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。
语音识别中有两种技术分别是ASR和NLP,ASP是将语音识别转换成文本的技术,而NLP是自然语言,是理解和处理文本的过程,相当于解析器。
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!
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中文怎么翻译成英文?相信翻译很多人在日常生活都或多或少的有所接触。这时可能会有人说“我百度一下就行了”。其实百度只擅长翻译单词、短句不能实现对大量内容的翻译,那需要将大量中文怎么翻译成英文呢?又有哪些中文翻译成英文的方法可以让我们这方面更加的得心应手呢?那下面我就教大家几个中文翻译成英文的方法。
在windows10上运行的测试内容。 Python版本:Python3.6.2。 已经注册并添加了百度的'’语音识别'和'语音合成'应用。 已经注册并创建了图灵机器人的'机器人'。
作为老板的秘书,相信你一定对每天大大小小的会议已经感到悲痛欲绝了,会议的过程倒是没那么恐怖,会议结束后的撰写会议记录倒是差点要了各位秘书的老命,随随便便两三个小时的大小会议,统统要做好会议记录。苍天,谁来救救我!
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:
作者 | 李梅 编辑 | 陈彩娴 机器翻译是现今人类消除语言障碍、重建巴别塔的新工具。然而,在世界现存的 7000 多种已知语言中,许多低资源语言还未得到足够的关注,尤其是有近一半的语言没有标准的书面系统,这是构建机器翻译工具的一大障碍,所以目前 AI 翻译主要集中在书面语言上。 在利用 AI 推动自然语言翻译这件事上,Meta 一直致力于“No Language Left Behind”(没有一种语言被落下)的目标。 比如汉语方言之一闽南话,现在也有了专属的机器翻译系统,讲闽南话的人可以与讲英语的人进行无
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。
Skype前几天推出了实时语音翻译的预览版,让用户可以跨越语言的障碍畅快交流。今天我们就来聊聊微软是如何做到这一点的。 Skype 的翻译系统主要分三步:首先,把你的实时语音转换成文字;然后,再把文字翻译成另一种语言的文字;最后,把文字转换成语音。其中,识别实时语音并转换成文字一直是最棘手的部分。 图像处理和语音识别是深度学习发展的两个主要方向。近几年来,由于深度学习的进步,语音识别依靠深度神经网络(deep neural networks)也取得了不少进展。神经网络在八十年代就已出现,但真正开始焕发光芒
到目前为止,虽然机器翻译无法完全做到「信、达、雅」,但翻译结果的准确性对于一般应用场景来说已经足够。
想一下未来50年或者100年,您的孙子或者孙子的孙子,是否还会花费人生中十几年甚至几十年的时间学习一门外语,甚至还学不好?
AI科技评论按:本文作者何之源,原文载于知乎专栏AI Insight,AI科技评论获其授权发布。 本文主要是利用图片的形式,详细地介绍了经典的RNN、RNN几个重要变体,以及Seq2Seq模型、Att
看到一篇讲的很透彻的文章,来自何之源大牛。划线部分是自己的一下理解和补充,供大家参考。。
自然语言处理领域正在从统计方法转变为神经网络方法。 自然语言中仍有许多具有挑战性的问题需要解决。然而,深度学习方法在一些特定的语言问题上取得了最新的成果。这不仅仅是深度学习模型在基准问题上的表现,基准问题也是最有趣的;事实上,一个单一的模型可以学习词义和执行语言任务,从而消除了对专业手工制作方法渠道的需要。 在这篇文章中,你会发现7个有趣的自然语言处理任务,也会了解深度学习方法取得的一些进展。 文本分类 语言建模 语音识别 字幕生成 机器翻译 文档摘要 问答(Q&A) 我试图专注于你可能感兴趣的各种类型的终
