地址：https://pypi.org/project/pocketsphinx/
前一篇博客说了一下怎么在 Windows 平台使用 pocketsphinx 做中文语音识别，今天看看在 Linux 上怎办实现。
下载安装 pocketsphinx 在 Windows 上，可以通过下面地址直接下载编译好的二进制可执行包。 https://cmusphinx.github.io/wiki/download/ 注：下载其中 pocketsphinx 的 5prealpha 版本。 下载后，解压之。 下载模型文件 模型文件下载地址 https://sourceforge.net/projects/cmusphinx/files/Acoustic%20and%20Language%20Models/ 其中 Man
今天在使用 pocketsphinx_continuous 识别中文 wav 文件是，报如下错误：
扫读并不是近几年才出现的现象，它的历史几乎和阅读本身一样悠久。随着文明的进步和教育水平的提高，人们逐渐认识到并不是所有文字信息都需要仔细阅读和分析。某些场合下，速度和效率可能更加重要。因此，扫读应运而生，成为一种主流的阅读技巧。
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：
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
--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
【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
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
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。
写在前面 如果单从NLP缩写包含很多方面： 有数学的非线性规划（Non-linear programming） 医学的无光感（No light perception） 心理学的神经语音规划（Neuro-linguistic programming） 计算机科学与语言学转换的领域（natural language processing） 这里指的是计算机科学与语言学转换的领域。（NLP）是人工智能和语言学领域的分支学科。（人工智能主要包含以下几个方面：自动推理-计算语言学-计算机视觉-进化计算-专家系统-自然
智能文档分析(IDA)是指使用自然语言处理(NLP)和机器学习从非结构化数据(文本文档、社交媒体帖子、邮件、图像等)中获得洞察。由于80%的企业数据是非结构化的，因此IDA可以跨行业和业务功能提供切实的好处，例如改善遵从性和风险管理、提高内部运营效率和增强业务流程。
介绍我开发的一个开源的智能音箱项目 dingdang-robot 。 这个项目其实来源于我生活中的一个需求：我每天晚上都会去厨房做一个面包当明天的早餐，当我把用料按顺序准备好放进面包机时，我需要准确预约到明天早上我吃早餐的时间。然而，几乎每次在这个时候我都没有带手机在身边，而是都放在客厅里充电，这时只能跑去客厅看时间。虽然厨房到客厅只有几步之遥，但自己又是懒癌患者，每天都要这么来回奔波就觉得很不方便。要解决这个问题当然有很多种方法，比如直接买个小时钟放在厨房。不过我更希望“连看都不用看”，直接有人告诉我时
本文主要针对中文语音识别问题，选用常用的模型进行 离线 demo 搭建及实践说明。
去年，国外一位热衷于为开发者提供优质项目的开发者 Mybridge 为大家精送了一份优秀 Python 开源项目推荐。
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。
蜕变测试MT是一种软件测试方法。它基于一个核心思想：对于某些软件，即使不知道确切的输出，我们可以预测在输入变化时输出应该如何变化。这种方法在NLP领域也很有用。
