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小朋友体验语音识别大模型:Whisper

欢迎来到有趣的语音识别大冒险!今天,我们将一起探索神奇的语音识别世界,就像是魔法一样,让机器能听懂我们说的话。...你是否心动了呢,赶快开始你的语音识别之旅吧! Whisper是一种基于深度学习的语音识别模型,它是一种通用的语音识别模型,可以用于语音识别、语音翻译和语言识别等任务。...这些数据包含了各种语言和口音的语音样本,以及各种不同的环境噪声和干扰。模型使用了一种称为“自注意力机制”的技术,它可以在处理不同的语音信号时,更好地捕捉到语音中的关键信息。...此外,还使用了一种称为“注意力机制”的技术,它可以在处理不同的语音信号时,更好地捕捉到语音中的关键信息。模型的训练过程非常复杂,需要大量的计算资源和时间。...但是,一旦训练完成,模型可以在各种不同的应用场景中提供高质量的语音识别结果。

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语音合成助手怎么呢?语音合成需要花钱吗?

互联网的发展给我们的生活带来了很多便利,现在语音合成技术也变得越来越成熟,语音合成是一种机械的合成语音的功能,它的作用是多种多样的,在生活中很多地方都是可以使用到语音合成的。...为了更好的使用语音合成功能,我们一般都会使用语音合成助手,不过,也有一部分朋友不知道语音合成助手怎么,我们要多了解一下它的用法,那么,语音合成助手怎么呢? 语音合成助手怎么呢?...语音合成助手怎么呢?...语音合成需要花钱吗?...语音合成助手怎么呢?不同的语音合成助手,它的使用方法是有些许差别的,但是,大体上都是这个步骤,我们可以多了解一下。

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语音合成工具怎么呢?语音合成工具需要花钱吗?

相信大多数朋友对语音合成并不是那么陌生,语音合成其实就是一种可以把文本转化为语音的服务,我们可以把输入的文字通过语音合成工具转化为语音,这种语音和人的声音是有很大的相似性的,而且语音自然流畅,整体的效果是非常不错的...不过,也有一些朋友不知道语音合成工具怎么,其实,语音合成工具的操作步骤是非常简单的,通过简单的学习就可以轻松掌握。那么,语音合成工具怎么呢? 语音合成工具怎么呢?...语音合成工具需要花钱吗?...手机应用商城的大多数语音合成工具是不需要花钱的,但是,也有一部分比较专业的软件是需要花钱的,因此,如果我们要合成的语音要求比较高的话,我们可以使用花钱的软件,简单的语音合成是不需要使用花钱的软件的。...语音合成工具怎么呢?在合成语音的过程中,我们是可以自己设定音色的,也可以设定男声和女声,除此之外,我们还可以设定背景音乐,语音合成的优势是非常多的,而且合成的技术也是比较成熟的。

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看我 Linux 娃,培养编程兴趣

什么玩笔者的是 Ubuntu 系统,首先分析一下:让娃看视频,或者看一些色彩丰富的画面,不太合适,还是要以保护视力为重;娃还小,还在认数字认字母的阶段,所以键盘操作为主比较合适,顺便认认数字和字母;...娃玩的时候,不能把电脑搞乱搞坏,用旧电脑当然可以,但是稍微麻烦点,那么虚拟机开启全屏模式就是个比较好的选择;有了以上初步分析,「虚拟机 + 命令行终端」似乎是一个不错的选择。...banner + lolcat 彩色横幅sudo apt install lolcat sysvbanner -ybanner "Linux is Fun" | lolcat复制代码你会得到一个彩色的横幅,可以这个教你孩子各种句子...你甚至可以 fortune | lolcat 打印出一首彩色的诗~~结语「编程要从娃娃抓起」,这话没错,但是属于 100% 正确的废话,没什么。关键是怎么抓啊?...最后,伟大教员的名言结个尾,希望祖国未来的花朵可以健康全面的成长~~ 世界是你们的,也是我们的,但是归根结底是你们的。你们青年人朝气蓬勃,正在兴旺时期,好像早晨八、九点钟的太阳。希望寄托在你们身上。

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初创公司BabbleLabsAI来增强语音

编译:chux 出品:ATYUN订阅号 总部位于加利福尼亚的创业公司BabbleLabs正致力于提高语音质量,包括准确性和个性化。...该公司最近宣布推出一款新的深度学习产品,该产品依靠端到端的GPU来执行语音增强,降噪以及标准视频或音频的音频和视频处理等任务。...BabbleLabs首席执行官Chris Rowen 表示,“我们的第一款产品Clear Cloud将业界领先的AI计算技术推向市场,这是我们路线图中众多产品中的第一个,它将有助于将语音增强技术用于实际环境中使用的日常应用...团队在谷歌云上使用NVIDIA Tesla V100 GPU,使用cudnn加速的TensorFlow深度学习框架,数十万小时独特而嘈杂的演讲中训练了神经网络。...此产品页面提供用于语音增强的Clear cloud API:babblelabs.com/products/clear-cloud/

