在新推出的Comprehend服务之后，亚马逊今天宣布其自动语音识别（ASR）服务Amazon Transcribe获得对实时转录的支持。
随着在 YouTube 上提交的大量新视频，很容易感到挑战并努力跟上我想看的一切。 我可以与我每天将视频添加到“稍后观看”列表中的经历联系起来，只是为了让列表变得越来越长，实际上并没有稍后再看。 现在，像 ChatGPT 或 LLaMA 这样的大型语言模型为这个长期问题提供了一个潜在的解决方案。
通常建议大家对RNA-seq数据使用 STAR-Fusion 来检测转录本融合现象，得到的结果如下：
大型语言模型（LLM）正在改变每个行业的用户期望。然而，建立以人类语音为中心的生成式人工智能产品仍然很困难，因为音频文件对大型语言模型构成了挑战。
本教程将介绍如何使用 OpenAI 的 Whisper 和 GPT-4 模型开发一个自动会议纪要生成器。该应用的功能是转录会议音频、总结讨论的内容、提取要点和行动项目以及执行情绪分析。
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
Google日前正式发布旗下云端语音识别API，支持80多种语言，也能辨识正体中文。而新版API加强了长版音频档的转录精准度，也新增支持WAV、Opus和Speex文件格式，且Google也宣称，新版
Whisper 是由 OpenAI 开发的一种高效的语音识别（ASR）技术，旨在将人类的语音转换成文本。
如果你是谷歌云客户，并且正在使用该公司的AI套件来进行文字转语音或语音转文本服务，这有个好消息：谷歌今天宣布了这些方面的重大更新，包括云文本到语音的普遍可用性，优化声音以便在不同设备上播放的新音频配置文件，多声道识别的增强功能等等。
作者 | Migüel Jetté 编译 | bluemin 编辑 | 陈彩娴 在过去的两年中，自动语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）在商用上取得了重要的发展，其中一个衡量指标就是： 多个完全基于神经网络的企业级 ASR 模型成功上市，如 Alexa、Rev、AssemblyAI、ASAPP等。 2016年，微软研究院发表了一篇文章，宣布他们的模型在已有25年历史的“Switchboard”数据集上，达到了人类水平（通过单词错误率来衡量）。 ASR 的准确性仍在不
机器学习（ML）是AI的一个子集，它侧重于使计算机能够从经验中学习和改进，而无需明确编程。这意味着ML算法可以分析数据、检测模式，并基于该分析进行预测或决策。机器学习的应用包括客户细分、欺诈检测、个性化推荐等等。
今天给大家介绍一个R语言中的数据对象TxDb,此对象可以完美支持sqlite数据库导入，并且减少了检索的耗时，主要用来存储大量的基因信息数据。目前在R中存在大量数据存储的包，具体的框架及数据包如图：
机器之心报道 机器之心编辑部 现在，第三方可以通过 API 将对话模型 ChatGPT 和语音转文本模型 Whisper 集成到自己的应用程序和服务中了。 2022 年 11 月，OpenAI 上线 ChatGPT，自此以后，这个对话模型一路开挂。毫不夸张的说，与 ChatGPT 相关的话题应该算是继 AlphaGo 以来，最出圈的人工智能热点了，推出仅仅两个月，月活用户就破亿，成为史上用户增长速度最快的消费级应用程序。 ChatGPT 的出现，让大家觉得，AI 似乎终于能够和人正常交流了，虽然有时候会出错
---- 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
--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
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
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
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：
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。现代语音识别系统已经取得了很大进步，可以识别多个讲话者，并且拥有识别多种语言的庞大词汇表。
非常兴奋能在这里与您分享一些关于将最新的生成式AI和大模型LLM引入边缘计算的惊人进展。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 编者按：MeshCloud通过与GCP合作为中国出海企业提供强大的全球基础架构。LiveVideoStack邀请到了MeshCloud的陈满老师，为我们介绍如何借助谷歌云在视频智能检测识别方面的技术与能力，实现海外音视频业务的快速与高质量部署。 文/陈满 整理/LiveVideoStack 大家好，我是来自MeshCloud的陈满，今天我分享的主题是使用Google Cloud集成API实
世界正处于数字化的浪潮中，为了更好理解和分析大量数据，人们对于人工智能（AI）解决方案的需求呈爆炸式增长。
AI能力以API的形式开放出来让我们普通开发者能够很轻易上手使用。当然，市面上有很多成熟的AI API，那么今天就和大家介绍以下几种。
AI 以迅速的发展，不仅仅在研究界带来了革新，在生活的方方面面也提供智能化，使我们更便利。在本篇内容中，ShowMeAI将介绍 OpenAI 的主要发展以及它们实际落地的 AI 产品应用。
首先需要下载TCGA的33种癌症的全部数据，尤其是表达量矩阵和临床表型信息啦，这里我们推荐在ucsc的xena里面下载：https://xenabrowser.net/datapages/，可以看到，确实是没有提供TPM表达量矩阵，但是自己进行转换啊！无论RPKM或FPKM或者TPM格式是多么的遭人诟病，它的真实需求还是存在， 那么我们该如何合理的定义基因的长度呢？
txtai执行机器学习工作流来转换数据，并构建支持人工智能的文本索引来执行相似性搜索。txtai支持索引文本片段、文档、音频和图像。管道和工作流支持使用机器学习模型转换数据。下面的文章提供了对txtai的介绍。
