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English(EN) Speech2Grasp: Data-Efficient Transfer of Text-Conditioned Grasp Detection to Speech in Humanoid Robots

Speech2Grasp框架使人形机器人能够通过语音指令抓取物体

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了Speech2Grasp，一个新颖的框架，使人形机器人能够理解并执行通过语音指令抓取物体的命令。该方法有效地将现有文本条件模型的性能迁移到语音输入，利用了一个轻量级的基于MLP的投影仪。实验表明，Speech2Grasp在准确性和推理速度方面均优于传统的自动语音识别（ASR）管道，为将基于文本的人工智能系统扩展到处理自然语音提供了一种实用的方法。 AI

影响 通过允许机器人响应语音指令进行物体操作，实现了更自然的人机交互。

排序理由 该项目是一篇详细介绍机器人新框架的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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Speech2Grasp框架使人形机器人能够通过语音指令抓取物体

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Hung Nguyen, Kim Nhat Minh Nguyen, Van Duc Vu, Van-Danh Le, Hoang Huy Le, Dinh Tuan Nguyen, Pham Tuyen Le, Van-Truong Nguyen, Quan Nguyen ·

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