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 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
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。
【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
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。 语音识别的首要部分当然是语音。通过麦克风，语音便从物理声音被转换为电信号，然后通过模数转换器转换为数据。一旦被数字化，就可适用若干种模型，将音频转录为文本。 大多数现代语音识别系统都依赖于隐马尔可夫模型（HMM）。其工作原理为：语音信号在非常短的时间尺度上（比如 10 毫秒）可被近似为静止过程，即一个其统计特性不随时间变化的过程。 许多现代语音识别系统会在 HMM 识别之前使用神经网络，通过特征变换和降维的技术来简化语音信号。也可以使用语音活动检测器（VAD）将音频信号减少到可能仅包含语音的部分。 幸运的是，对于 Python 使用者而言，一些语音识别服务可通过 API 在线使用，且其中大部分也提供了 Python SDK。
【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
然后就能看到创建完的应用和 APPID、API KEY 以及 Secret KEY了
在对话式AI系统中，语音交互是主要的输入输出方式。对语音输出而言，有两种主要的方法，一种是事先制作好音频，然后根据用户的请求，播放音频；另一种是通过语音合成中的TTS技术，将文本转化为语音。在很多情况下，制作的音频往往要比语音合成的用户体验要好，因为人的声音中有更多的“色彩”，语音语调中可以有更多的情绪。
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。
什么是REST api？ -- REpresentational State Transfer REST api是基于http请求的一种api，就百度语音识别的实例来讲，通过百度提供的url加上经过编码的音频文件，向百度服务器发出请求，然后百度服务器返回识别的内容。结束。
最近在研究语音识别方向，看了很多的语音识别的资料和文章，了解了一下语音识别的前世今生，其中包含了很多算法的演变，目前来说最流行的语音识别算法主要是依赖于深度学习的神经网络算法，其中RNN扮演了非常重要的作用，深度学习的应用真正让语音识别达到了商用级别。然后我想动手自己做一个语音识别系统，从GitHub上下载了两个流行的开源项目MASR和ASRT来进行复现，发现语音识别的效果没有写的那么好，其中如果要从零来训练自己的语言模型势必会非常耗时。
今天我要给大家介绍一款名叫 Edge-TTS 的工具。Edge-TTS，全称为 Edge Text-to-Speech。文本转语音技术，它的发展历史可以追溯到 20 世纪 60 年代，当时科学家们开始研究如何将文本信息转化为语音。然而，由于当时的技术限制，早期的文本转语音系统的声音质量并不高，听起来往往机械化且不自然。
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
如今越来越多的app用到了语音播报功能，例如地图导航、天气预报、文字阅读、口语训练等等。语音技术主要分两块，一块是语音转文字，即语音识别；另一块是文字转语音，即语音合成。 对中文来说，和语音播报相关的一个技术是汉字转拼音，想想看，拼音本身就是音节拼读的标记，每个音节对应一段音频，那么一句的拼音便能用一连串的音频流合成而来。汉字转拼音的说明参见《Android开发笔记（八十三）多语言支持》。 语音合成通常也简称为TTS，即TextToSpeech（从文本到语言）。语音合成技术把文字智能地转化为自然语音流，当然为了避免机械合成的呆板和停顿感，语音引擎还得对语音流进行平滑处理，确保输出的语音音律流畅、感觉自然。
我们如果想在应用中进行播放一些音效，例如提示音，提示短语等简短的音频文件。可以使用 SoundPool 这个工具进行快捷播放。
之所以用 Python，就是因为 Python 有着丰富的库，网页正文识别也不在话下。这里我尝试了 readability、goose3。
我们现在就基于百度Ai开放平台进行语音技术的相关操作，demo使用的是C#控制台应用程序。
哈喽，大家好，我是小马，这两天在研究文本转音的功能，有时候担心自己的普通话不标准，比方说要录制一个视频，即兴讲可能会卡壳，这个时候我们就可以先准备好文本，然后再利用人工智能来生成音频，下面就分享下我的研究成果吧！
首先登陆科大讯飞开发者平台，注册账号，（走你->http://www.xfyun.cn/） 可以根据功能（语音识别，语音播放等），平台（java，window等），来创建属于自己的应用。 应用创建成功后对有一个对应的appid以及sdk（开发工具包）; 我们自己开发的话需要sdk里面的四个文件
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：
在AI技术的推动下，智能对话机器人逐渐成为我们工作、生活中的重要效率工具，乃至是伙伴，特别是为企业带来最原始最直观的“降本增效”落地实现。
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
天气真的是越来越冷啦，有时候我们想翻看网页新闻，但是又冷的不想把手拿出来，移动鼠标翻看。这时候，是不是特别想电脑像讲故事一样，给我们念出来呢？人生苦短，我有python啊，试试用 Python 来朗读给你听吧。
本文实例讲述了Android开发之文本内容自动朗读功能实现方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
浏览器或者阅读器App里其实也有朗读功能，但是比较僵硬，总是将引人入胜的情节念成流水账，分分钟让人弃坑，所以我考虑自己使用爬虫定时下载更新的章节，而后将文字合成存储到音频文件，这样不仅可以选择一个靠谱的语音合成工具来处理文字，而且保存下来的音频还能反复收听，一举两得。
机器之心原创 作者：邱陆陆 想要让深度学习系统走向大街小巷、走进千家万户，就要在算法研发阶段给出系统的鲁棒性检验。对于图像对抗性攻击的讨论正是如火如荼，攻防双方都是妙手频出的状态。例如，来自 MIT 和 UC Berkeley 的两位博士生，Anish Athalye 和 Nicholas Carlini 就接连攻破了 7 篇 ICLR 2018 接收的对抗防御文章，指出，你们的防御策略不过都是基于「混淆梯度」（obfuscated gradient）现象的「虚假安全感」。虽然 Ian Goodfellow
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。
之前我们分享过如何使用 Midjourney(MJ) 生成图片，你有没有可以让图片动起来的技术呢？
最近工作较忙，回家闲下来只想闭目休息，一分钟屏幕都不想再看，然而我又想追更之前看的小说，于是，需求来了——我需要一个给我讲故事的机器人！
近期在做一个文字转语音的功能，使用的是百度AI的语音合成接口，使用起来比较简单，文档说明也比较好。但是在转换文字长度上面有限制，官方给出解决办法是多次调用接口生成音频文件。这个方式也是可以的。但是我想在文字转换后可以播放、暂停等功能，如果是多个音频文件，那就没有办法进行暂停操作了。或者操作起来比较麻烦，还是将多个音频文件合成到一个文件中。
尝试过各种TTS的方案，一番体验下来，发现微软才是这个领域的王者，其Azure文本转语音服务的转换出的语音效果最为自然，但Azure是付费服务，注册操作付费都太麻烦了。但在其官网上竟然提供了一个完全体的演示功能，能够完完整整的体验所有角色语音，说话风格...
