系统通过输入一个音频剪辑A，并对每个可能的输出语句S计算某个Score_A(S)来工作。例如，给定输入音频A，你可能尝试去估计Score_A(S) = P(S|A)，即正确输出转录语句是S的概率。...假设一个音频剪辑A记录有人说“我爱机器学习”。但你的系统不是正确的转录输出，而是输出错误的“我爱机器人”。有两种出错的可能性： 搜索算法问题。...尽管如此，我们的近似搜索算法选择了S_out，而不是S*。这告诉你近似搜索算法未能选择最大化Score_A(S)的值S。在这种情况下，优化验证测试告诉你你的搜索算法有问题，你应该专注在该问题上。...不等式Score_A(S*) Score_c(E_out)。
该服务含有一种新机制来标记转录工作并向谷歌团队提供反馈。 专用模型是根据音频媒体的特点来采样，从而产生带宽和信号持续时间。...谷歌宣布， 与标准电话模型相比，词汇错误减少了54%，而对于增强视频模型，错误减少了64%。...就最佳实践而言，谷歌建议使用无损耗编码器（如FLAC）压缩后的音频数据，采样频率为16Khz，避免任何音频预处理，比如降噪或自动增益控制。 词汇错误减少不是提升语音转文字整体质量的唯一因素。...标点符号的预测仍然是语言转录面临的重要挑战。谷歌的语音转文字API现在能够给转录后的文本添加标点符号，进一步提高了转自长音频序列的文本的可读性。...来自佛罗里达技术学院（the Florida Institute of Technology）对其中这些服务的比较显示，谷歌服务API的错误率较低。另一组比较测试强调了语音转录服务延迟的重要性。
学习如何将音频转换为文本介绍音频 API 提供了两个语音转文本的端点，即转录和翻译，基于我们先进的开源大型-v2 Whisper 模型。它们可用于：将音频转录为音频所使用的任何语言。...快速入门转录转录 API 的输入是您想要转录的音频文件和音频转录的所需输出文件格式。我们目前支持多种输入和输出文件格式。...翻译翻译 API 接受任何支持的语言的音频文件作为输入，并在必要时将音频转录成英文。这与我们的 /Transcriptions 终点不同，因为输出不是原始输入语言，而是转译成英文文本。...您的任务是纠正转录文本中的任何拼写错误。...，您会发现 GPT-4 能够纠正转录中的许多拼写错误。
人类在这种环境中能够轻易理解彼此所说的话，然而语音识别器的性能则会因为噪声的存在而急剧下降。从上图中我们可以发现，人类和模型的词错率差距在低信噪比和高信噪比音频之间存在巨大的差距。...语义错误 通常，词错率并不是一个语音识别系统的实际目标。我们所关心的是语义错误率，即未正确理解含义的话语片段所占的比例。...将模型与人类相比较的时候，很重要的一点是要去检查错误的本质，而不是仅仅关注词错率（WER）这个结论性的数字。从我的经验来看，人类转录的时候一般会比识别器较少出错，尤其是严重的语义错误。...这两个词组的语义有很大不同：「uh」只是一个语气填充词，而「uh huh」表示附和和认同。人类和模型都犯了不少类似的错误。...所以延迟会随着话语长度的增加而增加。 ? 左图：出现前向循环的时候我们可以立即开始转录。 右图：出现双向循环的时候，我们必须等待所有语音都到达之后才能开始转录。
本文小编给大家推荐一款名为 insanely-fast-whisper 的音频转录工具，近期在 Github 上超级火。...insanely-fast-whisper 是一款功能强大的音频转录工具，支持自动转录和说话人分割功能。具备高速转录能力，适用于大量音频处理，提高工作效率。...工具核心优势在于速度，能在短时间内完成大量音频转录，节省时间和劳动力。...，可快速将长音频文件转录为文本，无需手动逐字逐句 3、能在98秒内转录2.5小时的音频 以下是官方说明中在 Nvidia A100 - 80GB 上运行的一些基准测试： 安装使用 使用Python pip...2、如何解决AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled Windows 上的错误？
对抗样本是由攻击方专门设计的输入，其目的是使机器学习算法产生错误分类。最初的对抗样本研究主要集中于图像分类领域。...本文主要研究的是语音识别领域的对抗样本，表明任何给定的源音频样本都可能受到轻微扰动，因此自动语音识别系统（ASR）会把音频转录为任何不同的目标句子。...相反，他们使用了听觉掩码（auditory masking）的心理声学原理，并且仅在人类听不到的音频区域添加了对抗扰动，即使这种扰动就绝对能量而言并不是「安静的」。...他们的目标是使用混响（而不是干净的音频）扰动语音欺骗 ASR 系统。同时，对抗扰动δ应该比较小，以使其不被人听见。...「clean」输入的真实值为初始转录，而对抗性输入的真实值为针对性转录。扰动以 ? 为界。
