亲爱的小朋友们，大家好！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。...它们使用了一种叫做“语音识别大模型”的魔法工具。这个大模型可以理解各种各样的声音，就像是小朋友们可以听懂不同的朋友说的话一样。...让我们一起探索语音识别的奥秘，一起学习怎么与计算机交流，让声音成为我们沟通的桥梁。准备好了吗？让我们开始这场有趣的冒险吧！ 大冒险开始啦！ 本次实验用到的环境与是 Colab 相同。...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。...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。
所谓好的用户体验 由 Ghostzhang 发表于 2012-07-16 19:20 怎样的用户体验才是好的用户体验呢？...好像有点跑题了，这次的思考是：并不是所有关注用户感受的体验就叫做是“好”的用户体验。 从何而来这想法呢？...上面的唠叨是一个引子，结果就是＂不能赚钱的交互不是好交互＂，简单的说就是好的交互可以赚钱，可是不好的用户体验也是能赚钱的。...但是从商家的角度来说，我们需要考虑几个因素，第一个就是成本，这个是直接决定了能给用户提供最佳体验的上限到哪，好的椅子意味着更高的成本；其次是投入产出比，开门做生意，不为赚钱是很少的，投入越多，意味着盈利周期可能越长...麦当劳的椅子虽然用户体验不是最好的，但却是这么多年来产品与体验最好的平衡，从而实现利润的最大化。 当你再次遇到这种问题时，就知道如何处之泰然了。（本届 年会 的主题）
两年前，曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》，直到现在印象依然很深刻，文中分析了摘低垂果实容易，但也容易撞车，啃骨头难，但也可能是个不错的选择。...学生年代，作为老师的一个不成器弟子，学术上没有什么建树，幸运的毕了业。现如今到了工业界摸爬滚打，虽然换了个环境，但是发现生存的道理没变。 反面例子 不好的工作想法会加剧“卷”的用户体验。...这样的工作体验确实很糟糕。 我的触发点 沿着你造梦的方向先动手干起来。一年前刚开始决定做攻击者画像的时候，其实心里有底也没底。...有底是因为就像腾讯围绕人，做了互联网+人，有了微信，阿里围绕电商，做了互联网+电商，有了淘宝，字节围绕信息流，有了抖音、西瓜视频。安全当然离不开人，离不开攻击者，相信这一点就够了。...引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进：数据安全治理的基本思路 来都来了。
参考： 语音识别系列︱用python进行音频解析（一） 语音识别系列︱paddlehub的开源语音识别模型测试（二） 上一篇paddlehub是一些预训练模型，paddlespeech也有，所以本篇就是更新...1 安装 参考：PaddleSpeech 一键预测，快速上手Speech开发任务 PaddleSpeech 是 all-in-one 的语音算法工具箱，包含多种领先国际水平的语音算法与预训练模型。...你可以从中选择各种语音处理工具以及预训练模型，支持语音识别，语音合成，声音分类，声纹识别，标点恢复，语音翻译等多种功能，PaddleSpeech Server模块可帮助用户快速在服务器上部署语音服务。...文档链接：语音识别 第一个语音识别的示例： >>> from paddlespeech.cli.asr.infer import ASRExecutor >>> asr = ASRExecutor()...、：；) 3 案例 3.1 视频字幕生成 是把语音识别 + 标点恢复同时使用。
上一篇： 语音识别系列︱用python进行音频解析（一） 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。...是百度于2015年提出的适用于英文和中文的end-to-end语音识别模型。...语音识别模型。...5 语音识别 + 标点恢复 案例 这里简单写一个官方的： import paddlehub as hub # 语音识别 # 采样率为16k，格式为wav的中文语音音频 wav_file = '/PATH
