最近，QQ V7.6.0版本发布，新增视频通话“口吐弹幕”功能，引发网友热议。 寻找最新黑科技与视频通话的契合点，使视频聊天更潮、更互动、更具趣味性是，一直是QQ视频通话探索的方向。这次我们结合实时语
提取视频文件中的图像然后使用OCR技术识别静态图像中的文本，提取视频文件中的音频然后使用语音识别技术提取其中的文本，如果视频文本或音频文本中包含指定的关键词则进行提示。
前段时间办公室出现一奇葩需求，要把一段授课视频转换为文字，为了实现这个目标我四处搜罗找了几款APP进行了多步操作，总体感觉比较麻烦。想想怎么说我们也是玩Python ，为啥不用Python呢～～说干就干，经过一番分析和搜索，还真被我搞定了，下面跟大家分享一下。
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！
是磁带、光盘、录音笔、手机等录音工具，还是会议、访谈、沟通、演唱等场景？是键指如飞的神奇速录师，还是方便快捷的语音转文字AI小工具？
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。
最近有个新闻说一个人毫无绘画能力靠AI作图，获得艺术比赛第一名，没想到现在AI 这么厉害了，今天分享几个AI 黑科技工具，在公众号后台回复 黑科技 获取软件地址。
腾讯云语音识别为开发者提供语音转文字服务的最佳体验。经公司内部微信、QQ 、腾讯视频、王者荣耀等大体量业务充分验证，也在大量互联网、金融、教育等领域的外部客户业务场景成功落地，日服务亿级用户。具有海量数据支撑、算法业界领先、支持语种丰富、服务性能稳定、抗噪音能力强、识别准确率高等优势。
Voicera获1450万美元融资，智能语音真的前途无限吗？
导读：常见的数据来源和获取方式，你或许已经了解很多。本文将拓展数据来源方式和格式的获取，主要集中在非结构化的网页、图像、视频和语音。
语音识别就是把语音变成文字的过程，相信大家在平时生活也已经用到过一些语音识别的场景，比如说语音输入法、地图产品的语音输入。近年来，随着互联网的发展，各种音频数据和文本数据得到不断积累和丰富，CPU、GPU硬件的发展，以及深度学习算法大规模的应用，语音识别技术的应用开始获得大规模的商业化拓展。
语音活动检测（Voice Activity Detection， VAD）用于检测出语音信号的起始位置，分离出语音段和非语音（静音或噪声）段。VAD算法大致分为三类：基于阈值的VAD、基于分类器的VAD和基于模型的VAD。
你知道吗？ 全球每2周就会有一种语言消失。 语言的消亡意味着珍贵的多样性文化信息流失，与物种的灭绝毫无二致。 现实情况是，濒危语言消亡的速度比濒危动物消亡的速度还要快，据测算，到本世纪末，世界上50%-90%的语言将会消亡。 保护濒危语言是保护文化多样性的重要一步，那么，人工智能又能做什么呢？ 语音技术发展到今天，其应用能力已经媲美甚至超越人类平均水平。从历史视角看，不管是地理位置障碍还是语言障碍，它都将是促进和增强人与人、人与机器自然对话的强大工具。 在濒危语言文化保护上，我们由此也看到了新的思路
提到虚拟歌姬，你的第一反应是谁？ 洛天依、初音未来、乐正绫、巡音、Gumi、言和、镜音、东方栀子......。（没上榜的记得评论区留言） 在二次元的世界里，虚拟歌姬是一个特殊的存在，他们不是"活人"，但有粉丝、有流量、有作品，其影响力、待遇不亚于一个鲜活的网红IP。 以洛天依为例，她是全世界第一款中文声库和虚拟形象，也是首位登上中国主流电视媒体的虚拟歌手，与杨钰莹、周华健、王源等一众明星在春晚同台合唱和歌舞表演。 她们一步一步成长，不断给我们带来“一字一句的美妙体验”。而成就这种“美妙体验”的，正是得益于
提到虚拟歌姬，你的第一反应是谁？ 洛天依、初音未来、乐正绫、巡音、Gumi、言和、镜音、东方栀子......。（没上榜的记得评论区留言） 在二次元的世界里，虚拟歌姬是一个特殊的存在，他们不是"活人"，但有粉丝、有流量、有作品，其影响力、待遇不亚于一个鲜活的网红IP。 以洛天依为例，她是全世界第一款中文声库和虚拟形象，也是首位登上中国主流电视媒体的虚拟歌手，与杨钰莹、周华健、王源等一众明星在春晚同台合唱和歌舞表演。 她们一步一步成长，不断给我们带来“一字一句的美妙体验”。而成就这种“美妙体验”的，正
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
AI 科技评论按：在 CNCC2018「高通量媒体内容理解论坛」上，快手科技多媒体内容理解部负责人李岩发表了题为「多模态内容生产与理解」的演讲，讲述了带领多媒体内容理解部在多模态研究上取得的一些进展。
导读：为什么要使用机器来理解音频内容呢？一个重要的出发点就是在大量数据存在的情况下，由人来完成音频内容的理解是一件较为困难的事情，在图片和文本处理方面，快速理解尚有一定实现的可能，古代有一个形容人记忆力很好的成语叫做走马观碑，描述一个人骑着快马路过一个石碑，看到石碑上密密麻麻的小字一瞬间就能够全部记下来。但是对于音频与视频这种内容，即使在加速的情况下也需要一定的时间来听完、看完音频和视频内容才能够进一步理解它。如果采取人力处理这些问题会遇到困难，我们就可以借助于机器辅助人来进行处理。
---- 新智元报道 编辑：桃子 【新智元导读】3人团队如何用AI改变语音市场？ 三人打下的专注语音技术独角兽，如今又成功融资了。 前段时间，美国音频API平台AssemblyAI完成了3000万美元的B轮融资。 这是一个可以自动将音频和视频文件以及实时音频流转换为文本的平台。 AssemblyAI的创始人兼首席执行官Dylan Fox表示， 「我们正在构建用于定制化语音识别的API，开发人员可以用我们的API 将语音转录成文字或者创建自己的语音接口，而且他们不需要做任何数据上的挖掘和训练，我们
语言作为人类的一种基本交流方式，在数千年历史中得到持续传承。近年来，语音识别技术的不断成熟，已广泛应用于我们的生活当中。语音识别技术是如何让机器“听懂”人类语言？本文将为大家从语音前端处理、基于统计学语音识别和基于深度学习语音识别等方面阐述语音识别的原理。
李岩在演讲中表示，多模态技术有两大应用方向，一是会改变人机交互的方式，二是将使信息分发更加高效；视频本身就是一个多模态的问题，而快手则拥有海量的多模态数据，多模态的研究对于快手来说是非常重要的课题；目前快手已经在语音识别与合成、智能视频配乐、通过 2D 图像驱动 3D 建模特效、视频精准理解等领域对多模态技术进行研发应用。
微信今日正式上线智能开放平台。语音识别和图像识别成为首批开放给第三方应用开发者的智能识别技术。 通过调用相关技术接口，第三方应用也可以实现微信中已有的语音转文字、图片扫描等功能。 微信模式识别中心团队向腾讯科技介绍，麦克风、摄像头等传感设备让人和机器的交互更加便利。但语音和图像识别的技术门槛还相对较高，如果微信能把已有的技术储备开放给开发者，将能帮助更多应用减少技术投入成本。 语音识别技术主要体现在语音输入，可直接将用户的语音转化成对应的文字。用户不需要依靠键盘就能完成文字输入或者用语音进行功能操作。
随着互联网时代的进步，智能产品逐渐配备了更加多元化的功能应用、更加丰富的内容资源,用户在使用语音相关的功能时，越来越多的需求需要向智能产品用户提供更便捷的操作体验，语音转换成文本，语音识别是人工智能领域极为重要的前沿技术，实现快速、高效、准确的语音识别及控制，实现智能行业内全新的便捷操作模式。
