库识别声音 我导入了一些非常有用的库，Tensorflow、Keras和scikit，以便能构建一个声音识别管道。我喜欢的一个特定于声音的库是librosa，它可以帮助我加载和分析数据。 通过加载这些文件夹，我可以得到蝙蝠声音和非蝙蝠声音的文件。这个数据加载过程可能需要很长时间，取决于声音文件的数量。 我把所有的文件都上传到了Google云平台上。 显然，在Jupyter notebook上的声音比在wordpress/medium上的声音更大。 ，可以听到一个清晰的声音。 不幸的是，我的传感器把它当成噪音超过了所有的频率。在声谱图上，你仍然可以看到声音和噪音之间的明显区别。我的第一个尝试是使用这个谱图作为卷积神经网络的输入。
不同类型的声音，如Doorbell, Alarm, Dog barking, windows breaking等被小心的录制用以训练世界级的声音识别AI模型。 决定不同AI模型精确识别的关键因素，是数据。正确的和高质量的数据，以及被正确标记的数据(label data properly）。 TimyML Model - 采用基于Arm Cortex-M0+平台的NXP Kinetis KL82，可以精准识别如孩童啼哭等声音现象。 Labelled Data － 对比语音识别，声音识别的难度更大，结构化的数据更为重要，比如儿童啼哭的中间，经常伴随着喘气的声音。 数据标记越是精确，模型训练效果也就更佳，所需的模型也就更小。 现实应用 － 嵌入声音识别的MCU打开了非常多的应用可能。比如运行于Ambiq Micro的玻璃破碎声音识别应用。
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二、GME助力识别未成年人语音 GME能对游戏音频中的用户音频年龄特征进行识别，提供准召率行业领先的未成年人识别能力。 能力优势 优势一：高准召。 GME未成年人识别功能准确率、召回率行业领先，游戏语音场景下准召率高达95%+；海量真实场景数据提取语音信号声纹特征，结合长短时间记忆网络LSTM的深度学习系统，保证识别效果；针对各类玩法场景深度优化AI 模型，有效识别狼人杀、游戏开黑、游戏陪玩等各类语音玩法中的未成年人声音。 路径一通过服务端接口形态，识别独立音频文件中的声音年龄；路径二针对已接入GME实时语音的业务，提供客户端SDK识别接口，降低业务的二次开发难度。 三、不止于未成年人识别，内容审核场景全覆盖 GME的音频内容安全方案直击音频内容安全核心痛点，覆盖各类违规内容，智能识别实时语音及音频文件中的涉黄、暴力、谩骂、广告及其它各类敏感或不良信息，另可自定义违规关键词
1、简介 人能够很容易的听出说话人的性别，我们能不能让机器也像人一样，听声辨别性别？这个答案是肯定的，特别是随着人工智能算法的发展，识别性能是不断的提升。本实验就是通过声音识别男女性别。 主要分为三个部分，第一是对声音文件进行特征提取，第二是通过机器学习方法建立男女性别分类模型，第三则是加载模型进行声音文件测试。 2、主体框架 [声音辨识框图] 声音文件：本文中采用的数据是预存为wav格式的录音文件，主要来自The Harvard-Haskins Database of Regularly-Timed Speech [声音] 算法：本文中采用的是xgboost算法，测试准备率可达98%以上。 模型保存：为了方便测试使用，将训练得到的参数，保存下来，只用训练一次，测试时只需加载参数即可。 model_save = open('model.pkl', 'wb') #保存模型 pickle.dump(model, model_save) model_save.close() 3 测试声音
从以上内容来看 - 支持always on/listenging on-device（非云端）语音人工智能技术 支持多达14种声音事件 通过以下步骤激活 - ? ? 从应用角度，对于很多人来说可能是锦上添花的功能，但对于听力障碍人士来说，相当于拥有了一双可以感知环境声音的耳朵。 尽管所支持的声音感知还比较有限，但诸如高静音，孩子啼哭等，仍有可能改善听力障碍人士的生活。 从产品角度，苹果做出了非常好的表率，更加关注于通过技术改善所有人，当然也包括特殊人群。