与其他科技巨头人工智能实验室博客的论文解读、技术成果分享不同，苹果的机器学习日记虽然也是介绍他们对机器学习相关技术的心得体会，但侧重点在于技术产品的实现过程、技术资源用户体验之间的取舍，更像是「产品经理的...近年来，由于深度学习技术的广泛应用，自动语音识别（ASR）系统的准确率有了显著的提高。...然而，人们目前主要是在通用语音的识别方面取得了性能的提升，但准确地识别有具体名字的实体（例如，小型本地商户）仍然是一个性能瓶颈。...我们决定通过将用户地理位置信息融合到语音识别系统中来提高 Siri 识别本地 POI 的名称的能力。...在部署好基于地理位置的语言模型后，我们的自动语音识别系统的输出将具有特殊的标记，例如：在通过类语言模型框架识别的地理实体周围会有「\CS-POI」标记。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...基于树莓派的语音识别和语音合成 摘要 语音识别技术即Automatic Speech Recognition（简称ASR），是指将人说话的语音信号转换为可被计算机程序所识别的信息，从而识别说话人的语音指令及文字内容的技术...本文采用百度云语音识别API接口，在树莓派上实现低于60s音频的语音识别，也可以用于合成文本长度小于1024字节的音频。...材料： 树莓派3B+ ×1 USB声卡 ×1 麦克风 ×1 PC ×1 音视频线材若干 实现过程： 一、 百度云语音识别 python-SDK的安装 为了能够调用百度云语音识别API接口，需要申请属于自己的百度...测试前，需要提前用录音软件录制好三段音频，然后用Adobe Audition软件对音频格式化处理，因为百度智能云语音识别技术支持原始 PCM 的录音参数必须符合 16k 采样率、16bit 位深、单声道
概 述 语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，(ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列...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。 语音识别技术的应用包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。...训练是指对预先收集好的语音进行信号处理和知识挖掘，获取语音识别系统所需要的“声学模型”和“语言模型”；识别是对用户实时语音进行自动识别。...HMM方法现已成为语音识别的主流技术，目前大多数大词汇量、连续语音的非特定人语音识别系统都是基于HMM模型的。...矢量量化器的设计就是从大量信号样本中训练出好的码书，从实际效果出发寻找到好的失真测度定义公式，设计出最佳的矢量量化系统，用最少的搜索和计算失真的运算量，实现最大可能的平均信噪比。
1.0 语音芯片分类-语音播报-语音识别-语音合成关于声音的需求，从始至终，都是很刚需的需求 。从语音芯片的演化就能看出很多的端倪，很多很多的产品他必须要有语音，才能实现更好的交互。...而语音芯片的需求分类，其实也是很好理解的，从市场上常用的芯片产品特性，大概就能归类如下：语音播报芯片--KT148A语音识别芯片--思必驰-云知声语音合成芯片-TTS语音播报的类别-KT148A它实现的原理...推荐KT148A-sop8解决方案，大概的产品类型如下：语音识别的类别-思必驰-云知声1、这个品类就很复杂了，是语音芯片里面最复杂的存在，常见的家电语音控制，设备的语音唤醒，在线识别和离线识别2、都是相差很多很多...语音合成的类别-TTS1、这个品类，其实是非常好的一个应用，但是还是因为市场太小，导致芯片的成本分摊不下来2、它实现的原理，就是将需要用到的音色库，存储在芯片或者外置存储器里面，需要播放的时候，取出不同音色库组合出来声音...毕竟这个对芯片的要求相对低，所以成本控制的比较好如果需要医院叫号机类型的应用，那TTS就必须上了，没有什么比他还灵活的至于语音识别类型的应用，离线的应用还是推荐云知声，他们的平台做得好，前期验证的成本比较低还要分清楚您的需求
对应到人机语音交互中的三个部分——“输入体验”、“等待体验”、“回复体验”，“等待体验”同样处于整个体验循环链的中间环节，在语音交互体验中起到了承上启下的重要作用。...但是在语音交互领域，语音的承载体是无形的，或不确定形态的，我们甚至没有承载loading态的界面。在这种情况下等待体验又受哪些变量影响呢？影响的程度怎样呢？...综上，可以说在语音交互领域，等待体验虽然重要，但目前仍是“一团迷雾”。鉴于此，我们以目前语音交互的主要载体——智能音箱产品为例，对AI产品中的等待体验问题进行专题研究。...二 智能音箱的等待体验研究 目前的智能音箱，主要采用先语音唤醒后输入指令的语音交互流程。...2）1350ms到2150ms，方案D、E感知舒适的用户比例较高，加入人声/音效后，如方案D的语音应答“好的”，有助于缓解用户延迟感受，提升速度感知体验。
