首先需要安装 speech 库，直接pip install speech就好了。 speech.input() 这一行代码就可以实现语音识别，第一次使用需要配置一下。
ASRT 是一套基于深度学习实现的语音识别系统，全称为 Auto Speech Recognition Tool，由 AI 柠檬博主开发并在 GitHub 上开源（GPL 3.0 协议）。本项目声学模型通过采用卷积神经网络（CNN）和连接性时序分类（CTC）方法，使用大量中文语音数据集进行训练，将声音转录为中文拼音，并通过语言模型，将拼音序列转换为中文文本。基于该模型，作者在 Windows 平台上实现了一个基于 ASRT 的语音识别应用软件它同样也在 GitHub 上开源了。
siri是由苹果开发的人工智能系统,很多人在无聊的时候就喜欢调戏siri,不过反倒被siri给调戏了。
语言模型彻底改变了自然语言处理领域，使计算机能够理解和生成与人类相似的文本。其中一个强大的语言模型是由OpenAI开发的ChatGPT。当前市场上有许多AI玩家，包括ChatGPT、Google Bard、Bing AI Chat等等。然而，所有这些模型都需要您与其进行互动时连接互联网。此外，对于在边缘设备（如单板电脑）上运行类似模型以进行离线和低延迟应用的需求不断增长。
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。
前文回溯，之前一篇：含辞未吐,声若幽兰,史上最强免费人工智能AI语音合成TTS服务微软Azure(Python3.10接入)，利用AI技术将文本合成语音，现在反过来，利用开源库Whisper再将语音转回文字，所谓闻其声而知雅意。
本项目将分三个阶段分支，分别是入门级、进阶级和应用级分支，当前为入门级，随着级别的提升，识别准确率也随之提升，也更适合实际项目使用，敬请关注！
Maix-Speech是专为嵌入式环境设计的离线语音库，设计目标包括：ASR/TTS/CHAT
本项目将分三个阶段分支，分别是入门级 、进阶级 和最终级 分支，当前为进阶级，随着级别的提升，识别准确率也随之提升，也更适合实际项目使用，敬请关注！
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。
随着自然语言理解等技术的发展，对话机器人如今盛行，而基于此的智能音箱产品的发展也异常火热。
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
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！
中国疫情已经持续几个月了，前段时间经过全国人民的辛勤付出，疫情得到了控制，在这段时间里大家都窝在家中，为了让这段时间过得有意思，所以就有很多朋友选择在各平台发布制作的短视频（包括作者）。为了让视频更加丰富多彩，可以给自己的视频添加字幕，网上也有很多付费网站都支持语音文件转字幕，为了不花钱，终于找到了一个很实用的方法分享给大家。
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。
PPASR是飞桨社区开发者夜雨飘零开发的一款基于飞桨实现的语音识别工具，简单实用，可识别中文语音，可部署在服务器、Nvidia Jetson设备，未来还计划支持Android等移动设备。
第三届NVIDIA Sky Hackathon硝烟未尽，又将迎来第四届NVIDIA Sky Hackathon的比赛，这也将是NVIDIA 2021年开年的第一场线上比赛。NVIDIA作为活动的主办方，在第三届大赛结束之后，就已经开始积极地准备本届大赛的比赛内容。
随着人工智能技术的不断发展，我们越来越需要一个高效、智能的方式来管理和利用我们的知识。LinkAi 提供的智能语音识别和文本分析技术，可以帮助我们轻松地打造自己的知识库和数字人。
对于语音识别初学者来说，通过简单案例快速上手，不仅能够快速了解语音识别等实际应用模式，对枯燥无味的学习中提升兴趣值也大有帮助。百度语音提供了语音识别、语音合成和语音唤醒等产品的SDK免费资源，是面向广大开发者永久免费的开放语音技术平台，且简单易用，可以作为学习之余练手的好去处。
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。
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。
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。
本项目将分三个阶段分支，分别是入门级 、进阶级 和最终级 分支，当前为最终级，持续维护版本。PPASR中文名称PaddlePaddle中文语音识别（PaddlePaddle Automatic Speech Recognition），是一款基于PaddlePaddle实现的语音识别框架，PPASR致力于简单，实用的语音识别项目。可部署在服务器，Nvidia Jetson设备，未来还计划支持Android等移动设备。
试想一下，在一个嘈杂的鸡尾酒会上，同时存在着许多不同的声源：多个人同时说话的声音、餐具的碰撞声、音乐声等等。如何在酒会上分辨出特定人物的声音，这对于我们人类来说十分简单。
可用于开发人工智能项目的程序编程语言列表，包括Python，POP-11，C ++，MATLAB，Java，Lisp和Wolfram语言。在本文中，你会了解Java程序编程如何与人工智能配合使用。
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。
本文主要针对中文语音识别问题，选用常用的模型进行 离线 demo 搭建及实践说明。
让我们一起来聊聊 Chroma 向量数据库，这是一种专门用于处理和存储大规模高维向量数据的数据库系统。它的出现，主要是为了解决传统数据库在处理高维向量数据时的性能瓶颈和存储效率问题。
