--AI科技大本营-- 整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单
整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词汇量。现代语音识
译者 | 廉洁 编辑 | 明明 【AI科技大本营导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：在不远的将来，实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。
译者 | 廉洁 编辑 | 明明 出品 | AI科技大本营（公众号ID：rgznai100） 【AI科技大本营导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：在不远的将来，实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。通过本指南，你将学到： 语音识别的工作原理； PyPI 支持哪些软件包; 如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于
【导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：在不远的将来，实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪
【导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：在不远的将来，实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到：
整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到：
语音识别技术，也被称为自动语音识别，目标是以电脑自动将人类的语音内容转换为相应的文字和文字转换为语音。
语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词汇量。现代语音识别系统已经取得了很大进步，可以识别多个讲话者，并且拥有识别多种语言的庞大词汇表。 语音识别的首要部分当然是语音。通过麦克风，语音便从物理声音被转换为电信号，然后通过模数转换器转换为数据。一旦被数字化，就可适用若干种模型，将音频转录为文本。 大多数现代语音识别系统都依赖于隐马尔可夫模型（HMM）。其工作原理为：语音信号在非常短的时间尺度上（比如 10 毫秒）可被近似为静止过程，即一个其统计特性不随时间变化的过程。 许多现代语音识别系统会在 HMM 识别之前使用神经网络，通过特征变换和降维的技术来简化语音信号。也可以使用语音活动检测器（VAD）将音频信号减少到可能仅包含语音的部分。 幸运的是，对于 Python 使用者而言，一些语音识别服务可通过 API 在线使用，且其中大部分也提供了 Python SDK。
语音识别（speech recognition）技术，也被称为自动语音识别（英语：Automatic Speech Recognition, ASR）、电脑语音识别（英语：Computer Speech Recognition）或是语音转文本识别（英语：Speech To Text, STT），其目标是以电脑自动将人类的语音内容转换为相应的文字。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。
ASRT 是一套基于深度学习实现的语音识别系统，全称为 Auto Speech Recognition Tool，由 AI 柠檬博主开发并在 GitHub 上开源（GPL 3.0 协议）。本项目声学模型通过采用卷积神经网络（CNN）和连接性时序分类（CTC）方法，使用大量中文语音数据集进行训练，将声音转录为中文拼音，并通过语言模型，将拼音序列转换为中文文本。基于该模型，作者在 Windows 平台上实现了一个基于 ASRT 的语音识别应用软件它同样也在 GitHub 上开源了。
最近在研究语音识别方向，看了很多的语音识别的资料和文章，了解了一下语音识别的前世今生，其中包含了很多算法的演变，目前来说最流行的语音识别算法主要是依赖于深度学习的神经网络算法，其中RNN扮演了非常重要的作用，深度学习的应用真正让语音识别达到了商用级别。然后我想动手自己做一个语音识别系统，从GitHub上下载了两个流行的开源项目MASR和ASRT来进行复现，发现语音识别的效果没有写的那么好，其中如果要从零来训练自己的语言模型势必会非常耗时。
