本文将介绍一个基于FunASR开发的语音识别界面应用，这个应用可以选择本地音频，也可以录音识别。支持多种音频格式和视频格式，可以对识别的结果加上时间戳做成字幕。
腾讯云实时音视频（TRTC）接入实时语音识别，主要是将TRTC中的音频数据传递到语音识别的音频数据源中进行实时识别。本篇讲述如何对TRTC本地和远端的音频流进行实时识别。
嵌入式音频处理技术的迅猛发展正在改变我们的生活方式，从音频流媒体到声音识别，这个领域为人们的生活和工作带来了巨大的影响。本文将探讨嵌入式音频处理技术的最新趋势和应用，以及提供相关的代码示例。
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。
Google Research 软件工程师发表了可解决「鸡尾酒会效应」视觉-音频语音识别分离模型。 AI 科技评论按：人类很擅长在嘈杂的环境下将其他非重点的声响「静音」化，从而将注意力集中在某个特定人物身上。这也就是众所周知的「鸡尾酒会效应」，这种能力是人类与生俱来的。尽管对自动音频分离（将音频信号分离成单独的语音源）的研究已经相当深入，但它依旧是计算机研究领域上的一项巨大挑战。 Google Research 软件工程师 Inbar Mosseri 和 Oran Lang 于 4 月 11 日发表了一篇
TRTC=腾讯实时音视频，全称Tencent Real-Time Communication。拥有QQ十几年来在音视频技术上的积累，致力于帮助企业快速搭建低成本、高品质音视频通讯能力的完整解决方案。 随着视频互动、语聊交友等场景应用的飞速发展，用户的内容也以多种形态在广泛的传播，如何有效的识别应用中潜在的涉黄、涉暴、低俗等不良内容，已经成为了行业的课题。 近日，腾讯云通信TRTC (文中简称TRTC) 联合腾讯安全天御团队，推出实时音视频+实时内容审核服务，帮助平台运营者解决不良内容审核的痛点。 告别自建
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。
音视频的多媒体化，正在撬动大量用户的原创热情，但由此产生的海量内容却带来新的难题。 一方面，由用户端产生的内容（UGC）跨度广泛，质量参差不齐； 另一方面，部分打“擦边球”、违规内容，蒙混在海量音视频中，也进一步加剧了内容审核者的挑战。 对于网络上传播的色情恶意内容，图像鉴黄技术很好的打击了大部分色情图像和视频内容，而在一些短视频、直播等场景中，还有一些色情内容以音频方式传播，用以规避图像维度的打击。 因此腾讯云安全天御研发了基于音频的鉴黄系统，让腾讯云的整套鉴黄解决方案更具突破性，目前该系统已在腾讯
随着许多主流视频音频软件的规模不断的扩大，国家对于音频视频平台的上传内容也有非常高的要求。目前这些平台当中不允许出现低俗色情以及涉黑涉黄的违规内容，如果网站传播这些内容的话，会对网站造成经营影响，所以每一家网站都会对用户们上传的内容进行审核。然而一些大平台的，每天的音频上传流量是非常大的，对于很多平台来说造成了很严重的审核难题，大流量音频审核怎么解决呢？
随着互联网的飞速发展，我们进入了一个信息爆炸的时代。图文、视频、聊天、直播等互动内容已经成为人们日常工作、生活不可或缺的部分。然而，在这些日益增长的内容中却充斥着各种不良言论、垃圾广告、涉黄等网络垃圾。这些流窜在互联网中的垃圾内容，不仅极大程度影响了用户体验，也让不少企业倍感困扰。 面对日益复杂的安全形势，企业该如何“祛污”，守护内容安全？在首届腾讯 Techo 开发者大会云安全技术与应用专场上，腾讯安全业务安全总监杨红围绕《新时代的内容风控实践与创新》，针对文本、图片、音频等载体的内容安全，从现状分析、
整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到：
【导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：在不远的将来，实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到：
A1：但是你传过来的音频，必须是双通道的。是你音频文件生成好的。是一个实时音频流的概念。
【新智元导读】吴恩达曾经预测当语音识别的准确率从95%上升到99%时，语音识别将会成为人类与计算机交互的新方式。归功于深度学习，这4%的准确率的提升使得语音识别从难以实际应用的技术变成有无限的应用潜力
ICPR2022多模态字幕识别比赛(Multimodal Subtitle Recognition简称MSR竞赛)，日前圆满结束了。 本次竞赛由Tencent OCR & ASR Oteam 联合华南理工、华中科技大学、联想等依托于计算机国际学术顶会ICPR举办，吸引了376位来自各大高校和企业的参赛者报名，26支队伍，提交次数高达932次。 大赛聚焦多模态字幕识别，希望推动字幕识别技术的准确性和应用性的进一步提升，弥补该技术领域的空白，并为学术界和业界创造交流机会 01 赛事背景 伴随着短视频、网络直
【新智元导读】谷歌今天发布了一个在声音识别上对标图像识别领域中的ImageNet的大型数据库。包含2100万标注视频、5800个小时的音频、527种类型的标注声音。 谷歌机器感知研究小组（Machine Perception Research）最新发布了一个大规模的音频数据集AudioSet。 根据谷歌在官网的介绍，AudioSet 包括 632 个音频事件类的扩展类目和从YouTube视频绘制的 2,084,320 个人类标记的10秒声音剪辑的集合。类目被指定为事件类别的分层图，覆盖广泛的人类和动物声音，
iOS10系统是一个较有突破性的系统，其在Message，Notification等方面都开放了很多实用性的开发接口。本篇博客将主要探讨iOS10中新引入的SpeechFramework框架。有个这个框架，开发者可以十分容易的为自己的App添加语音识别功能，不需要再依赖于其他第三方的语音识别服务，并且，Apple的Siri应用的强大也证明了Apple的语音服务是足够强大的，不通过第三方，也大大增强了用户的安全性。
本文档是百度AI开放平台Linux SDK （C++）BDSpeechSDK 3.x 的用户指南。描述了在线语音识别相关接口的使用说明
首先是每个直播平台都有响应的规范规范，比如禁止低俗、性暗示的行为。禁止男性赤裸上身，同时展示和露出纹身也不允许，所以今天大家只能看到把双手裸露出来，看不到我胸前的HelloKitty哈。
一年一度的国际知名会议2021论文评选结果已经相继揭晓，我们的论文《Large-scale singer recognition using deep metric learning: an experimental study》成功被国际神经网络联合大会 （International Joint Conference on Neural Networks，简称IJCNN）收录，《Learning Audio Embeddings with User Listening Data for Content-
选自Google Research 机器之心编译 参与：李亚洲、晏奇、微胖 近日，谷歌开放了一个大规模的音频数据集 AudioSet。该数据集包含了 632 类的音频类别以及 2084320 条人工标记的每段 10 秒长度的声音剪辑片段（包括 527 个标签）。此项研究论文已发表于最近正在新奥尔良举办的 IEEE ICASSP 2017 大会上。论文原文可点击文末「阅读原文」查看。 项目地址：https://github.com/audioset/ontology AudioSet 包含了 632 类的音频
译者 | 廉洁 编辑 | 明明 【AI科技大本营导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：在不远的将来，实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。
译者 | 廉洁 编辑 | 明明 出品 | AI科技大本营（公众号ID：rgznai100） 【AI科技大本营导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：在不远的将来，实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。通过本指南，你将学到： 语音识别的工作原理； PyPI 支持哪些软件包; 如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于
【导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：在不远的将来，实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪
近日，全国“扫黄打非”办公室为贯彻落实2019年“扫黄打非”专项行动，从3月起开始大力组织开展“净网2019”、“护苗2019”、“秋风2019”等专项行动，持续净化社会文化环境。
整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词汇量。现代语音识
--AI科技大本营-- 整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单
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。
吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
吴恩达教授曾经预言过,当语音识别的准确度从95%提升到99%的时候，它将成为与电脑交互的首要方式。
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好，连续两周拖更的AIScholar Weekly栏目又和大家见面啦！
本项目将分三个阶段分支，分别是入门级 、进阶级 和最终级 分支，当前为最终级，持续维护版本。PPASR中文名称PaddlePaddle中文语音识别（PaddlePaddle Automatic Speech Recognition），是一款基于PaddlePaddle实现的语音识别框架，PPASR致力于简单，实用的语音识别项目。可部署在服务器，Nvidia Jetson设备，未来还计划支持Android等移动设备。
天琴座是北天银河中最灿烂的星座之一，传说这把“天琴”属于古希腊音乐天才俄尔普斯，每每“拨动”它的琴弦，美妙的音乐便会流淌出来，飘散于世间的各个角落，令人们陶醉其中。腾讯音乐旗下的天琴实验室正如这把精妙绝伦的天琴一样，同样为人们带来了完美、流畅的音乐。近些年来，天琴实验室一直致力于音频技术的创新和研发，他们已经推出了听歌识曲、哼唱识别、翻唱识别、智能字幕、智能修音、臻品音质、DMEE等音频创新功能和产品。目前的研究方向包括歌曲识别、MIR音乐音频理解、音频合成和处理、歌声ASR与歌词时间戳技术、录唱音质音效等
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。
