Whisper 是由 OpenAI 开发的一种高效的语音识别（ASR）技术，旨在将人类的语音转换成文本。
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：
【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：
--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
可能因为说错一句话就得重来，又或者因为思考而暂停时间太久又得重来，以至于弄了两个小时才做好五分钟的视频
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
本教程将介绍如何使用 OpenAI 的 Whisper 和 GPT-4 模型开发一个自动会议纪要生成器。该应用的功能是转录会议音频、总结讨论的内容、提取要点和行动项目以及执行情绪分析。
【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
Whisper 是openai开源的一个通用的语音识别模型，同时支持把各种语言的音频翻译为成英文（音频->文本）。
Google日前正式发布旗下云端语音识别API，支持80多种语言，也能辨识正体中文。而新版API加强了长版音频档的转录精准度，也新增支持WAV、Opus和Speex文件格式，且Google也宣称，新版
windows云服务器用python如何发出蜂鸣声？先看普通电脑上吧，很简单，2句python搞定
---- 新智元报道 来源：Facebook AI 编辑：LRS 【新智元导读】Facebook在语音识别上又出重磅新作，继wav2vec, wav2vec 2.0以来，又出完全不需要监督数据的wav2vec-U，小众语言也能用语音识别啦！ 相比显示器、鼠标、键盘这些传统的人机交互方式以外，随着语音识别技术的逐渐成熟，和电子产品进行「对话」也逐渐成为一种稀松平常的人机交互。 无论是给计算机或其他设备下达指示，还是回答用户的问题，语音识别在各个方面让电子产品的使用变得更加容易，无需学习，想要干什么只
txtai执行机器学习工作流来转换数据，并构建支持人工智能的文本索引来执行相似性搜索。txtai支持索引文本片段、文档、音频和图像。管道和工作流支持使用机器学习模型转换数据。下面的文章提供了对txtai的介绍。
选自GitHub 作者：Ronan Collobert等 机器之心编译 参与：李亚洲、刘晓坤 近日，Facebook AI 研究院开源了端到端语音识别系统 wav2letter，本文是该架构的论文实现，读者可据此做语音转录。 GitHub 地址：https://github.com/facebookresearch/wav2letter wav2letter wav2letter 是 Facebook AI 研究院今天开源的简单高效的端到端自动语音识别（ASR）系统。该实现的原作者包括 Ronan Col
选自SVDS 作者：Matthew Rubashkin、Matt Mollison 机器之心编译 参与：李泽南、吴攀 来自 Silicon Valley Data Science 公司的研究人员为我们展示了循环神经网络（RNN）探索时间序列和开发语音识别模型的能力。目前有很多人工智能应用都依赖于循环深度神经网络，在谷歌（语音搜索）、百度（DeepSpeech）和亚马逊的产品中都能看到RNN的身影。 然而，当我们开始着手构建自己的 RNN 模型时，我们发现在使用神经网络处理语音识别这样的任务上，几乎没有简单直
so-vits-svc是基于VITS的开源项目，VITS（Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech）是一种结合变分推理、标准化流和对抗训练的高表现力语音合成模型。
输入：解压后的语料库路径（data/aidatatang_200zh） 输出：text, wav.scp, utt2spk, spk2utt # Data Preparation: generate text, wav.scp, utt2spk, spk2utt local/data_prep.sh $data/aidatatang_200zh/corpus $data/aidatatang_200zh/transcript || exit 1; 流程： 1.参数/文件夹路径等效验 2.检验是否一共有237
虽然基于RNN的技术已经在语音识别任务中得到验证，但训练RNN网络需要的大量数据和计算能力。最近，Facebook的AI研究中心（FAIR）发表的一个研究论文，提出了一种新的单纯基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network）的语音识别技术，而且提供了开源的实现wav2letter++，一个完全基于卷积模型的高性能的语音识别工具箱。
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。
AI 科技评论按：近日，Facebook 人工智能研究院 ( FAIR ) 宣布开源首个全卷积语音识别工具包 wav2letter++。系统基于全卷积方法进行语音识别，训练语音识别端到端神经网络的速度是其他框架的 2 倍多。他们在博客中对此次开源进行了详细介绍。
本实验的目标是让您感到惊讶，您可以使用 Python 处理一些音频文件。您将无法获得所有详细信息，但您可以剪切并粘贴此实验来启动 Python 会话。作为次要目标，您将习惯于安装 Python 包和命令行工具。
疫情期间发现一个有趣的现象，有一类短视频父母刷抖音的时候经常会看到，这类视频只有一个或多个简单的背景图片，配合一段文字录音，讲一段新闻、故事、或者鸡汤。我想可能是他们对纯文本或者纯语音的内容都不感兴趣，更容易接受短视频这样简单的内容形式。又想到腾讯云有语音合成的产品，加上ffmpeg等视频处理工具，是不是可以批量生成一些这类短视频呢。
