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基于树莓派的语音识别和语音合成

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。

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机器人行业各类工程师职位要求和月薪知多少?

近几年,随着美国、日本、德国等国家对机器人产业的大量投入,机器人的技术发展日新月异。全国各地机器人产业基地或园区如“雨后春笋”,平均每周新生两个机器人公司。中国发展机器人的热情被充分点燃起来了。 然而,在巨大机器人市场的背景下,相应的人才储备数量和质量却捉襟见肘,这种情况也反过来制约着中国机器人产业的发展。 物以稀为贵,机器人行业从业人员的工资也相应水涨船高,目前一个机器人高端集成应用的技术人才,年薪高达50万。而机器人行业普遍需要的专业人才及薪资范围,小编也为大家做了相应的总结,为排除地域差异,以下薪

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Linux下利用python实现语音识别详细教程

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。

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用python实现自己的小说阅读器

前一段时间书荒的时候,在喜马拉雅APP发现一个主播播讲的小说-大王饶命。听起来感觉很好笑,挺有意思的,但是只有前200张是免费的,后面就要收费。一章两毛钱,本来是想要买一下,发现说的进度比较慢而且整本书要1300多张,算了一下,需要200大洋才行,而且等他说完,还不知道要到什么时候去。所以就找文字版的来读,文字版又有它的缺点,你必须手眼联动才行。如果要忙别的事情,但是又抑制不住想看的冲动,就很纠结了。在网上找了一圈,没有其他的音频。而且以前用的那些有阅读功能的软件,比如微信阅读、追书神器也都开始收费了。那怎么办呢?这能难倒一个程序员吗?必须滴、坚决滴不能。我用的可是世界上最好的编程语言-Python

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项目实战 | 手把手做一款小说阅读器

前一段时间书荒的时候,在喜马拉雅APP发现一个主播播讲的小说-大王饶命。听起来感觉很好笑,挺有意思的,但是只有前200张是免费的,后面就要收费。一章两毛钱,本来是想要买一下,发现说的进度比较慢而且整本书要1300多张,算了一下,需要200大洋才行,而且等他说完,还不知道要到什么时候去。所以就找文字版的来读,文字版又有它的缺点,你必须手眼联动才行。如果要忙别的事情,但是又抑制不住想看的冲动,就很纠结了。在网上找了一圈,没有其他的音频。而且以前用的那些有阅读功能的软件,比如微信阅读、追书神器也都开始收费了。那怎么办呢?这能难倒一个程序员吗?必须滴、坚决滴不能。我用的可是世界上最好的编程语言-Python

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系统调研450篇文献,微软亚洲研究院推出超详尽语音合成综述

编者按:语音合成一直以来是语言、语音、深度学习及人工智能等领域的热门研究方向,受到了学术界和工业界广泛的关注。尽管语音合成技术的研究已有几十年的历史,基于神经网络的语音合成技术也有近十年历史,且已产出了大量的优质研究成果,但针对神经语音合成不同研究方向的整合型综述论文却十分匮乏。近日,微软亚洲研究院的研究员们通过调研了450余篇语音合成领域的文献,发表了迄今为止语音合成领域几乎最详尽的综述论文 “A Survey on Neural Speech Synthesis”。在文中,研究员们还整理收集了语音合成领域的相关资源如数据集、开源实现、演讲教程等,同时也对语音合成领域未来的研究方向进行了探讨和展望。希望本文能对相关工作的研究人员提供具有价值的参考。

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