将音频转化为文字的过程称为音频转录或语音识别。在云计算领域,有多种方法可以实现这个功能,其中一个常见的方法是使用云服务提供商提供的API。以下是一些常见的云服务提供商以及相关产品:
以上是几个常见的云服务提供商,它们都提供了音频转文字的服务。用户可以根据自己的需求和预算选择适合自己的服务商,并使用其提供的API接口将音频转化为文字。
12月15日,由腾讯云主办的首届“腾讯云+社区开发者大会”在北京举行。本届大会以“新趋势•新技术•新应用”为主题,汇聚了超40位技术专家,共同探索人工智能、大数据、物联网、小程序、运维开发等热门技术的最新发展成果,吸引超过1000名开发者的参与。以下是小程序分会场的演讲内容,稍作整理,分享给大家。
vivo手机其实也可以将语音转文字,只是很多人不知道具体的操作方法。下面就来给大家介绍下,vivo手机语音转文字如何操作,教你如何一键搞定语音转文字。
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 还记得冬奥会期间和朱广权battle的AI手语主播吗? 现在,这样的手语数字人不仅要在小荧屏上工作,还能到火车站、银行、医院这些公共场所上岗了。 喏,通过这样一台看似普通的机器,AI手语数字人就能实时将语音或文字转化为手语,让听障人士与窗口工作人员无障碍沟通,词准率在96%以上。 这就是百度智能云曦灵刚刚推出的AI手语一体机,它能够直接部署在各种服务窗口,成为工作人员的实时翻译官。 其背后支持平台——AI手语平台也同步发布,它能进行实时手语直播,还可
上一篇文章的留言中,薇薇同学提到了语音合成技术,这篇文章尝试对语音合成技术的技术原理进行介绍。
相信大家都听说过录音转文字助手,知道可以使用这个工具快速完成录音转文字、音频转文字的需求。最近,录音转文字助手又迎来了更新,新增语音翻译功能,可以实现实时对话语音翻译,中英文之间的交流再也不需要担心了。
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。
它是公认的分享文档的最佳格式。但是,这种格式的文件,必须用专门的阅读器打开,而且不能编辑,所以对使用者来说,会遇到很多问题。
每一种信息的来源或者形式,都可以称为一种模态。例如,人有触觉,听觉,视觉,嗅觉;信息的媒介,有语音、视频、文字等;多种多样的传感器,如雷达、红外、加速度计等。以上的每一种都可以称为一种模态。
首先请想象一下,当你回到家,只有一个人在家,但却没有人聊天,然后你发出了一个命令,电脑便开始自动与你对话,而你不需要打字,不需要看屏幕,因为她会自己发出声音,回应你的问题,以及问候。
之前分享过将视频转GIF如何将视频轻松转换为 GIF 和文字转语音 如何轻松的将文字转语音 ,今天分享几个神器,可以分离音频中的人声和背景音乐。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 导读:如今的AI技术发展堪称“very神奇”,文字、图片竟能一键直接生成逼真音效,嗯,妥妥都是因为TA,一款在语音音频领域“横空出世”的新模型:Make-An-Audio。 近期AIGC如同“上了热搜”一般,火热程度居高不下,当然除了名头格外响亮,突破也是绝对斐然:输入自然语言就可自动生成图像、视频甚至是3D模型,你说意不意外?但在音频音效的领域,AIGC的“福利”似乎还差了一些。主要由于高自由度音频生成需要依靠大量文本-音频对数据,同时长时波形建模还有诸
本文介绍了一款名为柯林斯划词翻译的chrome扩展,它能够协助用户快速在网页中查询并翻译单词。该扩展还支持将查询到的单词添加到扇贝生词本中,以便用户更方便地进行学习。
我在自己阅读英文文章、并从有道词典查询单词的过程中发现,相比于两三个中文字的单词意思解释,柯林斯词典提供了一定的英文语境可以帮我 更准确地 理解一个单词的意思,并加深记忆,我渐渐地也就变得只看柯林斯的解释。加之在 chrome store 上并没有搜到太多 collins 词典的扩展( FairyDict 支持),于是便有了这个应用。
微信读书里的电子书有配套的自动音频,而且声音优化的不错,比传统的机械朗读听起来舒服很多。
好像还没分享过软件工具,今天就集中推荐一波。这些都是我使用频率非常高的在线工具,用好了效率绝对爆棚。另外给一点小提醒:网络工具安全性不能保证。如果你的资料非常重要,建议还是在本地处理。
2016年,王小川在正式论坛里秀出AI同传,那是机器实时翻译技术,首次在高规格国际会议上实战应用。
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前言:本文作者@焦糖玛奇朵,是我们“AI产品经理大本营”早期成员,下面是她分享的第1篇文章,欢迎更多有兴趣“主动输出”的朋友们一起加入、共同进步:) 📷 音频由公众号“闪电配音”提供 媒体和AI巨头们乐于给大众描绘一幅幅精彩的未来生活蓝图:人工智能可以化身为你的爱车,在沙漠、森林或小巷中风驰电掣;可以是智慧公正的交警,控制红绿灯、缓解交通的拥挤;还可以是给人以贴心照顾的小助理,熟悉你生活中的每一处小怪癖。 在看到这些美妙的畅想之后,作为一个严谨认真的AI产品经理,我不禁想去探索上述美好未来的实现路径;今天,