【新智元导读】谷歌今天发布了一个在声音识别上对标图像识别领域中的ImageNet的大型数据库。包含2100万标注视频、5800个小时的音频、527种类型的标注声音。 类目被指定为事件类别的分层图，覆盖广泛的人类和动物声音，乐器和风格以及常见的日常环境声音。 数据量：2100万标注视频、5800个小时的音频、527个类型的标注声音 数据例子： ? 声音识别领域的ImageNet 音频事件识别在机器感知中是一个新出现的难题，它的目标是让机器具备像人一样能从音频中识别并关联声音的能力。 结果获得了覆盖范围和大小都前所未有的数据集，我们希望这能大大提高高性能音频事件识别器的开发。
另外，Google还表示，云端文字转语音使用了高传真人声合成技术WaveNet，让电脑发音更像真正的人声。 ? 开发者现在可以将云端文字转语音服务用在语音回应系统，像是呼叫中心（IVRs），也能在电视、汽车或是机器人等物联网装置，建置语音回应功能，或是在以文字为主的媒体上，将文章与书转成音讯。 Google云端文字转语音使用了DeepMind所创建的声音生成模型WaveNet，这个高传真的人声合成技术，可以让电脑合成的语音更自然。 除了速度提高千倍，产生语音的拟真度也得到了长足的提升，WaveNet能够建立每秒24，000样本的高传真波形，且采样分辨率从原本8位元提升到了16位元，因此所得到的人声语音品质更好更自然。 而在语音测试中，WaveNet合成的新美国英语语音，平均得分4.1，比起标准声音好20％，也与真实人类语音差距减少70％ 云端文字转语音功能现在支援32种声音12种语言，开发者可以客制化音调、语速以及音量增益
抽空，实现了一份云知声 语音转写的python版本。 使用python通过调用动态库实现。 云知声官网: http://dev.hivoice.cn/sdk_download/schema_sdk.jsp 调用方法: python3 unisound_asr.py 音频文件 例: python3
Apple于2020年WWDC发布iOS14，其中一个看起来很小却非常重要的一个功能是声音识别(sound recognition)。 此项功能对于具有听力障碍的用户来说会非常有用。 iPhone可以持续的监听特定的声音(continuously listen for certain sounds)，利用设备端人工智能(on-device intelligence)识别，并提醒你检测到了特定的声音 其他科技公司，包括Amazon和Google，均已采用了基于人工智能技术的声音识别技术，作为其个人安全手段的一部分。 Google的Pixel安卓智能手机也支持通过麦克风监测汽车碰撞的声音(car crash detection)。 以下为使用视频 - 尽管这是一个只能在IOS上使用的功能，但未来Apple HomePod智能音箱也可能支持，对于家庭环境下的固定使用的智能音箱，可以非常好的支持各种家庭环境下的声音事件检测和告警。
声音也是识别对象的一种重要数据源。其中根据声音来识别声音所处的环境也是语音识别的研究内容之一。 由于视频中包含图像和语音，由于图像现在的场景识别已经可以做到比较准确，因此根据识别的环境和语音之间的映射学习，从而可以学习得到语音与场景环境之间的对应关系。 论文的主要原理如下图所示： ? 将从视频中分割出来的RGB帧输入到预训练的VGG模型（代码中正常使用ResNet34）中，得到的输出结果作为声音识别网络的监督信息。 声音识别网络采用8层的全卷积结构，使用从视频中提取出的声音时间序列作为网络的输入，损失函数采用KL-divergence。 2、论文实践： （1） 给定一个声音，识别声音所在场景，可以识别出为火车相关的环境场景； ? （2） 对给定一首歌曲，可以识别其发生场景为艺术厅 ?
本项目包括了自定义数据集的训练，声纹对比，和声纹识别。 有了上面的声纹识别的函数，读者可以根据自己项目的需求完成声纹识别的方式，例如笔者下面提供的是通过录音来完成声纹识别。 通过这样方式，读者也可以修改成通过服务请求的方式完成声纹识别，例如提供一个API供APP调用，用户在APP上通过声纹登录时，把录音到的语音发送到后端完成声纹识别，再把结果返回给APP，前提是用户已经使用语音注册 请选择功能，0为注册音频到声纹库，1为执行声纹识别：0 按下回车键开机录音，录音3秒中： 开始录音...... 录音已结束! 请输入该音频用户的名称：夜雨飘零 请选择功能，0为注册音频到声纹库，1为执行声纹识别：1 按下回车键开机录音，录音3秒中： 开始录音...... 录音已结束!
