1.Python是一门解释型语音? 我初学Python时,听到的关于Python的第一句话就是,Python是一门解释型语音,我就这样一直相信下去,知道发现了*.pyc文件的存在.如果是解释型语音,那
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。
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。
是这样子的，女朋友晚上突然翻到了自己喜欢看的一个电影，但是没有字幕，这让她很苦恼。
AWS Translate 服务是一种AWS 机器学习应用服务，它利用高级机器学习技术来进行文本翻译。它的使用非常简单，只需要提供输入文本，该服务就给出输出文本。
人工智能（AI）是当今世界上最令人振奋的技术之一，而自然语言处理（NLP）则是AI领域的一个引人注目的分支。NLP的目标是让计算机能够理解、处理和生成人类语言。这项技术正在不断演进，如今，它已经成为各种领域，从商业到医疗保健，都能够利用的强大工具。在本文中，我们将深入探讨NLP的基础知识，探讨其应用领域，以及如何通过代码演示来解锁文本数据的价值。
深度学习算法中的门控循环单元（Gated Recurrent Units）：原理、应用与未来展望
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
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学、人工智能和语言学的交叉学科，其范畴广泛，比如：语音合成、分词、词法分析、问答系统、机器翻译、情感分析等等。
**Easy Translator** “简易翻译器”是一款强大的翻译工具，让用户能够轻松地把Web内容，信件，聊天和电子邮件的内容翻译成你想要的语言； 支持104种语言翻译。协助您日常是一个不错的选择。
原文来源：codeburst.io 作者：Pramod Chandrayan 「雷克世界」编译：嗯~阿童木呀、我是卡布达 现如今，在更多情况下，我们是以比特和字节为生，而不是依靠交换情感。我们使用一种称之为计算机的超级智能机器在互联网上进行交易和沟通。因此，我们觉得有必要让机器明白我们在说话时是如何对其进行理解的，并且试图用人工智能，一种称之为NLP——自然语言处理技术为它们提供语言。作为一种研究结果，聊天机器人正在成为一种可靠的聊天工具，使用这种非人为依赖的智能工具与人类进行交流。 我强烈的感受到：
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'。
全球AI第一大厂Google推了新课程！ 📷 Google今天上线了一个“机器学习速成课程”，英文简称MLCC。用他们自己的话来形容，这个课程节奏紧凑、内容实用。 量子位觉得还有很意外的两点：它，竟然，基本可以全程中文！（地址见评论 还不要钱~ 📷 听完这个课程总共需要大约15小时，包含大量教学视频，还有对算法实际运用的互动直观展示，让用户可以更容易地学习和实践机器学习概念。课程共25节，还有40多项练习。 据Google介绍，这个课程本来是工程师教育团队为自家员工开发的，也就
小编昨天为大家分享了Windows系统下的一款功能强大且免费的 OCR 开源工具 Umi-OCR。
Whisper 是由 OpenAI 开发的一种高效的语音识别（ASR）技术，旨在将人类的语音转换成文本。
最近工作过程中，需要对一批文件进行汉译英的翻译，对单个文档手工复制、粘贴的翻译方式过于繁琐，考虑到工作的重复性和本人追求提高效率、少动手（懒），想通过调用已有的接口的方法，自己实现一个批量翻译工具，一劳永逸。在网上找了几款翻译api，通过对比翻译的结果和学习成本，选择了有道智云的服务，自己开发了一个批量翻译的小软件。详细记录一下使用和开发过程，后面的小伙伴们有相关需求，可以参考。
【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
最近剧荒，偶然翻出了曾经下载的电视剧回味一番，经典就是经典，不论是剧情还是台词，都那么有魅力，咦？等等，台词，台词……作为一个IT从业者，我忽然灵光一现——现在语音识别技术这么发达，能否有什么办法能帮我保存下一些精彩桥段的台词呢？或许我也可以是个野生字幕君:p ,似乎也可以在此基础上顺手再翻译一下个别难懂的台词！
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 使用：pip install nlpcda https://github.com/425776024/nlpcda 介绍 一键中文数据增强工具，支持： 1.随机实体替换 2.近义词 3.近义近音字替换 4.随机字删除（内部细节：数字时间日期片段，内容不会删） 5.NER类 BIO 数据增强 6.随机置换邻近的字：研表究明，汉字序顺并不定一影响文字的阅读理解<<是乱序的 7.中文等价字替换（1 一 壹 ①，2 二 贰 ②）
随着越来越多的企业希望扩大其运营规模，它们已成为接受机器学习和预测分析的必要条件。人工智能与正确的深度学习框架相结合，真正放大了企业在其领域内可以实现和获得的整体规模。
