最近启动了刷 LeetCode 的进程，Accepted 了几道题，但两天不到就忘了，即使是留了注释，想想写写笔记还是蛮有必要的，但我不希望不经思考整理就贴一堆代码，把博客搞的乱糟糟的，像 XSDN、XX园、X书 一样，所以也只是想把一些印象深刻的部分，留个笔记。
这是本人的毕业设计，一个智能的天气预报系统。显示屏上显示各种天气指标及实时显示时间日期等。可以使用触摸屏输入城市名称搜索天气，也可以使用语音搜索天气。
近些年来，随着自动语音识别（ASR）技术的发展，识别准确率有了很大的提升。但是，在 ASR 转写结果中，仍然存在一些对人类来说非常明显的错误。我们并不需要听音频，仅通过观察转写的文本便可发现。对这类错误的纠正往往需要借助一些常识和语法知识，甚至推理的能力。得益于最近无监督预训练语言模型技术的发展，基于纯文本特征的纠错模型可以有效地解决这类问题。
近些年来，随着自动语音识别（ASR）技术的发展，识别准确率有了很大的提升。但是，在ASR转写结果中，仍然存在一些对人类来说非常明显的错误。我们并不需要听音频，仅通过观察转写的文本便可发现。对这类错误的纠正往往需要借助一些常识和语法知识，甚至推理的能力。
WebRTC WebRTC是（Web Real-Time Communication）的缩写，是一个支持网页浏览器进行实时语音对话或视频对话的技术. 它实现了基于网页的音视频通话。 源码下载 根据官网介绍,可以使用gclient下载webrtc的代码了，根据官网的方式下载会出现很多问题，比如说网络需要访问外国网站，网络不稳定等，而且下载代码的体积比较大，大约有10G,大头都是android的….. 国内有人进行了整理,不能跟google官网同步,下载网址 git clone htt
语音识别中有两种技术分别是ASR和NLP，ASP是将语音识别转换成文本的技术，而NLP是自然语言，是理解和处理文本的过程，相当于解析器。
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
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
今天我在玩小度智能屏的时候，突然意识到，小度智能屏的语音识别功能，很强大，于是我打算做一个人工智能项目——智能家居。我买了一块语音识别版，图片如下：
小编新接触语音SDK项目，SDK无UI、底层调用多个C++算法库、提供的是AI服务。语音AI项目，识别效果是至关重要的一环，识别效果评测也是一项测试重点。为了制定一个专业、全面的效果评测的方案，小编学习了相关知识，对方案制定有了初步思路。希望对测试小伙伴有所帮助~~(●—●)
AI科技评论按：自动语音识别（Automatic speech recognition，ASR）领域被广泛使用的开源语音识别工具包 Kaldi 现在也集成了TensorFlow。这一举措让Kaldi的
参考： 语音识别系列︱用python进行音频解析（一） 语音识别系列︱paddlehub的开源语音识别模型测试（二）
Maix-Speech是专为嵌入式环境设计的离线语音库，设计目标包括：ASR/TTS/CHAT
MASR是一个基于端到端的深度神经网络的中文普通话语音识别项目，本项目是基于masr 进行开发的。
基于文本的语言模型如BERT、RoBERTa和GPT-3，借助Transformer的春风，近年来取得了巨大的进步。
目前, 基因组选择进入了一个高速发展的阶段, 各种新的算法和模型被提出。为了解相关软件应用的整体情况，也为选择合适的软件进行全基因组选择分析提供决策，这里对基因组选择的软件进行一个汇总。
Whisper 是openai开源的一个通用的语音识别模型，同时支持把各种语言的音频翻译为成英文（音频->文本）。
例子： 建立一个测试目录，在测试目录下建立一个名为sub的子目录 $ mkdir test $ cd test $ mkdir sub 在test下，建立a.c和b.c2个文件，在sub目录下，建立sa.c和sb.c2 个文件 建立一个简单的Makefile src=$(wildcard *.c ./sub/*.c) dir=$(notdir $(src)) obj=$(patsubst %.c,%.o,$(dir) ) all: @echo $(src) @echo $(dir) @echo $(obj) @echo “end” 执行结果分析： 第一行输出： a.c b.c ./sub/sa.c ./sub/sb.c wildcard把 指定目录 ./ 和 ./sub/ 下的所有后缀是c的文件全部展开。 第二行输出： a.c b.c sa.c sb.c notdir把展开的文件去除掉路径信息 第三行输出： a.o b.o sa.o sb.o 在$(patsubst %.c,%.o,$(dir) )中，patsubst把$(dir)中的变量符合后缀是.c的全部替换成.o， 任何输出。 或者可以使用 obj=$(dir:%.c=%.o) 效果也是一样的。 