自动语音识别和即时翻译软件是一种将人类语音实时转换为文本的技术,通常采用机器学习和自然语言处理技术来实现。这种技术可以应用于多种场景,例如:
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这些产品都提供了丰富的API和SDK,方便开发者集成到自己的应用程序中。
本应用的目标并非生产完美的字幕文件, 而旨在于搭建并提供一个简单且自动化的使用平台以节省生产成品字幕的时间和精力。...翻译结果还是需要人工润色一下,且由于Whisper的问题,有的地方会重复翻译,需要注意一下。...从视频或音频提取字幕文件本站上使用的是whisper模型,你也可以去用whisper-desktop可视化软件。用google-colab还是为了白嫖算力。...下面的例子是保存为srt格式的字幕文件的翻译示例。翻译字幕文件这部分内容实质上是调用chatgpt或者google gemini进行翻译。我偏向于使用google gemini翻译。...因为chatgpt免费账号翻译速度慢,额度少(主要是没钱),导致运行中很大概率出现下面的问题:而google gemini就能顺利的翻译出来:注:本例是基于N46Whisper项目中的google colab
简介 Whisper 是openai开源的一个通用的语音识别模型,同时支持把各种语言的音频翻译为成英文(音频->文本)。...Whisper ASR Webservice whisper 只支持服务端代码调用,如果前端要使用得通过接口,Whisper ASR Webservice帮我们提供了这样的接口,目前提供两个接口,一个音频语言识别和音频转文字...(支持翻译和转录) Whisper ASR Webservice除了支持Whisper,还支持faster-whisper;faster-whisper据说能够实现比 Whisper更快的转录功能,同时显存占用也比较小...Whisper ASR Webservice的 git 仓库 下的docker-compose.gpu.yml可以直接使用 接口文档 http://localhost:9000/docs 其中,音频转文字接口,识别出的文字可能是简体
论文:https://arxiv.org/abs/1912.07240 语音翻译技术是指利用计算机实现从一种语言的语音到另外一种语言的语音或文本的自动翻译过程。...图1语音识别和语音翻译交互示例 相比于直接将原始语音作为输入,如果能够动态获取到识别出的文本信息,语音翻译将变得更加容易;而翻译出的结果也有助于同音词识别的消歧,使识别结果更加准确。...方法 针对上述问题,中科院自动化所自然语言处理组博士生刘宇宸、张家俊研究员、宗成庆研究员和百度公司合作提出了一种基于交互式解码的同步语音识别与语音翻译模型。如图2所示, ?...语音识别和语音翻译的结果分别使用词错误率(WER)和BLEU进行衡量。...我们与多个强基线模型进行了对比,包括由语音识别和机器翻译模型串联组成的级联系统(Pipeline),在语音识别语料上进行预训练的端到端语音翻译模型(E2E),语音识别和语音翻译共享编码器的多任务模型(Multi-task
apt-get install software-properties-common sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa # 根据Ubuntu系统和显卡不同...nemo.collections.asr as nemo_asr >>>import nemo.collections.tts as nemo_tt 没有报错即为成功,warning不必理会 使用Nemo和预训练模型进行...ASR识别 # 导入Nemo import nemo import nemo.collections.asr as nemo_asr # 输出Nemo版本 print(nemo....加载中文预训练模型并实例化 quartznet = nemo_asr.models.EncDecCTCModel.restore_from("stt_zh_quartznet15x5.nemo") # 传入语音进行识别...# 调用transcribe函数测试预训练模型识别效果 asr_result = quartznet.transcribe(paths2audio_files=["/root/testdata/hi6
作者 | 董倩倩 编辑 | 刘冰一 自动语音翻译是指让机器完成从源语言的语音信号自动翻译生成目标语言的文本的过程,其基本设想是让计算机像人类译员一样充当持不同语言说话人之间翻译的角色。...传统的语音翻译系统采用级联方式,由两个模块组成,分别是语音识别系统和机器翻译系统,前者先将语言识别成文本,后者再翻译成他国文字。...这篇工作主要是研究了端到端模型中语音识别和语音翻译的目标序列如何联合学习。...COSTT简单有效,功能强大,能够满足语音识别、机器翻译和语音翻译任务的要求,同时兼具了级联系统和端到端系统的优势。COSTT的整体优化目标为两个阶段目标的加权求和。...该方法能够在得到目标语言翻译序列的同时,得到源语言识别序列,更符合多数自动语音翻译的应用场景需求,也缓解了端到端语音翻译直接训练数据不足的问题。该算法有望在工业应用中落地。