如果我们不喜欢苹果系统自带的系统提示音怎么办?如何将自己的声音设置为系统提示音?下面跟着macdown小编一起来试试吧。
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。
在一个安静而又普通的午后,我坐在电脑前,思索着如何将一个看似遥不可及的愿望化为现实。那个愿望,是一个来自虚拟世界的幻想,一个关于“重生”的故事。
文件下载是Web应用程序中常见的功能之一。它允许用户从Web服务器上下载文件,例如文档、图片、音频、视频等。在本文中,我们将详细解释如何在Java Web应用程序中实现文件下载功能。我们将提供示例代码和逐步说明,以帮助您理解和实现这一功能。
机器之心专栏 机器之心编辑部 如今的 AI 技术发展堪称「神奇」,文字、图片竟能一键直接生成逼真音效,这就是浙大、北大联合火山语音推出的新模型 Make-An-Audio。 近期 AIGC 如同上了热搜一般,火热程度居高不下,当然除了名头格外响亮,突破也是绝对斐然:输入自然语言就可自动生成图像、视频甚至是 3D 模型,你说意不意外? 但在音频音效的领域,AIGC 的福利似乎还差了一些。主要由于高自由度音频生成需要依靠大量文本 - 音频对数据,同时长时波形建模还有诸多困难。为了解决上述困难,浙江大学与北京大学
语言模型彻底改变了自然语言处理领域,使计算机能够理解和生成与人类相似的文本。其中一个强大的语言模型是由OpenAI开发的ChatGPT。当前市场上有许多AI玩家,包括ChatGPT、Google Bard、Bing AI Chat等等。然而,所有这些模型都需要您与其进行互动时连接互联网。此外,对于在边缘设备(如单板电脑)上运行类似模型以进行离线和低延迟应用的需求不断增长。
PR是 Processing Computer的简称,中文意思是“数码后期制作”,是一款用于视频编辑的软件,主要用于视频和图像的编辑处理。它可以提供多种视频编辑功能,如:剪辑、添加字幕、音频处理、调色、特效处理等。
在中文文本挖掘预处理流程总结中,我们总结了中文文本挖掘的预处理流程,这里我们再对英文文本挖掘的预处理流程做一个总结。
有人问我如何做好开源,如果你问我如何开源挣钱这个我无法回答你,搞出一个流行项目,我有一点点经验。 刚好看到我的流行包 react-codemirror 突破周下载 40 万大关,借着这个,我分享一下如何搞一个自己的流行 npm 包
作者 | James Vincent 等 编译 | 夕颜、Monanfei 出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100)
一、基本语法 代码如下: embed src=url 说明:embed可以用来插入各种多媒体,格式可以是 Midi、Wav、AIFF、AU、MP3等等,Netscape及新版的IE 都支持。url为音频或视频文件及其路径,可以是相对路径或绝对路径。 示例: 代码如下:
二、多模态数据处理 多模态数据处理是跨模态理解与生成技术的基础。在这一过程中,需要对来自不同模态的数据进行预处理、特征提取和表示学习等操作。例如,对于文本数据,可以通过分词、词嵌入等技术提取出关键信息;对于图像数据,可以通过卷积神经网络等技术提取出图像特征。这些预处理和特征提取操作能够将原始数据转化为机器可理解的形式,为后续的处理和生成提供基础。
这几天,有个 文本转语音的 Github repo 刷屏了,名字叫做 ChatTTS。
AI科技评论消息 根据MIT和Google研究人员近期发表的论文,他们正在训练AI将图像、声音和文字等多方面信息匹配起来。 在语音识别、图像识别以及下围棋等单项能力方面,AI已经足够出色,甚至超越了人类。但是如果AI一次只能使用一种感知能力,无法将看到和听到的内容进行匹配的话,就无法彻底理解周围的世界。这正是MIT和Google的研究人员进行这项研究原因。 研究人员并没有教给算法任何新东西,只是建立了一种方式让算法能够将多种感官获得的知识进行连接和协调。这一点至关重要。 论文的联合作者之一——MIT的A
什么是字符集 字符集分为编码和解码两个操作(decode和encode)。 decode将字节转化为字符,是对字节的一种解释方式。 encode将字符转化为字节,是对字符的一种编码。 各种字符集 ASCII 7个字节表示一个字符。会有位缺失(一个字节里最后一个字节没有用)。能表示英文字母、换行符等常用符号 iso-8859-1 8个字节表示一个字符,表示范围包含了ASCII 中文 中华人民共和国为了应对iso-8859-1无法表示数量繁多的汉字而制定的编码规则。用两个字节表示一个字符。
