简介 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）。...Whisper ASR Webservice whisper 只支持服务端代码调用，如果前端要使用得通过接口，Whisper ASR Webservice帮我们提供了这样的接口，目前提供两个接口，一个音频语言识别和音频转文字...（支持翻译和转录） Whisper ASR Webservice除了支持Whisper，还支持faster-whisper；faster-whisper据说能够实现比 Whisper更快的转录功能，同时显存占用也比较小...Whisper ASR Webservice的 git 仓库 下的docker-compose.gpu.yml可以直接使用 接口文档 http://localhost:9000/docs 其中，音频转文字接口，识别出的文字可能是简体
Editor -> Code Completion -> Auto code completion in (ms):0 -> Autopopup in (ms):500 PyCharm3.0默认快捷键(翻译的
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。 那么新版录音转文字助手，应该如何将语音转文字、语音翻译成中文呢？...因为操作方法有些雷同，所以这里就列举其中一个转文字的方法：录音识别。...选择录音识别之后，进入的是开始页面，这个时候我们可以看到页面中有一个蓝色开始键，点击就可以开始边说话边转换成文字了； 等到说话完成之后，转换好的文字内容显示在页面当中了，这个时候我们可以根据按键名称，...二、语音翻译 录音转文字助手新增了语音翻译功能，可以实现实时对话翻译，中文和英文之间的互译，操作简单，识别率几乎可以说是百分百了。...我们进入功能页之后，选择语音翻译，之后跳转的页面就是操作页了，可以看到中文、英文两个选项。我们点击中文，就是将实时说话内容翻译成英文，反之英文则是将实时说话内容翻译成中文。
SDK 获取 实时语音识别 Android SDK 及 Demo 下载地址：Android SDK。 接入须知 开发者在调用前请先查看实时语音识别的 接口说明，了解接口的使用要求和使用步骤。...开发环境 引入 .so 文件 libWXVoice.so： 腾讯云语音检测 so 库。 引入 aar 包 aai-2.1.5.aar： 腾讯云语音识别 SDK。
比如我想做的是varname-go-die主要功能就是让开发者有时候遇到起变量名但是不知道英文怎么拼时，不需要切换到翻译软件去查找再copy过来，只需要在编辑器中输入中文就可以实现联网翻译，并且可以通过一个列表选择自己设置的常用变量格式...在编辑器输入并选取要转换的中文，快捷键启动一个ChangeVar的Action，联网查找翻译并弹出设置中的变量名格式列表，选择后替换编辑器中的中文 3....在编辑器中输入英文单词也可以进行格式转换 其中plugin.xml为项目的配置说明文件，相当于Android项目中的AndroidManifest.xml，负责一些Action、Extension等等已经项目版本信息...编辑器获取用户选择内容并替换 varname-go-die首先需要得到用户选取要转换的英文/中文词组，怎么获取用户此时选取的内容呢？
「Whisper 」式一个自动语音识别（ASR）系统，研究团队通过使用从网络上收集的68万个小时多语音和多任务监督数据，来对其进行训练。...图注：方法概述 在许多不同的语音处理任务中训练一个序列到序列的转换器模型，包括多语言语音识别、语音翻译、口头语言识别和语音活动检测；所有任务都表示为要由解码器预测的标记序列，允许单一模型取代传统语音处理管道的不同阶段...解码器可预测相应的文本标题，并与特殊标记混合，由这些标记指导单个模型执行诸如语言识别、短语级时间戳、多语言语音转录和英语语音翻译等任务。...「Whisper 」会交替执行以原始语言转录或翻译成英语的任务，对此研究团队发现，这种方法在学习语音到文本的翻译方面特别有效，并且优于 CoVoST2 到英语翻译零样本的监督 SOTA。...目前，「Whisper 」已开源，可用于对语音识别方面的进一步研究。 OpenAI 创始人 Ilya Sutskever 对此表示，“终于有一个能理解我说话的可靠的语音识别系统。”
不管是上学还是上班，有时不可避免需要看英文文章，特别是在写毕业论文的时候。 比较头疼的是把专业性很强的英文pdf文章翻译成中文。...之前的文章提供了批量识别pdf中英文的方法，详见【python爬虫】批量识别pdf中的英文，自动翻译成中文上，本文实现自动pdf英文转中文文档。...本文目录 导入库 模拟登录百度翻译 翻译英文 把翻译语句定义成函数 把翻译后的内容输出到txt文档中 一、导入库 首先导入需要用到的库，如果有部分库还没安装，可以采用pip install的方法进行安装...三、翻译英文 接着定义翻译英文的函数，具体代码如下： def fy_result(wd): wd= wd input_wd = browser.find_element_by_xpath...注意，本文中的wd和wd2是【python爬虫】批量识别pdf中的英文，自动翻译成中文上文章中识别的，murphy1996.pdf中的两页。