由于最近在做一些无监督的关键词短语(实体)抽取工作,其实最大的背景还是没有标注好的实体识别训练数据；所以想到采用无监督的关键短语抽取算法折中去抽取一些实体，于是调研了一波关键短语抽取算法和工具。目前无监督关键短语抽取算法和关键词抽取算法差不多：主要是TFIDF，Textrank 等特征为候选短语的打分。然后抽取得分高的候选短语。
接我前面的文章，下载 pocketsphinx 和 中文模型文件。 由于模型文件格式有一些要求，所以建议对模型文件的编辑都在Linux上完成。 准备中文语言文件 创建一个文本文件 my.txt，内容如下： 测试 直走 左转 右转 后退 开火 靠喽 生成语音模型文件和字典文件 访问 http://www.speech.cs.cmu.edu/tools/lmtool-new.html 页面，上传 my.txt 文件，然后使用“COMPILE KNOWLEDGE BASE”来生成模型文件。 在生成的列表页面，下
https://github.com/macanv/BERT-BiLSTM-CRF-NER
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 一个从 中文自然语言文本 中抽取 关键短语 的工具，只消耗 35M 内存。 1.抽取关键短语 在很多关键词提取任务中，使用tfidf、textrank等方法提取得到的仅仅是若干零碎词汇。 这样的零碎词汇无法真正的表达文章的原本含义，我们并不想要它。 For example: >>> text = '朝鲜确认金正恩出访俄罗斯 将与普京举行会谈...' >>> keywords = ['俄罗斯', '朝鲜', '普京',
WHL文件是以Wheel格式保存的Python安装包，Wheel是Python发行版的标准内置包格式。在本质上是一个压缩包，WHL文件中包含了Python安装的py文件和元数据，以及经过编译的pyd文件，这样就使得它可以在不具备编译环境的条件下，安装适合自己python版本的库文件。如果要查看WHL文件的内容，可以把.whl后缀名改成.zip，使用解压软件（如WinRAR、WinZIP）解压打开即可查看。
Demo视频：wukong-robot + Jetson + 3D 打印外壳打造的智能音箱（by 网友 @电力极客）
人工智能技术正在成为内容产业的中台力量，其中视觉AI已经渗透到内容生产、内容审核、内容分发、用户互动、商业化变现等各个环节。美团视觉智能部以场景化的内容产品、智能化的内容工具助力产业，在内容的创作、内容分发等环节应用广泛。
Abstract Syntax Tree抽象语法树（通常被简写成AST）实际上只是一个解析树(parse tree)的一个精简版本。在编译器设计的语境中，"AST" 和 "语法树"(syntax tree)是可以互换的。
本文介绍了智能音箱项目的基础背景、技术架构、开发流程、以及作者的一些经验。智能音箱的用途包括播放音乐、控制家居设备、查询天气、听新闻、定闹钟等。智能音箱的语音识别和自然语言处理技术主要依赖于深度学习和自然语言处理技术。智能音箱的硬件设计需要考虑音箱的声学结构、麦克风阵列、扬声器、触摸按键等。智能音箱的软件开发流程包括需求分析、设计、编码、测试、部署等环节。智能音箱的社区包括开发者社区、用户社区、企业社区等。智能音箱的生态系统包括音乐服务、家居控制、第三方技能和服务、内容提供商等。智能音箱的市场前景广阔，将推动智能家居的发展，成为智能家居的入口。
自律的人，不只是管住自己的坏习惯 还更懂得如何利用好碎片时间 如何持续地进行自我学习 今天为大家推荐几个 细分领域中出类拔萃的公号 从这里开始学习如何做一个自律的人！ 长按二维码，选择“识别图中二维码”订阅。 快鲤鱼 ID：akuailiyu 快鲤鱼，发现未来新物种！ 快鲤鱼旨在第一时间发现最具潜力的新创公司，传播最新、最酷的创新理念，及最新的行业动态和研究数据。 每天早上7：50，与全球智识一起，探索海内外新鲜事。 ▲长按上方二维码识别关注 精英说ID：elites
在这个知识千变万化的时代 只有不断学习、充实自我，才能跟上时代以下几个优质公众号能让你在闲暇的时候，扩宽视野每一篇推文都值得你点开它们每天更新有态度、有温度的文字，内容有保障。 【关注方式 】1 - 搜索公众号ID关注 2 - 长按二维码识别关注◆◆◆ 黑则言 ID:heizeyan999推荐理由：《黑则言》中国黑白影像微杂志，照片是对历史永恒的凝固。 《黑则言》以影像为基石，发心中块垒，不鸣则已，一鸣惊人。 ▲长按上方二维码识别关注 学之策 ID: xuezhice_0推荐理由：学之策后
