⚫ 加窗：分帧后，每一帧的开始和结束都会出现间断。因此分割的帧越多，与原始信号的误差就越大， 加窗就是为了解决这个问题，使成帧后的信号变得连续，并且每一帧都会表现出周期函数的特性。
自学Python3第5天，今天突发奇想，想用Python识别图片里的文字。没想到Python实现图片文字识别这么简单，只需要一行代码就能搞定
在本文中，我们提供了一个用于训练语音识别的RNN的简短教程，其中包含了GitHub项目链接。 作者：Matthew Rubashkin、Matt Mollison 硅谷数据科学公司 在SVDS的深度
随着行业的发展和技术的成熟，文字识别（OCR）目前已经应用到了多个行业中，比如物流行业快递包裹的分拣，金融行业的支票单据识别输入，交通领域中的车牌识别，以及日常生活中的卡证、票据识别等等。OCR（文字识别）技术是目前常用的一种AI能力。但一般OCR的识别结果是一种按行输出的半结构化输出。
选自SVDS 作者：Matthew Rubashkin、Matt Mollison 机器之心编译 参与：李泽南、吴攀 来自 Silicon Valley Data Science 公司的研究人员为我们展示了循环神经网络（RNN）探索时间序列和开发语音识别模型的能力。目前有很多人工智能应用都依赖于循环深度神经网络，在谷歌（语音搜索）、百度（DeepSpeech）和亚马逊的产品中都能看到RNN的身影。 然而，当我们开始着手构建自己的 RNN 模型时，我们发现在使用神经网络处理语音识别这样的任务上，几乎没有简单直
我们经常使用Word制作文档，那么我们在Word中编辑文字的时候，需要着重强调Word中的一些内容，该怎么办呢？其中给添加底纹比较方便而且有效的办法。那么有哪些设置Word底纹的方法呢？下面为大家介绍了五种方法。
导航按钮控件，主要用于各种漂亮精美的导航条，我们经常在web中看到导航条都非常精美，都是html+css+js实现的，还自带动画过度效果，Qt提供的qss其实也是无敌的，支持基本上所有的CSS2属性，配合QPainter这个无敌大法工具，没有什么不能绘制的。这个控件总结了大部分的导航条样式，比如左侧+右侧+顶部+底部，线条指示器，倒三角指示器等。还可以在导航条前面加上图标等，就显得更加有特色。有了此控件，再也不用担心没有精美的导航了。
如何让计算机自动模仿梵高油画？DeepMind给出了一个强化学习的方法。通过给强化学习算法设定报酬函数，反复调整算法参数，使得报酬最大，DeepMind的AI完全自学地学会了绘画。
我们常用Word编辑文档，有时候我们也需要对文档进行排版。我们可以对Word进行哪些简单有效的排版呢？大家可能没有注意到Word中的这些排版功能哦。到底是哪些功能呢？大家可以跟随我来一起看看。以后可以帮到你哦。
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 这位道友，不知嗑盐途中，你是否也有阅读英文论文效率低下的烦恼？ 作为一个arXiv天天见的英语渣，本蒟蒻反正是在挖掘论文阅读神器的道路上不能自拔。 这不最近，就又被网友们种草了一款桌面翻译软件。 浅试一下，翻译PDF的效果是酱婶的： 还有逐句对照功能： 如果只是想看一眼摘要，随手截屏就OK，同样有中英文对照： 妈妈再也不用担心我删回车删到手抽筋（手动狗头）。 △PDF中直接复制出的文本有多余换行，影响翻译效果 这样的功能，来自最近更新升级的网易
其中，声学模型主要描述发音模型下特征的似然概率，语言模型主要描述词间的连接概率；发音词典主要是完成词和音之间的转换。 接下来，将针对语音识别流程中的各个部分展开介绍。
导航按钮控件，主要用于各种漂亮精美的导航条，我们经常在web中看到导航条都非常精美，都是html+css+js实现的，还自带动画过度效果，Qt提供的qss其实也是无敌的，支持基本上所有的CSS2属性，配合QPainter这个无敌大法工具，没有什么不能绘制的。这个控件总结了大部分的导航条样式，比如左侧+右侧+顶部+底部，线条指示器，倒三角指示器等。还可以在导航条前面加上图标等，就显得更加有特色。有了此控件，再也不用担心没有精美的导航了。总之这个控件在我的很多的项目中都在用，而且很多Qt界的朋友也在用，反响很热烈很好。
Michael Reeves是在油管有着500多万粉丝的编程大神，最近趁着波士顿动力的机器狗开卖，也火速入手了一只。
来自Chang Lab: HTTP://changlab.ucsf.edu/publications/speech-lab
直播链接 2018 新智元产业跃迁 AI 技术峰会今天隆重启幕，点击链接观看大会盛况： 爱奇艺 http://www.iqiyi.com/l_19rr3aqz3z.html 腾讯新闻 http://v.qq.com/live/p/topic/49737/preview.html 新浪科技 http://video.sina.com.cn/l/p/1722511.html 云栖社区 https://yq.aliyun.com/webinar/play/419 斗鱼直播 https://www.
