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。
自OpenAI发布ChatGPT以来，世界正迅速朝着更广泛地将AI技术融合到机器人设备中的趋势发展。机械手臂，作为自动化与智能化技术的重要组成部分，在制造业、医疗、服务业等领域的应用日益广泛。随着AI技术的进步，机械手臂不仅能执行复杂的操作任务，还能通过自然语言处理技术进行更加直观的交互，极大提高了灵活性和用户友好性。
本篇基于 2017 年的推荐清单做了一些改进——去除了一些不再进行维护的 API，并且更新了一些新的 API。主要覆盖如下方向：
When considering speech-to-text (STT) solutions, businesses are faced with many different solutions and varying degrees of marketing hype.
在我们的上一篇文章中，我们探索了如何将ChatGPT集成到myCobot 280机械臂中，实现了一个通过自然语言控制机械臂的系统。我们详细介绍了项目的动机、使用的关键技术如ChatGPT和Google的Speech-to-text服务，以及我们是如何通过pymyCobot模块来控制机械臂的。通过将自然语言处理和机械臂控制相结合，我们的项目旨在降低机器人编程的门槛，使得非专业人士也能轻松地进行机器人编程和实验。
对于做工程项目和搞科研的人来说，有现成的模块或工具使用是一件多么美妙的事情啊，无需访问源码或理解内部工作机制的细节即可完成相应的任务。常用的方法是调用一些API，即一些预先定义的函数，目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力。本文总结对于机器学习行业者有用的50多个API，主要涉及的领域如下：
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。本文整理了以下四大类共 50 种 API，为你节省了寻找资源的时间。
该清单按照字母排序，对 API 的概述是基于对应官网所提供的信息整合而成。要是大家发现该清单中错过了某些当前流行的 API，可以在评论中告知。
翻译 | Drei 编辑 | Just 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。 本文整理了以下四大类共 50 种 API，为你节省了寻找资源的时间。总之，你所需要的可能基本都在下面了： 人脸和图像识别（Face Image Recognition） 文本分析，自然语言处理，情感分析（Text Analysis, NLP, Senti
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。
Conversations about Large Language Models (LLMs) were once confined to the domain of speech techies, but now it’s gone mainstream.
Sensory于近日发布其嵌入式语音识别算法引擎 - TrulyHandsFree，和其嵌入式大词汇量连续语言识别引擎(Large Vocabulary Continuous Speech Recognition)- TrulyNatural的最新版本，即V6.18.1版本。
The conversational AI landscape is divided into categories:
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
据外媒报道，近日，谷歌更新了其云端文本转语音（Cloud Text-to-Speech）API。
RONEC[1]是罗马尼亚语的命名实体语料库，在约5000个带注释的句子中包含超过26000个实体，属于16个不同的类。这些句子摘自无版权的报纸，内容涉及多种样式。该语料库是罗马尼亚语言领域针对命名实体识别的第一个举措。它具有BIO和CoNLL-U Plus格式，可以在此处免费使用和扩展[2]。
【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
简单来说，Chatbot是一种模拟人类对话(以文本和音频形式）的计算机程序，我们将其视为智能和有用的。他们最重要的应用是个人或企业虚拟助手。聊天机器人可以挖掘大量数据，为客户挑选最好的金块，无论是故障排除解决方案还是推荐新产品。此外，它们还为你的企业和客户提供了非常直观的界面。根据具体情况，聊天机器人可以从用户所说的内容中了解个性化交互并构建以前的交互，从而提供令人满意和未来的客户体验。
Automatic Speech Recognition & The Rise Of Audio Intelligence
【1】 Credit Union Regulations' Mysterious Hold on Thrifts and Community Banks 标题：信用社条例对储蓄和社区银行的神秘把持 链接：https://arxiv.org/abs/2110.07611
人工智能正在成为新一代技术变革的基础技术，但从头开始为自己的应用和业务开发人工智能程序既成本高昂，且往往很难达到自己想要的性能表现，但好在我们有大量现成可用的 API 可以使用。开发者可以通过这些 API 将其它公司提供的智能识别、媒体监测和定向广告等人工智能服务集成到自己的产品中。机器之心在 2015 年底就曾经编译过一篇介绍当前优质人工智能和机器学习 API 的文章《技术 | 50 个常用的人工智能和机器学习 API》，列举了 50 个较为常用的涉及到机器学习、推理预测、文本分析及归类、人脸识别、语言翻译等多个方面的 API。一年多过去了，好用的 API 也出现了一些新旧更迭，现在是时候对这篇文章进行更新了。
After a quarter century of running embedded or “on the Edge” Sensory is moving into the cloud with the opportunity to offer hybrid solutions with more Flexibility, Accuracy, Features/Technologies, Privacy and Cost advantages than ever before.
