输入：解压后的语料库路径（data/aidatatang_200zh） 输出：text, wav.scp, utt2spk, spk2utt # Data Preparation: generate text, wav.scp, utt2spk, spk2utt local/data_prep.sh $data/aidatatang_200zh/corpus $data/aidatatang_200zh/transcript || exit 1; 流程： 1.参数/文件夹路径等效验 2.检验是否一共有237
本项目基于PaddleGAN实现的FirstOrder与Wav2lip,。FirstOrder是输入一个模板视频与一张照片，就可以使照片里面的人物唱出模板视频里的歌曲，前段时间很火的 「蚂蚁呀嘿」就是用这个方法做的；还有另一个方法就是使用Wav2lip，输入照片和音频就可以直接让照片根据音频的内容动起来。
情人节将至，当其他人还在苦思冥想如何准备情人节礼物时，我却已经收到了我最喜欢的idol说给我的情话视频～不仅如此，我还用自己的照片说出了亲爱的ta最喜欢的告白台词，究竟是什么技术让我能够在这个情人节脱颖而出？
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
一、查看Metasploit工具中可以在Android系统下使用的payload类型 可以看到有9种可以在Android下使用的payload 这些payload可以作为我们后面攻击的软件的生成工具
语音识别技术即Automatic Speech Recognition（简称ASR），是指将人说话的语音信号转换为可被计算机程序所识别的信息，从而识别说话人的语音指令及文字内容的技术。目前语音识别被广泛的应用于客服质检，导航，智能家居等领域。树莓派自问世以来，受众多计算机发烧友和创客的追捧，曾经一“派”难求。别看其外表“娇小”，内“心”却很强大，视频、音频等功能通通皆有，可谓是“麻雀虽小，五脏俱全”。本文采用百度云语音识别API接口，在树莓派上实现低于60s音频的语音识别，也可以用于合成文本长度小于1024字节的音频。 此外，若能够结合snowboy离线语音唤醒引擎可实现离线语音唤醒，实现语音交互。
语音合成（Text to Speech Synthesis）是一种将文本转化为自然语音输出的技术，在各行各业有着广泛用途。传统TTS是基于拼接和参数合成技术，效果上同真人语音的自然度尚有一定差距，效果已经达到上限，在实现上也依赖于复杂流水线，比如以文本分析为前端的语言模型、语音持续时间模型、声学特征预测模型、将频谱恢复成时域波形的声码器（vocoder）。这些组件都是基于大量领域专业知识，设计上很艰难，需要投入大量工程努力，对于手头资源有限的中小型玩家来说，这种“高大上”的技术似乎有些玩不起。
本项目将分三个阶段分支，分别是入门级 、进阶级 和最终级 分支，当前为最终级，持续维护版本。PPASR中文名称PaddlePaddle中文语音识别（PaddlePaddle Automatic Speech Recognition），是一款基于PaddlePaddle实现的语音识别框架，PPASR致力于简单，实用的语音识别项目。可部署在服务器，Nvidia Jetson设备，未来还计划支持Android等移动设备。
本项目是基于PaddlePaddle的DeepSpeech 项目开发的，做了较大的修改，方便训练中文自定义数据集，同时也方便测试和使用。DeepSpeech2是基于PaddlePaddle实现的端到端自动语音识别（ASR）引擎，其论文为《Baidu’s Deep Speech 2 paper》 ，本项目同时还支持各种数据增强方法，以适应不同的使用场景。支持在Windows，Linux下训练和预测，支持Nvidia Jetson等开发板推理预测。
疫情期间发现一个有趣的现象，有一类短视频父母刷抖音的时候经常会看到，这类视频只有一个或多个简单的背景图片，配合一段文字录音，讲一段新闻、故事、或者鸡汤。我想可能是他们对纯文本或者纯语音的内容都不感兴趣，更容易接受短视频这样简单的内容形式。又想到腾讯云有语音合成的产品，加上ffmpeg等视频处理工具，是不是可以批量生成一些这类短视频呢。
本项目是基于PaddlePaddle的DeepSpeech项目修改的，方便训练中文自定义数据集。
在iOS本地资源文件编译后放置与应用程序包(Bundle)文件中即<应用名>.app文件。
使用QT的音频相关的类，需要在QT的pro工程文件里加入: QT += multimedia
要求 根据现有音频框架实现一个录音程序，要求：PCM格式， 采样率16K, S16LE, 单通道 使用ffmpeg 将录音音频转换为采样率为48K wav格式的文件 使用ffmpeg 将录音音频转换为MP3格式的文件 使用Audacity查看你的录音频谱 使用sndpeek分析你的音频数据，并写出心得 平台 Linux-3.4.2 arm-linux-gcc-4.3.2 精简版yaffs文件系统 JZ2440开发板(S3C2440) ALSA框架 alsa-lib-1.0.27.2 alsa-util