本文“Face-To-Face Translation”是指的要建立这么一个系统:它能够自动地将说a语言的人的视频翻译成目标语言B,并实现唇同步。简单来说就是:视频中有一个人说话,将这个人说的英语实时的翻译成中文并且将说英语的嘴型也通过图像的方法翻译成中文的嘴型。
消费升级的时代,搭配才能创造奇迹。文字是苍白的,语音是生动的,语音转文字是具备科技色彩的。文字一旦有了科技感,生活才能有质感。本课程以GME做“活化酶”,将详细介绍以微信语音转文字技术为基础的GME功能,带你告别文字的苍白,激发AR活性,让你的生活瞬间充满“胶原蛋白”。随着AR技术的不断发展,语音转文字在音频场景的应用不断成熟。
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
随着时代的不断发展,国际化的潮流也越来越明显,不管是在工作中还是在我们日常的学习中,外语使用的次数也是越来越多的,特别是在工作中,当你拿到一份英文的PPT我想对于很多人都是一脸懵逼的,看又看不懂,一句句翻译想想这工作量,就会感觉自己身体快要被掏空了,那么英文PPT怎么翻译成中文?今天呢就来给大家分享两个简单的方法教你轻松搞定,想知道是哪个简单的方法吗?一起来看看吧。
最近工作过程中,需要对一批文件进行汉译英的翻译,对单个文档手工复制、粘贴的翻译方式过于繁琐,考虑到工作的重复性和本人追求提高效率、少动手(懒),想通过调用已有的接口的方法,自己实现一个批量翻译工具,一劳永逸。在网上找了几款翻译api,通过对比翻译的结果和学习成本,选择了有道智云的服务,自己开发了一个批量翻译的小软件。详细记录一下使用和开发过程,后面的小伙伴们有相关需求,可以参考。
众所周知,作为一名程序员,如何快速实现职业生涯的快速发展甚至弯道超车,很多时候就看您对英文资料的掌握,比如:各种技术文档,大牛博客,英文书籍,还有视频。
今年5月,MarTech概念创始人Scott Brinker团队发布2022年全球「Martech Map」。疫情间接推动了Martech行业的发展,入选的全球MarTech服务商数量达到9932家,相较于2011年的150家,增长率达到了惊人的6521%。
自动语音翻译是指让机器完成从源语言的语音信号自动翻译生成目标语言的文本的过程,其基本设想是让计算机像人类译员一样充当持不同语言说话人之间翻译的角色。
Greta & Starks将推AR眼镜Starts AR,可把语音转换为文字 欧洲公司Greta & Starks目前正计划开发一款专为听障人士设计的AR眼镜Starts AR。Starts AR配
大数据文摘作品 作者:Miggy 对于瘫痪患者来说,最大的苦楚来自无法与外界进行沟通。虽然大脑依然活跃并且希望表达,但是无法驱动发声肌肉,会让这类患者的语言机制逐渐蜕化。 来自加州大学旧金山分校神经外科主任Edward Chang正在为失去说话能力的人开发脑机接口技术。他的实验室致力于解码与声道命令相关的大脑信号,并通过神经植入物,将大脑的语言机能,通过计算机输出出来。该项目不仅需要当今最好的神经技术硬件,还需要强大的机器学习模型。 最近,这一技术也取得了长足的进步,让一位因瘫痪“失声”15年的患者利用电脑
在1990年初,在IBM研究中心,一个机器翻译系统首次被展示,它对规则和语言学一无所知。它用两种语言分析了下图中的文本,并试图理解这些模式。
一名已经15年没有说话的瘫痪男子,正使用脑机接口来解码他想说的话(一次一个词)。加州大学旧金山分校
场景描述:机器翻译是自然语言处理领域的一个重要应用,从它最初的诞生到现在,已经过去了 60 多年,但在一些小问题上,还是会出现令人啼笑皆非的情况。机器翻译是如何一步步发展来的?它背后的的机理是什么样子?它的局限性又是怎么一回事呢?