具体而言，65%(438218小时)是英语音频和匹配的英语文本，大约18%(125739小时)是非英语音频和英语文本，而最后17%(117113小时)则是非英语音频和相应的文本。...不过，虽然音频质量的多样性可以帮助提高训练模型的鲁棒性，但转录文本质量的多样性并不是同样有益的。 初步检查显示，原始数据集中有大量不合格的、现有自动语音识别(ASR)系统生成的转录文本。...输入音频被分成30秒的片段，再转换成log-Mel谱图，然后传入编码器。 解码器被训练来预测相应的文本标题，并混合特殊标记，指示单一模型执行诸如语言识别、多语言语音转录和英语语音翻译等任务。...实验结果证明，Whisper在Librispeech test-clean测试的错误率达到2.7%。...可以看出，与人类Alec相比，LibriSpeech模型的错误率大约是人类的两倍，而Whisper模型的鲁棒性边界则包括Alec95%的置信区间。
我提到这点是因为几乎每个人都会在这一点上弄错，会认为使用更高的采样率能得到更好的音频质量。其实不是的。 预处理采样的音频数据 我们现在已经有一组数字阵列，每个数字代表声波间隔1/16000秒的振幅。...下图的每个数字表示这段20毫秒的音频中每个50Hz的频带的能量： ? 把这些数字绘制成图表： ? 可以看到，这段20毫秒的声音片段中有很多低频能量，而更高的频率没有太多能量。这是典型的男性声音。...初步输出的转录可能与音频的真实语义相差很远，但经过处理后能得到最接近的转录文本。...所以我们选择将“Hello”作为最后的转录结果。 你可能会想“但是，如果有人真的说了‘hullo’呢？这是一个有效的词，但机器转录成‘hello’是错误的！” ?...当然可能有人说“hullo”，而不是“hello”。语音识别系统(用美式英语数据训练)基本上永远不会产生“hullo”的转录。
这就不是人类音乐大师，而是谷歌推出的“多任务多音轨”音乐转音符模型MT3。 首先需要解释一下什么是多任务多音轨。...通常一首曲子是有多种乐器合奏而来，每个乐曲就是一个音轨，而多任务就是同时将不同音轨的乐谱同时还原出来。 还原后的多音轨听起来是这样的： 听起来是不是很像原版演奏？...还原多音轨乐谱 相比与自动语音识别 (ASR) ，自动音乐转录 (AMT) 的难度要大得多，因为后者既要同时转录多个乐器，还要保留精细的音高和时间信息。 多音轨的自动音乐转录数据集更是“低资源”的。...现有的开源音乐转录数据集一般只包含一到几百小时的音频，相比语音数据集动辄几千上万小时的市场，算是很少了。 先前的音乐转录主要集中在特定于任务的架构上，针对每个任务的各种乐器量身定制。...因此，作者受到低资源NLP任务迁移学习的启发，证明了通用Transformer模型可以执行多任务 AMT，并显著提高了低资源乐器的性能。
今日，Meta 介绍了一种「突破性」的生成式语音系统，它可以合成六种语言的语音，执行噪声消除、内容编辑、转换音频风格等。Meta 称之为最通用的语音生成 AI。 相关研究论文也已公布。...而 Voicebox 仅需要从原始音频和随附的转录文本中学习，并且 Voicebox 可以修改给定样本的任何部分。...Voicebox 的训练目标是根据周围语音和某片段的转录文本来预测该片段的语音。学习过基于上下文填充语音之后，该模型就能让其用于各种语音生成任务，包括生成音频录音中的缺失片段（无需重建整个输入）。...Voicebox 的这种多功能性使其可以很好地执行多种不同任务，包括： 基于语境的文本转语音合成：仅需使用长度 2 秒的输入音频样本，Voicebox 就能匹配样本的音频风格并将其用于文本转语音生成。...Meta 的实验结果表明，基于 Voicebox 合成语音训练的语音识别模型的表现几乎不逊于使用真实语音训练的模型 —— 错误率仅高了 1%；而要是使用之前的文本转语音模型合成的数据训练，错误率会提升