不管是上学还是上班，有时不可避免需要看英文文章，特别是在写毕业论文的时候。 比较头疼的是把专业性很强的英文pdf文章翻译成中文。...我记得我上学的时候，是一段一段复制，或者碰到不认识的单词就百度翻译一下，非常耗费时间。 英文好的请绕道 。...本文提供批量识别pdf中英文的方法，后续文章实现自动pdf英文转中文文档，敬请期待 。...然后介绍识别单页内容的代码，具体如下： import pdfplumber as plb #识别单页的文字 file_path = r'F:\公众号\74_pdf英文翻译\murphy1996.pdf...具体识别代码如下： import os folder_path = r"F:\公众号\74_pdf英文翻译\cs" #文件夹路径 file_list = os.listdir(folder_path
# 获取中英文人名翻译 import time import urllib.request def getename(ename_data='ename2cname.txt'): flag
PAAS层 语音识别的技术原理 产品功能 采样率 语种 行业 自服务 效果自调优 VAD静音检测 录音文件识别，一句话识别，在ASR服务端处理。 VAD是减小系统功耗的，实时音频流。...接口要求 集成实时语音识别 API 时，需按照以下要求。...内容 说明 支持语言 中文普通话、英文、粤语、韩语 支持行业 通用、金融 音频属性 采样率：16000Hz或8000Hz、采样精度：16bits、声道：单声道 音频格式 wav、pcm、opus、speex...统一采用 JSON 格式 开发语言 任意，只要可以向腾讯云服务发起 HTTP 请求的均可 请求频率限制 50次/秒 音频属性 这里添加声道这个参数： ChannelNum 是 Integer 语音声道数...Q2：实时语音识别的分片是200毫秒吗？ A2：IOS的SDK. 200ms对应的 3.
语音识别 - 科大讯飞 开放平台 http://open.voicecloud.cn/ 需要拷贝lib、assets、并在清单文件中写一些权限 public class MainActivity extends...savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_main); // 初始化语音引擎...int arg0) { } }; private RecognizerListener mRecoListener = new RecognizerListener() { /** * 语音识别结果...background="@drawable/btn_selector" android:onClick="startListen" android:text="点击开始语音识别...SpeechConstant.ENGINE_TYPE, SpeechConstant.TYPE_CLOUD); mTts.startSpeaking(text, null); } /** * 开始语音识别
语音识别技术，也被称为自动语音识别，目标是以电脑自动将人类的语音内容转换为相应的文字。应用包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。...我写的是语音识别，默认就已经开通了语音识别和语音合成。 这就够了，所以接口选择，不用再选了。 语音包名，选择不需要。...接下来，需要进行语音识别，看文档 点击左边的百度语言->语音识别->Python SDK ? 支持的语言格式有3种。分别是pcm,wav,amr 建议使用pcm，因为它比较好实现。...看参数，主要用到的是rate和1536 上图的16000表示采样率 1536表示能识别中文和英文，它的容错率比较高 1537必须是标准的普通话，带点地方口音是不行的。 所以建议使用1536 ?...(text, 'zh', 1, { 'spd':5, 'vol': 5, 'pit':5, 'per':0 }) # 识别正确返回语音二进制
今天给大家介绍一款 Python 制作的实用工具包，包含多种功能： 音频转文字 文字转语音 截图 OCR文字识别 复制翻译 举个例子，比如截图 OCR 文字识别就有很多实用场景。...用这款工具就很容易解决，只要打开软件，点击截图就会自动识别，自动在对话框里输出识别后的文字，然后直接复制就行了，非常方便： 实操效果： 再比如中英文翻译也是经常会用到的，通常情况的操作是打开百度翻译网页然后复制进去翻译...使用这款工具很轻松就能处理，翻译效果还不错： 动图效果： 语音识别也很常用了，比如一些看了一些网课视频想做笔记，不想去手打的话。可以先把视频中的语音抽出来，然后使用该工具直接转换成文字。...以语音识别接口为例，进入百度语音识别网站： http://ai.baidu.com/tech/speech/asrpro 选择创建对应的「文字转语音」和「语音识别」应用，就会给你一串秘钥，重点保存好：API...其他功能接口获取方法也是同样的，这里给出各功能网址： 截图文字识别： http://ai.baidu.com/tech/ocr/general 文字转语音： http://ai.baidu.com/tech
