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API - 实现转语

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Google发布云端转语SDK:支持12种语言,32种

另外,Google还表示,云端转语使用了高传真人合成技术WaveNet,让电脑发更像真正的人。 ? Google表示,不少开发者向他们反应,也想要将转语的功能,使用在自己的应用上,因此他们把这项功能放到Google云端平台,推出云端转语服务。 开发者现在可以将云端转语服务用在语回应系统,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,建置语回应功能,或是在以为主的媒体上,将章与书转成讯。 Google云端转语使用了DeepMind所创建的生成模型WaveNet,这个高传真的人合成技术,可以让电脑合成的语更自然。 而在语测试中,WaveNet合成的新美国英语语,平均得分4.1,比起标准好20%,也与真实人类语差距减少70% 云端转语功能现在支援32种12种语言,开发者可以客制化调、语速以及量增益

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    基于行业前沿的深度学习技术,将图片上的文字内容智能识别成为可编辑的文本。有效地代替人工录入信息。

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    基于Kersa实现的中

    实现的 前言 本项目说是使用Keras,但使用的都是Tensorflow下的keras接口,本项目主要是用于,也有人称为说话人。 本项目包括了自定义数据集的训练,纹对比,和。 有了上面的的函数,读者可以根据自己项目的需求完成的方式,例如笔者下面提供的是通过录来完成。 首先必须要加载语库中的语,语件夹为audio_db,然后用户回车后录3秒钟,然后程序会自动录,并使用录到的频进行,去匹配语库中的语,获取用户的信息。 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,例如提供一个API供APP调用,用户在APP上通过纹登录时,把录到的语发送到后端完成,再把结果返回给APP,前提是用户已经使用语注册

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    python-视频根据语自动转为带时间的srt

    章目录 问题 解决 截图 srt格式原理 的讯飞接口调用函数 处理结果,得到符 列表合成典 问题 讯飞转写长语只有5h免费,想要体验50000分钟白嫖的,看我另一篇章 最近在看一些教程 ,发现没有幕,网络上也没有匹配的,看着很扭 因此我使用au处理了视频,得到了视频,wav格式,20多分钟长度 然后使用讯飞的语接口了下,得到了每句话和视频对应的时间 然后按照 解决 截图 视频幕效果 ? 幕是语自动添加的 代码框输出格式 ? 最后会生成srt件 srt格式原理 ? ,这是我查的资料https://www.cnblogs.com/tocy/p/subtitle-format-srt.html 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 放入自己在讯飞申请的语功能的id与key,执行后会得到一个巨长的后的dict符串,自己处理一下变成srt格式就行了。

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    - 来自学楼电技术网络交流平台

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    【场景】场景

    场景是在图像背景复杂、分辨率低下、体多样、分布随意等情况下,将图像信息转化为序列的过程,可认为是一种特的翻译过程:将图像输入翻译为自然语言输出。 场景图像技术的发展也促进了一些新型应用的产生,如通过自动路牌中的帮助街景应用获取更加准确的地址信息等。 在场景任务中,我们介绍如何将基于CNN的图像特征提取和基于RNN的序列翻译技术结合,免除人工定义特征,避免符分割,使用自动学习到的图像特征,完成端到端地无约束符定位和。 本例将演示如何用 PaddlePaddle 完成 场景 (STR, Scene Text Recognition) 。 任务如下图所示,给定一张场景图片,STR 需要从中出对应的"keep"。 ? 图 1. 输入数据示例 "keep" |2.

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    腾讯云语之录

    在线API具备2种方式获取结果,均为异步 回调 通过设置请求参数CallbackUrl开启回调获取结果,轮循此参数不填。 -- 录的权限 --> <uses-permission android:name="android.permission.RECORD_AUDIO" /> 录功能代码件 FileRecognizeActivity.java 0:全部转为中。 } } }); //通过setOnClickListener绑定按钮recognize(data)点击事件方式,通过data参数传递本地录件数据请求录接口 * @param recognizer 录实例 * @param requestId 请求唯一标 * @param result 本 * @

