现在人们的生活节奏都很快，一天忙忙碌碌的，很多人都追求高效率的工作与学习状态！比如说在学校课堂上老师讲的重点，用笔慢慢记又慢又累，有些人就像如何用手机将语音转换成文字？其实方法特别简单，保准你看完就会！
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。
语音识别是现在很多人都想了解的概念，其实语音识别就是将语音转换成文字。目前的需求还是蛮大的，尤其是会议纪要、演讲采访、音频文件整理成文字等场景，使用需求非常大。
https://itunes.apple.com/cn/app/id1243368435
手机上很多输入法都是自带语音转文字的功能的，操作方法也大同小异，所以这里就不详细推荐具体哪种输入法了，只说下具体操作：
很多人经常问我，语音转文字、音频转文字应该怎么做。关于这个问题，其实通过手机自带的语音转文字功能，或者微信这样的常见应用可以实现。
目前，录音转文字的需求越来越大，不管是学生课堂笔记，还是白领开会笔记，又或是记者外出采访，需要将实时语音或者音频文件快速整理成文字，转换成电子档都有这样的需求。
whisper的核心功能语音识别，对于大部分人来说，可以帮助我们更快捷的将会议、讲座、课堂录音整理成文字稿；对于影视爱好者，可以将无字幕的资源自动生成字幕，不用再苦苦等待各大字幕组的字幕资源；对于外语口语学习者，使用whisper翻译你的发音练习录音，可以很好的检验你的口语发音水平。 当然，各大云平台都提供语音识别服务，但是基本都是联网运行，个人隐私安全总是有隐患，而whisper完全不同，whisper完全在本地运行，无需联网，充分保障了个人隐私，且whisper识别准确率相当高。
商务会议的低效问题想必困扰着每一家企业。参会人员的长时间讨论常产生大量无用信息,记录与总结又极其耗时耗力。此外,不同语言的沟通障碍及信息安全风险也是不容忽视的隐患。有没有可能简单高效地解决这些难题?
从Google的无人驾驶汽车到可以识别假钞的自动售卖机，机器视觉一直都是一个应用广泛且具有深远的影响和雄伟的愿景的领域。
---- 新智元报道 编辑：Aeneas 好困 【新智元导读】终于，AI检测器总算是被OpenAI给憋出来了。 群众的讨伐声浪一重又一重，OpenAI终于顶不住了。 从大学教授，到Stack Overflow，可谓是苦ChatGPT久矣。现在，无论是老师看到学生提交的论文，还是码农看到网上的代码，都不敢确定作者是人还是AI。 口诛笔伐之下，OpenAI顶不住了，火速发布了一款AI检测器。 左右互搏：OpenAI发布ChatGPT检测器 刚刚，OpenAI官宣了自家的AI文本分类器。 它是一个经
机器之心整理 作者：思源 近日，Substance 在 GitHub 上开源了一个用于结构文本的文字处理工具 Texture，他们表示该工具像 LaTeX 一样可以开放使用，且如经典的文字处理工具那样
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阻碍我们爬虫的。有时候正是在登录或者请求一些数据时候的图形验证码。因此这里我们讲解一种能将图片翻译成文字的技术。将图片翻译成文字一般被成为光学文字识别（Optical Character Recognition），简写为OCR。实现OCR的库不是很多，特别是开源的。因为这块存在一定的技术壁垒（需要大量的数据、算法、机器学习、深度学习知识等），并且如果做好了具有很高的商业价值。因此开源的比较少。这里介绍一个比较优秀的图像识别开源库：Tesseract。
常会遇到有些 PDF 是扫描版的无法复制（豆丁网上的），有些网页（极客时间）也限制了复制功能。这时候要复制，通常情况下只能手动去打，很浪费时间对吧。当然也可以使用一些 OCR 识别软件，但要么付费要体积很大，不方便。
有一款软件叫扫描全能王，想必一些小伙伴听过，这是一个OCR集成软件，可以将图像内容扫描成文字。
1. 引言 OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。 在Windows 10通用应用程序UWP示例中，包含了OCR应用程序，具体请参考（https:/