近日谷歌团队发布了一篇关于语音识别的在线序列到序列模型，该模型可以实现在线实时的语音识别功能，并且对来自不同扬声器的声音具有识别功能。 以下内容是 AI 科技评论根据论文内容进行的部分编译。 论文摘要：生成模型一直是语音识别的主要方法。然而，这些模型的成功依赖于难以被非职业者使用的复杂方法。最近，深入学习方面的最新创新已经产生了一种替代的识别模型，称为序列到序列模型。 该模型在机器翻译，语音识别，图像标题生成等方面取得了相当大的经验成果。尽管这些模型易于训练，因为它们可以在一个步骤中端对端进行培训，但它们在实践中具有限制，即只能用于离线识别。 A：TIMIT TIMIT数据集是音素识别任务，其中必须从输入音频语音推断音素序列。有关训练曲线的示例，请参见图3。 可以看出，在学习有意义的模型之前，该模型需要更多的更新（> 100K）。 由于这种能力，该团队希望可以将这些模型应用到未来的多通道，多扬声器识别中。 via Techcrunch
编辑导语 近日，腾讯云正式上线智能语音服务。智能语音是由腾讯微信AI团队自主研发的语音处理技术，可以满足语音识别、语音合成、声纹识别等需求。 此次上线的智能语音各项技术均通过了亿万级别业务的并发验证，其中语音合成MOS值4.4，声纹识别准确率99%，语音识别更是采用业内首创的并行解码技术，现网抽样通用领域准确率达到93.8%，在餐饮、娱乐、教育 同时，腾讯云智能语音服务在语音识别过程中将对用户的语音进行自学习，从而对“声学模型”和“语音模型”进行必要的“校正”，进一步提高识别的准确率。 以下是微信语音技术组组长卢鲤的解读 语音技术的实现人机交互的新体验 腾讯云推出的智能语音服务包括语音识别、语音合成、声纹识别、语言识别、性别识别、情绪识别等。 其中以语音识别算法最为复杂，可谓是语音技术皇冠上的一颗明珠。 人认知语音的三个过程，是由声音到发音单元，发音单元到字词，最后是字词到到一句话，这也是计算机实现语音识别的三要素。
根据这个预测，我们已经征服了图像字幕和语音识别领域，但使用更广泛的机器声音识别仍落在后面。 众多机器学习的突破背后依赖于一个精心组建的数据集。 比如：在研究对象识别的时我们可以用 ImageNet（译者注：ImageNet是一个被广泛应用于图像识别研究的图像数据库），而在研究语言数据联盟和语音识别时则可以参考GOOG-411（译者注：GOOG- 这些问题已经折磨着单一用途的声学分类器，而更加难以实现的目标是建造一个可用于识别所有的声音（而不仅仅是建一个区分这些门的声音的模型）的工具。 如果技术人员识别到问题，他们可以标记为声学异常，这有助于训练学习算法以便在未来区分这些类型的声音。 另一家公司OtoSense则在其网站上提供了一个“设计实验室”。 但我们要想实现可以识别任何声音的广义分类器仍有很长的路要走。除非在算法上取得突破，我们将不得不分段解决问题。
与语音助手互动的人经常会因为语音助手频繁的错误和无法对反向通道的提示做出反应而感到沮丧。 我们介绍了一个开放源码的视频数据集，其中包括21名参与者与语音助手的互动，并探索了使用该数据集来实现自动错误识别以通知自我修复的可能性。 该数据集包括从智能说话人的角度与语音助手自由互动时参与者面部的剪辑和标记视频。为了验证我们的数据集，我们模拟了一个机器学习分类器，让众包工作人员从观看参与者反应的无声视频片段中识别语音助手错误。 我们发现，有趋势表明，仅从参与者的面部反应就可以判断语音助手的表现。这项工作假设引发的数据集的互动反应，作为一个关键步骤，提高错误识别修复语音助手在各种各样的应用。 当我和你说话的时候，我的声音助手能够识别错误.pdf
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 id与key,执行后会得到一个巨长的声音识别后的dict字符串，自己处理一下变成srt格式就行了。
语音翻译系统在观看国外影视作品、开展远程国际会议等场合有广泛的应用。 传统的语音翻译系统采用级联方式，由两个模块组成，分别是语音识别系统和机器翻译系统，前者先将语言识别成文本，后者再翻译成他国文字。 这篇工作主要是研究了端到端模型中语音识别和语音翻译的目标序列如何联合学习。 ? 基于此，COSTT提出了在序列到序列模型的解码过程中采用“连续预测”的方式，顺序输出源语言序列（从识别声音中得到）和目标语言序列（由翻译得到），如图1 下所示。 例如，当预测翻译序列时，由于已经解码出了相应的识别序列，即已知语音翻译的中间识别结果（源语言文本），可以用来改善翻译序列的预测准确性。 图4：COSTT的“声学-语义”建模过程 AS阶段和TT阶段的第一部分输出，可以组合用作语音识别模型，单独的TT阶段可以看作机器翻译模型，而整体来看，如果忽略了TT阶段输出的第一部分，则是语音翻译模型。
飞桨语音模型库PaddleSpeech，为开发者提供了语音识别、语音合成、声纹识别、声音分类等多种语音交互能力，代码全部开源，各类服务一键部署，并附带保姆级教学文档，让开发者轻松搞定产业级应用！ 本次，PaddleSpeech新版本发布，再次为开发者带来了三项重要升级： 全新发布，业界首个开源声纹识别与音频检索系统，10分钟轻松搭建产业级应用 语音识别、语音合成、声音分类，一键部署三项核心语音服务 除了语音合成能力以外，PaddleSpeech还开源语音识别、声纹识别、语音分类等多种语音能力，让我们的虚拟人不仅说的出，更能听得见！ 全新发布，业界首个开源声纹识别与音频检索系统，10分钟轻松搭建产业级应用。 声纹特征作为生物特征，具有防伪性好，不易篡改和窃取等优点，配合语音识别与动态密码技术，非常适合于远程身份认证场景。 其中声纹识别作为一个典型的模式识别问题，其基本的系统架构如下【1】： PaddleSpeech这次开源的声纹识别与音频检索系统，集成了业界领先的声纹识别模型，使用ECAPA-TDNN模型提取声纹特征，
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