最近自己想接触下语音识别，经过一番了解和摸索，实现了对语音识别API的简单调用，正好写文章记录下。目前搜到的帖子里，有现成的调用百度语音API来对音频文件进行识别的；也有通过谷歌语音服务来实现了实时语音识别的。由于我这谷歌语音一直调用不成功，就将二者结合，简单实现了通过百度语音API来进行实时语音识别。
本文介绍了一种用于语音识别的剪切程序，该程序可以自动剪切音乐，并通过Matlab编程实现。该程序可以处理音乐重叠部分，并将它们分成单独的音频文件。它还可以使用不同的参数和文件名模板，并可以调用外部程序来执行操作。该程序可以大大提高语音识别的效率和准确性，同时也可以用于其他需要音频处理的领域。
前几天在Python白银交流群【云何应住】问了一个Python处理语音消息识别的实战问题。问题如下：
这一篇开始主要是开源模型的测试，百度paddle有两个模块，paddlehub / paddlespeech都有语音识别模型，这边会拆分两篇来说。 整体感觉，准确度不佳，而且语音识别这块的使用文档写的缺胳膊少腿的； 使用者需要留心各类安装问题。
前段时间办公室出现一奇葩需求，要把一段授课视频转换为文字，为了实现这个目标我四处搜罗找了几款APP进行了多步操作，总体感觉比较麻烦。想想怎么说我们也是玩Python ，为啥不用Python呢～～说干就干，经过一番分析和搜索，还真被我搞定了，下面跟大家分享一下。
本文演示了如何使用 Web Speech API 构建一个简单的人工智能聊天机器人。
一句话识别API地址：https://cloud.tencent.com/document/product/1093/35646
我们现在就基于百度Ai开放平台进行语音技术的相关操作，demo使用的是C#控制台应用程序。
工具特点：支持多个语音任务，支持多个ASR端到端系统，当前最活跃的语音开源社区，是第三代端到端ASR系统的典型代表。
维基百科中的机器人是指主要用于协助编者执行大量自动化、高速或机械式、繁琐的编辑工作的计算机程序或脚本及其所登录的帐户。
随着自然语言处理技术的飞速发展，语音识别作为一种重要的交互方式日益普及。本文将以使用Python与TensorFlow框架构建端到端语音识别系统为核心，深入探讨关键技术、实现步骤以及代码示例，帮助读者理解并实践语音识别系统的开发。
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学、人工智能和语言学的交叉学科，其范畴广泛，比如：语音合成、分词、词法分析、问答系统、机器翻译、情感分析等等。
随着计算能力的不断提升和数据规模的爆炸性增长，机器学习和大模型在人工智能（AI）领域的应用变得越来越广泛和深入。尤其是大规模机器学习模型，如深度神经网络（如GPT-3、BERT等），在自然语言处理、图像识别、语音识别等方面展现了卓越的性能。然而，如何有效地融合机器学习与大模型，提升其应用性能，仍然是当前研究和应用中的重要课题。本文将探讨机器学习与大模型在人工智能领域的融合应用，并重点讨论性能优化的新方法和新探索。
一位叫做Sagi Shaier的程序猿，用机器学习给《哈利·波特》电影片段，做了一份太长不看的概括版。
本文介绍了一种基于腾讯云智能语音的实时语音识别微信小程序的开发和实现。该小程序使用Wafer服务器进行音频文件的上传和识别，利用腾讯云的语音识别API进行实时语音转文字，并将识别结果展示在小程序中。具体实现包括搭建项目结构、配置服务器、上传音频文件、添加识别和转文字功能、以及处理异常情况等。该小程序可以方便地在手机端进行调试和体验。
如今越来越多的app用到了语音播报功能，例如地图导航、天气预报、文字阅读、口语训练等等。语音技术主要分两块，一块是语音转文字，即语音识别；另一块是文字转语音，即语音合成。 对中文来说，和语音播报相关的一个技术是汉字转拼音，想想看，拼音本身就是音节拼读的标记，每个音节对应一段音频，那么一句的拼音便能用一连串的音频流合成而来。汉字转拼音的说明参见《Android开发笔记（八十三）多语言支持》。 语音合成通常也简称为TTS，即TextToSpeech（从文本到语言）。语音合成技术把文字智能地转化为自然语音流，当然为了避免机械合成的呆板和停顿感，语音引擎还得对语音流进行平滑处理，确保输出的语音音律流畅、感觉自然。
笔者在前文《Azure AI 服务之文本翻译》中简单介绍了 Azure 认知服务中的文本翻译 API，通过这些简单的 REST API 调用就可以轻松地进行机器翻译。如果能在程序中简单的集成语音转文本