其实，初学者最应该看的，是编程软件的官方文档，是软件工具的官方文档，是开源项目的官方文档…… 但是鉴于有一些文档没有中文翻译，让不少不会英文的同学望而却步。 为此，我将会启动英文文档代查、翻译计划。...如果你想学习一门编程语言，但是它没有官方中文文档；如果你想实现一个功能，但是官方教程对API的描述是英文；如果你想用一个软件，但是这个软件没有中文说明书；如果你想参与一个开源项目，但是看不懂上面的英文讨论...我帮你寻找官方文档，帮你翻译，然后用公众号文章的形式发布出来，让更多人看到。 例如： #文档翻译#我想知道Scrapy的下载器中间件中，process_response可以返回哪些数据。...当然，你也可以尝试给我发送一些非技术性的内容，例如《经济学人》《华盛顿邮报》中的具体某个段落，如果我有时间的话，也会帮你翻译。...我拒接哪些请求 请帮我翻译Python官方文档 请帮我翻译这一篇Quora下面的所有回答 请帮我翻译这个开源项目的官方文档 我怎么给你结果 我会汇总每一周的请求，并在周六更新的公众号文章中，为你呈现你需要的结果
本来之前是用插件来做的，无奈换了主题后英文和拼音插件都无效，最后不得不改用手动输入，今天无意发现这个方法。采用百度翻译的翻译API，将中文的文章标题自动翻译为英文。
声明：作者翻译论文仅为学习，如有侵权请联系作者删除博文，谢谢！...一些其他方法（如[22]）将场景文本识别视为图像分类问题，并为每个英文单词（总共9万个词）分配一个类标签。...深层结构允许比浅层抽象更高层次的抽象，并且在语音识别任务中取得了显著的性能改进[17]。...为了使其适用于识别英文文本，对其进行了调整。在第3和第4个最大池化层中，我们采用1×2大小的矩形池化窗口而不是传统的平方形。这种调整产生宽度较大的特征图，因此具有更长的特征序列。...这个长度超过了大多数英文单词的长度。最重要的是，矩形池窗口产生矩形感受野（如图2所示），这有助于识别一些具有窄形状的字符，例如i和l。 表1。网络配置总结。第一行是顶层。
='+sign resultPage = urllib.request.urlopen(myurl) #调用百度翻译...API进行批量翻译 print (myurl) resultJason = resultPage.read().decode...('utf-8') #取得翻译的结果，翻译的结果是json格式 resultJasons = resultPage.read()...print ('dst') dst = str(js["trans_result"][0]["dst"]) #取得翻译后的文本结果...outDst=dst.strip()+"\n" fout.write(outDst) #如果翻译出错
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。...众所周知的是，一个可商用的中、英语音识别系统需要使用上万小时音频-转写平行数据训练得到，而一个商用的中到英文本机器翻译系统则需要上亿条平行句对训练得到。...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。...case2中，基准模型将音频转写中的“aboard”错误地翻译为“vers l'avant”（英文为“ forward”），但是COSTT可以根据正确的转写预测结果将其正确地翻译为“a bord”。
对于许多视觉识别任务而言，表示的深度是至关重要的。仅由于我们非常深度的表示，我们便在COCO目标检测数据集上得到了28%的相对提高。...许多其它重要的视觉识别任务[7, 11, 6, 32, 27]也从非常深的模型中得到了极大受益。...极深的表示在其它识别任务中也有极好的泛化性能，并带领我们在进一步赢得了第一名：包括ILSVRC & COCO 2015竞赛中的ImageNet检测，ImageNet定位，COCO检测和COCO分割。...在图像识别中，VLAD[18]是一种通过关于字典的残差向量进行编码的表示形式，Fisher矢量[30]可以表示为VLAD的概率版本[18]。它们都是图像检索和图像分类[4,47]中强大的浅层表示。...在PASCAL和MS COCO上的目标检测 我们的方法对其他识别任务有很好的泛化性能。表7和表8显示了PASCAL VOC 2007和2012[5]以及COCO[26]的目标检测基准结果。
前言 语音助手已经成为现代生活中不可或缺的一部分。人们可以通过语音助手进行各种操作，如查询天气、播放音乐、发送短信等。语音助手的核心技术是语音识别。本文将详细介绍语音识别的语音助手。...图片 语音识别的基本原理 语音识别是将语音信号转换为文本的技术。语音识别的基本原理是将语音信号分解为一系列短时频谱，然后对每个时刻的频谱进行特征提取和分类。...语音识别的主要步骤包括预处理、特征提取、模型训练和解码等。 预处理 预处理是指对语音信号进行必要的处理，以便更好地进行语音识别。预处理包括去除噪声、标准化音频质量、分段等操作。...语音助手的基本功能 语音助手的基本功能包括语音识别、语音合成、自然语言处理和对话管理等。 语音识别 语音识别是语音助手的核心功能，它可以将用户的语音输入转换为文本。...语音识别的精度直接影响语音助手的使用体验。 语音合成 语音合成是指将文本转换为语音信号的技术。语音合成可以使语音助手更加自然，更具人性化。
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