在进行文字识别时候，需要使用的数据集样式为一张含有文本的图片以及对应文本内容的标签。但是一般而言，实际情况是构建的文本字典中，每个字至少要出现200次才能有好的识别效果，因此，先对所有的label进行单字统计，看每个字出现的个数是否超过200次，如果不满足，则需要进一步收集数据。
文字，一种信息记录的图像符号，千年来承载了太多的人类文明印记。OCR，一种自动解读这种图像符号的技术，一直以来都备受关注。尤其在信息时代的今天，数字图像纷繁复杂，如何便捷高效的获取其中的文字信息，更有着重要的时代意义。作为模式识别领域最为经典的研究热点之一，OCR经历了长时间的发展变化，各种新技术、新方法、新应用层出不穷。 OCR技术的过去和现在： OCR（光学字符识别技术），是通过扫描仪或相机等光学输入设备获取纸张上的文字、图片信息，利用各种模式识别算法对文字的形态结构进行分析，形成相应的字符特征描述
哪里下载Mac电脑图片提取文字Text Scanner for Mac 完美兼容版安装包啊，Text Scanner for Mac是一款强大的文本识别工具，由iFotosoft公司开发。这个应用程序使用户能够在Mac上轻松地将纸质文件转换为文本文件，无论何时何地，都可以快速准确地识别和提取文本内容。
激动的小编一边听着英文新闻，一边打开了讯飞听见的APP，手机上立刻同时就出现了语音识别的悬浮字幕。
在课堂上、讲座上，每一点都是不容错过的精彩，让人想把其牢牢记在脑海，手写记录难以跟上别人口头讲解的速度，埋头苦记的话往往会错过一个又一个得重点，将语音实时记录下来这才是正确的方式。
Tesseract 是一个开源的 OCR 引擎，可以识别多种格式的图像文件并将其转换成文本，最初由 HP 公司开发，后来由 Google 维护。下载地址：https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/
我们知道，监督式深度学习非常依赖于带标签的数据集，通常数据集越大，训练出的模型效果越好，对于文本检测和识别也是如此，为了训练出好的模型，我们需要大型数据集。然而，为了收集真实世界的带标签的图片数据集非常难，为图片做标注非常耗时，代价昂贵，个人和小型企业无法承担。得益于互联网的开放性，我们可以得到许多大的公司和研究机构标注好的数据集，下面就简单汇总一下在文本检测和识别领域有哪些开放数据集。
在接口自动化工作中，经常需要处理文字识别的任务，而OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）库能够帮助我们将图像中的文字提取出来。Python中有几个常用的OCR库，包括pyocr、pytesseract和python- tesseract、EasyOCR。本文将对它们进行比较，并提供一些示例代码来演示它们在实际接口自动化工作中的应用。
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI ChatGPT的出现，让不少人看到了交期末大作业的曙光（手动狗头）。 无论是英语论文、还是阅读笔记，只要在ChatGPT的知识范围内，都可以拜托它帮忙完成，写出来的内容也有理有据。 不过，有没有想过你的老师也准备用“AI文本检测器”一类的东西来防止你作弊？ 像这样输入一段看起来没毛病的笔记，经过它一番检测，认为这段文字“由AI编写”（Fake）的可能性为99.98%！ △文本由ChatGPT生成 换个数学论文试试？ChatGPT的输出看起来没啥问题，
导语 | 2021年1月， 微信发布了微信8.0， 这次更新支持图片文字提取的功能。用户在聊天界面和朋友圈中长按图片就可以提取图片中文字，然后一键转发、复制或收藏。图片文字提取功能基于微信自研OCR技术，本文将介绍微信OCR能力是如何落地文字提取业务的。文章作者：伍敏慧，腾讯WXG研发工程师。 一、背景 微信8.0上线了图片提取文字的功能，用户在聊天界面和朋友圈中如果想提取图像中的文字，不用再辛苦打字了，只要简单几个步骤，就可以拿到图片中的文字内容，超级方便实用。 图1 微信客户端提取图片中的
我们在使用图片识别文字时常常会出现识别出来的文字是这样的，如果识别出来是这样的东西，它们的数据图片中是4列的，识别变成文字后是一列的：
