当前位置:首页 > AI前沿 > 正文内容

终于不用对AI扯着嗓子喊指令了,超级小爱小米智能音箱,太丝滑了

admin2周前 (05-25)AI前沿17

终于不用对AI扯着嗓子喊指令了,超级小爱小米智能音箱,太丝滑了

智能音箱刚一问世,众多人或许都有过亲身体验,其性能表现可谓是勉强及格,逐渐转变成了单纯的音频播放工具。如今,AI时代的到来使得智能音箱拥有了强大的模型支持,它们能够实现流畅的连续对话,并且拥有接近真人水平的发音效果。这使得智能音箱的应用场景得到了极大的拓展,不再仅仅是播放新闻或给孩子讲故事的小工具。以我最近使用的超级小爱智能音箱为例,它给我的感觉与我对传统“智能音箱”的认知有着天壤之别。

终于不用对AI扯着嗓子喊指令了,超级小爱小米智能音箱,太丝滑了 第1张

这款超级小爱音箱的设计依旧秉承了小米的风格,沿用了小米音箱的传统结构和按键布局,使得老用户能够迅速适应,而对于新手来说,操作同样简单易学。其简洁的圆柱形外壳由灰色织物制成,触感柔软,握持稳固,不过也可能对宠物产生较大的吸引力。相较于先期推出的Pro型号,该款音箱虽不包含红外遥控特性,且仅配备了两个麦克风,然而对于家中主要使用智能家电的用户而言,其智能化使用感受已十分充足华为和小米ai智能音响,并且性价比更为突出。

终于不用对AI扯着嗓子喊指令了,超级小爱小米智能音箱,太丝滑了 第2张

相较于先前那些以突出音效为特色的、设计风格张扬的智能音箱,这款音箱放置在书架上更似一件雅致的家居饰品。其顶部的触摸面板在昏暗的环境中会点亮一圈温馨的呼吸灯,夜间起身时,只需轻呼“小爱同学,请开夜灯”,那圈柔和的暖黄色光芒便能恰到好处地照亮脚边,既不刺眼,又能让人感到舒适。

终于不用对AI扯着嗓子喊指令了,超级小爱小米智能音箱,太丝滑了 第3张

这款智能音箱颇具特色,它不仅能独立作战,还能集体行动。数台小爱音箱能够实现互联,不仅提升了音质表现,还能通过音箱的分散布局,带来更加灵活的交互体验。例如,它们可以模拟对讲机或传声筒的功能。即便是在嘈杂的环境中终于不用对AI扯着嗓子喊指令了,超级小爱小米智能音箱,太丝滑了,例如电视和油烟机的声音干扰之下,它依然能够在混乱之中准确识别出指令。

终于不用对AI扯着嗓子喊指令了,超级小爱小米智能音箱,太丝滑了 第4张

如今人们对于音质的要求越来越高,往日里我们常认为智能音箱只需能发出声音即可。然而,如今的智能音箱已经顺应了这一潮流,无论是硬件配置还是音效调整,都投入了极大的精力。我使用的这款超级小爱智能音箱,在声学设计上进行了诸多改进,并且特地邀请了音乐人进行调音。当首次播放音乐时,便立刻感受到它的音质和声场表现大大超出了我的预期。用它来欣赏音乐,吉他弹奏出的和弦听起来颗粒感十足,甚至可以明显体会到琴弦振动的触感;人声的每一个细节都表现得淋漓尽致,给人一种非常逼真的感觉,充满了感染力。合唱部分的人声层次井然有序,低音部分的处理显得非常自然流畅;鼓点深沉而不失力度,既深沉又不会让人感到头昏脑胀。

终于不用对AI扯着嗓子喊指令了,超级小爱小米智能音箱,太丝滑了 第5张

以往智能音箱的语音交互效果不佳,常常难以准确识别单个指令,然而在这款超级小爱音箱上,我们已体验到连续对话以及多任务同步处理的功能。

终于不用对AI扯着嗓子喊指令了,超级小爱小米智能音箱,太丝滑了 第6张

只需呼唤“小爱同学”,随后下达关掉客厅灯光、启动扫地机器人、设定晚上8点开启空调等指令。无需逐条复述,它便能高效执行所有任务,这种强大的多任务处理功能有效缓解了我的“唤醒词焦虑”。

终于不用对AI扯着嗓子喊指令了,超级小爱小米智能音箱,太丝滑了 第7张

上下文记忆功能更为出色,以往当我们需要查询天气信息或寻找某个地址时,智能音箱往往难以一次性满足我们的全部需求。然而,如今超级小爱已能轻松捕捉并记忆上下文信息,为我们提供精确的结构布局。这种连贯的对话体验,让人仿佛在与真人进行交谈。例如,利用它查询一首诗作终于不用对AI扯着嗓子喊指令了,超级小爱小米智能音箱,太丝滑了,它不仅能精确反馈诗歌的具体内容,还能在随后的交流中就诗人身份、文学风格等特定问题提供详尽解答。特别要指出的是,目前这款超级小爱在方言识别方面的表现同样令人印象深刻。

终于不用对AI扯着嗓子喊指令了,超级小爱小米智能音箱,太丝滑了 第8张

如今众多家庭已配备各式智能家电,尽管它们可通过手机操控,但管理众多家电却变得颇为繁琐。然而,超级小爱智能音箱犹如一条丝带,将分散的智能设备串联成精美的项链。尤其是蓝牙Mesh网关2.0的加入,使得它能够超越遥控器的局限,无视空间障碍,迅速执行各项指令。智能音箱名副其实,彰显其智能特性。昔日,操作小米空气净化器、加湿器与空调需独立进行,而今只需轻声一句“空气太闷了”,音箱便会自动启动新风模式:空调设定为26℃,净化器切换至智能档位,加湿器亦同步启动工作。

