https://itunes.apple.com/cn/app/id1243368435
相信大家都听说过录音转文字助手，知道可以使用这个工具快速完成录音转文字、音频转文字的需求。最近，录音转文字助手又迎来了更新，新增语音翻译功能，可以实现实时对话语音翻译，中英文之间的交流再也不需要担心了。
今天是柚子的节日，本想着不分享东西的，但是看了那么多大佬留言只能坚持啦，柚子们能做的就是把良心好用的软件，技巧分享给大家。
语音识别中有两种技术分别是ASR和NLP，ASP是将语音识别转换成文本的技术，而NLP是自然语言，是理解和处理文本的过程，相当于解析器。
中文怎么翻译成英文？相信翻译很多人在日常生活都或多或少的有所接触。这时可能会有人说“我百度一下就行了”。其实百度只擅长翻译单词、短句不能实现对大量内容的翻译，那需要将大量中文怎么翻译成英文呢？又有哪些中文翻译成英文的方法可以让我们这方面更加的得心应手呢？那下面我就教大家几个中文翻译成英文的方法。
现在人们的生活节奏都很快，一天忙忙碌碌的，很多人都追求高效率的工作与学习状态！比如说在学校课堂上老师讲的重点，用笔慢慢记又慢又累，有些人就像如何用手机将语音转换成文字？其实方法特别简单，保准你看完就会！
阻碍我们爬虫的。有时候正是在登录或者请求一些数据时候的图形验证码。因此这里我们讲解一种能将图片翻译成文字的技术。将图片翻译成文字一般被成为光学文字识别（Optical Character Recognition），简写为OCR。实现OCR的库不是很多，特别是开源的。因为这块存在一定的技术壁垒（需要大量的数据、算法、机器学习、深度学习知识等），并且如果做好了具有很高的商业价值。因此开源的比较少。这里介绍一个比较优秀的图像识别开源库：Tesseract。
这家由微软支持的研究机构现在由Y Combinator创始人Sam Altman领导。它最著名的是强大的文本生成器GPT-3，但在过去的几年里，它还建立了一个教自己解魔方的机械手，一个像超人一样的电子竞技算法团队，一个能创作出令人感到舒适的音乐算法，以及能玩游戏和使用工具学习复杂策略的算法。
ChatGPT 的名称是由Chat 与GPT 两个字组合起来的，Chat 是多数人耳熟能详的单字，就是聊天的意思。因为ChatGPT 是个聊天机器人，所以很可以理解为什么名字中有个Chat，
梦晨 萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 听说微软搞了个AI翻译文言文？ 赶紧来试试，先来一段《曹刿论战》的开头： 我震惊了，居然能把“我”翻译成“鲁国”，“公”翻译成“鲁庄公”。 难道AI除了学习文言文词汇和语法，还熟读了《左传》？ 换成诗表现又将如何？ 虽然翻译出来不是很有文学性，但AI正确理解到了“望着同一个月亮”这层意思。 嚯，这个翻译极大地引起了我的兴趣。 如果百度和微软一起上考场 既然翻译出正确词意不是太难，那文言文中的特殊语法AI能否掌握？ 为了更好地评估微软翻译的
作为老板的秘书，相信你一定对每天大大小小的会议已经感到悲痛欲绝了，会议的过程倒是没那么恐怖，会议结束后的撰写会议记录倒是差点要了各位秘书的老命，随随便便两三个小时的大小会议，统统要做好会议记录。苍天，谁来救救我!