语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词汇量。现代语音识别系统已经取得了很大进步，可以识别多个讲话者，并且拥有识别多种语言的庞大词汇表。
UniSpeech-SAT 模型是由 Sanyuan Chen、Yu Wu、Chengyi Wang、Zhengyang Chen、Zhuo Chen、Shujie Liu、Jian Wu、Yao Qian、Furu Wei、Jinyu Li、Xiangzhan Yu 在UniSpeech-SAT: Universal Speech Representation Learning with Speaker Aware Pre-Training中提出的。
Deepfakes 是人工智能生成的任何人或名人的合成视频，它冒充真实的人，并让他们采取行动或说出他们从未做过的任何事情。
随着信息时代的发展，我们生活在一个充满多模态数据的世界中，包括文本、图像、语音等多种形式的信息。在这个背景下，多模态融合成为一项引人注目的研究领域，它通过整合不同模态的信息，为人们创造更丰富、智能的体验。本文将深入探讨如何利用自然语言处理（NLP）技术在多模态数据中进行融合，以及这种融合如何推动智能体验的创新。
本文主要针对中文语音识别问题，选用常用的模型进行 离线 demo 搭建及实践说明。
在我们的上一篇文章中，我们探索了如何将ChatGPT集成到myCobot 280机械臂中，实现了一个通过自然语言控制机械臂的系统。我们详细介绍了项目的动机、使用的关键技术如ChatGPT和Google的Speech-to-text服务，以及我们是如何通过pymyCobot模块来控制机械臂的。通过将自然语言处理和机械臂控制相结合，我们的项目旨在降低机器人编程的门槛，使得非专业人士也能轻松地进行机器人编程和实验。
https://github.com/pyannote/pyannote-audio
1876年，亚历山大·格雷厄姆·贝尔（Alexander Graham Bell）发明了一种电报机，可以通过电线传输音频。托马斯·爱迪生（Thomas Edison）于1877年发明了留声机，这是第一台记录声音并播放声音的机器。
MASR是一个基于端到端的深度神经网络的中文普通话语音识别项目，本项目是基于masr 进行开发的。
漫谈语音合成之Char2Wav模型 语音合成是指将文本转化成音频的过程，整个过程的难点可以用两个词语来形容：清晰度(Intelligibility)和自然度(Naturalness)，清晰度是指合成的音频是否是干净的，是否可以被人听懂；而自然度是指合成的音频是否融合了情感上的色彩。传统的语音合成通常有两种做法，一种是合成式，另外一种是参数式，下面我们分别看它们各自的特点。 合成式(Concatenative TTS)，这种方法需要大量的剪辑音频组成的数据库，然后根据文本内容从数据库中挑选相应的音频片段，把它
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博主的毕设系统在做一个餐厅的点餐管理系统，在记性移动端页面开发的时候突发奇想做一个呼叫服务员，扬声器发声的一个功能类似于：“工作人员请注意，桌号8001顾客正在寻求帮助！”。
最近咱看到班上的同学在搞Vits，偶然的机遇下咱也开搞了，顺便取得了科技社的内部权限，挺好的（指训练结果）
本项目将分三个阶段分支，分别是入门级、进阶级和应用级分支，当前为入门级，随着级别的提升，识别准确率也随之提升，也更适合实际项目使用，敬请关注！
录音文件识别API介绍地址：https://cloud.tencent.com/document/product/1093/37822
Wav2Vec2-BERT 模型是由 Meta AI 的 Seamless Communication 团队在Seamless: Multilingual Expressive and Streaming Speech Translation中提出的。
Speech2Text2 模型与 Wav2Vec2 一起用于大规模自监督和半监督学习的语音翻译中提出的语音翻译模型，作者为 Changhan Wang，Anne Wu，Juan Pino，Alexei Baevski，Michael Auli，Alexis Conneau。
在数字时代，海量的跨媒体数据涌入我们的生活。这些数据涵盖文本、图像、音频和视频等多种形式，为我们提供了更全面的信息视角。本文将深入研究自然语言处理（NLP）在跨媒体分析中的关键作用，探讨其在不同领域的应用、面临的挑战以及未来发展的趋势。
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