把需要语音合成的文本发给服务器，由服务器进行处 理后，再返回本地的操作，优点是发音比较逼真，缺点是需要一直联网。
python语音合成实战
TTS语音合成技术简介
TTS是（Text To Speech）的缩写，即“从文本到语音”，是人机对话的一。
云服务器 在线合成
TTS 文本输入
本地引擎 离线合成
音频文件 播放
ROS功能包 soundplay
• • 如果已安s装etsuepttuopotlosols，执p行ythpoynthsoentuspe.tpuyp.ipnystianlsl tall即可。 如果已安装setuptools，执行python setup.py install即可
下载SDK（软件开发工具包）：
下载SDK会获得官方提供的一些 例程，大家可以下载下来学习。 官方的SDK也提供很多种，我们 可以根据自己的项目下载相应的 SDK。 Linuxaidu-aip
actionlib工作机制 actionlib使用client-server工作模式，ActionClient 和 ActionServer通过"ROS Action Protocol"进行通信，"ROS Action Protocol"以 ROS消息方式进行传输。此外ActionClient 和ActionServer给用户提供了一些简 单的接口，用户使用这些接口可以完成goal请求（client边）和goal执行（server 边）。
语音合成介绍
语音合成又称文语转换（Text to Speech，TTS）技术，通过机械的、电子的 方法产生人造语音。通俗的讲，语音合成技术就是赋予计算机像人一样可以自 如说话的能力。 与传统的声音回放设备（磁带录音机，MP3）有着本质的区别。通过预先录 制声音然后回放来实现“让机器说话”的。这种方式无论是在内容、存储、传 输或者方便性、及时性等方面都存在很大的限制。而通过计算机语音合成则可 以在任何时候将任意文本转换成具有高自然度的语音，从而真正实现让goal：用于给服务器发送一个新的目标 。 cancel：用于取消任务。 status：用 于通知client当前的状态。 feedback：用于周期反馈任务运行的监控数据。 result：向client发送任务的执行结果，这个topic 只会发布一次。
Action在move_base中的应用
调用API，完成一个语音合成：
执行脚本后，会生成auido.mp3文件。即是我们的语音合成文件。
修改音色和语速
实战：巡航播报机器人
要求： 让机器人在 2点之间巡航，到达固定位置后，进行语音播报。 播报内容为在线语音合成，或者播放本地音频文件。
在移动底盘的节点中，goal是PoseStamped消息类型，其中包含有关机器人 应该在世界中移动的位置的信息。 我们只需要编写一个向服务器发送goal(指定的坐标点)，并且对任务执行的 过程和结果进行监测。就可以实现机器人多点巡航的功能。
参考：
SendingSimpleGoals实战
SendingSimpleGoals实战
在线语音合成
在线语音合成时，需要与服务器进行数据传输，提供语音合成的云服务 器供应商，会提供API接口方便用户调用。所以我们在进行在线语音合登录
打开这些信息是机器人与供应商远程服 务器的接口。类似微信账号密码与微信服务器的关系。
Soundplay的安装
• $ sudo apt-get install ros-kinetic-sound-play
Soundplay服务的启动
• 首先运行roscore 然后执行 $ rosrun sound_play soundplay_node.py
Soundplay让机器说话
• 运行 $ rosrun sound_play say.py “你想说的英文”
导航中的action机制
Action介绍
action服务器即actionlib 是ROS中一个很重要的功能包集合，尽管在ROS中已 经提供了srevice机制来满足请求-响应式的使用场景，但是加入某个请求执行时 间很长，在此期间用户想查看执行的进度或者取消这个请求的话，service机制 就不能满足了，但是actionlib可满足用户这种需求。
语音合成工作流程
为了方便语音合部分），可以供开发者快速生成自己 的定制语音。开发者只需要输入自己想要合成的 文本，后台服务器会生成相应的音频数据。
语音合成的方式
语音合成目前来说主要分离线合成和在线合成。 离线合成：是把合成资源下载到本地进行合成，缺点是合成的声音不够 逼真，且音色等选择比较单一； 在线语音合成：是把需要语音合成的文本发给服务器，由服务器进行处 理后，再返回本地的操作，优点是发音比较逼真，缺点是需要一直联网。
python语音合成实战
TTS语音合成技术简介
TTS是（Text To Speech）的缩写，即“从文本到语音”，是人机对话的一。
云服务器 在线合成
TTS 文本输入
本地引擎 离线合成
音频文件 播放
ROS功能包 soundplay
• • 如果已安s装etsuepttuopotlosols，执p行ythpoynthsoentuspe.tpuyp.ipnystianlsl tall即可。 如果已安装setuptools，执行python setup.py install即可
下载SDK（软件开发工具包）：
下载SDK会获得官方提供的一些 例程，大家可以下载下来学习。 官方的SDK也提供很多种，我们 可以根据自己的项目下载相应的 SDK。 Linuxaidu-aip
actionlib工作机制 actionlib使用client-server工作模式，ActionClient 和 ActionServer通过"ROS Action Protocol"进行通信，"ROS Action Protocol"以 ROS消息方式进行传输。此外ActionClient 和ActionServer给用户提供了一些简 单的接口，用户使用这些接口可以完成goal请求（client边）和goal执行（server 边）。
语音合成介绍
语音合成又称文语转换（Text to Speech，TTS）技术，通过机械的、电子的 方法产生人造语音。通俗的讲，语音合成技术就是赋予计算机像人一样可以自 如说话的能力。 与传统的声音回放设备（磁带录音机，MP3）有着本质的区别。通过预先录 制声音然后回放来实现“让机器说话”的。这种方式无论是在内容、存储、传 输或者方便性、及时性等方面都存在很大的限制。而通过计算机语音合成则可 以在任何时候将任意文本转换成具有高自然度的语音，从而真正实现让goal：用于给服务器发送一个新的目标 。 cancel：用于取消任务。 status：用 于通知client当前的状态。 feedback：用于周期反馈任务运行的监控数据。 result：向client发送任务的执行结果，这个topic 只会发布一次。
Action在move_base中的应用