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。
最近工作中测试ASR，语音识别系统。人工读太累，想自动化来实现。给一段text,能给我发出正确的声音，然后按住按钮，产品能够录制下来并且正常识别。
【导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：在不远的将来，实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到：
整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到：
《钢铁侠》里的AI管家贾维斯，想必大家都不陌生，这样可以像人一样和自己对话的AI管家，我们是不是都想拥有一个？ 贾维斯之所以可以像人一样和我们对话，必然离不开语音识别技术的加持。 如今，从语音输入法到智能家居等，生活中到处都可以通过语音进行人机交互。 拥有一个贾维斯的梦想好像越来越近了！ 为了让这个梦想更近一步，学习好语音识别技术势在必行！ 今天，博文菌就给大家推荐一本语音识别领域的扛鼎之作——《人工智能：语音识别理解与实践（精装版）》，该书被列入“国家出版基金支持项目”，并入选为《人工智能出版工程》系列丛
译者 | 廉洁 编辑 | 明明 出品 | AI科技大本营（公众号ID：rgznai100） 【AI科技大本营导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：在不远的将来，实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。通过本指南，你将学到： 语音识别的工作原理； PyPI 支持哪些软件包; 如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于
译者 | 廉洁 编辑 | 明明 【AI科技大本营导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：在不远的将来，实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。
--AI科技大本营-- 整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 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
【导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：在不远的将来，实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪
整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 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
在人工智能的辉煌进程中，语音识别技术无疑占据了一个至关重要的地位。从最初的简单命令识别到今日能理解复杂语境的智能助手，语音识别技术已经深入人类生活的各个角落。它不仅改变了我们与机器交流的方式，更开启了一个全新的互动时代。
李根 发自 芳草地 量子位 报道 | 公众号 QbitAI △ 出门问问创始人李志飞 “起了大早，赶了晚集？” 这是出门问问创始人李志飞推出智能音箱时的说法。此时，距离这家语音交互为核心业务的公司创立
CTC模型是语音识别模型中常见的模块之一，现有主流的语音识别系统经常采用该模型来实现端到端的语音识别。而CTC出现之前，语音识别模型的端到端识别效果还是相对较弱的，也就是说CTC解决了这一问题。
嵌入式系统已经成为我们生活中不可或缺的一部分，从智能手机到家用电器，几乎每个设备都搭载了嵌入式技术。随着人工智能的快速发展，将神经网络应用于嵌入式设备上变得越来越普遍。本文将深入探讨嵌入式人工智能的现状，以及神经网络在边缘设备上的应用。
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。
素来被认为是“人脸识别独角兽”——或者更宽泛一点说，“计算机视觉独角兽”的依图科技，公布了他们中文语音识别技术的最新突破，以及令人瞩目的产业布局。
选自svds 作者：Cindi Thompson 机器之心编译 参与：李泽南、Smith 目前开源世界里存在多种不同的语音识别工具包，它们为开发者构建应用提供了很大帮助。这些工具各有哪些优劣？数据科学
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
你的书架，由我承包 这次双11也太可怕了吧！ 付两次尾款，收两波快递，吃两次土 好端端的“吃土人”今年也晋升成了“吃圭人” 不过别担心，就算是吃圭人 博文菌也能帮你实现读书自由！ -------------- 回血赠书第六期联合11月书讯一起搞事情啦！ 活动将产生10位同学，可从书单中任选一本带回家， 在你“剁手”之后，依然有满满福利等你领取~ 快拉上你的小伙伴们参与进来吧！ -------------- 详细参与方式可直接拉至文末(๑╹◡╹)ﾉ""" 1 《人工智能：语音识别理解与实践》 2 《
编者按：本文原作者 Cindi Thompson，美国德克萨斯大学奥斯汀分校（University of Texas at Austin）计算机科学博士，数据科学咨询公司硅谷数据科学（Silicon Valley Data Science，SVDS）首席科学家，在机器学习、自然语言处理等领域具有丰富的学术研究和产业界从业经验。AI 研习社编译。 作为 SVDS 研究团队的成员，我们会经常接触各种不同的语音识别技术，也差不多见证了语音识别技术近几年的发展。直到几年之前，最先进的语音技术方案大多都是以语音为
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