同为硕博研究生为什么别人总是那么秀？Paper不断，成果一堆！隔壁生产队的驴都没这么能干的~也许他没告诉你自己一直关注的硬核公众号不仅学术动态尽知还能习得深度干货掌握学术思维方法让你分分钟成为资深学术人 还等什么赶紧关注吧 优雅静读 ID：yyjd168 简介：三十年后，如果世界上还有"坚持"这个词，我希望它属于我，三十年后，如果世界上还“感动”这个词，我希望它属于你，优雅静读，再忙也不忘记充电。 ▲长按上方二维码识别关注 科研圈 ID：keyanquan 简介：“科研圈”（ID：keyanqu
介绍如何给叮当机器人开发插件，实现天气问答功能，并发布到 dingdang-contrib 。 叮当 是一款可以工作在 Raspberry Pi 上的开源中文语音对话机器人/智能音箱项目，目的是让中国的Hacker们也能快速打造类似 Amazon Echo 的个性化的智能音箱。 由于叮当是完全开源的，编写插件来满足自己的个性化需求就成了使用叮当的最大乐趣。您可以自由地接入自己需要的服务，让叮当更好的为您服务。 这篇文章将一步步教你如何编写一个天气插件，并最终发布到 dingdang-contrib 中。 交
在生活中我们常常会遇到一些社死的瞬间，抛出一个梗，却瞬间冷场，被大家一致封为“冷场王”。 那么如何在众人聊天中开启话题，不冷场，不尬聊？或者有些人想聊，又不知道聊什么？ 在此给大家推荐几个超级有趣又有料的公众号，让大家可以三百六十度全方位接住对方的梗，越聊越欢，一起来看看吧！ 长按二维码，即可订阅。 iNature人才 ID:iNature-offer ▲长按上方二维码识别关注 推荐理由：iNature人才由知名公众号iNature、iPlants、硕博一线联合推出，并由毕业于中科院、清华大学、复旦
一位叫做Sagi Shaier的程序猿，用机器学习给《哈利·波特》电影片段，做了一份太长不看的概括版。
在两年前，我做了第一个智能音箱项目 dingdang-robot 。在去年 7 月加入上报统计后，在不到一年的时间里，这个项目已经运行在 1000+ 台设备中，被唤醒了 128,000+ 次。截至今天，这个项目的个人版和社区版在 Github 上总共获得了 2,600+ 个 stars ，820+ 次 forks。
近期在看《你的知识须要管理这本书》，里面提到有一类知识是“我知道在哪里，我知道怎样找到”的知识，假设你能在须要的时候找到这些知识，同一时候这些知识能为你所用，那么这些知识也属于你。而要具备这些知识，须要具备主要的搜索引擎技巧。特别是对于我们编程开发者来说，免不了要查看各种技术相关资料。而往往我们在搜索不论什么关键词的时候都会得到海量的信息—“我要的是一滴水，你却给了我整个大海。”自己有限的时间都花在了去推断无限的信息过程中：哪些实用。哪些没用。
这篇博士论文将自然语言处理和文本挖掘的多个核心任务与图结构的强大表示能力结合起来，从而充分利用深度学习的表示能力和文本中的结构信息来解决诸多问题：（1）组织信息（Information Organization）：提出了基于树/图结构的短文本/长文本对的分解算法以提高语意匹配任务（semantic matching）。基于文本匹配，进一步提出事件粒度的新闻聚类和组织系统 Story Forest；（2）推荐信息（Information Recommendation）：提出了 ConcepT 概念挖掘系统以及 GIANT 系统，用于构建建模用户兴趣点以及长短文本主题的图谱（Ontology）。构建的兴趣图谱 Attention Ontology 有助于对用户与文本的理解，并显著提高推荐系统的效果；（3）理解信息（Information Comprehension）：提出了 ACS-Aware Question Generation 系统，用于从无标注的文本中生成高质量的问答对，大大降低问答系统的数据集构建成本，并有助于提高阅读理解系统的效果。