从Google的无人驾驶汽车到可以识别假钞的自动售卖机，机器视觉一直都是一个应用广泛且具有深远的影响和雄伟的愿景的领域。
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'。
1. 引言 OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。 在Windows 10通用应用程序UWP示例中，包含了OCR应用程序，具体请参考（https:/
whisper的核心功能语音识别，对于大部分人来说，可以帮助我们更快捷的将会议、讲座、课堂录音整理成文字稿；对于影视爱好者，可以将无字幕的资源自动生成字幕，不用再苦苦等待各大字幕组的字幕资源；对于外语口语学习者，使用whisper翻译你的发音练习录音，可以很好的检验你的口语发音水平。 当然，各大云平台都提供语音识别服务，但是基本都是联网运行，个人隐私安全总是有隐患，而whisper完全不同，whisper完全在本地运行，无需联网，充分保障了个人隐私，且whisper识别准确率相当高。
AI科技评论按：本文作者何之源，原文载于知乎专栏AI Insight，AI科技评论获其授权发布。 本文主要是利用图片的形式，详细地介绍了经典的RNN、RNN几个重要变体，以及Seq2Seq模型、Att
看到一篇讲的很透彻的文章，来自何之源大牛。划线部分是自己的一下理解和补充，供大家参考。。
从 Google 的无人驾驶汽车到可以识别假钞的自动售卖机，机器视觉一直都是一个应用广 泛且具有深远的影响和雄伟的愿景的领域。
手机上很多输入法都是自带语音转文字的功能的，操作方法也大同小异，所以这里就不详细推荐具体哪种输入法了，只说下具体操作：
作者 | 李梅 编辑 | 陈彩娴 机器翻译是现今人类消除语言障碍、重建巴别塔的新工具。然而，在世界现存的 7000 多种已知语言中，许多低资源语言还未得到足够的关注，尤其是有近一半的语言没有标准的书面系统，这是构建机器翻译工具的一大障碍，所以目前 AI 翻译主要集中在书面语言上。 在利用 AI 推动自然语言翻译这件事上，Meta 一直致力于“No Language Left Behind”（没有一种语言被落下）的目标。 比如汉语方言之一闽南话，现在也有了专属的机器翻译系统，讲闽南话的人可以与讲英语的人进行无
OCR (Optical Character Recognition，光学字符识别)是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。
在多数组织的智能自动化流程业务中，OCR（光学字符识别）是目前应用最多的人工智能技术之一。OCR与RPA的结合可以将组织中超过70%的无纸化业务实现自动化，其效率将是人工的5倍以上。
Tess4J是对Tesseract OCR API的Java JNA 封装。tesseract是跨平台的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）引擎，让开发者非常容易的集成OCR能力到他们自己的应用。通过强大的API从图片中识别和提取文本内容。Tess4J支持主流的图片格式，如TIFF,JPEG,GIF,PNG,BMP,and PDF。 OCR(Optical Character Recognition，光学字符识别)是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。如何除错或利用辅助信息提高识别正确率，是OCR最重要的课题，ICR（Intelligent Character Recognition）的名词也因此而产生。衡量一个OCR系统性能好坏的主要指标有：拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性，产品的稳定性，易用性及可行性等。
回顾 1960 年代，贝尔实验室的天才们想出了用计算机语言来绘画的方法。这种绘画形式叫做 ASCII 绘画，尽管这种绘画需要使用计算机，但很难让计算机自动生成图片。尽管 ASCII 绘图生成器已经存在了很多年，但他们始终不能很好的转换复杂的手工图片。
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以前我们想回放一个用户操作网页的过程时，需要录屏或者来个腾讯会议实时观看。但Tango的解决方案是，只要用户安装这个插件，并开启Tango，它就会生成一份你操作过程的图文指南，与此同时，如果你的朋友也安装了这款插件，还可以共享这份指南。
我们在日常工作过程中，经常会遇到文字识别的场景，一款好用的 OCR 工具也是非常重要的，能帮助我们极大的提高工作效率。
5月16日，全球无障碍宣传日之际，腾讯优图实验室宣布攻克AI手语识别技术挑战，联合深圳市信息无障碍研究会发布“优图AI手语翻译机”，致力于通过人工智能技术为听障人群搭建无障碍沟通平台。 AI手语翻译机以普通摄像头作为手语采集装置，依托高性能计算机进行后台运算，能够实时地将手语表达翻译成文字。用户不需要携带任何额外装置，只要面对摄像头完成手语表达，就能从翻译机中得到反馈回来的识别结果。 未来， AI手语翻译机有望在机场、高铁、民政窗口等公共场所部署应用，助力信息无障碍城市建设。 优图发布AI手语翻译机