终于不用对AI扯着嗓子喊指令了,超级小爱小米智能音箱,太丝滑了 第9张

终于不用对AI扯着嗓子喊指令了,超级小爱小米智能音箱,太丝滑了 第10张

实际操作一番后,我发现这款超级小爱智能音箱操作简便,仅需完成一次基础设置华为和小米ai智能音响,之后的大部分功能便可通过语音操控完成。与以往智能音箱依赖机械式的语音命令不同,它对自然语言的处理能力相当出色,甚至能与真人对话相媲美。此外,其卓越的学习能力使得使用体验愈发顺滑。

终于不用对AI扯着嗓子喊指令了,超级小爱小米智能音箱,太丝滑了 第11张

当然,超级小爱在支持智能家电方面,主要依托于米家生态系统。尽管它在识别普通话和方言方面表现出色,但在某些混用场合或搜索英文内容时,仍可能出现识别错误。然而,对于常用内容华为和小米ai智能音响,即便起初识别不准确,经过一段时间的使用,它便能改正错误,避免再次出现混淆。

终于不用对AI扯着嗓子喊指令了,超级小爱小米智能音箱,太丝滑了 第12张

如今,我主要将这款超级小爱智能音箱用作音乐播放器,不过,在日常生活中遇到疑问时,我也能借助它来寻找答案;而在手头忙碌、无法腾出空闲时,比如在烹饪菜肴的过程中,它还能通过语音指令,逐步引导我完成菜谱的制作。日常生活中,它通过智能设备提供的远程管理、备忘录、闹钟计时器等功能,已经变成我生活中的得力助手,极大地提升了我的生活品质。

终于不用对AI扯着嗓子喊指令了,超级小爱小米智能音箱,太丝滑了 第13张

小米(MI)的Xiaomi智能音箱Pro,一款微型超级小爱智能音箱,在小米15Ultra与SU7Ultra的发布会上亮相,具备AI大模型问答功能,支持蓝牙连接。

领券有优惠30天销量1w+

¥279¥299

去看看

加入微信交流群:************ ,请猛戳这里→点击入群

扫描二维码推送至手机访问。

版权声明:本文由智潮脉搏发布,如需转载请注明出处。

本文链接:https://zcmobo.com/post/1989.html

分享给朋友:

“终于不用对AI扯着嗓子喊指令了,超级小爱小米智能音箱,太丝滑了” 的相关文章

解析 NeurIPS 论文:新型神经网络架构提升学习效率​

解析 NeurIPS 论文:新型神经网络架构提升学习效率​

在神经信息处理系统大会(NeurIPS)的舞台上,不断涌现出各种创新的神经网络架构,它们如同璀璨的星辰,为深度学习领域带来了新的活力和突破。本文将聚焦于一篇重要的 NeurIPS 论文,深入探讨新型神经网络架构是如何提升学习效率的。这篇论文提出的新型神经网络架构在设计理念上独具匠心。它摒弃了传统神经...

深度学习最新进展:长短期记忆网络在时间序列预测中的创新​

深度学习最新进展:长短期记忆网络在时间序列预测中的创新在当今的深度学习领域,时间序列预测一直是一个备受关注的重要研究方向。随着数据量的不断增长和计算能力的飞速提升,各种深度学习模型应运而生,其中长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络在时间序列预测中展现出了卓越的创新...

机器学习算法革新:用于推荐系统的协同过滤算法优化​

机器学习算法革新:用于推荐系统的协同过滤算法优化在当今数字化时代,推荐系统已成为互联网平台的重要组成部分,它能够根据用户的历史行为和偏好,为用户提供个性化的推荐内容,极大地提升了用户体验和平台的活跃度。而协同过滤算法作为推荐系统中最常用的算法之一,在过去几十年中得到了广泛的研究和应用。随着数据规模的...

机器学习新突破:基于决策树算法的智能决策系统优化​

机器学习新突破:基于决策树算法的智能决策系统优化​

机器学习新突破:基于决策树算法的智能决策系统优化在当今数字化时代,机器学习技术正以惊人的速度发展,并在各个领域展现出巨大的潜力。其中,决策树算法作为一种经典的机器学习方法,在智能决策系统中发挥着关键作用。本文将探讨机器学习的新突破——基于决策树算法的智能决策系统优化,介绍其原理、优势以及在实际应用中...

深度学习最新成果:基于 Transformer 的多模态融合模型研究​

深度学习领域在不断发展与创新,基于Transformer的多模态融合模型研究成为当下备受瞩目的焦点。这一研究方向融合了多种模态的数据,为诸多领域带来了全新的机遇与挑战。Transformer架构自问世以来,凭借其强大的并行计算能力和长序列处理优势,在自然语言处理等领域取得了巨大成功。如今,将其拓展至...

深度洞察:大模型在智能推荐系统中的性能提升研究​

在当今数字化信息爆炸的时代,智能推荐系统已成为众多互联网平台的核心功能之一,它能够依据用户的行为数据和偏好,精准地向用户推送个性化的内容。随着大模型技术的迅猛发展,其在智能推荐系统中的应用日益广泛,为提升推荐性能带来了新的机遇与挑战。深入研究大模型在智能推荐系统中的性能提升,对于优化推荐效果、增强用...