VoiceTalk: A No-Code Approach for Creating Voice-Controlled Smart Home Applications
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This article introduces VoiceTalk, a no-code approach that develops voice-controlled smart home applications without requiring programming expertise. At its core, VoiceTalk utilizes IoTtalk, an IoT application development platform for managing a diverse range of IoT devices. IoTtalk employs a two-tier microservices architecture, enabling users to define and chain applications through an intuitive drag-and-drop line interface. Leveraging its microservice architecture, VoiceTalk integrates IoTtalk with Google Home, offering a no-code solution for voice-controlled applications. VoiceTalk leverages its understanding of smart appliances in the room/house to generate specific prompts. We have compared the translation accuracy of 7 Automatic Speech Recognition (ASR) systems. We make two contributions. First, the no-code VoiceTalk platform significantly simplifies the development of Google Home-like applications. Second, by integrating ASRs with a commercial LLM such as GPT, we dramatically reduce voice-to-text translation errors, for examples, from 5.13% to 0.54% for the Web Speech API and from 2.25% to zero for Whisper Medium. For small-sized open-source LLMs such as Llama 3.2 3B, the errors are reduced to 0.72% for the Web Speech API and to zero for Whisper Medium. Furthermore, Device LLM Agent of VoiceTalk can be easily extended to integrate IoTtalk with other voice platforms, such as AWS Alexa.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle