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PostgreSQL数据库插入数据跳过重复记录

执行插入测试 正常插入数据 SQL语句 INSERT INTO people (name, age, gender, address, comment) VALUES ('张三', 30, 'M', '...comment ------+-----+--------+----------+--------- 张三 | 30 | M | 唧唧王国 | 程序员 (1 row) 可以看到数据已经插入表中了..., 当再次插入时就会报错如下: SQL语句 test=# INSERT INTO people (name, age, gender, address, comment) VALUES ('张三', 30...NOTE 主键重复插入报错, 解决这个问题有三个方案 1. 不插入重复数据 2. 插入重复数据更新, 不存在插入 3....插入重复数据, 则跳过 重复则更新 在实际开发, 有时会使用到如果存在则更新数据的场景, 这个时候就可以使用DO UPDATE SET关键字 SQL语句 INSERT INTO people (name

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HTML CSS 和 JavaScript 的文本语音转换器

创建一个将任何文本转换为语音的项目可能是一个有趣且可以提升技能的项目,特别是在学习 HTML、CSS 和 JavaScript 的过程。...在这篇博客,您将学到如何使用 HTML、CSS 和 JavaScript 构建一个文本语音转换器。...HTML、CSS 和 JS 文本语音转换器教程使用 JavaScript 创建文本语音转换器的步骤要使用 HTML、CSS 和纯 JavaScript 创建一个文本语音转换器,请按照以下逐行步骤进行...一旦你创建了这些文件,请将给定的代码粘贴到指定的文件。如果你不想这样做,可以向下滚动通过点击给定的下载按钮免费下载计算器的所有源代码文件。...首先,将以下代码粘贴到你的 index.html 文件:<!

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利用 AssemblyAI 在 PyTorch 建立端端的语音识别模型

AssemblyAI使用Comet记录、可视化和了解模型开发流程。 深度学习通过引入端端的模型改变了语音识别的规则。这些模型接收音频,直接输出转录。...Deep Speech和LAS都是基于递归神经网络(RNN)的体系结构,对语音识别进行建模有着不同方法。 Deep Speech使用连接时态分类(CTC)损失函数来预测语音记录。...如何在PyTorch构建自己的端语音识别模型 让我们逐一介绍如何在PyTorch构建自己的端语音识别模型。...准备数据管道 数据是语音识别中最重要的方面之一。我们获取原始音频波,并将其转换为Mel频谱图。 ? 你可以在这篇优秀的文章阅读更多关于这种转变的细节。对于本文,你可以将Mel频谱图视为声音的图片。...语音模型评估 在评估语音识别模型时,行业标准使用的是单词错误率(WER)作为度量标准。错误率这个词的作用就像它说的那样——它获取你的模型输出的转录和真实的转录,测量它们之间的误差。

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Django实现将views.py的数据传递前端html页面,展示

自学Django已经有一周啦,想把自己自学过程的每一步都记录下来,给一些零基自学Django的战友们一些参考;本次主要内容为,用一个实例展现views.py的数据是如何传递html页面,并在页面展示...我们可以把Django的View理解为实现各种功能的Python函数,View负责接受URL配置文件urls.py定义的URL转发响应处理,当Django收到请求之后调用相应的View函数来完成功能...,Django可以根据后台数据库转换成相应的SQL语句,在后台数据库执行返回查询结果。...这样的标记告诉Django模板处理机制循环取出news的item项输出在页面,在for循环内部,通过article_listing的属性得到View对应的数据项字段的值显示每个news项的Title...以上这篇Django实现将views.py的数据传递前端html页面,展示就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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AI科普文章 | 语音识别准不准?—— ASR 效果评测原理与实践

在日常工作、生活语音识别技术作为基础服务,越来越多的出现在我们周围,比如智能音箱、会议记录、字幕生成等等。...例子:图片语音“你吃了吗”,识别成“你吃了”,其中的“吗”字没有识别出来。插入错误语音转录文本过程,原文中未包含的文字,比如噪音什么的,被 ASR 误识别成文字了。...例如:图片语音“你吃了吗”,识别成“你吃了么”,其中“吗”字识别错了,变成了“么”字。总结一下删除错误:识别少了,语音本来有的字给漏掉了。插入错误:识别多了,语音没有的字识别出来了。...WER 公式的分子部分,也就是图片即为识别结果文本标注文本的编辑距离。也就是我们只要求得识别结果文本,标注文本的编辑距离,除以标注文本字符数,就可以得出 WER 指标了。...在实际系统,上游 ASR 的识别结果,会被下游任务分析模块进一步处理,插入错误的文本会被处理掉,所以只需考察语音包含的文本,被正确识别出的比例即可,也就是字正确率。

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语音隐私问题

"数量有限的平台把关人享有巨大的市场力量,并可以利用这种力量从事反竞争行为,如自我推荐、限制数据的获取、使用第三方服务的数据来开发自己的服务,以及未经许可插入宣传,"EDRA和AER的一封信指出。...但其他信息,如公司的机密数据或医生记笔记的语音助手所记录的健康和医疗细节,则被认为是敏感信息。 在语音和语言应用中使用云服务有很大的缺点,涉及安全,安全和隐私问题。...用户对谷歌、亚马逊和苹果提出了数以千计的投诉,因为它们不适当地记录语音记录进行分析,以进行有针对性的广告或软件改进,这有时违反了特定州的窃听法律。...在接到投诉后,苹果暂停了其Siri语音分级计划。但该公司计划重新启动该计划,让客户选择是否保存其语音记录。...Kardome开发了一种空间语音技术 ,提供更好的语音识别识别说话者,直接在边缘设备上跟踪用户的位置。这项技术将使企业和私人用户能够在不连接云的情况下使用支持语音的设备。

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玩转腾讯云语音识别

智能语音助手:在日常生活,腾讯云语音识别可以被集成智能语音助手中,如手机助手或智能家居系统。用户只需通过语音指令,即可实现各种功能操作,如查询天气、播放音乐、设定闹钟等,极大提升了生活的便捷性。...实时语音转写:在会议、讲座或法庭审讯等场合,腾讯云语音识别能够实时将语音内容转写成文字,辅助记录人员更准确地捕捉每一个细节,显著提高工作效率。同时,这也为听力障碍人士提供了更友好的信息获取方式。...易用的API接口:腾讯云语音识别提供简洁易用的API接口,便于开发者快速集成各类应用。同时,丰富的文档和技术支持也大大降低了开发难度和成本。...创建语音识别应用:在腾讯云控制台中,找到语音识别服务,创建一个应用。在这个过程,获得一些关键的凭证信息,如SecretId和SecretKey,这些信息将用于后续的API调用。 ③....处理识别结果:腾讯云的语音识别API将返回识别的文本结果,可以在应用程序处理这些结果,比如显示在界面上、存储数据库或进行进一步的分析。 1.

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手机传感器、电源指示灯...盘点那些令人意想不到的数据泄露

来自英国大学的一组研究人员训练了一种深度学习模型,该模型可利用麦克风记录分析键盘击键的声音,以此来窃取目标设备的数据,准确率高达 95%。...随后,从记录中生成波形和频谱图,将每个按键的可识别差异可视化,执行特定的数据处理步骤以增强可用于识别击键的信号。...具体来说,基于视频的密码分析是通过获取 LED 亮度快速变化的视频片段,利用摄像机的滚动快门效果捕获物理发射来完成。...为了能够控制语音助手,研究人员向 iOS (Siri) 和安卓 (Google Assistant) 上的助手发送听不见的语音命令,证实可以通过在充电站范围内传输的噪声信号注入一系列语音命令,实现呼叫发起...这种攻击手法的局限性在于攻击者首先必须记录目标的激活命令,然后添加到电源适配器的输出语音信号。其中在 10kHz 以下的频段包含最重要的信息。

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基于腾讯云语音产品的最佳技术实践 | 如何助力 CRM 传统营销方式降本增效

接入CRM系统在CRM 客户关系管理系统后台增加功能菜单,电销重要录音查询,如图列表整体数据来自于电销通话记录,以及隐藏的字段通话录音文件地址,点击按钮【上传】会调用腾讯云语音识别ASR 接口 【录音文件识别请求...】,点击按钮【获取结果】会调用 腾讯云语音识别ASR 接口 【录音文件识别结果查询】并将识别结果保存在数据库。...首先实现按钮【上传】功能,上传功能需要获取通话录音文件URL,传入接口 【录音文件识别请求】创建一个语音识别任务 controller 类增加方法/** * 上传三方进行转写 * * @param...:", e); } return getResultModel; }saveAsrResult 方法用于保存语音识别返回的结果数据库public int saveAsrResult...,关于腾讯云语音识别ASR 接入项目实践的全部内容就结束了,整体上实现过程比较简单,对于语音识别ASR两个接口的调用代码也可以直接从 在线调试 页面获取示例代码,接入的学习成本还是可控的。

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腾讯云语音识别(ASR)助力智慧园区落地

例如,在国际化的企业或组织,员工可能使用不同的语言进行沟通,这时就需要借助语言识别技术来自动识别出邮件、文档或聊天记录的语言类型,以便进行正确的翻译或处理。...腾讯云ASR有效提高了复杂场景的识别准确性,显著改善了复杂音频和低信噪比音频识别的效果。通过业界首创的高性能引擎,它能够实现23种方言的语音识别支持多语言和多方言的混合识别。...上传完文件后,单击开始识别识别完后,单击点击下载结果即可查看语音识别的内容。点击这里即可跳转至识别记录页,可以查看音频名称、时长、类型、引擎模型、状态等相关信息。开通服务就是现在,错过再等一年!!!...该系统能够实时捕捉识别园区内的语音指令,进而控制大屏幕显示相应内容,从而提升智慧园区的运营效率和用户体验。...在传统的业务场景,员工往往需要通过手动输入文字来记录信息,这个过程既耗时又容易出错。而通过引入腾讯云语言识别技术,企业可以将员工的语音实时转化为文字,从而大大提高工作效率,降低人力成本。

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python语音识别终极指南

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)将音频信号减少可能仅包含语音的部分。...识别语音需要输入音频,而在 SpeechRecognition 检索音频输入是非常简单的,它无需构建访问麦克风和从头开始处理音频文件的脚本,只需几分钟即可自动完成检索运行。...通过上下文管理器打开文件读取文件内容,并将数据存储在 AudioFile 实例,然后通过 record()将整个文件的数据记录到 AudioData 实例,可通过检查音频类型来确认: >>> type...如:仅获取文件的第二个短语,可设置 4 秒的偏移量记录 3 秒的持续时间。 >>> with harvard as source: ......处理难以识别语音 尝试将前面的代码示例输入解释器,并在麦克风中输入一些无法理解的噪音。

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识别率,你们是怎么理解计算的呢?

前言 当我们测试语音识别相关的系统,衡量性能是非常重要的,一般语音识别准确性最常用的度量标准是字错误率,比如录音笔的转写功能或者输入法语音输入等等,其实就是语音识别提供的服务,因此也需要测试相关的指标...今天在这里要给大家介绍的是语音识别率到底有哪些指标以及如何计算 正文 测试语音识别系统时,系统可能会产生三种类型的错误 替换:其中一个单词被错误地识别为另一个单词 删除:其中原文中有一个单词漏识别 插入...= C / N * 只计算了识别正确的字,没有管多出来的字(插入) 3、字准确率 (Word Accuracy) 其实字准确率才是更具有代表语音识别系统的性能评测标准 计算公式如下 W.Acc = (...计算公式如下 OOV = OOV words / N = D / N * 如有解释有误,请指出改正 那接下来已举几个例来看不同场景下的识别率便于大家了解(识别数据非实际语音测试结果,仅供举例) 只有删除的情况...替换+删除+插入的情况 原文:如果美是专指婆娑或横斜逸出之类而言那么白杨树算不得树的好女子 识别:如果美 专指婆娑或从协议出之类而言啊那么白杨树算不得数猪的好女子 ? ?

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这一篇就够了 python语音识别指南终极版

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)将音频信号减少可能仅包含语音的部分。...识别语音需要输入音频,而在 SpeechRecognition 检索音频输入是非常简单的,它无需构建访问麦克风和从头开始处理音频文件的脚本,只需几分钟即可自动完成检索运行。...通过上下文管理器打开文件读取文件内容,并将数据存储在 AudioFile 实例,然后通过 record()将整个文件的数据记录到 AudioData 实例,可通过检查音频类型来确认: >>> type...如:仅获取文件的第二个短语,可设置 4 秒的偏移量记录 3 秒的持续时间。 >>> with harvard as source: ......处理难以识别语音 尝试将前面的代码示例输入解释器,并在麦克风中输入一些无法理解的噪音。

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Python语音识别终极指北,没错,就是指北!

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)将音频信号减少可能仅包含语音的部分。...识别语音需要输入音频,而在 SpeechRecognition 检索音频输入是非常简单的,它无需构建访问麦克风和从头开始处理音频文件的脚本,只需几分钟即可自动完成检索运行。...通过上下文管理器打开文件读取文件内容,并将数据存储在 AudioFile 实例,然后通过 record()将整个文件的数据记录到 AudioData 实例,可通过检查音频类型来确认: >>> type...如:仅获取文件的第二个短语,可设置 4 秒的偏移量记录 3 秒的持续时间。 >>> with harvard as source: ......处理难以识别语音 尝试将前面的代码示例输入解释器,并在麦克风中输入一些无法理解的噪音。

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python语音识别终极指南

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)将音频信号减少可能仅包含语音的部分。...识别语音需要输入音频,而在 SpeechRecognition 检索音频输入是非常简单的,它无需构建访问麦克风和从头开始处理音频文件的脚本,只需几分钟即可自动完成检索运行。...通过上下文管理器打开文件读取文件内容,并将数据存储在 AudioFile 实例,然后通过 record()将整个文件的数据记录到 AudioData 实例,可通过检查音频类型来确认: >>> type...如:仅获取文件的第二个短语,可设置 4 秒的偏移量记录 3 秒的持续时间。 >>> with harvard as source: ......处理难以识别语音 尝试将前面的代码示例输入解释器,并在麦克风中输入一些无法理解的噪音。

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Python语音识别终极指南

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)将音频信号减少可能仅包含语音的部分。...识别语音需要输入音频,而在 SpeechRecognition 检索音频输入是非常简单的,它无需构建访问麦克风和从头开始处理音频文件的脚本,只需几分钟即可自动完成检索运行。...通过上下文管理器打开文件读取文件内容,并将数据存储在 AudioFile 实例,然后通过 record()将整个文件的数据记录到 AudioData 实例,可通过检查音频类型来确认: >>> type...如:仅获取文件的第二个短语,可设置 4 秒的偏移量记录 3 秒的持续时间。 >>> with harvard as source: ......处理难以识别语音 尝试将前面的代码示例输入解释器,并在麦克风中输入一些无法理解的噪音。

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Python语音识别终极指北,没错,就是指北!

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)将音频信号减少可能仅包含语音的部分。...识别语音需要输入音频,而在 SpeechRecognition 检索音频输入是非常简单的,它无需构建访问麦克风和从头开始处理音频文件的脚本,只需几分钟即可自动完成检索运行。...通过上下文管理器打开文件读取文件内容,并将数据存储在 AudioFile 实例,然后通过 record()将整个文件的数据记录到 AudioData 实例,可通过检查音频类型来确认: >> type...如:仅获取文件的第二个短语,可设置 4 秒的偏移量记录 3 秒的持续时间。...处理难以识别语音 尝试将前面的代码示例输入解释器,并在麦克风中输入一些无法理解的噪音。

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