文章目录 录音功能 代码 录音功能 python 实现录音 代码 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' ------------------------------------------------- File Name : 录音 Description : AIM: 录音 Functions: 1. mac os 环境搭建 2. 录音cod
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。
本章介绍如何使用PaddlePaddle实现简单的声纹识别模型,本项目参考了人脸识别项目的做法PaddlePaddle-MobileFaceNets ,使用了ArcFace Loss,ArcFace loss:Additive Angular Margin Loss(加性角度间隔损失函数),对特征向量和权重归一化,对θ加上角度间隔m,角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。
本章介绍如何使用Pytorch实现简单的声纹识别模型,本项目参考了人脸识别项目的做法Pytorch-MobileFaceNet ,使用了ArcFace Loss,ArcFace loss:Additive Angular Margin Loss(加性角度间隔损失函数),对特征向量和权重归一化,对θ加上角度间隔m,角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。
很多商务人士在开会的过程中,会做录音。 录音可以用于及时地复习和回顾,避免忘记会议中的内容。 本文作者会展示一个完整的使用ffmpeg压缩和拼接音频的例子。 在例子中,3段会议的录音,如下图所示:
首先下载一个开源第三方库:povideo,这个仓库的开源地址是:https://github.com/CoderWanFeng/povideo
os.system(file) 调用系统应用来打开文件,file 可为图片或者音频文件。
本项目说是使用Keras,但使用的都是Tensorflow下的keras接口,本项目主要是用于声纹识别,也有人称为说话人识别。本项目包括了自定义数据集的训练,声纹对比,和声纹识别。
百度语音现在是比较方便的接口,具体说明请看官方文档,本文分两个部分,先是使用python实现录音,然后再使用百度语音api进行识别上传。
本章介绍如何使用Tensorflow实现简单的声纹识别模型,首先你需要熟悉音频分类,没有了解的可以查看这篇文章《基于Tensorflow实现声音分类》 。基于这个知识基础之上,我们训练一个声纹识别模型,通过这个模型我们可以识别说话的人是谁,可以应用在一些需要音频验证的项目。不同的是本项目使用了ArcFace Loss,ArcFace loss:Additive Angular Margin Loss(加性角度间隔损失函数),对特征向量和权重归一化,对θ加上角度间隔m,角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。
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。
经常遇到身边的朋友,想从视频中提取出文字,尤其是自媒体博主,如果能直接把视频转换成文章,那可太省时间了。
买了一个录音笔,效果比使用笔记本话筒录音好多了还省电。当然啦,我也曾试过使用手机录音,结果是,没能录多久就中断了(Android 就是这么不靠谱)。
使用pip安装报错,尝试使用以上安装方法,安装成功,也可以使用,如果安装遇到问题,可以尝试参考中的文章提供有解决办法。
本项目使用了EcapaTdnn模型实现的声纹识别,不排除以后会支持更多模型,同时本项目也支持了多种数据预处理方法,损失函数参考了人脸识别项目的做法PaddlePaddle-MobileFaceNets ,使用了ArcFace Loss,ArcFace loss:Additive Angular Margin Loss(加性角度间隔损失函数),对特征向量和权重归一化,对θ加上角度间隔m,角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。
Parakeet 旨在为开源社区提供灵活、高效和最先进的文本转语音工具包。它建立在 PaddlePaddle 动态图上,包括许多有影响力的 TTS 模型。
因从事律师工作,在诉讼业务中,经常会解除到当事人电话录音这一类的证据。苦于当事人提供的电话录音要么普通话不标准,要么直接就是方言,对话中的关键信息也难以定位。而在法庭的质证环节中,仅提交一份电话录音的文件,却不提供转写的文字版内容,显然是不会留给审判席人员好印象的。众所周知,律师最值钱的就是时间了,那么这样一份繁琐的转写录音文件的工作流程,能不能够使用AI的科技手段实现呢?
首先请想象一下,当你回到家,只有一个人在家,但却没有人聊天,然后你发出了一个命令,电脑便开始自动与你对话,而你不需要打字,不需要看屏幕,因为她会自己发出声音,回应你的问题,以及问候。
下午和实验室要毕业的师兄师姐唱完歌回来,发现朋友圈被“李笑来泄露的肺腑之言“录音信息刷屏了,为了了解事情的来龙去脉,我特意把李笑来泄露的录音找来听力一遍。
本文将介绍一个实时指令唤醒的程序,可以添加任意的指令,实时录音一旦检测到指令语音,激活程序。同时还支持指令微调、提高指令的准确率。
本项目是基于VGG-Speaker-Recognition开发的,本项目主要是用于声纹识别,也有人称为说话人识别。本项目包括了自定义数据集的训练,声纹对比,和声纹识别。
这篇文章我们来看下如何用Matlab和Python产生录制音频、播放音频、导入音频文件,并查看音频文件的波形图。
Python在语音识别方面功能很强大,程序语言简单高效,下面编程实现一下如何实现语音识别。本文分享如何调用百度AI开放平台实现语音识别技术。
项目简介:运用百度语音进行声音转中文的识别与合成,智能对话使用图灵机器人,录音则,linux端用pythonaudio 模块.树莓派端因为pythonaudio不兼容问题,因此用arecord进行录音.最终代码约150行.代码发布在github上.https://github.com/luyishisi/python_yuyinduihua
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)。
引言 微信读书有一个录音功能需求: 录音时绘制音频波形, 音频以 wav 格式保存 再次进入界面,加载 wav,重新渲染音频波形 步骤 1 通过 NSRecorder.averagePow
Python有个很强大的处理音频的库pyqudio, 使用pyaudio库可以进行录音,播放,生成wav文件等等。更多介绍可以查阅官方文档。
上一篇文章用 Streamlit 写了一个录音按钮的组件,实现了按下去时开始录音、放开结束录音的功能。但是只支持桌面端网页用鼠标点击,这次对齐进行扩展,使其能够实现在手机端按下录音的功能。
在树莓派上最常用的录音是arecord命令,但是功能有限,不能实现检测到声音做出反应。但是pyaudio能。
使用两个线程,一个使用pyaudio录音,一个使用pillow不停地截屏保存图片,最后再把音频和所有图片合成为视频文件。中间过程需要一定的硬盘空间。
Python语言已经无所不能了,今天就来分享一下,如何使用Python来录制和播放音频文件。
当您面对成吨的会议录音,着急写会议纪要而不得不愚公移山、人海战术?听的头晕眼花,听的漏洞百出,听的怀疑人生,那么你是否想到了自动听写服务?