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NginScript做个权限的文件分发服务

之前有个权限验证的CDN服务,没有同步开通海外CDN,一直一台香港的服务器提供文件服务。为了实现和CDN一样的权限算法,是Node做的服务器。...nginx-module-njs-1.20.1%2B0.7.0-1.el8.ngx.x86_64.rpm 文件一直是在COS里面管理,通过COS分发到CDN的,最简单的让Nginx分发COS的方式是COSFS...不过8.0+的CentOS系统yum安装COSFS的时候不兼容,要下载编译: yum install automake gcc-c++ git libcurl-devel libxml2-devel...因为要对文件访问做权限,所以挂载了COS的目录somewhere不能直接在Nginx里对外开放,要对内开放,只允许经过验证的请求内部重定向的方式下载: load_module modules/...就这样NginScript简单复刻了腾讯云CDN的校验静态文件分发。

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【干货】怎样深度学习做语音识别

【新智元导读】吴恩达曾经预测当语音识别的准确率从95%上升到99%时,语音识别将会成为人类与计算机交互的新方式。...归功于深度学习,这4%的准确率的提升使得语音识别从难以实际应用的技术变成有无限的应用潜力的技术。本文深入浅出介绍了怎样深度学习做语音识别。 语音识别正在进入我们日常生活的方方面面。...吴恩达曾经预测当语音识别的准确率从95%上升到99%时,语音识别将会成为人类与计算机交互的新方式。这4%的准确率的提升使得语音识别从难以使用到潜力无限。...多亏深度学习的发展,我们终于到达语音识别的顶点。 让我们一起来了解怎样深度学习做语音识别。...语音识别系统(美式英语数据训练)基本上永远不会产生“hullo”的转录。只是这是可能性很低的情况,不管你说“hullo”时多么强调‘U’的发音,系统总是会认为你在说“hello”。

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业界 | 谷歌新的语音数据扩增技术大幅提升语音识别准确率

如今常用的手机语音输入、YouTube 自动字幕生成、智能家电的语音控制都受益于自动语音识别技术的发展。...作者们在 LibriSpeech 数据集上实验测试了 SpecAugment 的效果。他们选取了三个语音识别常用的端到端 LAS 模型,对比使用数据扩增和不使用数据扩增的网络表现。...自动语音识别模型表现的测量指标是单词错误率(WER),模型输出的转录文本和标准文本对比得到。...在下面的对比试验中,训练模型使用的超参数不变、每组对比中模型的参数数量也保持固定,只有训练模型的数据有区别(使用以及不使用数据扩增)。...以往的自动语音识别系统研究多数都关注于找到更好的网络结构,谷歌的这项研究也展现了一个被人忽略的研究方向:更好的方法训练模型,也可以带来大幅提升的网络表现。

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业界 | 谷歌新的语音数据扩增技术大幅提升语音识别准确率

如今常用的手机语音输入、YouTube 自动字幕生成、智能家电的语音控制都受益于自动语音识别技术的发展。...作者们在 LibriSpeech 数据集上实验测试了 SpecAugment 的效果。他们选取了三个语音识别常用的端到端 LAS 模型,对比使用数据扩增和不使用数据扩增的网络表现。...自动语音识别模型表现的测量指标是单词错误率(WER),模型输出的转录文本和标准文本对比得到。...在下面的对比试验中,训练模型使用的超参数不变、每组对比中模型的参数数量也保持固定,只有训练模型的数据有区别(使用以及不使用数据扩增)。...以往的自动语音识别系统研究多数都关注于找到更好的网络结构,谷歌的这项研究也展现了一个被人忽略的研究方向:更好的方法训练模型,也可以带来大幅提升的网络表现。

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python-视频声音根据语音识别自动转为时间的srt字幕文件

文章目录 问题 解决 截图 srt格式原理 识别语音的讯飞接口调用函数 处理结果,得到字符 列表合成字典 问题 讯飞文字转写长语音只有5h免费,想要体验50000分钟白嫖的,看我另一篇文章 最近在看一些教程...,发现没有字幕,网络上也没有匹配的,看着很别扭 因此我使用au处理了视频,得到了视频声音,wav格式,20多分钟长度 然后使用讯飞的语音识别接口识别了下,得到了每句话识别的文字和视频对应的时间 然后按照...字幕是语音识别自动添加的 代码框输出格式 ? 最后会生成srt字幕文件 srt格式原理 ?...主要还是为了方便翻译人员翻译和观看,但是不可或缺,这是必要的格式 更加详细的看这个链接,这是我查的资料https://www.cnblogs.com/tocy/p/subtitle-format-srt.html 识别语音的讯飞接口调用函数...aaa=self.get_result_request(taskid=taskid) return aaa print(aaa) 处理结果,得到字符 放入自己在讯飞申请的语音转文字功能的

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R画ErrorBar的分组条形图

R画ErrorBar的分组条形图 本文介绍了如何用R画出error bar的分组条形图。 笔者近期画了一张error bar的分组条形图,将相关的代码分享一下。...本文旨在给出一种利用R对生物学重复数据画error bar的分组条形图的方法。 所用数据是模拟生成的:分成三个组,每个组进行了若干次生物学重复;测量的是3种基因的表达量。...第一种实现方法:aggregate计算数据 # 导入数据 setwd("E:/") df <- read.csv("gene_exp.csv", header=T) # 可以在这里改列名,这些列名就是最终图上...第二种实现方法:dplyr包计算数据 # 导入数据 setwd("E:/") df <- read.csv("gene_exp.csv", header=T) # 可以在这里改列名,这些列名就是最终图上...最后,两种方法的完整代码如下: #################第一种实现方法:aggregate计算数据###################### # 导入数据 setwd("E:/") df

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