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    应用场景(3):打造个性化语指纹

    强调的是,纹鉴目前已经是公安部的标准,是可以作为证据进行鉴定的。 相较于,大众可能对语更为熟悉,但二者有本质的区。语是“说什么”,是“谁在说”。 语场景下要解决身份的问题,需要基于纹生物信息ID的技术支持。 的生物学基础 ? 的理论基础是每一个都具有独特的特征,通过该特征能将不同人的进行有效的区分。 主要抽取说话人的基频谱及包络、基帧的能量、基共振峰的出现频率及其轨迹等参数表征,然后再与模式等传统匹配方法结合进行的优势 ? 在身份过程中,与固定的指纹和只能做简单动作的人脸相比,语具有内容变化,可以随机改变朗读内容,所以即便在网上或其他地方留下的信息,也难以被复制和盗用,因此的防攻击性更高,更加安全。 鉴于密码的安全性不高,可以用技术对电话银行、远程炒股等业务中的用户身份进行确认,为了提供安全性,还可以采取一些其他措施,如密码和纹双保险,如随机提示本用本相关的技术进行身份确认(随机提示本保证无法用事先录好的去假冒

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    unisound_asr 云知 python版接口

    抽空,实现了一份云知 语转写的python版本。 使用python通过调用动态库实现。 云知官网: http://dev.hivoice.cn/sdk_download/schema_sdk.jsp 调用方法: python3 unisound_asr.py 件 例: python3

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    win10 uwp 本转语件方法

    在 UWP 中,支持将传入的符串本内容转换为频语,可以将这个语通过 MediaElement 播放,或者将这个频保存到件里面 本的方法是通过 SpeechSynthesizer 类提供的将 符串 转换为 wav 的 Stream 对象实现的 核心的转换本作为频 Stream 代码如下 using (SpeechSynthesizer synthesizer = new SpeechSynthesizer SpeechSynthesisStream stream = await synthesizer.SynthesizeTextToStreamAsync(word); } 上面代码的 word 就是传入的符串本 ,可以是一个单词也可以是一个句子或一段话 在 UWP 中使用如上面代码就可以用到 UWP 自带的语合成技术的将本转换为语的功能 在拿到 SpeechSynthesisStream 之后,可以进行播放或者保存到件 MediaElement.SetSource(stream, stream.ContentType); MediaElement.Play(); 默认的 stream.ContentType 就是 wav 格式 而保存到频数据到件可以采用如下方法

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    数学公式和物理公式有什么区吗? 新增了二维码 本接口支持条形码和二维码的(包括 DataMatrix 和 PDF417)。 image.png 这个二维码有什么用呢? 条形码,我就是好奇,为什么便利店里扫码,可以直接那么快,还有各种奇形怪状的想法,奇思妙想的想法。

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    条码信息 那天我的手机没电了,然后我到最近的美宜佳超市去借了一个充电宝,借充电宝之前需要扫一下二维码。 但是我的手机已经关机,于是就买了一瓶水,扫描上面的条形码,然后顺便先充个电。 通过微信小程序可以实现条码信息吗?有客户实现过这个案例吗? 微信小程序的顺序是怎么样的呢?

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    语言模型和拼件制作

    接我前面的章,下载 pocketsphinx 和 中模型件。 由于模型件格式有一些要求,所以建议对模型件的编辑都在Linux上完成。 准备中语言件 创建一个件 my.txt,内容如下: 测试 直走 左转 右转 后退 开火 靠喽 生成语模型件和件 访问 http://www.speech.cs.cmu.edu/tools >.tgz,件名是动态产生的,这里我生成的件名为:TAR2007.tgz。 下载之。 解压之。 编辑其下的 2007.dic 件,参考 zh_broadcastnews_utf8.dic 件加入拼,比如: 右转 y ou zh uan 后退 h ou t ui 左转 z uo zh uan k ai h uo 测试 c e sh ib 前进 q ian j in 靠喽 k ao l ou 测试 使用 pocketsphinx_continuous 工具测试,这里使用了一个我提前录制好的件来做测试

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    TensorFlow:如何通过追踪蝙蝠

    我导入了一些非常有用的库,Tensorflow、Keras和scikit,以便能构建一个管道。我喜欢的一个特定于的库是librosa,它可以帮助我加载和分析数据。 用Python加载数据 在数据标签notebook中,我们键入标签,并将soundbytes(一款影图像类软件)保存到我们键入的件夹中。 通过加载这些件夹,我可以得到蝙蝠和非蝙蝠件。这个数据加载过程可能需要很长时间,取决于件的数量。 我把所有的件都上传到了Google云平台上。 不幸的是,我的传感器把它当成噪超过了所有的频率。在谱图上,你仍然可以看到和噪之间的明显区。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。 我们定义了从件中获取“元数据”的函数: 我们可以制作频的谱图,并简单地在频数据中获取多个元特性的样本。下一步是将我们的预处理函数映射到训练和测试数据上。