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：
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
--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
又到了公布GitHub上热门项目的时候啦~在2017年的排行中，又有哪些新的项目挤进热门榜单了呢呢，一起来看看？ 1 Web 应用打包工具 parcel https://github.com/parcel-bundler/parcel Star 14.2K Parcel 是一款极速、零配置的 Web 应用打包工具。具有以下功能特性： ● 极速打包 - 多核心编译，以及即使在重启后也能快速重建的文件系统缓存。 ● 无需安装插件，开箱即用，支持 JS、CSS、HTML、file assets 等。 ● 在有需要
OpenNMT 是哈佛大学 NLP 研究小组开源的产品级翻译工具，在其官网上有多种语言代码，有基于 Torch/Pytorch，也有基于tensorflow的。该框架一经发布便被谷歌采用，是迄今为止最能代表神经机器翻译前沿技术的开源工具之一。
又收集了多个 GitHub 上热门项目，又有哪些新的项目挤进今天的推荐呢，一起来看看？
原文：Building a Speech-to-Text App Using Speech Framework in iOS 10
本文对中科院宗成庆、张家俊团队完成、被 AAAI-20 录用的口头报告论文《Synchronous Speech Recognition and Speech-to-Text Translation with Interactive Decoding》进行解读。
随着基于人工智能与机器学习的应用如雨后春笋般不断涌现，我们也看到有很多提供类似功能的 API 悄悄登上了舞台。 API 是用于构建软件应用的程序、协议以及工具的组合；本文是对2015 中这个列表的修正与完善，移除了部分被废弃的 API ；我们也添加了最近由 IBM、Google、Microsoft 这些大厂发布的 API 。所有的 API 可以根据应用场景进行分组： 人脸与图片识别。 文本分析，自然语言处理以及情感分析。 语言翻译。 预测以及其他的机器学习算法。 在具体的每个分组内，我们根据首字母顺序排序；
---- 新智元报道 作者：叶蓉 编辑：好困 【新智元导读】我们有一个梦想，那就是有一天看剧能有实时翻译字幕。然而级联模型复杂冗长，还容易出现传播错误，端到端模型又缺少标记数据去训练。于是全新的语音翻译模型LUT诞生了，不仅翻译速度快，而且就算听错也能翻译对。 你是否曾遇到这样的场景：在陌⽣的国家旅游因为听不懂当地⼈说话只能咿咿呀呀、⼿语⽐划、连蒙带猜？ 因为不懂⼩语种，⼤热悬疑泰剧《禁忌⼥孩》、年度狗⾎韩剧《顶楼》只能煎熬到翌⽇字幕组的熟⾁放送？ 每每遇此，我都会想，如果计算机能帮我们⾃动把语⾳
可能是职业习惯，《流浪地球》中有一幕让小编印象非常深刻：刘培强戴着耳机和俄罗斯宇航员交流，两人各自说着母语，然后被实时同步翻译，毫无障碍不说，甚至拉家常开玩笑都没问题。这种黑科技，太好用了叭！
【导读】专知内容组整理了最近五篇语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. Audio Adversarial Examples: Targeted Attacks on Speech-to-Text（音频对抗样本:针对语音到文本的攻击） ---- ---- 作者：Nicholas Carlini,David Wagner 摘要：We construct targeted audio adversarial examples on
对于从事影视剪辑的同学来说，能快速通过一个画面找到原片中出现的位置，将大大提升视频剪辑的效率
API是一套用于构建应用软件程序的规范，协议和工具。在本文中，我们从2017年的清单中删除了停用的API，并利用新元素对其进行了更新。并且，所有的API被归类到以下几个领域：
MRCP(Media Resource Control Protocol）媒体资源控制协议，是语音服务器用来向客户端提供各种服务(比如我们熟悉的语音识别和语音合成)的通信协议。MRCP需要承载于其他协议之上，如RTSP (Real Time Streaming protocol)或SIP (Session Initiation protocol)，MRCP协议有两个版本，版本v1依赖于RTSP协议来创建媒体流和数据传输，但版本V1兼容性较差，很难兼容不同厂家的扩展要求。版本v2使用了SIP来负责会话和媒体的创建，增加了扩展性，保证了兼容性，目前大多数使用的都是V2版本。
AI 科技评论按：本文作者王海良，呤呤英语开发总监，北京 JavaScript／Node.js 开发者社区的运营者，曾就职 IBM 创新中心。本文为系列文章第二篇，由 AI 科技评论独家首发。 第一篇传送门：《聊天机器人的发展状况与分类》。在上一篇文章中，介绍了聊天机器人目前的发展。本篇主要介绍基于规则的，检索的聊天机器人引擎 - Bot Engine. 问题域 Speech to Text => Logic => Text to Speech STT和TTS，目前有很多厂商提供技术产品： Speech
大数据文摘作品 编译：大茜、Shan LIU、云舟 还在为找不到机器学习的API而烦恼吗？本篇文章将介绍一个包含50+关于人脸和图像识别，文本分析，NLP，情感分析，语言翻译，机器学习和预测的API列表，快快收藏吧~ API是一套用于构建应用软件程序的规范，协议和工具。在本文中，我们从2017年的清单中删除了停用的API，并利用新元素对其进行了更新。并且，所有的API被归类到以下几个领域： 人脸和图像识别 文本分析，NLP，情感分析 语言翻译 机器学习和预测 在每组应用中，列表中的元素按字母顺序排列。相
你是否曾遇到这样的场景：在陌⽣的国家旅游因为听不懂当地⼈说话只能咿咿呀呀、⼿语⽐划、连蒙带猜？
Tensorflow激发开发人员在几乎任何想到的领域中尝试他们令人兴奋的AI创意。ML社区中有三个众所周知的因素构成了一个好的深度神经网络模型做了一些神奇的事情。
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。
本文演示了如何使用 Web Speech API 构建一个简单的人工智能聊天机器人。
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
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。
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