这里用到makefile里的替换引用规则，即用您指定的变量替换另一个变量。 它的标准格式是 $(var:a=b) 或 ${var:a=b} 它的含义是把变量var中的每一个值结尾用b替换掉a 今天在研究makefile时在网上看到一篇文章，介绍了使用函数wildcard得到指定目录下所有的C语言源程序文件名的方法，这下好了，不用手工一个一个指定需要编译的.c文件了，方法如下： SRC = $(wildcard *.c) 等于指定编译当前目录下所有.c文件，如果还有子目录，比如子目录为inc，则再增加一个wildcard函数，象这样： SRC = $(wildcard *.c) $(wildcard inc/*.c) 也可以指定汇编源程序： ASRC = $(wildcard *.S) 这样一来，makefile模板可修改的基本就是AVR名称和时钟频率了，其它的一般不用动了。
Cypress.io 是一个快速、简单和可靠的浏览器测试工具，可以用于任何在浏览器中运行的内容。它支持 Mac、Linux 和 Windows 系统，并提供了安装指南。
基于文本的翻译系统已经取得了非常大的进步，从最早的查词匹配、语法规则，再到神经翻译系统、Transformer预训练等，翻译结果越来越精准，支持的互译语言数量也超过了200种。
浙江大学和微软的新研究证明，从0开始学习你的声音到准确逼真，AI只需要200个音频片段和相应标注，20分钟的素材就足够了。
机器之心专栏 作者：腾讯游戏知几AI团队，西北工业大学音频、语音与语言处理研究组（ASLP@NPU） 近日，腾讯游戏知几AI团队与西工大ASLP组联合发布了基于 WenetSpeech 1 万小时数据训练的中文版 Wav2vec 2.0 和 HuBERT 模型。 Wav2vec 2.0 [1]，HuBERT [2] 和 WavLM [3] 等语音预训练模型，通过在多达上万小时的无标注语音数据（如 Libri-light ）上的自监督学习，显著提升了自动语音识别（Automatic Speech Recogn
谷歌的研究人员发布了 AudioPaLM，这是一个大语言模型（LLM），可以通过语音传输执行文本转语音（TTS）、自动语音识别（ASR）和语音到语音翻译（S2ST）。AudioPaLM 是基于 PaLM-2 LLM 的，在翻译基准测试上优于 OpenAI 的 Whisper。
耳朵 = 倾听 = 麦克风 = 语音识别 ASR：Automatic Speech Recognition
目前有数百万人遭受语言障碍（speech impairments）的影响，根本原因主要是神经或遗传疾病导致的身体损伤、脑损伤或听力丧失。
在尖端语音处理领域，Riva 是一款由 NVIDIA 开发的强大平台，使开发人员能够创建强大的语音应用。该平台提供了一系列复杂的语音处理能力，包括自动语音识别（ASR）、文本转语音（TTS）、自然语言处理（NLP）、神经机器翻译（NMT）和语音合成。Riva 的一个关键优势在于其利用了 NVIDIA 的 GPU 加速技术，确保在处理高负载时仍能保持最佳性能。通过用户友好的 API 接口和 SDK 工具，Riva 简化了开发人员构建语音应用的过程。此外，Riva 还在 NVIDIA NGC™ 存储库中提供了预训练的语音模型，这些模型可以在自定义数据集上使用 NVIDIA NeMo 进行进一步优化，从而将专业模型的开发加速了 10 倍。
【相关已翻译的本系列其他文章，点击分类里面的spring security 4】
转义序列回忆上次内容上次回顾了5bit-Baudot博多码的来历从 莫尔斯码 到 博多码 原来 人 来 收发电报现在 机器 来 收发电报输入方式 从 电键改成 键盘输出方式 从 纸带变成 打印纸张后来 电传打字机ASR-33成为 初代 经典终端除了 \n 和 \r 之外 还有什么 特殊字符 吗？🤔搜索 ASCII找到 ascii的定义📷还有 好多 类似于\n、\r的 特殊字符动手试试📷总结一下 各种 转义字符转义总结\a 响铃 ␇ (bell)电传打字机 回车前 都会预警响铛 避免 回车过程中 误打字符可以
ASR 语音识别引用深度融合了腾讯云 ASR 和 TRTC，用于将 TRTC 房间的语音数据实时放回，
在Makefile规则中，通配符会被自动展开。但在变量的定义和函数引用时，通配符将失效。这种情况下如果需要通配符有效，就需要使用函数“wildcard”，它的用法是：$(wildcard PATTERN…) 。在Makefile中，它被展开为已经存在的、使用空格分开的、匹配此模式的所有文件列表。如果不存在任何符合此模式的文件，函数会忽略模式字符并返回空。需要注意的是：这种情况下规则中通配符的展开和上一小节匹配通配符的区别。
在构建一个复杂的语音 AI 机器人系统时，从接受自然语言命令到安全地与环境和周围的人实时交互，开发人员很容易被其复杂性吓倒。但事实上，利用开发工具，今天的语音 AI 机器人系统可以将任务执行到以前机器无法实现的水平。 国外一个开发者，将Jetson AGX Orin开发套件装到一个机器狗上，让它摇身一变，变成一款支持语音 AI 的机器人，可以自行取饮料。为了轻松添加语音 AI 技能，例如自动语音识别(ASR) 或文本转语音 (TTS)，许多开发人员在构建复杂的机器人系统时会利用更简单的低代码构建块。 让我们