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。 基础技能 本教程假定读者已经对 Python 和 OpenAI API 密钥有了基本了解。...python -m venv env source env/bin/activate pip install openai pip install python-docx 使用 Whisper 转录音频...转录会议音频的第一步是将会议的音频文件传递给 OpenAI 的 /v1/audio API。...需要着重指出，openai.Audio.transcribe 函数需要传入实际的音频文件，而不仅仅是本地或远程服务器上文件的路径。...这不是完成该任务的最高效的方法（你可以将这些指令放入一个函数内），但是将这些任务分开能让摘要的质量更高。
Voicebox 使用一种新的方法，可直接从原始音频和随附的转录结果中学习。与只能根据给定音频片段续写结尾的自回归模型不同，Voicebox 能够修改给定样本中的任意部分。...据了解，Voicebox 能够出色执行各种任务，具体包括： 结合上下文的文本到语音合成：使用长度仅为两秒的输入音频样本，Voicebox 即可匹配样本的音频风格并据此进行文本到语音生成。...这些单调而干净的输入数据相对有限且难以收集，因此也导致输出结果变得同样单调。...在跨语言风格迁移方面，Voicebox 也优于领先模型 YourTTS，能够将平均单词错误率从 10.9% 降低至 5.2%，并将音频相似度从 0.335 提高至 0.481。...经过训练后，Voicebox 能够在给定前后语音和片段转录数据时预测出语音片段。它还能学会根据上下文补全语音，从而被应用于其他语音生成任务，包括在无需重建整个输入的前提下生成音频的中间部分。
公司还提供独立的音频转录服务，以及一个API——可以让应用程序开发人员将Audioburst的音频库、搜索功能和个性化构建到应用程序和语音控制设备中。 ?...Audioburst创始人兼首席执行官Amir Hirsh说：“我们已经建立了一台可以不间断地收听各种音频的机器，这些音频被广播并上传为播客。在收听过程中，我们会对音频进行处理，使机器更易于使用。”...真的是不可思议，我们已经能够快速而轻松地在茫茫的网络世界搜索超过20年了，但数字音频竟仍然停留在1995年。...想像一下，如果你在搜索一个新闻话题、运动队或其他任何人的聊天记录，但得到的结果不是蓝色链接的列表，而是一系列的播放按钮。当你点击时，你就可以直接听到任何你正在寻找的音频片段。...公司还提供独立的音频转录服务，以及一个API——可以让应用程序开发人员将Audioburst的音频库、搜索功能和个性化构建到应用程序和语音控制设备中。此外，公司也正在探索与汽车连接的潜在能力。 ?
▌音频文件的使用 首先需要下载音频文件链接 Python 解释器会话所在的目录中。 AudioFile 类可以通过音频文件的路径进行初始化，并提供用于读取和处理文件内容的上下文管理器界面。...同样的，在获取录音结尾词组 “a cold dip restores health and zest” 时 API 仅仅捕获了 “a co” ，从而被错误匹配为 “Aiko” 。...大多数 API 返回一个包含多个可能转录的 JSON 字符串，但若不强制要求给出完整响应时，recognition_google（）方法始终仅返回最可能的转录字符。...请对着麦克风讲话并观察 SpeechRecognition 如何转录你的讲话。 Microphone 类 请打开另一个解释器会话，并创建识一个别器类的例子。...>>> import speech_recognition as sr >>> r = sr.Recognizer() 此时将使用默认系统麦克风，而不是使用音频文件作为信号源。
实时音频转录功能本周可用，使开发人员能够将流传输到Transcribe并实时接收文本脚本。...AWS机器学习部高级产品经理Paul Zhao，Amazon Transcribe高级软件工程师Paul Kohan表示，它利用数据传输协议HTTP / 2在应用程序和转录之间传输音频和转录，特别是HTTP...视频游戏公司可以使用流式转录来满足游戏内聊天的可访问性要求，帮助有听力障碍的玩家。在法律领域，法庭可以利用实时转录来实现速记，而律师也可以在实时成绩单之上进行法律注释以用于存放目的。...不过实时转录并不是什么新鲜事了：如谷歌的云语音到文本服务，Twilio的语音识别API，以及IBM的Watson Speech to Text。...但是Zhao和Kohan声称，转录的解决方案会导致“更快”和“更具反应性”的结果。 亚马逊制作了一个示例应用程序，演示了如何使用Amazon Web Services软件开发工具包来利用实时音频流。