本文将介绍一个可以通过语音指令来控制坦克大战游戏的程序,用户只需要添加几个疾病区然后控制坦克进行向上、向下、向左、向右、开火、停止等操作。同时还支持指令微调、提高指令的准确率。
在 Python 端,我们需要创建一个 Streamlit 应用,用于接收和处理前端传递的 base64 编码数据。以下是 Python 端的代码示例:
本项目使用了EcapaTdnn、ResNetSE、ERes2Net、CAM++等多种先进的声纹识别模型,不排除以后会支持更多模型,同时本项目也支持了MelSpectrogram、Spectrogram、MFCC、Fbank等多种数据预处理方法,使用了ArcFace Loss,ArcFace loss:Additive Angular Margin Loss(加性角度间隔损失函数),对应项目中的AAMLoss,对特征向量和权重归一化,对θ加上角度间隔m,角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接,除此之外,还支持AMLoss、ARMLoss、CELoss等多种损失函数。
来说说 Python 实现倒放音频的过程。直接在网上搜相关内容,的确有现成的音频处理库 pydub,体验了一下:特!别!好!用!
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大型语言模型(LLM)正在改变每个行业的用户期望。然而,建立以人类语音为中心的生成式人工智能产品仍然很困难,因为音频文件对大型语言模型构成了挑战。
刚结束了腾讯云BI的体验活动,在文章提到了SaSS、PaSS的概念,腾讯云BI是一个SaSS,而今天要写的腾讯云语音识别就是一个PaSS,平台即服务,用户只需要调用接口就能实现语音识别的功能,而语音识别所需要的算法、计算资源都是PaSS来分配。
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。
区分说话主要是通过音高(基频)和音色(频谱包络-频谱最大幅度的连接线) 音高:http://ibillxia.github.io/blog/2013/05/16/audio-signal-processing-time-domain-pitch-python-realization/ 音色:http://ibillxia.github.io/blog/2013/05/18/audio-signal-processing-time-domain-timbre-python-realization/ 此工具箱通过提取语音的三个特征,然后对其进行修改,从而改变语音的音色等特征,从而转换语音特性 比如:通过调高基频,可以偏女性化,通过改变基频未固定值,可以类似机器人等等 f0 : ndarray F0 contour. 基频等高线 sp : ndarray Spectral envelope. 频谱包络 ap : ndarray Aperiodicity. 非周期性
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。
作品未来设想:并不是制作一个能自由行走的智能管家机器人之类的,那样的科技以及成本是不一个寒假可以ko!我们希望创造出智能机器人的头。
本章我们来介绍如何使用Pytorch训练一个区分不同音频的分类模型,例如你有这样一个需求,需要根据不同的鸟叫声识别是什么种类的鸟,这时你就可以使用这个方法来实现你的需求了。
语音合成(Text To Speech,TTS)满足将文本转化成拟人化语音的需求,打通人机交互闭环。 提供多种音色选择,支持自定义音量、语速,让发音更自然、更专业、更符合场景需求。语音合成广泛应用于语音导航、有声读物、机器人、语音助手、自动新闻播报等场景,提升人机交互体验,提高语音类应用构建效率。
随着人工智能和机器人技术的快速发展,机械臂在工业、医疗和服务业等领域的应用越来越广泛。通过结合大模型和多模态AI,机械臂能够实现更加复杂和智能化的任务,提升了人机协作的效率和效果。我们个人平时接触不太到机械臂这类的机器人产品,但是有一种小型的机械臂我们人人都可以拥有它myCobot,价格低廉的一种桌面型机械臂。
语音唤醒 and hotword 参考snowboy 支持:linux、树莓派、moc 和windows 制作过程: - 1.snowboy 唤醒模型制作: - 2.环境安装:(ubuntu) - 3.测试你的唤醒词 snowboy 官网 1.snowboy 唤醒模型制作: 1.官网申请账号,可github登陆 2. 选取一个唤醒词:比如老张 3. 按流程制作和录音:3次 4. 测试模型 5.下载模型:备用 2.环境安装:(ubuntu) SoX (audio conversion) PortAudio
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。
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