客家话，叫“炸”；安徽人，说“fu jie”；浙江人，说“ge jiou”；四川人，说“干ze”……
6月进入前端技术的学习，正则算是跳不过的一个坎了，这部分没有太多需要理解的内容，知道就是王道。 正则表达式（Regular Expression）:在代码中常简写为regex，使用单个字符串来描述、
这种已经无处不在的音频转录成文本的技术，在缺乏足够大的数据集，模型过拟合严重。因此当前如何去扩增音频数据是个大问题。
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。
在页面中插入图片，Bootstrap框架中定义了3中图片的Css类样式，分别为圆角图片img-rounded类，圆形图片img-circle类和带边框的图片img-thumbnail类，示例如下：
在语音识别（SpeechRecognition）和话者识别（SpeakerRecognition）方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients，简称MFCC）。根据人耳听觉机理的研究发现，人耳对不同频率的声波有不同的听觉敏感度。从200Hz到5000Hz的语音信号对语音的清晰度影响对大。两个响度不等的声音作用于人耳时，则响度较高的频率成分的存在会影响到对响度较低的频率成分的感受，使其变得不易察觉，这种现象称为掩蔽效应。由于频率较低的声音在内耳蜗基底膜上行波传递的距离大于频率较高的声音，故一般来说，低音容易掩蔽高音，而高音掩蔽低音较困难。在低频处的声音掩蔽的临界带宽较高频要小。所以，人们从低频到高频这一段频带内按临界带宽的大小由密到疏安排一组带通滤波器，对输入信号进行滤波。将每个带通滤波器输出的信号能量作为信号的基本特征，对此特征经过进一步处理后就可以作为语音的输入特征。由于这种特征不依赖于信号的性质，对输入信号不做任何的假设和限制，又利用了听觉模型的研究成果。因此，这种参数比基于声道模型的LPCC相比具有更好的鲁邦性，更符合人耳的听觉特性，而且当信噪比降低时仍然具有较好的识别性能。
GPT-4o 和 Claude 3.5 是时下最热门的大模型，已经有相当多的文章介绍二者差异，不过因为维度不一致、形成的结论是“公说公有理、婆说婆也有理”。
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！
近日，讯飞输入法新版本正式上线，在随声译和快捷翻译功能里增加了日译中、韩译中、泰、越、西、法、德、俄与中文互译，合计18种翻译，这也使得讯飞输入法成为中文与外语互译最多的输入法产品。
相信大家已经了解到，这次“垃圾分类运动”是动真格的了。上海作为垃圾分类“新时尚”的引领者，从 7 月 1 日起，已正式实施 《上海市生活垃圾管理条例》。条例规定，个人混合投放垃圾今后可最高罚 200 元，单位混装混运，最高可罚至 5 万元，而且违规还将会列入征信，堪称“史上最严垃圾分类措施”。
2020年的春节假期因为新冠疫情给所有人来了个措手不及，大量“云”服务被激活，作为在线沟通工具的输入法首当其冲，成为特殊时期接受考验的中坚力量之一，特别是语音输入能力，更是成为用户评价输入法是否好用的重要维度。
原标题 | Building a Vocal Emotion Sensor with Deep Learning
MFCC是Mel-Frequency Cepstral Coefficients的缩写，全称是梅尔频率倒谱系数。它是在1980年由Davis和Mermelstein提出来的，是一种在自动语音和说话人识别中广泛使用的特征。顾名思义，MFCC特征提取包含两个关键步骤：梅尔频率分析和倒谱分析，下面分别进行介绍。
我们许多工程师都患有常见的疾病：害怕写作。这通常始于学校，在那里我们被告知我们没有“语言天赋”。这是无稽之谈。写作是一门手艺，它的原则是可以学习的。
我在之前的文章中分享过一个观点，咱们程序员除了代码之外，还必须得会营销自己，建立个人的影响力。