在使用Zabbix监控中，发现最新值中有些项对应的值为乱码，其他字段显示正常。检查对应的值，发现应该是中文被显示为乱码。
没天总是不停的开会，会议内容又多又发散！音频文件整理困难，搜索不到终点，占用空间大，不利于分享和传达！
梦晨 萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 听说微软搞了个AI翻译文言文？ 赶紧来试试，先来一段《曹刿论战》的开头： 我震惊了，居然能把“我”翻译成“鲁国”，“公”翻译成“鲁庄公”。 难道AI除了学习文言文词汇和语法，还熟读了《左传》？ 换成诗表现又将如何？ 虽然翻译出来不是很有文学性，但AI正确理解到了“望着同一个月亮”这层意思。 嚯，这个翻译极大地引起了我的兴趣。 如果百度和微软一起上考场 既然翻译出正确词意不是太难，那文言文中的特殊语法AI能否掌握？ 为了更好地评估微软翻译的
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas
这听起来就有点难度了。有一个叫 In Codice Ratio 的项目正在尝试把梵蒂冈秘密档案转录为可供查询的电子版。
我们在日常工作过程中，经常会遇到文字识别的场景，一款好用的 OCR 工具也是非常重要的，能帮助我们极大的提高工作效率。
有小伙伴问我可以如何在 WPF 使用其他第三方提供的库进行手写识别，上次 MyScript 的工程师和我吹，他做了世界上识别最好的库，本文就来安利一下大家这个库。这里库是收费的库，但是可以免费使用，只要不是有大量用户，这个库还是免费用的。用这个库可以在 Windows 平台识别数字、多个不同语言、数学公式手写识别
无声的世界里，你只要动动嘴唇，就可以被识别出说了什么、甚至被转化为语音，是不是很智能便利、同时又颇为惊悚？ 今年12月，第四届世界互联网大会，搜狗发布唇语识别技术，也系业内首次公开演示。其背后的商业逻辑是什么？这项技术发展到什么地步了？ 一、为什么要做唇语识别 搜狗语音交互技术中心负责人陈伟首先回顾了搜狗在语音交互方面的发展历史——早期搜狗于移动时代主要做两件事——输入法与搜索。后来进入智能时代，设备由手机变为IOT设备，人与智能硬件之间的连接也变为搜狗知音引擎这样的自然交互引擎，而硬件、信息，或更深度
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。
去年，一位叫作石渡祥之佑的小哥开发了一个AI系统Mantra，该系统结合了特定于漫画的图像识别技术、机器翻译和外语排版自动化技术，也就是说，能够直接在漫画原文上实现翻译。
3月22日，在语音搜索媒体开放日活动上，百度宣布2015年其语音搜索需求总数增长了3倍，粘性用户则有60%的需求通过语音表达。语音搜索正在从极客用户的小众玩法，升级为大众用户的通用工具。百度副总裁王海峰在活动提到智能语音搜索的未来，能听会说，未来将要消灭键盘。语音未来会取代键盘吗？或许会。但我认为，语音的价值将远远超过键盘，它将是人和机器最核心的交互方式。 语音搜索取代键盘只是时间问题 百度认为语音会取代键盘，更多是从搜索角度来谈。 键盘在搜索中的价值主要是输入文字，在移动时代，使用智能手机进行文字输入，
在使用pytesseract的过程中，有时候会遇到“[WinError 2] 系统找不到指定的文件”这个错误。这个错误通常是由于tesseract路径配置不正确导致的。下面是解决此问题的步骤：
西域首领：文成兄，小弟有一事相求，听闻江南年年丰收，不知，这国库的粮食大概数量有多少？
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。
能提取图片中的文字的技术，将图片翻译成文字的技术一般被称为光学文字识别（Optical Character Recognition) 简写为OCR。而tesseract是一个OCR库，由谷歌赞助，是一个比较优秀的图像识别开源库。它具有很高的识别度，也具有很高的灵活性，可以通过训练识别任何字体。 tesseract库的官方文档
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