导读 ---- 语音情感识别能够使人机交互更加和谐自然，近来收到了越来越多的关注。语音情感识别系统主要分为语音情感特征提取和情感建模两个重要的部分。...传统的语音情感特征主要是基于手工特征包括韵律、频谱和音质三种，传统的情感模型主要是基于SVM和HMM等方法。...随着深度学习的发展，深度神经网络也被成功地应用在了语音情感识别领域，主要是利用神经网络提取更为鲁棒有效地情感特征和基于时序关系建立情感模型，而且其他领域的模型也有效地提升了语音情感识别的性能。...Introduction ---- 语音情感识别是对音频进行情感分类。本文从语音情感识别的情感特征提取和情感模型构建两个方面进行说明，并介绍一些经典的方法和模型。...近来深度学习的发展，许多深度网络方法被用来提取鲁棒的语音情感特征。最典型的是利用无监督学习自编码器通过重建损失来获得有效的特征，并且还能降低特征维度。
作者：侯艺馨 总结 目前语音识别的发展现状，dnn、rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向。...1 语音识别为什么要用CNN 通常情况下，语音识别都是基于时频分析后的语音谱完成的，而其中语音时频谱是具有结构特点的。...，语音识别取得了很大的突破。...百度语音识别发展 百度发现，深层 CNN 结构，不仅能够显著提升 HMM 语音识别系统的性能，也能提升 CTC语音识别系统的性能。...5.9% 的词错率已经等同于人速记同样一段对话的水平，而且这是目前行Switchboard 语音识别任务中的最低记录。这个里程碑意味着，一台计算机在识别对话中的词上第一次能和人类做得一样好。
项目介绍 本项目是基于Pytorch实现的语音情感识别，效果一般，提供给大家参考学习。...源码地址：SpeechEmotionRecognition-Pytorch 项目使用 准备数据集，语音数据集放在dataset/audios，每个文件夹存放一种情感的语音，例如dataset/audios...python export_model.py 预测语音文件。...python infer.py --audio_path=dataset/audios/angry/audio_0.wav 数据预处理 在语音情感识别中，我首先考虑的是语音的数据预处理，按照声音分类的做法...声谱图和梅尔频谱这两种数据预处理在声音分类中有着非常好的效果，具体的预处理方式如下，但是效果不佳，所以改成本项目使用的预处理方式，这个种预处理方式是使用多种处理方式合并在一起的。
▌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。 ▌选择 Python 语音识别包 PyPI中有一些现成的语音识别软件包。...▌音频文件的使用 首先需要下载音频文件链接 Python 解释器会话所在的目录中。 AudioFile 类可以通过音频文件的路径进行初始化，并提供用于读取和处理文件内容的上下文管理器界面。...现在我们就得到了这句话的 “the”，但现在出现了一些新的问题——有时因为信号太吵，无法消除噪音的影响。 若经常遇到这些问题，则需要对音频进行一些预处理。...可以通过音频编辑软件，或将滤镜应用于文件的 Python 包（例如SciPy）中来进行该预处理。处理嘈杂的文件时，可以通过查看实际的 API 响应来提高准确性。
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...srt格式对其进行了输出 这样就能给那些没有字幕的视频自动添加字幕了 我的需求大致满足了，记录一下。...解决 截图 视频字幕效果 ? 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 ?...，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 这个直接复制粘贴就行，只是一个调用的函数，非常通用