自然语言处理领域正在从统计方法转变为神经网络方法。 自然语言中仍有许多具有挑战性的问题需要解决。然而，深度学习方法在一些特定的语言问题上取得了最新的成果。这不仅仅是深度学习模型在基准问题上的表现，基准问题也是最有趣的；事实上，一个单一的模型可以学习词义和执行语言任务，从而消除了对专业手工制作方法渠道的需要。 在这篇文章中，你会发现7个有趣的自然语言处理任务，也会了解深度学习方法取得的一些进展。 文本分类 语言建模 语音识别 字幕生成 机器翻译 文档摘要 问答（Q&A） 我试图专注于你可能感兴趣的各种类型的终
Skype前几天推出了实时语音翻译的预览版，让用户可以跨越语言的障碍畅快交流。今天我们就来聊聊微软是如何做到这一点的。 Skype 的翻译系统主要分三步：首先，把你的实时语音转换成文字；然后，再把文字翻译成另一种语言的文字；最后，把文字转换成语音。其中，识别实时语音并转换成文字一直是最棘手的部分。 图像处理和语音识别是深度学习发展的两个主要方向。近几年来，由于深度学习的进步，语音识别依靠深度神经网络（deep neural networks）也取得了不少进展。神经网络在八十年代就已出现，但真正开始焕发光芒
场景描述：机器翻译是自然语言处理领域的一个重要应用，从它最初的诞生到现在，已经过去了 60 多年，但在一些小问题上，还是会出现令人啼笑皆非的情况。机器翻译是如何一步步发展来的？它背后的的机理是什么样子？它的局限性又是怎么一回事呢？
本期精读文章以一个简单的例子，抽丝剥茧细数讲述如何面向用户可视化设计，探索用户最终的目的，化繁为简，化多为少，揉和N张图至一张图，并传达更多的深意。本文原文：http://www.storytellingwithdata.com/blog/2017/12/14/how-we-position-and-what-we-compare
这是一个常用工具大合集网站，里面涵盖的工具非常多，包括图片处理、文字和语音互转、数据换算、文档转换、视频处理、教育工具等等，关键是还免费，总体使用效果还是不错的。
---- 新智元报道 来源：wired 编辑：小匀 【新智元导读】代码能自己写吗？如果未来有一天，人工智能可以编写基于普通语言的代码。程序员会被淘汰吗？ 「我是一个懒惰而无知的准计算机科学家，所以我试图让计算机自己编程。」 在最新的推文中，Yann LeCun「懒洋洋」地写道。 近年来，研究人员已经使用人工智能来改善编程语言之间的翻译或自动修复问题。例如，人工智能系统DrRepair已被证明可以解决大多数产生错误信息的问题。但研究人员还是梦想有一天，人工智能可以根据非专家的简单描述来编写程序。
大数据文摘翻译作品 翻译：阚玺（Cathy Xi Kan） 校正：孙强 如需转载，后台留言申请授权 概述：谷歌工程师利用和语言翻译类似的技术开发出了一个用于翻译图片主题的机器学习算法 将一种语言自动
在1990年初，在IBM研究中心，一个机器翻译系统首次被展示，它对规则和语言学一无所知。它用两种语言分析了下图中的文本，并试图理解这些模式。
加州大学圣地亚哥分校（UCSD）工程师开发直接通过手势翻译手语的手套。 据悉，近日加州大学圣地亚哥分校（UCSD）的工程师们开发了一款智能手套，通过该手套，可以通过无线传输将“手语”翻译为文字。 该团队在皮革运动手套上加造装置，他们将9个可伸缩传感器用铜带粘贴在指关节的后部，不锈钢螺纹将每个传感器连接到附着在手腕背部的低功率定制印刷电路板上，实现编码数据传输，最后电路板将编码解码为文字。其中传感器拇指一个，其他手指各两个。 这里的传感器主要是由涂覆有导电碳漆的硅基聚合物薄带制成，当手指伸展或弯曲时，会改变传
当下数字化时代，无论是日常工作还是生活，是互联网从业者还是其他传统行业从业者，对科技工具的依赖也越来越重，文字翻译渠道众多，但图片文字翻译却很少。
跨境独立站，面向的是全球国家，每个国家都有自己的语言，譬如：英语，德语，法语，俄语，西班牙语，葡萄牙语，韩语，日语，阿拉伯语，越南语，缅甸语，等等。每个国家通常使用自己的语言搜索和浏览网站。
一年前，网友在 reddit 上提问道，生成式对抗网络 GAN 是否可以应用到自然语言处理上。GAN 理论的提出者，OpenAI 的科学家，深度学习理论奠基人之一 Yoshua Bengio 的得意门生 Ian Goodfellow 博士回答了这个问题：
众所周知，作为一名程序员，如何快速实现职业生涯的快速发展甚至弯道超车，很多时候就看您对英文资料的掌握，比如：各种技术文档，大牛博客，英文书籍，还有视频。
到目前为止，虽然机器翻译无法完全做到「信、达、雅」，但翻译结果的准确性对于一般应用场景来说已经足够。
想一下未来50年或者100年，您的孙子或者孙子的孙子，是否还会花费人生中十几年甚至几十年的时间学习一门外语，甚至还学不好？
现在使用安卓手机的人并不少，有时在工作生活中，需要利用安卓手机将图片中的文字识别提取出来，这个时候你会吗？相信很多人的答案是否定的，那么安卓手机如何识别图片中的文字呢？下面我们就一起来看看吧。
目前，该机器人尚且只能将文字翻译为手势。 近日，来自安特卫普大学的一个团队正在开发一种机器人手语翻译器，顾名思义，就是将文本翻译成手语手势的机器人。 这个机器人名为“Project Aslan”，是一个3D打印的机器人手臂。具体细节上，Project Aslan是由入门级3D台式打印机3D打印的25个塑料部件和16个伺服电机，3个电机控制器，Arduino Due微电脑和其他电子部件组成。据悉，这25个塑料部件仅仅是打印就需要花费139个小时，而完成最终组装还需要10个小时。可以说，一台机器人手臂的组装是很
源码：https://github.com/felicityin/nand2tetris-rs
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