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，
AI 科技评论按：当前的语音识别技术发展良好，各大公司的语音识别率也到了非常高的水平。语音识别技术落地场景也很多，比如智能音箱，还有近期的谷歌 IO 大会上爆红的会打电话的 Google 助手等。本文章的重点是如何使用对抗性攻击来攻击语音识别系统。本文发表在 The Gradient 上，AI科技评论将全文翻译如下。
语音识别正在「入侵」我们的生活。我们的手机、游戏主机和智能手表都内置了语音识别。他甚至在自动化我们的房子。只需50美元，你就可以买到一个Amazon Echo Dot，这是一个可以让你订外卖、收听天气
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？
OpenCV4.5.4的DNN模块中新增了对语音识别的支持，本文以Python版本实例来做验证介绍。
本章介绍如何使用PaddlePaddle实现简单的声纹识别模型，本项目参考了人脸识别项目的做法PaddlePaddle-MobileFaceNets ,使用了ArcFace Loss，ArcFace loss：Additive Angular Margin Loss（加性角度间隔损失函数），对特征向量和权重归一化，对θ加上角度间隔m，角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。
音乐丰富我们的生活；音乐传达人类的情感；音乐表达人类的艺术。人类文明的进程中离不开音乐这个载体，音乐也离不开人类的真情创作。在听到好听却没听过的歌曲时，如何快速准确得到该歌曲的歌名成为当务之急。LiveVideoStackCon 2022 北京站邀请到了腾讯音乐的孔令城老师，为我们介绍QQ音乐在听歌识曲方面的成熟方案。 文/孔令城 编辑/LiveVideoStack 下午好，我是来自腾讯音乐的孔令城 ，很荣幸能够借助LiveVideoStack平台、代表天琴实验室，与在座的各位专家、大佬分享我们天琴实验室
人类的表达是多方面的，复杂的。例如，说话者不仅通过语言进行交流，还通过韵律，语调，面部表情和肢体语言进行交流。这就是为什么更喜欢亲自举行商务会议而不是电话会议，以及为什么电话会议或发短信会优先考虑电话会议。越接近通信带宽就越多。
机器之心专栏 作者：温正棋 极限元智能科技 本文作者温正棋为极限元智能科技 CTO 、中国科学院自动化研究所副研究员，毕业于中国科学院自动化研究所，先后在日本和歌山大学和美国佐治亚理工学院进行交流学习，在国际会议和期刊上发表论文十余篇，获得多项关于语音及音频领域的专利。其「具有个性化自适应能力的高性能语音处理技术及应用」获得北京科学技术奖。在语音的合成、识别、说话人识别等领域都有着多年深入研究经验，并结合深度学习技术开发了多款语音应用产品。 为了提高客户满意度、完善客户服务，同时对客服人员工作的考评，很多企
近日，全国“扫黄打非”办公室为贯彻落实2019年“扫黄打非”专项行动，从3月起开始大力组织开展“净网2019”、“护苗2019”、“秋风2019”等专项行动，持续净化社会文化环境。 那么总结下本次线上“扫黄打非”工作重点信息 整治对象瞄准： 包括自媒体、文学、直播 以及学习类 APP 等场景。 丰富大众娱乐生活的直播 APP 快速发展， 衍生出了众多全新内容平台， 别有用心者嗅到机会， 开始散播色情、暴力等“网络垃圾”。 此外，互联网流量的不断增加， 也使得互联网“扫黄打非”工作难度不断升级。 面
原标题 | Building a Vocal Emotion Sensor with Deep Learning
选自Google Research 机器之心编译 参与：路雪 近日，谷歌开放语音命令数据集，发布新的音频识别教程，旨在帮助初学者利用深度学习解决语音识别和其他音频识别问题。 语音命令数据集地址：http://download.tensorflow.org/data/speech_commands_v0.01.tar.gz 音频识别教程地址：https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/audio_recognition 在谷歌，我们经常被问到如何使
导语 数据万象（Cloud Infinite，CI）处理平台涵盖图片处理、内容审核、音视频处理、智能语音、内容识别、文档预览等各项存储云原生能力，其中智能语音围绕“声音”提供多元化内容服务，在通勤导航、智能家居、网络K歌、虚拟社交各场景下为用户提供助力。 上班路上，红灯之前，午饭时间，谁没有点张开小耳朵听听音频的需求呢？ 比如以小王的普通一天举例，这也是千千万万当代年轻人的现状，可以看到从早到晚都有丰富的音频活动，娱乐工作生活面面俱到，横跨数个产品，多个行业，软硬件之间来回跳跃，当然小王能在如此多的活
本项目说是使用Keras，但使用的都是Tensorflow下的keras接口，本项目主要是用于声纹识别，也有人称为说话人识别。本项目包括了自定义数据集的训练，声纹对比，和声纹识别。
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。
飞桨语音模型库PaddleSpeech，为开发者提供了语音识别、语音合成、声纹识别、声音分类等多种语音交互能力，代码全部开源，各类服务一键部署，并附带保姆级教学文档，让开发者轻松搞定产业级应用！
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
