对于语音识别初学者来说,通过简单案例快速上手,不仅能够快速了解语音识别等实际应用模式,对枯燥无味的学习中提升兴趣值也大有帮助。百度语音提供了语音识别、语音合成和语音唤醒等产品的SDK免费资源,是面向广大开发者永久免费的开放语音技术平台,且简单易用,可以作为学习之余练手的好去处。
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。
现在,图灵奖得主、AI三巨头之一Yoshua Bengio领衔的研究机构Mila宣布,要联合英伟达、杜比、三星、PyTorch官方、IBM AI研究院等公司和机构,做一个新的开源一体化语音工具包:SpeechBrain。
【新智元导读】微软今天开源微软认知工具包(Microsoft Cognitive Toolkit)的升级版本,CNTK 升级版。本次升级最大的亮点在于增加了 Python 绑定。另外,新版本工具包跨服务器处理能力也得到了提升,能有效加快处理速度,并支持增强学习的实践。 AI WORLD 2016 世界人工智能大会开场视频(完整版) 亮点: CNTK 现在支持全新的C++ 和 Python APIs 提供新的Python例子和课程 支持快速的R-CNN算法 CNTK Evaluation 数据库有改进,其中包
【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:
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。
--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
【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
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
MoneyPrinterPlus是一款使用AI大模型技术,一键批量生成各类短视频,自动批量混剪短视频,自动把视频发布到抖音,快手,小红书,视频号上的轻松赚钱工具。
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。
语音处理技术的进步,是人工智能改变大众的生活的重要一环。深度学习技术的兴起,也让这一领域近年来得到了长足的发展。在过往,该领域的主要方法是为不同的任务开发不同的工具包,对于使用者来说,学习各个工具包需要大量时间,还可能涉及到学习不同的编程语言,熟悉不同的代码风格和标准等。现在,这些任务大多可以用深度学习技术来实现。
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。
「语音」作为人工智能的「启蒙钥匙」,不仅率先踏出实验室大门,步入寻常百姓家,也成为了人类与AI初次触电的「桥接技术」。初期,智能语音技术的研究重心落在了语音识别领域,致力于使机器具备理解人类语言的能力。
该项目的起因是一个比较程(老)序(油)猿(条)的理由,有一天我发现我下班时间比较早,有点尴尬,但是又不想没事干还坐在公司,那么如何解决我的问题呢,初步想法是远程控制电脑,在下班一定时间后把电脑锁屏,营造一副我不是回家,只是去吃饭了的假象,而且还可以顺便帮我在早上没到公司的时间再远程解锁,这样是不是看起来我来的也很早呢(反正我一般也不背包);
在windows10上运行的测试内容。 Python版本:Python3.6.2。 已经注册并添加了百度的'’语音识别'和'语音合成'应用。 已经注册并创建了图灵机器人的'机器人'。
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。
talkGPT4All是基于GPT4All的一个语音聊天程序,运行在本地CPU上,支持Linux,Mac和Windows。它利用OpenAI的Whisper模型将用户输入的语音转换为文本,再调用GPT4All的语言模型得到回答文本,最后利用文本转语音(TTS)的程序将回答文本朗读出来。
專 欄 ❈Jerry,Python中文社区专栏作者。 blog:https://my.oschina.net/jhao104/blog github:https://github.com/jhao104 ❈ 本文简要介绍Python自然语言处理(NLP),使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包,在NLP领域中,最常使用的一个Python库。 什么是NLP? 简单来说,自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。 这里讨论一些自然语言处理(NLP)
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
在视频剪辑的时候,如果不方便配音或者没有麦的话,那么不妨考虑使用文本内容转语音文件工具,比如百度ai开放平台的工具就非常不错,本渣渣找了个并打包了一下,供大佬们看着玩!
