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1 Whisper内容简单介绍 OpenAI的语音识别模型Whisper Whisper 是一个自动语音识别 ASR Automatic Speech Recognition 系统 OpenAI 通过从网络上收集了 68 万小时的多语言 9

前言 本篇记录一下 Coqui TTS 的安装 Coqui TTS 的主要作者是德国人 这个库似乎之前和 Mozilla 的 TTS https github com mozilla TTS 有千丝万缕的关系 但是现在后者的 TTS 已经停

一 在云平台创建语音技术应用 1 点击百度AI平台短语音识别https ai baidu com tech speech asr 登录百度云账号 2 新用户注册完百度智能云平台后 需要在 语音技术 概览 页面领取语音识别的免费额度 否则后续

问题 我们在做语音相关实验的时候可能需要用到Babble噪声 解决 可以从该链接下载babble噪声 截取我们所需要的长度 设置信噪比 进行加噪 上代码 load babble mat 导入babble文件 voicepath M5 wav

1 实现效果如下 输入文字 支持中英文 点击转换生成 wav文件 点击下载到本地就可 生成后的音频文件播放 时长1分8秒 2 实现代码 这次采用jacob实现 相比百度AI需要联网 本项目定位内网环境实现 所以最终采jacob 1 环境配置

ASRT https blog ailemon net 2018 08 29 asrt a chinese speech recognition system ASR Automatic Speech Recognition Paddle

0 Web Speech API Web Speech API 使您能够将语音数据合并到 Web 应用程序中 Web Speech API 有两个部分 SpeechSynthesis 语音合成 文本到语音 TTS 和 SpeechRecog

环境 Win11x64 Vscode Python3 7 2x64 Pytorch1 9 CPU or GPU 本文默认Win11 Win10 100 素可以得 默认向下兼容 首先 你得把Vscode弄好 python 插件安装 py环境搭

lattice 在实际的语音识别系统中 最优路径不一定与实际字序列匹配 我们一般希望能够得到得分最靠前的多条候选路径 即N best 为了紧凑地保存候选路径 我们一般采用lattice 词图 来保存识别的候选序列 lattice本质上是一个

1 实现功能 WAV格式的音频 gt 文字 2 代码实现 import speech recognition as sr from os import path global content 语音 gt 文字 def voice2Text

近日 实验室三篇论文被语音研究顶级期刊IEEE ACM Transactions on Audio Speech and Language Processing TASLP 录用 一篇论文被重要期刊IEEE Signal Processin

前段时间看到一款性价比很不错的人脸识别模组 2个关键指标引起了我极大的兴趣 1 99 的识别通过率 误识率低于百万分之一 2 双目摄像头 活体检测 于是买了几个 结合离线语音模块 两者通过串口进行一问一答通信 人机交互部分通过语音和OLED

随着互联网和移动通信技术的快速发展 实时语音通讯技术已经成为人们日常生活和工作中不可或缺的一部分 实时语音通讯技术可以让人们通过网络进行实时语音通话 不受时间和地点的限制 带来了极大的便利和效率提升 本文将探讨实时语音通讯技术的应用场景和挑

一 维纳滤波的基本原理 基本维纳滤波就是用来解决从噪声中提取信号问题的一种过滤 或滤波 方法 它基于平稳随机过程模型 且假设退化模型为线性空间不变系统的 实际上这种线性滤波问题 可以看成是一种估计问题或一种线性估计问题 基本的维纳滤波是根据

HTML5录音借鉴的网上的代码 但是下载下来却无法用 查阅了好多资料 终于在国外某网站上找到原因 原来是js函数废弃了 替换为新的js函数名即可 HTML5录音的代码 http www it165 net design html 20140

最近一段时间经常使用python向文本写入数据 但是windows下换行符默认为 r n 而linux下换行符为 n 写入的文本要在linux下调用 这就很坑人了 代码前行的路上怎么能被小小石头绊倒 于是乎搜索了一通 发现这个事情仅需要几行

初稿 标题 0 标题 1 标题 2 3 基于深度路由协议Depth Based Routing Protocol 在这一章节中 我们详细介绍了DBR路由协议 3 1 网络架构 如前所述 DBR是可以有效利用多接收器的水下传感器网络架构 图1

人工智能面试问题 自从我们意识到人工智能如何对市场产生积极影响以来 几乎每个大型企业都在寻找人工智能专业人士来帮助他们实现愿景 在这个人工智能面试问题博客中 我收集了面试官最常问的问题 人工智能 AI 面试问答 人工智能面试准备 此 Edu

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https zhuanlan zhihu com p 33464788 基于CTC的语音识别基础与实现 首先明确语音识别的任务是怎样的 输入input是音频wav文件 保存的一般是经过抽样量化编码之后数字信号 也就是每个样点的值 即我们经常