前一篇博客说了一下怎么在 Windows 平台使用 pocketsphinx 做中文语音识别,今天看看在 Linux 上怎办实现。
地址:https://pypi.org/project/pocketsphinx/
语音识别技术,也被称为自动语音识别,目标是以电脑自动将人类的语音内容转换为相应的文字和文字转换为语音。
下载安装 pocketsphinx 在 Windows 上,可以通过下面地址直接下载编译好的二进制可执行包。 https://cmusphinx.github.io/wiki/download/ 注:下载其中 pocketsphinx 的 5prealpha 版本。 下载后,解压之。 下载模型文件 模型文件下载地址 https://sourceforge.net/projects/cmusphinx/files/Acoustic%20and%20Language%20Models/ 其中 Man
今天在使用 pocketsphinx_continuous 识别中文 wav 文件是,报如下错误:
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
WHL文件是以Wheel格式保存的Python安装包,Wheel是Python发行版的标准内置包格式。在本质上是一个压缩包,WHL文件中包含了Python安装的py文件和元数据,以及经过编译的pyd文件,这样就使得它可以在不具备编译环境的条件下,安装适合自己python版本的库文件。如果要查看WHL文件的内容,可以把.whl后缀名改成.zip,使用解压软件(如WinRAR、WinZIP)解压打开即可查看。
TOP使用参数 top是检查机器当前运行状况的第一个命令,就好比是机器体检时的第一张报告单。 先了解一下TOP命令的使用
在两年前,我做了第一个智能音箱项目 dingdang-robot 。在去年 7 月加入上报统计后,在不到一年的时间里,这个项目已经运行在 1000+ 台设备中,被唤醒了 128,000+ 次。截至今天,这个项目的个人版和社区版在 Github 上总共获得了 2,600+ 个 stars ,820+ 次 forks。
本文主要针对中文语音识别问题,选用常用的模型进行 离线 demo 搭建及实践说明。
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。
介绍我开发的一个开源的智能音箱项目 dingdang-robot 。 这个项目其实来源于我生活中的一个需求:我每天晚上都会去厨房做一个面包当明天的早餐,当我把用料按顺序准备好放进面包机时,我需要准确预约到明天早上我吃早餐的时间。然而,几乎每次在这个时候我都没有带手机在身边,而是都放在客厅里充电,这时只能跑去客厅看时间。虽然厨房到客厅只有几步之遥,但自己又是懒癌患者,每天都要这么来回奔波就觉得很不方便。要解决这个问题当然有很多种方法,比如直接买个小时钟放在厨房。不过我更希望“连看都不用看”,直接有人告诉我时
唤醒词检测在语音用户界面(Voice User Interface)拥有广阔的应用,特别是其支持自然语音交互而无需双手。
Demo视频:wukong-robot + Jetson + 3D 打印外壳打造的智能音箱(by 网友 @电力极客)
Cheetah - On-device speech-to-text engine powered by deep learning
IVR(Interactive Voice Response)交互式语言应答,是呼叫中心的1个经典应用场景,FreeSwitch官方有一个利用lua实现的简单示例,大致原理是利用lua脚本+TTS实现,记录一下:(环境:FreeSwitch 1.10.11 + Windows 10)
【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
随着自然语言理解等技术的发展,对话机器人如今盛行,而基于此的智能音箱产品的发展也异常火热。
本文介绍了智能音箱项目的基础背景、技术架构、开发流程、以及作者的一些经验。智能音箱的用途包括播放音乐、控制家居设备、查询天气、听新闻、定闹钟等。智能音箱的语音识别和自然语言处理技术主要依赖于深度学习和自然语言处理技术。智能音箱的硬件设计需要考虑音箱的声学结构、麦克风阵列、扬声器、触摸按键等。智能音箱的软件开发流程包括需求分析、设计、编码、测试、部署等环节。智能音箱的社区包括开发者社区、用户社区、企业社区等。智能音箱的生态系统包括音乐服务、家居控制、第三方技能和服务、内容提供商等。智能音箱的市场前景广阔,将推动智能家居的发展,成为智能家居的入口。
一位叫做Sagi Shaier的程序猿,用机器学习给《哈利·波特》电影片段,做了一份太长不看的概括版。
介绍如何给叮当机器人开发插件,实现天气问答功能,并发布到 dingdang-contrib 。 叮当 是一款可以工作在 Raspberry Pi 上的开源中文语音对话机器人/智能音箱项目,目的是让中国的Hacker们也能快速打造类似 Amazon Echo 的个性化的智能音箱。 由于叮当是完全开源的,编写插件来满足自己的个性化需求就成了使用叮当的最大乐趣。您可以自由地接入自己需要的服务,让叮当更好的为您服务。 这篇文章将一步步教你如何编写一个天气插件,并最终发布到 dingdang-contrib 中。 交
【导读】七月就要结束了,小编为大家整理了本月 Python 最受欢迎的十大开源项目。他山之石,可以攻玉,爱好Python的朋友们一起学习Github上的优秀项目哦~