“前方路口请直行”、“限速100”、“前方路段拥堵”等,是不是看到这些导航常用语句,脑海中已经有您常听的声音浮现了?导航播报所使用的TTS语音合成技术的商业化道路从有声听书、银行智能客服覆盖到虚拟人配音、残障人士辅助应用等,用户需求来源多样,应用场景逐步细化和专业,在这众多的行业所孕育出的应用场景中,TTS语音合成技术大幅减少文字转为语音的时间与企业用工成本的同时,也为用户带来由AI创作赋予的全新体验,语音合成模型经过长时间的发展,由最初的基于拼接合成,到参数合成,逐渐达到了感情充沛、高流畅度、个性化的现阶
重构出版:语音交互技术的冲击与机遇 1 摘要:语音交互技术是人工智能技术的重要分支,包括语音识别、语音合成和语义理解三个部分。语音交互技术不仅从出版实务上重构了出版业,而且重构了出版业的核心概念。出版机构面对语音交互技术的冲击要主动培养音频编辑人才,提前布局市场,在下一次知识服务转型的风口占得先机。 关键词:人工智能;语音交互技术;重构;出版业 2 人工智能将对人类社会产生重大影响,而语音是人工智能技术重要应用领域之一。近年来语音交互技术日趋成熟,数字出版领域有声读物快速发展,市场不断扩大。“国内已经先
选自Google Research Blog 作者:Inbar Mosseri等 机器之心编译 在嘈杂的环境中,人们非常善于把注意力集中在某个特定的人身上,在心理上「屏蔽」其他所有声音。这种能力被称为「鸡尾酒会效应」,是我们人类与生俱来的技能。然而,虽然关于自动语音分离(将音频信号分离为单独的语音源)的研究已经非常深入,但该问题仍是计算机领域面临的重大挑战。谷歌今日提出一种新型音频-视觉模型,从声音混合片段(如多名说话者和背景噪音)中分离出单独的语音信号。该模型只需训练一次,就可应用于任意说话者。 在《Lo
IMPLEMENTING A CNN FOR TEXT CLASSIFICATION IN TENSORFLOW
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
按要求转载自36Kr 编译 | boxi 从单项能力来说,现在的AI已经很先进了,比如说AI能识别我们说的话,照片里面的对象,下棋能胜过人类冠军等等。但是就像交互设计之父Alen Cooper所说那样,计算机能识别你说的话,但它可能不懂你的意思。为什么?上下文语境、背景等信息对于理解意思和意义是非常重要的。如果我们希望未来的机器人执行我们的命令的话,就必须让它们能彻底理解周围的世界——如果机器人听见了狗叫,它要知道是什么导致了狗发出叫声,那条狗是长什么样的,以及它想要什么。 过去的AI研究注重的是单项突破(
在经典作品《小王子》中,有这样一幕情节:一个小孩子画下了蛇吞象的样子,他向大人们展示自己的作品,并问他们害不害怕。然而,所有的成年人都说:「一顶帽子有什么可怕的?」
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!
社区长期关注运用人工智能技术生成多种信息形式的实战运用,产出了许多丰富有趣的项目。近期产出有音频音乐智能生成、文本转图像、文本转视频智能生成等等相关项目与推文。
经常有小伙伴需要将互联网上的数据保存的本地,而又不想自己一篇一篇的复制,我们第一个想到的就是爬虫,爬虫可以说是组成了我们精彩的互联网世界。
在动画片《名侦探柯南》中,阿笠博士送给柯南的变声领结是柯南破案的重要道具,得益于它,柯南可以将声音伪装成其他人,在不暴露身份的情况下巧妙破案。
来源 / Two Minute Papers 翻译 / 季伟 校对 / 贤儿响叮当 整理 / 雷锋字幕组 AI 研习社出品系列短视频《 2 分钟论文 》,带大家用碎片时间阅览前沿技术,了解 AI 领
我们知道,人工智能领域虽然发展迅速,但大部分机器学习的系统都是针对特定的学习任务存在的,例如会下棋的AlphaGo,识别人脸的图像识别模型,识别语音语义的智能语音助手等等。这些机器学习的系统都只面向特定的任务,目前很少有模型能真正突破狭义机器学习的限制,有能力学习多种不同领域任务。 近日 AI 科技评论了解到,谷歌在博客上发表了文章,提出了自己研发的新机器学习系统MultiModel,一个有能力处理多个任务的机器学习模型。这一模型由多伦多大学计算机科学机器学习小组研究员ÅukaszKaiser,Google
过去一年,从画图、写诗、代码到语音等生成式内容迎来爆炸性增长,在这当中,被视为 AIGC 高地之一的视频生成(Text-to-Video)受数据、算力多方影响,技术门槛更高,需要克服视频画面质量、画面连续性、文本和视频内容等诸多挑战。
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