音视频

【LE Audio】BAP协议精讲[2]: 蓝牙LE音频配置核心逻辑

 在蓝牙LE音频生态中,BAP协议的配置是整个技术体系的骨架——它定义了设备如何分工、如何协作、如何搭建通信链路,直接决定了音频传输的可行性、稳定性和灵活性。如果把BAP协议看作一套完整的音频交通系统,那么配置就是交通规则、道路规划和角色分工的总纲,规定了谁是“司机”、谁是“调度员”、道路该如何铺设、不同车辆如何共存。本文就深入拆解BA

Seedance 2.0(即梦 2.0)深度解析:AI 视频进入「导演级」可控时代

2026 年 2 月 12 日,字节跳动 Seed 实验室正式发布Seedance 2.0(即梦 2.0) 多模态音视频生成大模型。它以统一多模态联合架构为底座,在运动稳定性、角色一致性、多镜头叙事与音画同步上实现全面突破,成为当前国内最接近工业级生产的 AI 视频模型之一。一、核心定位与行业地位 定位:全能型 A

SenSeVoice模型微调记录,语音识别垂直领域术语准确率提升至99%

场景:项目需要开发一个语音下单助手,但在识别能源石油领域的专业名词(如石油产品、仓库、炼油厂等)时准确率较低,导致无法正确匹配下单信息。需对语音识别模型进行微调,提升垂直领域术语的识别准确率。本文复现下之前微调的过程,以作记录。 微调步骤 一.准备数据集从数据库中查询出所有的商品名称,

Coze实战:基于数据库的视频混剪工作流搭建(喂饭级教程)

 作者:后端小肥肠 🍊 有疑问可私信或评论区联系我。 🥑 创作不易未经允许严禁转载。 姊妹篇: Coze一键生成打字机效果书单视频(保姆级工作流拆解)-CSDN博客 Coze实战:《如果书籍会说话》保姆级教程!全流程拆解(附源码)-

OpenCV DNN实战:年龄性别识别的模型剪枝技巧

OpenCV DNN实战:年龄性别识别的模型剪枝技巧1. AI 读脸术 - 年龄与性别识别在计算机视觉领域,人脸属性分析是一项极具实用价值的技术方向。从安防系统到智能营销,从个性化推荐到人机交互,自动识别人脸的性别与年龄段已成为许多AI应用的基础能力。传统的深度学习方案往往依赖PyTorch或TensorFlow等重型框架,部署

OpenCV深度解析:从基础到实战的计算机视觉库全指南

引言:OpenCV的诞生与影响力OpenCV(Open Source Computer Vision Library) 作为计算机视觉领域最具影响力的开源项目之一,自1999年由Intel发起以来,已发展成为连接理论研究与工业应用的核心桥梁。其模块化架构与跨平台特性支持Windows、Linux、macOS、Android等多

太香了!我用Claude Skills做了个会学习的剪辑Agent,10分钟自动剪视频!

太香了!我用Claude Skills做了个会学习的剪辑Agent,10分钟自动剪视频! 一、当剪辑师遇上"3个致命痛点"作为一名视频创作者,我每天面对3个世纪难题: 剪口播片太慢:30分钟的口播内容,手动剪辑要花2小时,还得自己找静音段和重复片段 AI机器听不懂人话:智能剪辑工

2024电赛H题参考方案(+视频演示+核心控制代码)——自动行驶小车

目录 一、题目要求 二、参考资源获取 三、TI板子可能用到的资源 1、环境搭建及工程移植 2、相关模块的移植  四、控制参考方案 1、整体控制方案+视频演示 2、视频演示部分核心代码 五、总结 一、题目要求         小编自认为:此次控制类类型题目的H题,相较于往年较为简单,功能也算单一