前言：学生们在学习ps软件的过程中非常的认真与努力，所以对于软件的使用可以说已经很熟练了，可是为什么当我们给学生安排一些原创设计需求的时候，学生却有种无从下手的感觉呢，究其原因就是学生在创新制作这方面
AO3是一个外网自由创作网站，全称为 Archive of Our Own 其在Alexa的世界排名居于第690名，是雨果最佳相关作品奖的获得者。作为一个非盈利性的开源同人小说数据库网站，站内的文章均由网友贡献，因此也没有核查机制。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 摘自：lanceyan.com 谷歌4亿英镑收购人工智能公司DeepMind，百度目前正推进“百度大脑”项目，腾讯、阿里等各大巨头布局深度学习。随着社会化数据大量产生，硬件速度上升、成本降低，大数据技术的落地实现，让冷冰冰的数据具有智慧逐渐成为新的热点。要从数据中发现有用的信息就要用到数据挖掘技术，不过买来的数据挖掘书籍一打开全是大量的数学公式，而课本知识早已还给老师了，难以下手、非常头大！ 我们可以跳过数学公式，先看看我们了解数据挖掘的目的：发现数据中价值。这个才是关键
倒频谱可以分析复杂频谱图上的周期结构，分离和提取在密集调频信号中的周期成分，对于具有同族谐频、异族谐频和多成分边频等复杂信号的分析非常有效。倒频谱变换是频域信号的傅立叶积分变换的再变换。时域信号经过傅立叶积分变换可转换为频率函数或功率谱密度函数，如果频谱图上呈现出复杂的周期结构而难以分辨时，对功率谱密度取对数再进行一次傅立叶积分变换，可以使周期结构呈便于识别的谱线形式。第二次傅立叶变换的平方就是倒功率谱，即“对数功率谱的功率谱”。倒功率谱的开方即称幅值倒频谱，简称倒频谱。
今天分享的主要是OCR的部分。分享腾讯云在OCR上做的一些工作，以及腾讯云目前在云上面开放的OCR的一些服务。OCR简单来说就是让机器能看懂写的文字。我们手写的文字比较复杂，什么样子的都有。印刷的文字稍微简单一点，但也同样具有复杂性。今天主要讲的就是这种复杂性，这种服务在日常生活或者工程中遇到不同情况所产生如何处理这些复杂性的能力。
说到语音识别、语音翻译、图像识别、人脸识别等等，现在已经非常非常非常普及了，看过‘最强大脑’的朋友，也应该对‘小度’这个机器人有所了解，战胜国际顶尖的‘大脑’- 水哥，(PS：内幕不知)，那么今天，我们来看下关于语音识别，是如何做到的，Java又是如何识别语音的？如何转换语音？
）都有这样一个梦想：能够一边轻松愉快地看着美剧，一边自己的英语听力水平还能蹭蹭地往上涨。知乎上也有很多人分享了自己通过美剧练习听力的方法，比如说只开英文字幕或者干脆就不要字幕。但是这两个方法都有自己的缺点，只开英文字幕的方法虽然说避免了下意识只看中文，但是却造成了只看字幕不听读音，从而练习了阅读忽略了听力；不开字幕的方法确实做到了强迫自己必须认真听，可是对于很多人来说，美剧中充满了大量的陌生词汇，比如说：
今天我开通了新专栏《语音处理》，又名曰——不语。我将分享介绍一些关于语音信号处理的基础知识。
音频项目中，比如识别，重建或者生成任务之前通常都需要将音频从时域转换到频域，提取特征后再进行后续工作。MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)，梅尔倒谱系数，就是比较常用的音频特征提取方式。本文主要介绍mfcc提取流程。
近年来，移动互联、大数据等新技术飞速发展，倒逼传统行业向智能化、移动化的方向转型。随着运营集约化、数字化的逐渐铺开，尤其是以OCR识别、数据挖掘等为代表的人工智能技术逐渐深入业务场景，为用户带来持续的经济效益和品牌效应。图书情报领域作为提升公共服务的一个窗口，面临着新技术带来的冲击，必须加强管理创新，积极打造智能化的图书情报服务平台，满足读者的个性化需求。无论是高校图书馆还是公共图书馆，都需加强人工智能基础能力的建设，并与图书馆内部的信息化系统打通，优化图书馆传统的服务模式，提升读者的借阅体验。
回文字符串就是正读倒读都一样的字符串。如”98789”, “abccba”都是回文字符串