识别认定作为关保标准要求的第一个环节，要求对组织业务、资产、风险等进行识别和梳理。类似风险评估（资产、威胁、脆弱性）识别阶段，在这里《要求》也建议参考GB/T 20984的分析方法。有关风险评估的流程和方法，论坛中有详细的解读文章，这里不再重述。
随着自然语言理解等技术的发展，对话机器人如今盛行，而基于此的智能音箱产品的发展也异常火热。
科研要求的不仅仅是“智商”，还需要“心智”。做科研，最需要的是一个健全、成熟、强壮的心智。 健全成熟强壮的心智=自制力+抗压力+能动性。 要做好学术，要解决的不仅是学术问题，更要解决学术之外的层出不穷的技术性问题。 合格的学术研究者，要快速、全面的获取各种最新文献和学界动态；还要持续学习新知识，要不断的吸收消化新的理论框架，甚至有时要自学各种科研技能；还要建立自己的学术人际网络，考虑如何主动进行同行交流。 今天给大家推荐的公众号，不仅能够提供快速且全面的学界动态和干货文章，还能帮助你掌握科研技能和
前段日子，一位即将毕业的学妹在微信上问我，硕士研究生毕业去高校当老师可好？当时我第一反应是问学校是否给正式编制，学妹说是人事代理性质的，她说现在硕士研究生学历基本上都不会给编制了，除非是博士。 我当时就很纳闷，难道现在硕士学历真的不值钱了吗？想当年我们毕业那会，去高校当老师还是非常抢手的，可这才过去了几年，行情就变成了这样，难道真的应了那句话：本科遍地跑，硕士满大街。 所以，我不建议硕士毕业后进高校“受罪” 不光是因为编制和收入，虽然国家目前正在大力推进事业单位改革，高校、医院等单位也正在逐步取消编制，但
很多同学都会有这种感觉，读了硕士博士后，兴趣会突然间发生很大变化，发朋友圈也不一样了。作为高知群体，研究生们都有着那么一点很强的自我要求。因此，在发朋友圈时，往往体现以下几个特点：1、总是假装很生活化，经常晒吃喝拉撒。2、开始害怕暴露年纪，自拍老是开美颜。3、兴趣变得越来越窄，公众号只看这些——iNature人才 ID:iNature-offer ▲长按上方二维码识别关注 推荐理由：iNature人才由知名公众号iNature、iPlants、硕博一线联合推出，并由毕业于中科院、清华大学、复旦大学等多单位
自然语言理解是人工智能的核心技术，在智能客服、聊天助手、文本推荐、语义理解等领域都有非常多的应用。但自然语言理解相比图像识别、语音识别，一直没有找到很好的深度学习构型，所以进展也比较缓慢。今天推荐的 Google 论文，在 NLP 的关键任务（接续语句预测）上，能做到 20% 的提升。除此之外，在接续词语预测、语句话题预测方面也有不错的成绩。 自然语言理解（NLP）是人工智能领域使用程度最高的技术之一。受益于最近 自然语言理解技术的发展，现在已经可以应用在很多领域，例如航班预定、客服服务、任务管理、聊
在我之前的文章中，我介绍了使用 Python 和 TFIDF 从文本中提取关键词，TFIDF 方法依赖于语料库统计来对提取的关键字进行加权，因此它的缺点之一是不能应用于单个文本。
句法分析（Syntactic Parsing）是自然语言处理（NLP）中一个关键且不可或缺的任务。如果我们把自然语言看作一个庞大的建筑，那么句法分析就好比这座建筑的蓝图。正是因为有了这份蓝图，人们才能理解语言的结构，从而更准确地进行语义分析、情感分析或者机器翻译等高级任务。
【导读】专知内容组整理了最近五篇语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. Audio Adversarial Examples: Targeted Attacks on Speech-to-Text（音频对抗样本:针对语音到文本的攻击） ---- ---- 作者：Nicholas Carlini,David Wagner 摘要：We construct targeted audio adversarial examples on
关键字提取是从文本文档中检索关键字或关键短语。这些关键词从文本文档的短语中选择出来的并且表征了文档的主题。在本文中，我总结了最常用的自动提取关键字的方法。
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