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。
BunnyBot是一种基于ROS的机器人平台,可以使用其内置的抓取手臂和视觉系统来执行有用的任务! 目标 - 这个机器人可以自主导航,可以躲避障碍物,可以通过一个手臂夹取物品。 - 除了最初的导航阶段,不需要远程遥控或者手工输入。 - 多功能,可执行一些简单的任务 许可证 除非特定声明,代码和设计文件均基于BSD授权协议。(例如apriltags nodelet是采用的GPL协议)。 总体设计 机器人的核心功能是将一个标的物从一个地方移动到另外一个地方。这个标的物可以是一个需要传输的物体,也可以是一个工具
原题:Introduction to the Modern Server-side Stack — Golang, Protobuf, and gRPC
1. 系统基础:https://blog.csdn.net/ZhangRelay/article/details/84960435
ROS机器人程序设计(原书第2版)补充资料 (肆) 第四章 在ROS使用传感器和执行器
选自svds 作者:Cindi Thompson 机器之心编译 参与:李泽南、Smith 目前开源世界里存在多种不同的语音识别工具包,它们为开发者构建应用提供了很大帮助。这些工具各有哪些优劣?数据科学
--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
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:
【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
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。
作为一个完全开源的智能音箱项目,叮当也能够很方便的接入其他智能家电,并声控它们。本文将介绍如何使用叮当声控智米电风扇。 前言 dingdang-robot (以下简称“叮当”),是我在今年5月20号开源的一个中文智能音箱项目。 起初,我只是抱着一个好玩的心态做这个项目,并不期望这个项目能得到多少关注。然而,随着 QQ 用户群人数的不断壮大,越来越多的朋友安装了叮当,并且真正将它投入在了日常的使用上。很多朋友也提出了各种好玩的建议、想法,甚至为叮当贡献了插件或者捐赠了这个项目,让我觉得这个项目是很有价值的,也
对于人类的语音识别,目前有很多不同的项目和服务,像Pocketsphinx,谷歌的语音API,以及其他等等。这样的应用程序和服务能够以一种很不错的质量识别语音然后转换成文本,但没有一个能够对麦克风所捕
选自Medium 作者:DeviceHive 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、刘晓坤 本文介绍了一种使用 TensorFlow 将音频进行分类(包括种类、场景等)的实现方案,包括备选模型、备选数据集、数据集准备、模型训练、结果提取等都有详细的引导,特别是作者还介绍了如何实现 web 接口并集成 IoT。 简介 有很多不同的项目和服务能够识别人类的语音,例如 Pocketsphinx、Google』s Speech API,等等。这些应用和服务能够以相当好的性能将人类的语音识别成文本,但是其中
去年,国外一位热衷于为开发者提供优质项目的开发者 Mybridge 为大家精送了一份优秀 Python 开源项目推荐。
近几年内,我们比较了近5000个开源 Python 项目,并从中挑选了36个最佳项目。
【导读】七月就要结束了,在即将到来的 7 月最后一个周末,人工智能头条为大家整理了本月 ML 和 Python 最受欢迎的十大开源项目。就算放假在家也可以知道大家现在都在学些什么,学习放假两不误。这个周末我们一起过~~
简介:Manim是解释性数学视频的动画引擎。用于以编程方式创建精确的动画,如3Blue1Brown的视频中所展示的样例。
本篇文章聊聊,成就了无数视频软件公司、无数在线视频网站、无数 CDN 云服务厂商的开源软件 ffmpeg[1]。
本篇文章聊聊,成就了无数视频软件公司、无数在线视频网站、无数 CDN 云服务厂商的开源软件 ffmpeg。
本镜像主要针对机器人程序设计本科课程,供学生课程学习与实践操作使用,基于ROS爱好者和学生使用的反馈意见对之前发布的版本进行修正和补充,在此致谢。更新日期为:2017.03.17,ROS学习推荐网址如下:
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/136503.html原文链接:https://javaforall.cn
本章介绍如何设置开发环境,以使用 TensorFlow 构建所有 iOS 或 Android 应用,本书其余部分对此进行了讨论。 我们不会详细讨论可用于开发的所有受支持的 TensorFlow 版本,OS 版本,Xcode 和 Android Studio 版本,因为可以在 TensorFlow 网站或通过 Google。 相反,我们将在本章中简要讨论示例工作环境,以便我们能够快速了解可使用该环境构建的所有出色应用。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云