今日凌晨，Facebook AI研究中心宣布开源语音识别工具包wav2letter！这是一款简单高效的端到端自动语音识别（ASR）系统，wav2letter 实现的是论文 Wav2Letter: an End-to-End ConvNet-based Speech Recognition System 和 Letter-Based Speech Recognition with Gated ConvNets 中提出的架构。 16年11月，Facebook的三位研究者Ronan Collobert, Chri
笔者最近在挑选开源的语音识别模型，首要测试的是百度的paddlepaddle； 测试之前，肯定需要了解一下音频解析的一些基本技术点，于是有此篇先导文章。
在本文中，我们提供了一个用于训练语音识别的RNN的简短教程，其中包含了GitHub项目链接。 作者：Matthew Rubashkin、Matt Mollison 硅谷数据科学公司 在SVDS的深度
但是有同学提问，它的单细胞表达量矩阵是五万到十万个细胞，并不想预先拆分成为单细胞亚群分组，所以没办法使用AverageExpression得到一个简单的表达量矩阵，想直接对全部的单细胞矩阵进行gsva，但是矩阵每次都会内存溢出，大家也可以尝试下面的代码：
本文介绍了 macOS 系统上 2018 年出现的多个安全漏洞，包括可以执行任意代码的漏洞和可以导致系统崩溃的漏洞。同时，文章还介绍了 Facebook 开源语音识别工具包 wav2letter，以及腾讯开源的高性能通用频率控制组件 libwxfreq。
近两年，抖音、快手将短视频推到风口浪尖上，要生产出高质量的视频，离不开视频剪辑这一环节；在全民剪片浪潮中，大众使用最多的剪辑软件如：Pr、FCPX、剪印、Vue 等。
有些时候，为了设定手机铃声或者发抖音视频，我们会耗费大量时间在剪辑音乐高潮部分上。那么这个音乐高潮的提取能不能自动化呢？当然可以。
Facebook AI（bushi），更准确地说是Meta AI，刚刚发布了自监督语音处理模型XLS-R，共支持128种语言。
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！
在新推出的Comprehend服务之后，亚马逊今天宣布其自动语音识别（ASR）服务Amazon Transcribe获得对实时转录的支持。
在进行频谱分析时，发现MATLAB和python读取wav文件的波形不一致，导致不能得出正确结果，为了验证MATLAB和python哪部分有问题，于是有了这篇博客。
playsound是纯Python、跨平台、单功能模块，不依赖于播放声音。使用此模块，可以使用一行代码播放声音文件：
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。
近日，Facebook 在年度开发者大会 F8 上宣布开源多款 AI 工具，除了 PyTorch、Caffe 等深度学习框架之外，此次开源的还包括 DensePose（可用于人体姿态估计）、Translate（可翻译 48 种语言）、ELF（可通过游戏来教机器推理）等诸多 Facebook 内部使用的库和模型。
1、首先用ffmpeg命令或者flac 命令将它转换成mav格式，再用lame将wav转换成mp4格式
Python语言已经无所不能了，今天就来分享一下，如何使用Python来录制和播放音频文件。
Vue Vben Admin 是一个免费开源的中后台模板，使用最新的 vue3、vite4 和 TypeScript 等主流技术进行开发。该项目提供了现成的中后台前端解决方案，并可用于学习参考。
Deepgram 是 YC 投资的一家初创公司，其业务是使用机器学习分析企业的音频数据。近日该公司开源了内部的深度学习工具 Kur（https://github.com/deepgram/kur）。该工具能够进一步帮助那些对音频分析感兴趣的人实现他们的想法。开源内容还包括10个小时的已转录音频，以10秒的片段拼接，目的是加快训练过程。 Kur 与 Keras 相似，但 Kur 进一步节略了建立和训练深度学习模型的过程。通过使深度学习更容易实现，Kur 进一步使图像识别和语音分析更容易进行。 Deepgram
音频处理是数字媒体和人工智能领域中的一个重要分支，它涉及到音频的录制、播放、编辑和分析等多个方面。Python 作为一种强大的编程语言，提供了多种库和工具来帮助开发者进行音频处理。本文将介绍几个常用的 Python 音频处理库，并提供相应的使用示例，以帮助读者快速入门。
原文Basic Sound Processing with Python描述了怎样在Python中通过pylab接口对声音进行基本的处理。
流行天后孙燕姿的音色固然是极好的，但是目前全网都是她的声音复刻，听多了难免会有些审美疲劳，在网络上检索了一圈，还没有发现民谣歌手的音色模型，人就是这样，得不到的永远在骚动，本次我们自己构建训练集，来打造自己的音色模型，让民谣女神来唱流行歌曲，要多带劲就有多带劲。
Python在语音识别方面功能很强大，程序语言简单高效，下面编程实现一下如何实现语音识别。本文分享如何调用百度AI开放平台实现语音识别技术。
AI 研习社消息，日前， Facebook 人工智能研究院发布 wav2letter 工具包，它是一个简单高效的端到端自动语音识别(ASR)系统，实现了 Wav2Letter: an End-to-End ConvNet-based Speech Recognition System 和 Letter-Based Speech Recognition with Gated ConvNets 这两篇论文中提出的架构。如果大家想现在就开始使用这个工具进行语音识别，Facebook 提供 Librispeech
本项目是基于PaddlePaddle的DeepSpeech 项目开发的，做了较大的修改，方便训练中文自定义数据集，同时也方便测试和使用。DeepSpeech2是基于PaddlePaddle实现的端到端自动语音识别（ASR）引擎，其论文为《Baidu’s Deep Speech 2 paper》 ，本项目同时还支持各种数据增强方法，以适应不同的使用场景。支持在Windows，Linux下训练和预测，支持Nvidia Jetson等开发板推理预测。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