TSINGSEE青犀视频平台EasyCVR内，已经能够通过国标GB28181协议实现语音对讲功能，在大华SDK的研发方面，也开发了该功能，本文和大家分享下。...未命名1613697203.png EasyCVR语音对讲主要用于实现本地平台与前端设备所处环境间的语音交互，解决本地平台需要与现场环境语音交流的需求。...非转发模式，即本地PC与登录的设备之间实现语音对讲；转发模式，即本地PC与登录设备相应通道上连接的前端设备之间实现语音对讲。 调用 CLIENT_StartTalkEx，设置回调函数并开始语音对讲。...void CALLBACK HaveReConnect(LLONG lLoginID, char *pchDVRIP, LONG nDVRPort, LDWORD dwUser); // 语音对讲的音频数据回调函数...SDK 接口 // 通过 CLIENT_StartTalkEx 中设置该回调函数，当收到本地 PC 端检测到的声卡数据，或 者收到设备端发送过来的语音数据时，SDK 会调用该函数 void CALLBACK
RNN-Transducer针对CTC的不足，进行了改进，使得模型具有了端到端联合优化、具有语言建模能力、便于实现Online语音识别等突出的优点, 更加适合语音任务，值得引起大家的重视。...讲者简介 ---- 田正坤，中国科学院自动化研究所智能交互团队，直博二年级，目前主要研究兴趣集中在端到端语音识别以及低资源语音识别。 ?...因此，本文从CTC模型出发，一步步引入为什么要使用RNN-T对语音识别任务建模，RNN-T模型还有什么问题存在。 ?...CTC对于语音识别的声学建模带来了极大的好处，（1）化繁为简，不在需要强制对齐，可以使用文本序列本身来进行学习训练（2）加速解码，大量Blank的存在，使得模型在解码过程中可以使用跳帧操作，因此大大加速了解码过程...但是CTC模型仍然存在着很多的问题，其中最显著的就是CTC假设模型的输出之间是条件独立的。这个基本假设与语音识别任务之前存在着一定程度的背离。
而实现这一目标的重要前提是计算机能够准确无误的听懂人类的话语，也就是说高度准确的语音识别系统是必不可少的。 作为国内智能语音与人工智能产业的领导者，科大讯飞公司一直引领中文语音识别技术不断进步。...通过进一步的研究，我们在FSMN的基础之上，再次推出全新的语音识别框架，将语音识别问题创新性的重新定义为“看语谱图”的问题，并通过引入图像识别中主流的深度卷积神经网络(CNN, Convolutional...CNN早在2012年就被用于语音识别系统，并且一直以来都有很多研究人员积极投身于基于CNN的语音识别系统的研究，但始终没有大的突破。...，更好的表达了语音的长时相关性，比学术界和工业界最好的双向RNN语音识别系统识别率提升了15%以上。...在和其他多个技术点结合后，讯飞DFCNN的语音识别框架在内部数千小时的中文语音短信听写任务上，获得了相比目前业界最好的语音识别框架——双向RNN-CTC系统15%的性能提升，同时结合讯飞的HPC平台和多
如果并非所有的时空方向都拥有相同的可能性，那么我们就没有理由像基于时空卷积的视频识别方法 [44, 3] 那样，对称地看待空间和时间。相反，我们需要「分解」该架构，分开处理空间结构和时间事件。...需要使用快速刷新帧（高时间分辨率）来有效建模可能快速变化的运动。 基于这种直觉，本研究展示了一种用于视频识别的双路径 SlowFast 模型（见图 1）。...研究者希望这些关系能够启发更多用于视频识别的计算机视觉模型。 论文：SlowFast Networks for Video Recognition ?...论文链接：https://arxiv.org/pdf/1812.03982.pdf 摘要：本文提出了用于视频识别的 SlowFast 网络。...我们可以减少 Fast 路径的通道容量，使其变得非常轻，但依然可以学习有用的时间信息用于视频识别。
MASR中文语音识别 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。...Facebook在2016年提出的Wav2letter，只使用卷积神经网络（CNN）实现的语音识别。...自定义的语音数据需要符合一下格式： 语音文件需要放在dataset/audio/目录下，例如我们有个wav的文件夹，里面都是语音文件，我们就把这个文件存放在dataset/audio/。...每一行数据包含该语音文件的相对路径和该语音文件对应的中文文本，要注意的是该中文文本只能包含纯中文，不能包含标点符号、阿拉伯数字以及英文字母。 生成训练的数据列表和数据字典。...infer_path.py的参数wav_path为语音识别的的音频路径。 infer_record.py的参数record_time为录音时间。
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