客家话，叫“炸”；安徽人，说“fu jie”；浙江人，说“ge jiou”；四川人，说“干ze”……
ASRT 是一套基于深度学习实现的语音识别系统，全称为 Auto Speech Recognition Tool，由 AI 柠檬博主开发并在 GitHub 上开源（GPL 3.0 协议）。本项目声学模型通过采用卷积神经网络（CNN）和连接性时序分类（CTC）方法，使用大量中文语音数据集进行训练，将声音转录为中文拼音，并通过语言模型，将拼音序列转换为中文文本。基于该模型，作者在 Windows 平台上实现了一个基于 ASRT 的语音识别应用软件它同样也在 GitHub 上开源了。
【1】 Linear algebra with transformers 标题：带Transformer的线性代数 链接：https://arxiv.org/abs/2112.01898
题图来自 An In-Depth Comparison of Rust and C++[1]
【1】 European option pricing under generalized fractional Brownian motion 标题：广义分数布朗运动下的欧式期权定价 链接：https://arxiv.org/abs/2108.12042
【1】 Optimal transport for model calibration 标题：用于模型校准的最优运输
本文联合撰写： 腾讯：吕志强，颜京豪，胡鹏飞，康健，阿敏巴雅尔 导语｜在刚刚结束的NIST OPENASR评测中，TEG AI语音联合清华大学，刷新世界小语种语音识别比赛6项第一。从2000年开始，NIST组织的RT（英文语音识别），LRE（语音语种识别），SRE（语音说话人识别），OPENKWS（语音关键词识别）等比赛一直是语音届的标杆竞赛，其组织比赛方向也可以看出目前学术和工业界的语音研究发展方向。长期以来，NIST组织的语音比赛受到了来自世界一线的研究单位支持与参与。而2020年新增的OPENASR
Update！H5支持摘要折叠，体验更佳！点击阅读原文访问arxivdaily.com，涵盖CS|物理|数学|经济|统计|金融|生物|电气领域，更有搜索、收藏等功能！ q-fin金融，共计3篇 cs.
q-fin金融，共计3篇 cs.SD语音，共计5篇 eess.AS音频处理，共计4篇 1.q-fin金融: 【1】 Shock Symmetry and Business Cycle Synchron
【1】 Combiner: Full Attention Transformer with Sparse Computation Cost 标题：合并器：具有稀疏计算成本的全注意力Transformer
中文口语语言处理国际会议ISCSLP为中文语音处理领域的知名国际会议，由国际语音交流协会中文口语处理专业委员会ISCA SIG-CSLP 主办，会上发布成果对中文智能语音的发展具有重要指导意义。
【1】 Power Law Graph Transformer for Machine Translation and Representation Learning 标题：用于机器翻译和表示学习的幂律图转换器
编者按：目前，人类使用的语言种类有近7000种，然而由于缺乏足够的语音-文本监督数据，绝大多数语言并没有对应的语音合成与识别功能。为此，微软亚洲研究院机器学习组联合微软（亚洲）互联网工程院语音团队在ICML 2019上提出了极低资源下的语音合成与识别新方法，帮助所有人都可以享受到最新语音技术带来的便捷。
采用领先国际的流式端到端语音语言一体化建模方法，融合百度自然语言处理技术，近场中文普通话识别准确率达98%
【1】 Pseudo-Model-Free Hedging for Variable Annuities via Deep Reinforcement Learning 标题：基于深度强化学习的可变年金伪无模型套期保值
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】近日，谷歌正式发布了支持100多个语种的20亿参数通用语音模型——USM，正式对标OpenAI的开源Whisper。 上周，OpenAI发布的ChatGPT API和Whisper API，刚刚引动了一场开发者的狂欢。 3月6日，谷歌就推出了一款对标的模型——USM。不仅可以支持100多种语言，而且参数量也达到了20个亿。 当然了，模型依然没有对外开放，「这很谷歌」！ 简单来说，USM模型在涵盖1200万小时语音、280亿个句子和300种不同语言
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