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    微信智能语服务上线,集成语、语合成、等功能

    二、解放双手不只是语质检 实际上,智能语服务早已在腾讯内部业务中得到应用,如微信的语输入、语纹锁等。 另外语也被广泛地应用在呼叫中心语质检中,如珍爱网,通过语,情绪,静监测,关键词搜索等多种能力结合,提高了通话合规性的检查效率,也通过语料信息隐藏的市场信号,发掘了更多企业产能。 以下是微信语技术组组长卢鲤的解读 语技术的实现人机交互的新体验 腾讯云推出的智能语服务包括语、语合成、、语言、性、情绪等。 其中以语算法最为复杂,可谓是语技术皇冠上的一颗明珠。 人认知语的三个过程,是由到发单元,发单元到词,最后是词到到一句话,这也是计算机实现语的三要素。 智能语服务已被广泛应用,如微信语输入、语、腾讯智能手表、腾讯游戏语聊、为盲胞读书等。

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    | attention在中的应用

    最近看了几篇章,都是关于注意力机制在中的应用。然后我主要是把其中两篇章整合了一下,这两篇章发表在interspeech 2018/19上。 Introduction 说话人()的目的是从几句人说的话来确认一个人的身份。有两种系统:一种是本相关、一种本无关。 近些年对于本无关的方案主要是:结合i-vectors和使用PLDA(概率线性判分析) 另外,将训练好的DNN用于ASR或者其他方案。 大多数基于DNN的系统使用池化机制来匹配可变长度的语->定长的embeddings。在一个前馈架构里,这通常被池化层使能,并且能够在全语输入部分平均一些帧级DNN的特征。 章还对语的长度影响做了评判:得到了3个意料之内的结果: 自注意机制嵌入能够带来性能提高,不论是什么语长度。 持续时间长的语效果更好,因为说的话越多,speaker的信息就越充分。

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    如何实现:一个工具,3种方法教你语

    1、 边录边转 1、 打开手机的录助手,这时因为我们转换的是实时说话的,所以我们需要选择:录; 2、 选择完毕之后,页面直接跳转的开始页面,点击页面底部的蓝色按键,就可以边说话边转换成了 ; 3、 等待说话结束,内容也会全部成功显示在页面中,这时我们可以进行翻译、复制和导出等操作,最后还需要点击右上角的【保存】按键,进行保存。 2、 件转 1、 同样,我们先打开手机中的录助手,这时我们需要选择的是对应的:导入件; 2、 选择完毕之后,我们进入的是手机件库的页面,需要选择并点击想要转换成件,之后就可以自动进入阶段了 ; 3、 等待成功,这里也可以进行复制、翻译、导出等操作,但是件数据是自动保存的,无需手动操作,直接返回主页面就可以查看到我们好的内容了。 这时我们点击右上角的【转样,就可以将录制好的件转啦! 3、 等待完成,点击进入,就会显示好的内容了,这里也可以进行翻译、复制和导出等操作哦。

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    之回消除及调试经验

    讲的回(Echo)是指语通信时产生的回,即打电话时自己讲的话又从对方传回来被自己听到。回在固话和手机上都有,小时还可以忍受,大时严重影响沟通交流,它是影响语质量的重要因素之一。 回消除(Echo canceller, EC)是语前处理的重要环节,下面主要讲其基本原理和调试中的一些经验。 具体可以看相关的章。 2)回消除基本原理。 下图是回消除基本原理的框图: ? 处理过程如下: a) 算近端远端语数据的energy,确定双方是silent还是talk。 第一次是在芯片公司,做语解决方案。从公司的算法部门拿来了回消除实现,把它用到解决方案中。另一次是在移动互联网公司,做实时语通信类APP,要把webRTC的AEC用到APP中。 个人觉得对EC零基础但已有EC算法代码的基础上去调试主要有如下几步: 1)学习回消除的基本原理,涉及信号处理知(从固定系数滤波器到系数自适应滤波器)和高等数学知(梯度)等。

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    数据为王 - Coretex-M0平台的AI

    不同类型的,如Doorbell, Alarm, Dog barking, windows breaking等被小心的录制用以训练世界级的AI模型。 决定不同AI模型精确的关键因素,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,可以精准如孩童啼哭等现象。 Labelled Data -  对比语的难度更大,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。 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的玻璃破碎应用。

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