ALSA 是 Advanced Linux Sound Architecture，高级Linux声音架构的简称,它在Linux操作系统上提供了音频和MIDI（Musical Instrument Digital Interface，音乐设备数字化接口）的支持。在2.6系列内核中，ALSA已经成为默认的声音子系统，用来替换2.4系列内核中的OSS（Open Sound System，开放声音系统）。
前面 3 条 amixer 命令是打开板载咪头的开关，第 4 条命令是设置耳机的播放声音。 最后一条命令是录音命令，参数讲解如下：
此节演示使用三段式耳机在 100ask_stm32mp157_pro 开发板上录制声音、播放音频。 注意: 需要准备一个带麦克风的三段式耳机，如下图所示：
由于底层识别使用的是pcm，因此推荐直接上传pcm文件。如果上传其它格式，会在服务器端转码成pcm，调用接口的耗时会增加。
（前段时间在做嵌入式的课程设计，特将学习心得整理如下） 一、开发工具及环境介绍 1、ARM处理器 ARM处理器是一个32位元精简指令集(RISC)处理器架构,其广泛地使用在许多嵌入式系统设计。 ARM处理器特点： 体积小、低功耗、低成本、高性能； 支持Thumb（16位）/ARM（32位）双指令集，能很好的兼容8位/16位器件； 大量使用寄存器，指令执行速度更快； 大多数数据操作都在寄存器中完成； 寻址方式灵活简单，执行效率高； 指令长度固定。 2、交叉编译环境 2.1、交叉编译 交叉编译（cross-co
ffmpeg是一个非常快速的视频和音频转换器，也可以从实时音频/视频源中抓取。它还可以在任意采样率之间进行转换，并使用高质量的多相滤波器动态调整视频大小。他能够兼容Windows,Linux以及mac三种操作系统（说白了就是这三种操作系统都能用）。ffmpeg的下载地址是:ffmpeg的下载地址 安装过程没啥好说的，按照提示一直点下一步就行了。这里需要说明的一点是ffmpeg安装好之后最好在PATH中配置ffmpeg的环境变量。配置好之后在命令行中输入ffmpeg会出现如下结果：
对于给定的音频数据集，可以使用Spectrogram进行音频分类吗？尝试使用Google AutoML Vision。把音频文件转换成各自的频谱图，并使用频谱图作为分类问题的图像。
本项目将分三个阶段分支，分别是入门级 、进阶级 和最终级 分支，当前为进阶级，随着级别的提升，识别准确率也随之提升，也更适合实际项目使用，敬请关注！
您的计算机上有媒体文件吗？您可以通过以更节省空间的文件格式存储数据来节省大量磁盘空间。
今天在使用 pocketsphinx_continuous 识别中文 wav 文件是，报如下错误：
本实验的目标是让您感到惊讶，您可以使用 Python 处理一些音频文件。您将无法获得所有详细信息，但您可以剪切并粘贴此实验来启动 Python 会话。作为次要目标，您将习惯于安装 Python 包和命令行工具。
对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》
注意：LINE 接口只支持音频播放输出，需要专门支持 LINE 接口的设备才可以进行连接播放音频。
博主的毕设系统在做一个餐厅的点餐管理系统，在记性移动端页面开发的时候突发奇想做一个呼叫服务员，扬声器发声的一个功能类似于：“工作人员请注意，桌号8001顾客正在寻求帮助！”。
PPASR是飞桨社区开发者夜雨飘零开发的一款基于飞桨实现的语音识别工具，简单实用，可识别中文语音，可部署在服务器、Nvidia Jetson设备，未来还计划支持Android等移动设备。
建议使用 -gcflags "-N -l" 参数关闭编译器代码优化和函数 内联,避免断点和单步执行无法准确对应源码行,避免小函数和局部变量被优化掉。-o 指定存放位置。
Coqui 文本转语音（Text-to-Speech，TTS）是新一代基于深度学习的低资源零样本文本转语音模型，具有合成多种语言语音的能力。该模型能够利用共同学习技术，从各语言的训练资料集转换知识，来有效降低需要的训练资料量。
选自GitHub 作者：Ronan Collobert等 机器之心编译 参与：李亚洲、刘晓坤 近日，Facebook AI 研究院开源了端到端语音识别系统 wav2letter，本文是该架构的论文实现，读者可据此做语音转录。 GitHub 地址：https://github.com/facebookresearch/wav2letter wav2letter wav2letter 是 Facebook AI 研究院今天开源的简单高效的端到端自动语音识别（ASR）系统。该实现的原作者包括 Ronan Col