SwiftScribe可以播放音频，并且支持调整音频播放速度，用户可以边听音频边对自动转写的文字进行校对编辑。编辑完成后，可以将文字导出成纯文本或Word文档。...使用SwiftScribe时，用户上传需要转录的.wav或.mp3格式音频文件，然后系统将会在云端对其进行处理。...Swiftscribe转写的文字没有标点符号，因此，用户需要对自动处理的结果进行修改编辑，如大小写调整，添加标点符号和修改拼写错误等等。...这款产品是针对速记员设计的，他们习惯于使用计算机而不是移动设备进行输入，因此SwiftScribe只有网页版。当然，对于记者、历史学家等职业来说，SwiftScribe也是一个很有用的工具。...未来，SwiftScribe团队希望可以提供为视频自动转录文字加字幕的功能，支持更多的文件格式，以及增加一个能够自动添加标点符号的功能，来完善这款应用程序。
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。...摘要-文本摘要 Textractor-从文档中提取文本 转录-将音频转录为文本 翻译-机器翻译 管道获取输入数据，应用NLP转换并返回结果。下面的笔记本将介绍上述每个管道的示例。...colab.research.google.com/github/neuml/txtai/blob/master/examples/10_Extract_text_from_documents.ipynb ---- 音频转录...Hugging Face Transformers 提供了许多模型，可以执行音频转录（音频到文本）。...FileTask(transcribe, r"\.wav$"), Task(lambda x: translate(x, "fr")) ] # file://需要前缀来告诉工作流这是一个文件，而不是一个文本字符串
音频Audio：源语言的语音（speech） 2. 转录Transcript：音频数据中语音的转录 3. 翻译音频Translated Audio：音频中语音的口语翻译 4....翻译转录Translated Transcript：音频中语音的书面翻译 组件任务包括： 1. ASR（自动语音识别）：转录音频以获得转录文本 2....AST（自动语音翻译）：翻译音频以获得翻译后的转录文本 3. S2ST（语音到语音翻译）：翻译音频以获得翻译后的音频 4. TTS（文本到语音）：读出转录的内容，以获得音频。 5....MT（文本到文本的机器翻译）：翻译转录以获得翻译后的转录文本 一个数据集可能会用于多个任务，所以研究人员选择向模型发出信号，告诉模型应该对给定的输入执行哪项任务，具体方法为：在输入前加上一个标签，指定任务和输入语言的英文名称...实验部分 AudioPaLM在AST和S2ST任务上超过了其他基线模型，在ASR上性能虽然不是最优，但效果也非常好。
因为这个原因，音素级别的语音转录在大数据集的条件下相比单词级别的转录更难以实现。...简单地说，CTC 能够计算多个序列的概率，而序列是语音样本中所有可能的字符级转录的集合。...与之相反的是，字符与单词错误距离在其他拼音文字中（如英语）有着显著不同。...因为自然语言的语音不是独立的，它们与字母也不是一一对应的关系，我们可以通过训练神经网络在声音数据上的重叠窗口（前后 10 毫秒）来捕捉协同发音的效果（一个音节的发音影响了另一个）。...以下代码展示了如何获取 MFCC 特征，以及如何创建一个音频数据的窗口。
异常的基本介绍 在Python中，如果程序出现错误，会抛出异常。异常是一种Python对象，它封装了错误的信息，并提供了一种处理错误的机制。...EOFError：当输入函数(input)遇到文件结束标志EOF时抛出。 ImportError：当导入模块失败时抛出。 IndexError：当使用下标超出序列范围时抛出。...如果代码块中抛出了这个类型的异常，那么就会执行except代码块中的代码。如果没有抛出异常，则except语句不会执行。 可以在一个try语句中使用多个except语句来处理不同类型的异常。...如果抛出的异常类型不是except语句中指定的类型之一，则异常不会被捕获。...try: # 可能会抛出异常的代码块 finally: # 无论是否发生异常都要执行的代码 抛出异常 我们在程序中遇到错误时，可以使用raise语句手动抛出异常来停止程序的正常执行
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