其实很多的时候都是英文标注的，但是我相信国内的AI领域的博主多了之后就会出现纯中文的备注方案。
模型下载地址：https://huggingface.co/ggerganov/whisper.cpp large-v1模型比较大，但是会更准确一些。我这边就用large系列模型好了，虽然显卡不咋地，但是跑这个还是够用了,根据限制自行选择模型，占用内存越大越准确。
前言：本文作者@焦糖玛奇朵，是我们“AI产品经理大本营”早期成员，下面是她分享的第1篇文章，欢迎更多有兴趣“主动输出”的朋友们一起加入、共同进步：） 📷 音频由公众号“闪电配音”提供 媒体和AI巨头们乐于给大众描绘一幅幅精彩的未来生活蓝图：人工智能可以化身为你的爱车，在沙漠、森林或小巷中风驰电掣；可以是智慧公正的交警，控制红绿灯、缓解交通的拥挤；还可以是给人以贴心照顾的小助理，熟悉你生活中的每一处小怪癖。 在看到这些美妙的畅想之后，作为一个严谨认真的AI产品经理，我不禁想去探索上述美好未来的实现路径；今天，
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 还记得冬奥会期间和朱广权battle的AI手语主播吗？ 现在，这样的手语数字人不仅要在小荧屏上工作，还能到火车站、银行、医院这些公共场所上岗了。 喏，通过这样一台看似普通的机器，AI手语数字人就能实时将语音或文字转化为手语，让听障人士与窗口工作人员无障碍沟通，词准率在96%以上。 这就是百度智能云曦灵刚刚推出的AI手语一体机，它能够直接部署在各种服务窗口，成为工作人员的实时翻译官。 其背后支持平台——AI手语平台也同步发布，它能进行实时手语直播，还可
像这种顶尖赛事，保证音、画质的低延迟本就应该是各大平台的“基本操作”，哪怕一点额外的延迟都是绝对不能忍的。
现实生活中，越来越多的地方需要使用到语音识别，微信里客户的长条语音，游戏里更方便快速的交流，都是语音识别的重要场景。现在为大家强力推荐腾讯云语音识别，一款为企业和开发者提供极具性价比的语音识别服务。腾讯云语音识别服务经微信、腾讯视频、王者荣耀、和平精英等大量内部业务验证；同时也在线上线下大量互联网、金融、教育等领域的外部客户业务场景下成功落地。同时日服务亿级用户，具有海量数据支撑、算法业界领先、支持语种丰富、服务性能稳定、抗噪音能力强、识别准确率高等优势。
在软件生命周期的整个过程中，用例图是软件需求分析到软件交付的第一步，用例图的主要目的是说明这个软件的使用者是谁，使用者要使用那些功能，以及使用者需要向软件提供什么功能。通过用例视图一来可以让使用者清楚的理解这个软件到底能提供什么功能，是不是满足自己的需求，另外一方面对应开发者来说，可以更好地理解需求，从而能更好的去实现这些需求。
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 阿里达摩院，又搞事儿了。 这两天，它们发布了一个全新的语音识别模型： Paraformer。 开发人员直言不讳：这是我们“杀手锏”级的作品。 ——不仅识别准确率“屠榜”几大权威数据集，一路SOTA，推理效率上相比传统模型，也最高可提升10倍。 值得一提的是，Paraformer刚宣布就已经开源了。 语音输入法、智能客服、车载导航、会议纪要等场景，它都可以hold住。 怎么做到的？ Paraformer：从自回归到非自回归 我们知道语音一直是人机交互重
是这样子的，女朋友晚上突然翻到了自己喜欢看的一个电影，但是没有字幕，这让她很苦恼。
刚结束了腾讯云BI的体验活动，在文章提到了SaSS、PaSS的概念，腾讯云BI是一个SaSS，而今天要写的腾讯云语音识别就是一个PaSS，平台即服务，用户只需要调用接口就能实现语音识别的功能，而语音识别所需要的算法、计算资源都是PaSS来分配。
今天看到一篇“一个视频自动加字幕的小工具，如何做到月入2W”的博文（突字幕，有兴趣的同学可以度娘，作者的动手能力确实很强！），考虑实现这个小工具就能做到这个收入，还是挺让人羡慕的！在当前人工智能、机器学习的热度不减的当下，依托成熟三方服务或者开源实现，实现一个类似的应用理论上是不难的，而核心的技术难点也显而易见，主要在语音识别，以及机器翻译的准确性上，考虑到商用，所以感觉最大可能是使用了三方成熟的API！
大数据文摘作品 记者：谭婧 如果说PC时代的搜索引擎成就了谷歌，造就了这家当今世界最大的数据公司，那么随着智能产品的普及，谁先用现象级产品掌握了语音的入口，谁就将成为AI时代的赢家。 而在今天，没有哪个入口能比得上月活用户即将达到10亿的微信。 亚马逊Amazon Echo、苹果Apple HomePod、谷歌Google Home “语音转换文字对（微信）用户来讲是很刚需的场景。”微信智聆技术团队告诉大数据文摘记者。确实，相比用“手”和“眼睛”，以及其他以手机和电脑为媒介的操作，“语言”无疑是人类最自
机器学习的发展涉及到各个方面，从语音识别到智能回复。但这些系统中的“智能”实际上是如何工作的呢？还存在什么主要挑战？在本次讲座中将一一解答。 Google I/O 是由Google举行的网络开发者年会，Google I/O 2016 中围绕机器学习领域的突破性进展进行了探讨。 视频内容 CDA字幕组对该视频进行了汉化，附有中文字幕的视频如下： 大家好，欢迎来到讲座：关于机器学习的突破性进展。 我们探讨了谷歌对于 AI 的长期愿景，以及过去十年对机器学习的研究。这是十分重要的，因为所有用户都期待着奇迹发生。
首先下载一个开源第三方库：povideo，这个仓库的开源地址是：https://github.com/CoderWanFeng/povideo
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
随着 AI 的不断发展，我们前端工程师也可以开发出一个智能语音机器人，下面是我开发的一个简单示例，大家可以访问这个视频地址查看效果。
语音识别技术即Automatic Speech Recognition（简称ASR），是指将人说话的语音信号转换为可被计算机程序所识别的信息，从而识别说话人的语音指令及文字内容的技术。目前语音识别被广泛的应用于客服质检，导航，智能家居等领域。树莓派自问世以来，受众多计算机发烧友和创客的追捧，曾经一“派”难求。别看其外表“娇小”，内“心”却很强大，视频、音频等功能通通皆有，可谓是“麻雀虽小，五脏俱全”。本文采用百度云语音识别API接口，在树莓派上实现低于60s音频的语音识别，也可以用于合成文本长度小于1024字节的音频。 此外，若能够结合snowboy离线语音唤醒引擎可实现离线语音唤醒，实现语音交互。
AI（Artificial Intelligence）正在不断的改变着各个行业的形态和人们的生活方式，图像识别、语音识别、自然语言理解等 AI 技术正在自动驾驶、智能机器人、人脸识别、智能助理等领域中
前段时间一个饭局上 在某上市公司做策划的朋友酒后吐槽： “已经工作这么多年了 每次大小会议还让我做会议纪要 真心觉得自己大材小用，憋屈了 而且多是在临近下班开会 只能熬夜加班输出会议纪要” 想起刚入职场那会 不是在开会就是在写会议纪要 但写上抬头与开会日期后，就写不下去了…… 领导已经跑题到天天天天天边了～ 纪要抓不住重点，记录跟不上速度 默默的看了一下自己的手 坎多了是不是也就放过它了？ 今天特此给大家安利一款语音神器 腾讯云AI语音识别 被微信、腾讯视频等大量内部业务使用 业务延展性