因为我自己能力限制，单细胞多组学，单细胞表观，单细胞免疫组库，空间单细胞这些比较新颖的技术在2023年8月份之前我是不可能去整理它们数据分析流程，所以如果不是普通的单细胞转录组数据，请绕行哈， 放过我吧。
绝大部分还没有接触单细胞的小伙伴很容易被无良自媒体带节奏，误以为单细胞就等价于CNS级别文章，或者再差也是子刊级别。实际上新技术的红利窗口期非常短暂，从样品量数据量的要求一直在水涨船高！比如我们看看某公司2020第四季度单细胞文章合辑，如下所示：
---- 新智元报道 编辑：Aeneas 好困 【新智元导读】OpenAI又出逆天操作了，正式开放ChatGPT API，便宜了90%，开发者可以人手一个ChatGPT了。 ChatGPT爆火之后，各种「自制API」层出不穷，中间商们也一个个赚得盆满钵满。 这次，OpenAI终于下定决心——正式开放ChatGPT API！ ChatGPT API地址：https://platform.openai.com/docs/guides/chat 现在，不要耗费数年，不要投资数十亿美元，企业、个人开发者
近年来，空间基因表达技术得到了迅速的发展，其中最成熟的商业化平台是来自10X Genomics的Visium，它们允许我们在形态学背景下进行基因表达谱分析。空间转录组被Nature杂志评为2020年度技术，一时间风光无两。其实回顾起来，我们对生物体内空间或原位信息上的痴迷一点也不亚于对宇宙的好奇。技术允许的早期我们就开始这样做了。
目前，数据科学团队在使用机器学习模型时正面临着越来越大的压力。虽然 AI 的采用和分析持续上升，但大约有 87% 的数据科学项目从未投入生产。根据 Algorithmia 最近的调查显示，22% 的公司需要一到三个月的时间来部署模型以实现业务价值，而 18% 的公司需要三个月以上的时间。
当然了，仅仅是做到这些还不够，我们还需要足够的资金支持，因为绝大部分网页工具的十几年如一日的维护推广和更新，也是不小的花销。相信大家应该是看到过无数的网页工具云平台如雨后春笋般出现和消失，这一点来说，由美国国立生物技术信息中心（NCBI）维护的一个公共数据库，用于存储和共享高通量基因表达数据的GEO（Gene Expression Omnibus）就是其中的佼佼者啦，它有一个在线分析工具GEO2R，用于比较两个或多个基因表达数据集，并识别在不同条件下表达显著差异的基因。用于快速的基因表达分析，研究人员可以使用它来比较不同实验条件下的基因表达差异，例如，疾病与对照组、不同治疗组之间的差异等。
TRAPID 2.0: a web application for taxonomic and functional analysis of de novo transcriptomes 论文摘要：
Snips是一家法国初创公司，其提供的服务主要是为用户建立自定义语音助手。Snips并不使用亚马逊的Alexa语音服务或谷歌助手SDK，而是帮助用户建立自己的语音助手，并嵌入到设备上。此外，由于这个语
GitHub 粉们可以通过 Watch 仓库的 Release（提前）关注发布内容。
【编者按】随着机器学习算法的流行，Amazon、Google,、IBM和Microsoft等公司在机器学习云服务市场接连出手，并提供许多的API来吸引用户。本文中，Janet Wagner，ProgrammableWeb的data journalist、developer和contributor，根据互联网上的活跃度盘点了机器学习API的Top 10，并介绍了它们的功能特色。Janet Wagner同时认为，Project Oxford等少数API虽然没有上榜，但仍值得称道。 如今，机器学习无处不在。它可以
ChatGPT爆火之后，各种「自制API」层出不穷，中间商们也一个个赚得盆满钵满。 这次，OpenAI终于下定决心——正式开放ChatGPT API！ ChatGPT API地址：https://platform.openai.com/docs/guides/chat 现在，不要耗费数年，不要投资数十亿美元，企业、个人开发者就能使用ChatGPT这样的当红顶流模型了！ 而且，每输出100万个单词，价格才2.7美元（约18元人民币），比之前的GPT-3.5，成本直接降低了90%。 这个操作可谓拳拳到肉，所以
本杂志开源（GitHub: ShixiangWang/weekly[1]），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。
其实也有对应的bioproject的ID ：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA727404
一般来说，大家拿到了感兴趣的基因集后，通常是做超几何分布检验看看富集到了什么生物学功能数据库，比如KEGG或者GO数据库，或者走gsea/gsva这样的富集分析，也是注释生物学功能数据库。大家读我的表达芯片的公共数据库挖掘系列推文应该是够多了：
Facebook语音计算革命的速度有点慢。它没有语音助手，它的智能扬声器仍在开发中，而像Instagram这样的一些应用程序并没有完全配备音频通信。但根据在Facebook代码中发现的实验，再加上新的专利申请，情况可能有所改变。
ChIP-Seq是将ChIP(Chromatin Immuno precipitation)与二代测序技术相结合的技术，高效地在全基因组范围内检测与组蛋白、转录因子等互作的DNA区域。ChIP也称为结合位点分析法，是研究体内蛋白质与DNA相互作用的有力工具，通常用于修饰组蛋白、转录因子、辅因子以及其他染色质蛋白在染色质上的定位及丰度研究。
因为现阶段传统bulk转录组测序项目成为了标准品，无论大家在哪个公司测序都是几百块钱一个样品，简单的3分组的6个样品，就包括了定量和普通差异分析服务，因为都是流程化的。但是有一些情况下是大家并不想自己重新收集样品或者联系公司做转录组测序服务，而是希望可以直接分析已经发表的文献里面的数据，找到一些感兴趣的基因和通路。我们也提供了大量的教学视频和代码，见：
ASprofile是一款识别可变剪切事件的软件，该软件可以直接将同一个基因的多个转录本进行比较，从而鉴定可变剪切事件，官网如下
前面介绍了NBIS的单细胞数据分析研讨会，其实他们也有转录组学分析研讨会。大家感兴趣的话，也可以看下。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