Webster 是一个 chatGPT Clone 和 Google Clone 网站。 其中包括问答、语法纠正、二年级学生总结、自然语言到 OpenAI API、文本到命令、英语到其他语言、自然语言到 Stripe API、SQL 翻译、解析非结构化数据、分类、Python 到自然语言等功能， 电影到表情符号、计算时间复杂度、翻译编程语言、高级推文分类器、解释代码、关键字、事实回答、来自产品描述的广告、产品名称生成器、TL;DR 摘要、Python 错误修复程序、电子表格创建器、jаvascript 助手聊天机器人、ML /AI语言模型导师，科幻书单制作者。 这个韦伯斯特可以理解 50 多种语言，用户可以询问，这也有 50 多种语言的语音回复和 50 多种语言的文本语音回复，白天和夜间模式。 有关该应用程序的更多信息，请向下滚动。
OpenZeppelin Contracts 是一个用于安全智能合约开发的库。它建立在社区验证过的代码基础上，具有以下主要功能：
翻译自 Top 5 NLP Tools in Python for Text Analysis Applications 。
首先需要安装ffmpeg，这个软件在之前有过介绍：Python3利用ffmpeg针对视频进行一些操作，Win10用户可以根据这篇文章进行安装，如果是Mac用户则非常简单，使用Homebrew就可以非常方便的进行安装
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】AI语音生成的特点就是呆板，没有情绪的起伏。最近Meta AI连发了三篇Textless NLP的论文，不仅开源了textlesslib库，还展示了AI对话在语音情感转换的惊人能力！ 在日常交流的时候，人们往往会使用一些「非语言」的信号，比如语调、情感表达、停顿、口音、节奏等来强化对话互动的效果。 像开心、愤怒、失落、困倦时说同一句话，虽然内容都一样，但听起来的感觉肯定是非常不同的，而AI的发声则比较死板。 目前AI语音生成系统大部分还是根据书面
AI 研习社按：本月 18 日，由美中技术与创新协会（Association of Technology and Innovation，ATI）主办的第一届“AI NEXT”大会在西雅图召开。本次会议的主要嘉宾包括：微软首席 AI 科学家邓力，微软院士黄学东，Uber 深度学习负责人 Luming Wang 等。华人之外，还有亚马逊 Alexa 首席科学家 Nikko Strom，微软小娜架构师 Savas Parastatidis 等业内知名专家。 大会主题是“探索 AI 的潜力，把 AI 技术应用于实用
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）；
下面列举了100多个国内常用API接口，并按照 笔记、出行、词典、电商、地图、电影、即时通讯、开发者网站、快递查询、旅游、社交、视频、天气、团队协作、图片与图像处理、外卖、消息推送、音乐、云、语义识别、语音识别、杂志、综合 进行了如下分类。
AI科技评论按：本月 18 日，由美中技术与创新协会（Association of Technology and Innovation，ATI）主办的第一届“AI NEXT”大会在西雅图召开。本次会议的主要嘉宾包括：微软首席 AI 科学家邓力，微软院士黄学东，Uber 深度学习负责人 Luming Wang 等。华人之外，还有亚马逊 Alexa 首席科学家 Nikko Strom，微软小娜架构师 Savas Parastatidis 等业内知名专家。 大会主题是“探索 AI 的潜力，把 AI 技术应用于
下面列举了100多个国内常用API接口，并按照 笔记、出行、词典、电商、地图、电影、即时通讯、开发者网站、快递查询、旅游、社交、视频、天气、团队协作、图片与图像处理、外卖、消息推送、音乐、云、语义识别、语音识别、杂志、综合 进行了如下分类。 笔记 OneNote - OneNote支持获取，复制，创建，更新，导入与导出笔记，支持为笔记添加多媒体内容，管理权限等。提供SDK和Demo。 为知笔记 - 为知笔记Windows客户端开放了大量的API，其中绝大部分，都通过COM提供，可以在javascript,
微软全球执行副总裁沈向洋博士曾表示“懂语言者得天下，人工智能对人类影响最为深刻的就是自然语言方面。”现在很多研究人员都在进入自然语言领域，希望可以解决“让机器理解人类语言”这一难题。
因为新冠疫情的缘故，美国一些地区的失业救济系统不堪重负，而这些系统都是上古语言COBOL写的。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 语音算法工程师 - AI Lab 北京·校招·正式·职位 职位描述 团队介绍：字节跳动AI Lab专注于人工智能领域的前沿技术研究，涵盖了计算机视觉、语音&音频处理、机器学习等多技术研究领域，同时致力于将研究成果落地，为公司现有的产品和业务提供技术支持和服务。 1、在音频（包括语音，音乐，声音，口语评测场景等）、机器学习、多模态融合等方向搭建技术并开展前沿研究。我们希望通过前沿人工智能技术来提升甚至重新定义音频内容的理解、分发以及自动创作工作； 2、构建大规模机