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。
随着苹果爸爸在WWDC2019发布了新的iOS13，两年前的这篇微信iOS收款到账语音提醒开发总结方案已经不再适用，具体的原因是iOS13中（准确的说是使用XCode11编译）苹果不再允许PushKit应用在非voip电话的场景上。在iOS13中，苹果比以往更关注用户的隐私以及设备的电池续航问题，所以对PushKit的能力进行了收拢。如果需要使用PushKit的话则需要接入CallKit的接口，导致收到客户端收到Voip Push时会拉起一个接打电话的全屏界面，有在国区发布过应用的同学应该知道拉起这个界面是不被甲方允许的。这篇文章总结了在iOS13下的语音播报迁移方案以及一些需要注意的问题。目前微信的7.0.10版本已经带上了这部分的特性。
元宇宙时代已经来临，当你看到网络新闻上形形色色的虚拟人的时候，是不是有些心动？你是否认为创造虚拟人需要很大的学习成本和技术投入，普通开发者单枪匹马根本无法办得到？现在这些都不再是问题，飞桨预训练模型应用工具PaddleHub助你快速实现！
so-vits-svc是基于VITS的开源项目，VITS（Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech）是一种结合变分推理、标准化流和对抗训练的高表现力语音合成模型。
在一个安静而又普通的午后，我坐在电脑前，思索着如何将一个看似遥不可及的愿望化为现实。那个愿望，是一个来自虚拟世界的幻想，一个关于“重生”的故事。
我之前写过百度的语音识别，也写过讯飞的语音识别与合成，而有读者看完后说没有百度的语音合成，想在用百度语音识别的同时使用百度的语音合成。所以就有了这篇文章，我的文章也是区别于其他人的文章，所以我有自己的风格。
小编所在项目中，C1、C1Pro、C1Max录音笔，通过BLE和APP连接，音频文件实时传输到录音助手App端，具备实时录音转写的功能。工欲善其事必先利其器，小编补习了语音识别相关基础知识，对所测试应用的实时转写业务逻辑有了更深的认识。希望对语音测试的小伙伴们也有所帮助~~(●—●)
你好，我是征哥，之前分享过微软的文本转语音服务，已经听不出是机器了，很多人惊叹于它的强大，希望能把自己的文字转成语音，做为视频或文章的配音，今天就来分享如何白嫖微软的文本转语音。
博雯 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 去，把空调温度调到40℃。 好的。 这是来自同一个智能音箱的自问自答，只不过干的事儿，是自己攻击自己： 随机拨号、自主开门、拿主人账户上亚马逊购物、把空调温度调至一个致死率爆炸的数字…… 这位“自黑者”是亚马逊家的智能音箱Amazon Echo，当然，并不是什么AI相关的智械危机。 真正的“幕后黑手”，是一个来自英国和意大利的研究团队。 他们远程黑入智能音箱，通过技术手段让智能音箱自发地给自己下达恶意指令。 恶意指令中，随机拨打号码的成功率有73%、修
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。
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：
推荐 6 款贼好用的油猴脚本，其中有 4 个是笔者开发的，看完了文章，要是对这几款脚本感兴趣的话，赶紧去试试看，且用且珍惜！
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：
为了探索AI自动生成音效的方法，我“抓”了limber一块完成了此篇内容，给大家介绍算法作曲相关的技术，涉及生成艺术相关的技术、产品、体验，着重梳理了核心技术及创意玩法。
Android提供了对常用音频和视频格式的支持，它所支持的音频格式有MP3(.mp3)、3GPP(.3gp)、Ogg(.ogg)和WAVE(.ave)等，支持的视频格式有3GPP(.3gp)和MPEG-4(.mp4)等。通过AndroidAPI提供的相关方法，在Android中可以实现音频与视频的播放。
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