今天是柚子的节日,本想着不分享东西的,但是看了那么多大佬留言只能坚持啦,柚子们能做的就是把良心好用的软件,技巧分享给大家。
Translatium Mac版是一款Mac平台上的强大的mac翻译软件,Translatium mac版可以即时翻译90多种语言。支持自动识别语言、文字转语音、照片识别翻译、同义词,例句等功能,简单易用,非常不错。
“做的不一样是为了更好 不是为了不一样” 昨日,锤子科技2016上海新品发布会,从晚上7点半热情高涨持续到11点多,发布会开场老罗拿出了锤子新出的手机——M1。 这次不管是视觉还是用户体验上,锤子科技
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。
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
这家由微软支持的研究机构现在由Y Combinator创始人Sam Altman领导。它最著名的是强大的文本生成器GPT-3,但在过去的几年里,它还建立了一个教自己解魔方的机械手,一个像超人一样的电子竞技算法团队,一个能创作出令人感到舒适的音乐算法,以及能玩游戏和使用工具学习复杂策略的算法。
【新智元导读】谷歌大脑负责人Jeff Dean上周在“嵌入式视觉年度峰会”上发表演讲《智能计算系统中的大规模深度学习》,结合多年应用实例,讨论在从手机到数据中心等不同环境中部署机器学习模型的不同方法,
作者丨房庆凯 1 前言 在这个信息全球化的时代,人们能够通过互联网轻松接触到来自世界各地的信息,了解异国他乡的风土人情。然而,语言不通常常成为我们网上冲浪过程中的最大阻碍。幸运的是,近年来迅猛发展的机器翻译技术已经能够在很大程度上帮助人们打破语言屏障,理解各种语言背后的信息。但随着互联网时代信息的呈现方式愈加丰富多样,例如声音、视频、直播等,简单的文本翻译已经不再能够满足人们的日常需求。 在这样的背景下,语音翻译技术应运而生。语音翻译,即将一种语言下的语音翻译为另外一种语言下的语音或文字,在当下有着广泛
ChatGPT是一款基于人工智能的语言模型,它可以自动地生成文本,回答问题,完成翻译等任务。ChatGPT是由OpenAI公司开发的,使用了神经网络和深度学习技术。它可以帮助用户自动生成文本,以及模拟人类语言表达的思维模式。
ChatGPT 的名称是由Chat 与GPT 两个字组合起来的,Chat 是多数人耳熟能详的单字,就是聊天的意思。因为ChatGPT 是个聊天机器人,所以很可以理解为什么名字中有个Chat,
时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据,这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。一般的神经网络,在训练数据足够、算法模型优越的情况下,给定特定的x,就能得到期望y。其一般处理单个的输入,前一个输入和后一个输入完全无关,但实际应用中,某些任务需要能够更好的处理序列的信息,即前面的输入和后面的输入是有关系的。比如:
谷歌AI研究人员正在将计算机视觉应用于声波视觉效果,从而在不使用语言模型的情况下实现最先进的语音识别性能。
AGI 的出现,给了我们一个新视角去审视我们做过的系统,尤其是研发效能平台。研发效能平台作为一个工具平台,本质就是提高公司整体产研的效率。AGI 的快速进步大家已经有目共睹,本文就是在项目协同,代码管理、测试、AIOps等方面来探讨 AGI 可以给研发效能平台带来的巨大变化效率提升。拥抱 AGI,吸纳 AGI 来改善和升级我们的研发效能平台。使用人工智能提高研发产能和效率是当下的重要趋势,AGI技术作为人工智能的前沿,必将成为推动研发效能新一轮飞跃的关键技术。
摘要: 本文讲的是用深度学习解决自然语言处理中的7大问题,文本分类、语言建模、机器翻译等,自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中,仍然存在许多具有挑战性的问题。但是,深度学习方
一年前,网友在 reddit 上提问道,生成式对抗网络 GAN 是否可以应用到自然语言处理上。GAN 理论的提出者,OpenAI 的科学家,深度学习理论奠基人之一 Yoshua Bengio 的得意门生 Ian Goodfellow 博士回答了这个问题:
这是一个常用工具大合集网站,里面涵盖的工具非常多,包括图片处理、文字和语音互转、数据换算、文档转换、视频处理、教育工具等等,关键是还免费,总体使用效果还是不错的。
【新智元导读】自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中,仍然存在许多具有挑战性的问题。但是,深度学习方法在某些特定的语言问题上取得了state-of-the-art的结果。这篇文章将介绍深度学习方法正在取得进展的7类自然语言处理任务。 自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中,仍然存在许多具有挑战性的问题。但是,深度学习方法在某些特定的语言问题上取得了state-of-the-art的结果。不仅仅是在一些benchmark问题上深度学习模型取得的表现,这是最有趣的
大会首日,微软集中火力大谈人工智能、云计算、物联网、AR等技术。在今天的Build大会上,微软宣布目前已有超过7亿台设备运行Windows 10系统。去年这个数字为5亿。Office 365目前每个月有1.35亿活跃的商业用户,去年为1.2亿。
在这个例子中输入数据是10个中文汉字,输出为6个英文单词, 和 数量不一致,这就需要用到序列到序列的RNN模型。
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