春节假期即将结束，有多少程序员朋友已经离开家乡在返回北上广深等工作所在城市的路上？有多少程序员已经开工大吉开始了新一年的代码征程？回首这一个春节，8 部电影在大年初一齐上线，《流浪地球》在前期预售票房
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究人与计算机之间用自然语言进行有效通信的理论和方法。融语言学、计算机科学、数学等于一体的科学。旨在从文本数据中提取信息。目的是让计算机处理或“理解”自然语言，以执行自动翻译、文本分类和情感分析等。自然语言处理是人工智能中最为困难的问题之一。
深度学习是一种新兴的技术，已经在许多领域中得到广泛的应用，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。在深度学习中，深度学习框架扮演着重要的角色。Pytorch是一种广泛使用的深度学习框架，它在许多方面都有所改进，并且更加易于使用。
🔥🔥🔥本周GitHub项目圈选: 主要包含视频翻译、正则填字游戏、敏感词检测、聊天机器人框架、AI 换脸、分布式数据集成平台等热点项目。
导语：读书是一生的功课，技术人通过读书实现自我提升，学习优秀知识沉淀。腾讯TEG读书会本期特邀腾讯AI Lab语音识别中心副总监苏丹、腾讯AI医疗中心病理和治疗团队负责人韩骁、腾讯AI Lab专家研究员赵沛霖为大家带来人工智能方向好书推荐第二期。来看看技术大牛在读什么，收藏优质内容，愿本期书单助您更专业。 AI Lab语音识别中心副总监，17年加入公司，从事语音研究多年。 《Pattern Recognition and Machine Learning》 作者：Christopher M. Bi
OpenAI在开源了号称其英文语音辨识能力已达到人类水准的Whisper项目，且它亦支持其它98种语言的自动语音辨识。Whisper所提供的自动语音识与翻译任务，它们能将各种语言的语音变成文本，也能将这些文本翻译成英文。本项目主要的目的是为了对Whisper模型使用Lora进行微调，目前开源了好几个模型，具体可以在openai查看，下面列出了常用的几个模型。另外项目最后还对语音识别加速推理，使用了CTranslate2加速推理，提示一下，加速推理支持直接使用Whisper原模型转换，并不一定需要微调。
【AI100 导读】本周的 The Ones 为大家推荐了一篇 GAN 在 Chatbot 领域应用的 paper，一个基于 matlab 的深度学习框架 Lightnet，一篇述说机器翻译真实现状的深度文章，一张描述 Chatbot pipeline 的图，一本来自 Keras 作者的书，旨在帮助零基础的同学通过实例来学习深度学习。 1. One Paper Adversarial Learning for Neural Dialogue Generation 链接： https://arxiv.or
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。
JavaScript 库 Transformers.js 提供了类似 Python Transformers 库的功能，设计用于在 Web 浏览器中直接运行 Transformer 模型，而不再需要外部服务器参与处理。在最新的 2.7 版本中，Transformers.js 引入了增强功能，其中包括文本转语音（TTS）支持。这次升级响应了用户的诸多需求，扩展了库的应用场景。
原文链接：https://github.com/fighting41love/funNLP
作者：徐志强 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22266022 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
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。
你或许会说，语音识别和机器翻译——没错，传统的语音翻译通常采用语音识别和机器翻译级联的方式实现，对输入语音先进行语音识别得到文本结果，然后再基于文本进行机器翻译，这也是当前语音翻译采用的主流方法。
接下来，小编将会系统地推送斯坦福大学Richard Socher教授的最新课程：深度学习和自然语言处理。
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)
【新智元导读】牛津大学和 DeepMind 联合推出了《NLP深度学习课程》，专攻基于深度学习的自然语言处理，涉及递归神经网络、B-P、LSTM、注意力网络、记忆网络、神经图灵机等技术要点。新智元整理了这门课程及其亮点。无论你是否专攻自然语言处理，对深度学习感兴趣的人都能从中受益。 在2017年1月开始的这个学期，牛津大学联合 DeepMind 自然语言研究团队，推出了“NLP深度学习”这门课程（Deep Learning for Natural Language Processing）。课程共 8 周。内
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