为了抗击新冠肺炎病毒疫情，腾讯云AI即日起免费为战疫开发者提供人脸识别、文字识别、语音识别、语音合成、机器翻译、腾讯智能对话平台TBP等服务，直至疫情结束。所有为政府部门、医疗机构等开发疫情服务，以及提供远程办公、教学等服务的开发者和服务商，都可以免费或以一定优惠额度享受服务。
随着人工智能时代的到来，大模型的技术日新月异，我们不仅仅满足于文字之间的交互，希望能够有更近一步的交流。既然现在文字已经能够很好的模拟人类了，那随之而来的，是不是我们能够通过模拟人类交流的方式来交互。
今年，市场研究&咨询公司GrandViewResearch发布了一份深度学习市场分析报告。报告表明，2016年全球深度学习市场估值为2.72亿美元，其在自动驾驶和医疗行业的应用越来越多，有望为行业增长
一个月前，谷歌宣布在源于Magenta项目的文字转语音（Text-to-Speech，简称TTS）技术上取得代际突破，接着该公司又对其语音转文字（Speech-to-Text，简称STT）API云服务进行了重大升级。更新后的服务利用语音转录的深度学习模型，根据特定用例量身定制：短语音命令、打电话或视频，在所有其他上下文中都有一个默认模型。如今，升级后的服务可以处理120种语言以及不同模型可用性和功能级别的变体。商业应用范围包括电话会议、呼叫中心和视频转录。转录的准确性在有多个扬声器和明显背景噪音的情形下有了
“前方路口请直行”、“限速100”、“前方路段拥堵”等，是不是看到这些导航常用语句，脑海中已经有您常听的声音浮现了？导航播报所使用的TTS语音合成技术的商业化道路从有声听书、银行智能客服覆盖到虚拟人配音、残障人士辅助应用等，用户需求来源多样，应用场景逐步细化和专业，在这众多的行业所孕育出的应用场景中，TTS语音合成技术大幅减少文字转为语音的时间与企业用工成本的同时，也为用户带来由AI创作赋予的全新体验，语音合成模型经过长时间的发展，由最初的基于拼接合成，到参数合成，逐渐达到了感情充沛、高流畅度、个性化的现阶
众所周知，现在国内主流的音频视频传播平台非常多，每个平台都有非常多的用户，每天都会上传无数的音频内容和视频内容，而国家目前对于用户自动上传的内容有非常严格的审核要求，这也导致许多主流网站的审核压力特别大，因为网站一旦涉及传播一些违法内容，不仅会对用户造成影响，还有可能给网站带来损失。人工审核费时费力，而且无法应对海量的内容，所以现在很多网站使用人工智能审核视音频。人工智能审核视音频有什么好处呢？
9月，知文NLP、人脸融合、语音识别等3款产品推出全新功能，文字识别推出新解决方案。腾讯云AI团队联合腾讯优图、AILab、微信智聆、微信智言等实验室，帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案，助力各行各业的数字化和智能化转型。
6 月 23 日，讯飞开放平台乐享 A.I. 技术沙龙“A.I. 虚拟人多模态创新交互”专场在成都圆满落幕。 35 秒带你回顾现场精彩瞬间↓↓↓ 近几年，随着图像处理、语音合成、语音识别、语义理解、多语种等多项人工智能技术不断发展，AI 虚拟人开始在各行各业落地应用，各大公司争相布局。这背后，其实是 AI 虚拟人多模态交互技术正在成为大趋势。 多模态融合视觉、听觉、文本等多种模态信息，能够打破单模态输入输出限制，从而更贴近人类真实使用习惯。对于 AI 交互产品来说，只有综合利用多模态信息才能更准确地理解人类
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