语音识别是当前人工智能的比较热门的方向，技术也比较成熟，各大公司也相继推出了各自的语音助手机器人，如百度的小度机器人、阿里的天猫精灵等。语音识别算法当前主要是由RNN、LSTM、DNN-HMM等机器学习和深度学习技术做支撑。但训练这些模型的第一步就是将音频文件数据化，提取当中的语音特征。
在进行频谱分析时，发现MATLAB和python读取wav文件的波形不一致，导致不能得出正确结果，为了验证MATLAB和python哪部分有问题，于是有了这篇博客。
一、以文件内容实例讲解： windows环境下，lib目录下的send_email.py文件内容与Linux环境下lib目录下的send_email.py文件内容区别如截图标注所示：
一、以send_email.py文件内容实例讲解 windows环境下，lib目录下的send_email.py文件内容与Linux环境下lib目录下的send_email.py文件内容区别如截图标注所示：
Pigz是一款快速压缩文件的工具，它能够使用多个CPU核心进行压缩，使得压缩速度得到了极大的提升。在本文中，我们将介绍如何在Linux上使用Pigz来更快地压缩文件。
gitbook 既可以将源码文件单独输出,也可以仅输出单个文件,常见的导出电子书格式主要有三种(ePub, Mobi, PDF),而这三种格式都依赖于系统本身提供的 ebook-convert 工具.
本文主要介绍了一种基于深度学习的不定长验证码识别方法，通过卷积神经网络和多个Softmax分类器，可以高效地识别和破解各种类型的定长和非定长验证码，提高破解的成功率。同时，还介绍了一种基于生成对抗网络（GAN）的验证码生成方法，可以生成难以被识别的复杂验证码。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】让图片配合你的音频出演，配套sd-webui插件已发布！ 随着数字人概念的火爆、生成技术的不断发展，让照片里的人物跟随音频的输入动起来也不再是难题。 不过目前「通过人脸图像和一段语音音频来生成会说话的人物头像视频」仍然存在诸多问题，比如头部运动不自然、面部表情扭曲、视频和图片中的人物面部差异过大等问题。 最近来自西安交通大学等的研究人员提出了SadTalker模型，在三维运动场中进行学习从音频中生成3DMM的3D运动系数（头部姿势、表情），并使用一
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：
1、首先用ffmpeg命令或者flac 命令将它转换成mav格式，再用lame将wav转换成mp4格式
接我前面的文章，下载 pocketsphinx 和 中文模型文件。 由于模型文件格式有一些要求，所以建议对模型文件的编辑都在Linux上完成。 准备中文语言文件 创建一个文本文件 my.txt，内容如下： 测试 直走 左转 右转 后退 开火 靠喽 生成语音模型文件和字典文件 访问 http://www.speech.cs.cmu.edu/tools/lmtool-new.html 页面，上传 my.txt 文件，然后使用“COMPILE KNOWLEDGE BASE”来生成模型文件。 在生成的列表页面，下
Go语言的并发是基于 goroutine 的，goroutine 类似于线程，但并非线程。可以将 goroutine 理解为一种虚拟线程。Go 语言运行时会参与调度 goroutine，并将 goroutine 合理地分配到每个 CPU 中，最大限度地使用CPU性能。开启一个goroutine的消耗非常小（大约2KB的内存），你可以轻松创建数百万个goroutine。goroutine`的特点：
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/172235.html原文链接：https://javaforall.cn
此项目只不过是之前大三刚学python就想做点好玩的项目试试看（因此技术含量不高），后来这个成为毕业设计的一部分，长期看博客上访问量也不错，就发布出来，希望有想入门python 的朋友可以参考写来玩玩，用项目练技术，用成果获取编码的乐趣。
原文Basic Sound Processing with Python描述了怎样在Python中通过pylab接口对声音进行基本的处理。
WAV是一种波形音频文件格式(Waveform Audio File Format)。虽然是一种古老的格式（九十年代初开发），但今天仍然可以看到这种文件。 WAV具有简单、可移植、高保真等特点。
FFmpeg是一套可以用来记录、转换数字音频、视频，并能将其转化为流的开源计算机程序。采用LGPL或GPL许可证。它提供了录制、转换以及流化音视频的完整解决方案。它包含了非常先进的音频/视频编解码库libavcodec，为了保证高可移植性和编解码质量，libavcodec里很多code都是从头开发的。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