pyaudio是语音处理的python库,提供了比较丰富的功能。 具体功能如下: 特征提取(feature extraction):关于时域信号和频域信号都有所涉及 分类(classification):监督学习,需要用已有的训练集来进行训练。交叉验证也实现了,进行参数优化使用。分类器可以保存在文件中以后使用。 回归(regression):将语音信号映射到一个回归值。 分割(segmenttation):有四个功能被实现了 [x] 固定大小的分割 [x] 静音检测(silence removal)
原文链接:https://github.com/fighting41love/funNLP
常会遇到有些 PDF 是扫描版的无法复制(豆丁网上的),有些网页(极客时间)也限制了复制功能。这时候要复制,通常情况下只能手动去打,很浪费时间对吧。当然也可以使用一些 OCR 识别软件,但要么付费要体积很大,不方便。
本文收录于 《100天精通Python专栏 - 快速入门到黑科技》,是由 CSDN 内容合伙人丨全站排名 Top 4 的硬核博主 不吃西红柿 倾力打造,分基础知识篇和黑科技应用两大部分。
摘要总结:Mozilla开源语音识别模型和世界第二大语音数据集,以帮助研究人员进行语音识别研究。其中包括DeepSpeech项目,一个由Mozilla开发的语音到文本转换引擎,以及Common Voice项目,这是一个由全球公众贡献的语音数据集。
首先,打开window系统中的cmd命令行工具,或者powershell,安装腾讯云tencentcloud的Python库
本文带你快速 get 每个精选Github项目的亮点和痛点,时刻紧跟 AI 前沿成果。 01 InsightFace #基于MXNet的人脸识别开源库 InsightFace 是 DeepInsig
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。
微信读书里的电子书有配套的自动音频,而且声音优化的不错,比传统的机械朗读听起来舒服很多。
语音识别 TensorFlow 1.x中提供了一个语音识别的例子speech_commands,用于识别常用的命令词汇,实现对设备的语音控制。speech_commands是一个很成熟的语音识别原型,有很高的正确率,除了提供python的完整源码,还提供了c/c++的示例程序,方便你移植到嵌入设备及移动设备中去。 官方提供了关于这个示例的语音识别教程。不过实际就是一个使用说明,没有对代码和原理做过多解释。 这个程序相对前面的例子复杂了很多,整体结构、代码、算法都可以当做范本,我觉得我已经没有资格象前面的
孩子进行英语启蒙,需要看很多英语绘本,而且要听配套的音频来练听力。但有些英语绘本是没有对应音频的,下面简单几步,就可以将任意英语绘本制作出对应的英语朗读音频。
内容提要:「眼见为实」在 AI 技术面前已经失效了,换脸、对口型的技术层出不穷,效果越来越逼真。今天要介绍的 Wav2Lip 模型,只需一段原始视频与目标音频,就可将其合二为一。
前段时间,微软开源了认知服务的工具箱,直到近期才有时间进行测试。 看了文档,这个CNTK工具包还是非常厉害的,可以支持语音识别,图像分类,机器翻译等多种任务。里面也集成了多种深度学习的模型。such as deep neural networks (DNNs), convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), long short term memory (LSTM), logistic regression,
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。
本文简要介绍Python自然语言处理(NLP),使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包,在NLP领域中,最常使用的一个Python库。 什么是NLP? 简单来说,自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。 这里讨论一些自然语言处理(NLP)的实际应用例子,如语音识别、语音翻译、理解完整的句子、理解匹配词的同义词,以及生成语法正确完整句子和段落。 这并不是NLP能做的所有事情。 NLP实现 搜索引擎: 比如谷歌,Yahoo等。谷歌搜索引擎知道你
春节在家一直闲着,今天有人给我发了一个小程序,即包你说。小程序是一个绕口令,很显然对于我这种 "n l" 不分的人说,这种绕口令也太难说了。因此我就想通过 python 脚本来实现。
翻译自 Top 5 NLP Tools in Python for Text Analysis Applications 。
还在为五一回家抢不到火车票发愁吗?今天介绍一个Python抢票神器,希望对你有帮助。
最近两天需要做一个python的小程序, 就是实现人与智能机器人(智能对话接口)的对话功能,目前刚刚测试了一下可以实现, 就是能够实现个人与机器的智能对话(语音交流)。
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。
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Mozilla 机器之心编译 参与:刘晓坤 Mozilla 对语音识别的潜能抱有很大期望,但这一领域目前仍然存在对创新的明显阻碍,这些挑战激发这家公司启动了 DeepSpeech 项目和 Common Voice 项目。近日,他们首次发布了开源语音识别模型,其拥有很高的识别准确率。与此同时,这家公司还发布了世界上第二大的公开语音数据集,该数据集由全球将近 20000 人所贡献。 开源语音识别模型:https://hacks.mozilla.org/2017/11/a-journey-to-10-word
微信读书里的电子书有配套的自动音频,而且声音优化的不错,比传统的机械朗读听起来舒服很多
FaceBook (中文名:脸书)近期发布了一个新的翻译模型 Seamless Communication,可实现跨语言实时"无缝"交流。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云