前言：之前我们讲了很多与语音处理有关的任务，这次我们来讲和自然语言处理相关的任务。NLP任务大体可以分成两大类，一种是文本序列到文本序列，比如机器翻译，文本风格迁移等，另一种是序列到类别，比如情感分类，实体命名识别，主题分类，槽位填充等。
近期，改编自金宇澄同名小说，知名导演王家卫执导的电视剧《繁花》的热播引起剧烈反响。原著小说以其细腻的笔触和丰富的上海风情，描绘了 20 世纪 60 年代至 90 年代上海市民的生活图景，是一部具有浓厚地域特色和时代感的作品。王家卫的影视作品以其独特的美学风格和深刻的情感表达著称。沪语版剧中使用上海话配音，字证腔圆让人耳目一新，相信后面肯定会有更多、更好的沪语影视作品呈现给观众，也会有更多的优秀专家深度参与，用沪语来叙述上海故事。
这是我早就想做的一件事情了，但没想到不得不做这件事的这一天这么快就来临了。其实从一开始，我就对免费图床并不放心，在国内一直使用的是付费的作业部落的图片存储（阿里云的对象存储），但到外面以后作业部落已经实质性歇菜了，只得找其他的替代产品，这时我才真正意义上的接触并使用到了免费图床。先后用过sm.ms、微博图床、即刻图床（聚合性质的单一图床），直到有一天...
把AI用在马桶里识别“肛纹”，拿蜘蛛尸体做机械抓手，研究说话总倒装的人脑子里都在想些啥……
在很多菜单导航界面中，当单击了二级菜单或者三级菜单以后，顶部会显示带箭头或者其他标识的导航标签，可以单击该标签快速切换到对应的界面，也作为指示当前处于哪一级菜单下的界面，主要在WEB中大肆流行，在CS架构的项目中也逐渐应用开来，发现现在越来越多的CS开发的程序，都学习和模仿并应用BS架构的程序中好的方面，尤其是UI方面，取长补短，挺好，专业UI设计师的美感比绝大多数程序员的美感要好很多，他们设计出来的效果都是非常棒的，我个人喜欢去UI中国参看学习各种各样的UI设计，看到好的会下载下来，直接搞个拾色器查看颜色，看下人家的颜色配色搭配的多好。
slice(start, end+1), substring(start, end+1), substr(start, n). slice(start, end+1): 两个参数时，参数指截取位置，截取含头不含尾；一个参数时，默认截取到字符串结尾。参数可以为负数，负数就倒着数位置。 substring(start, end+1): 两个参数时，参数指截取位置，截取含头不含尾；一个参数时，默认及渠道字符串结尾。参数不可以为负数。 substr(start, n): 两个参数时，第一个参数指截取起始位置，第二个参数指截取字符个数；一个参数时，默认截取到字符串结尾。第一个参数可为负数，第二个不可为负数。 example： var str = “今天是星期二”; console.log(str.slice(3, 6)); // 截取“星期二”并打印 console.log(str.slice(3, -1)); // 截取“星期”并打印 console.log(str.slice(3,-3)); // 未截取任何信息，因为正着数第三位是“星”,倒着数第三位也是“星”，截取取头不取尾，头和尾重了，所以没有截取到任何信息。 console.log(str.slice(-2, -3)); // 同理因为倒数第二位是“期”，倒数第三位是“星”，不能反着截取，所以没有截取到任何信息。 console.log(str.substring(3,6)); // 截取“星期二”并打印 console.log(str.substr(3, 3)); // 截取“星期二”并打印 console.log(str.substr(-1, 3)); //截取“二”并打印。因为倒着数第一位是“二”，虽然此时要截取的长度是3，但是因为只有一位，所以只能截取一位。
第一句是“好脑子赛不过烂笔头”。记笔记很重要。数字时代，我们应善用科技的成果，使用笔记应用来记笔记。
摘自新智元（Al-era） Yann LeCun 是卷积神经网络的发明人，Facebook 人工智能研究院的负责人。下文的 150 张 PPT，是 LeCun 对深度学习领域的全面而细致的思考。L
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