首先登陆科大讯飞开发者平台,注册账号,(走你->http://www.xfyun.cn/) 可以根据功能(语音识别,语音播放等),平台(java,window等),来创建属于自己的应用。...最后,现在时间是2017年7月11日14:39.到目前为止科大讯飞的javaSDK不支持客户端和服务端分开的情况,也就是说,语音合成是在服务端的话筒的播放,语音识别需要服务端的麦克风录音,so,javaSDK...* 语音识别 */ public class Listening { private static final String APPID = "你的专属appid"; public...percent, int beginPos, int endPos) { } //恢复播放回调接口 public void onSpeakResumed() { } } 以上是语音识别和语音合成两个基础功能...,由于篇幅限制,就不写其他功能了, 其他功能比如无声合成和音频流听写,其实就是将文字合成语音文件和读取语音文件并播放两个功能。
基于树莓派的语音识别和语音合成 摘要 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。...,柳奶奶听见了大骂牛奶奶你的才会流奶,柳奶奶和牛奶奶泼牛奶吓坏了刘奶奶,大骂再也不买柳奶奶和牛奶奶的牛奶” 此三条测试用例,分别从长句和短句,简单含义和复杂含义,是否有易混音三个方面对比进行测试,对百度语音技术的准确性提出了较高的要求...测试前,需要提前用录音软件录制好三段音频,然后用Adobe Audition软件对音频格式化处理,因为百度智能云语音识别技术支持原始 PCM 的录音参数必须符合 16k 采样率、16bit 位深、单声道...在一些棘手的解决方案中,它可以运行完整的自动语音识别(ASR,Automatic Speech Recognition)来执行热词检测。
apt-get install software-properties-common sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa # 根据Ubuntu系统和显卡不同...nemo.collections.asr as nemo_asr >>>import nemo.collections.tts as nemo_tt 没有报错即为成功,warning不必理会 四、使用Nemo和预训练模型进行...ASR识别 # 导入Nemo import nemo import nemo.collections.asr as nemo_asr # 输出Nemo版本 print(nemo....加载中文预训练模型并实例化 quartznet = nemo_asr.models.EncDecCTCModel.restore_from("stt_zh_quartznet15x5.nemo") # 传入语音进行识别...# 调用transcribe函数测试预训练模型识别效果 asr_result = quartznet.transcribe(paths2audio_files=["/root/testdata/hi6
全称叫做optical character recognition,是对图像领域的文字进行识别。...作为普通人,也经常遇到需要OCR的地方比如图片、PDF里面需要摘录文字下来,就得用到它了免费软件哪里找市面上有很多同类产品,不选择的原因有很多,比如:收费、病毒、广告、庞大等等但选择的原因通常就一个:好用经过选择...,我们找到一款优秀的绿色软件免费、无广告、识别率高来自GitHub,对图片、截图、剪切都有支持并还具有翻译和朗读功能需要的朋友可以在评论区留言 获取,自己也来体验一下体验效果下载软件,10M不到,绿色版...,打开即用我们试个简单的截图识别,打开网站随便截一个图和QQ截图用法差不多,左边是截图,右边是字这样识别结果就出来了还有翻译功能,适合专业人士
ASR 自动语音识别(Automatic Speech Recognition)是一种将人的语音转换为文本的技术。 以前的ASR太难用了。瑞士那边做了一款厉害的ASR来替换。...然后我用UI自动化的形式来完全模拟人工。 样本是这四句话: Due to delays, we need to reconsider our schedule this week.
语音是一个动态过程,不存在很明显的部分划分。通过音频编辑软件去查看一个语音的录音对于理解语音是一个比较有效的方法。下面就是一个录音在音频编辑器里的显示的例子。 ?...这个概念对于软件开发者来说有点不可思议,因为他们所研究的系统通常都是确定性的。另外,对于语音技术来说,它会产生很多和语言相关的特定的问题。...匹配算法: 语音识别需要对所有的特征向量和所有的模型做比较匹配,这是一个非常耗时的工作。...但是这种情况,识别准确率将会低于基于单词的语言模型。 特征、模型和搜索算法三部分构成了一个语音识别系统。如果你需要识别不同的语言,那么就需要修改这三个部分。...语音的优化 随着语音识别技术的发展,最复杂的难题是如何使搜索(也就是语音解码,可以认为是需要匹配尽可能多的语音变体)更加准确和快速。还有在模型并不完美的前提下如何匹配语音和模型。
今天给大家介绍一款 Python 制作的实用工具包,包含多种功能: 音频转文字 文字转语音 截图 OCR文字识别 复制翻译 举个例子,比如截图 OCR 文字识别就有很多实用场景。...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。...用这款工具就很容易解决,只要打开软件,点击截图就会自动识别,自动在对话框里输出识别后的文字,然后直接复制就行了,非常方便: 实操效果: 再比如中英文翻译也是经常会用到的,通常情况的操作是打开百度翻译网页然后复制进去翻译...使用这款工具很轻松就能处理,翻译效果还不错: 动图效果: 语音识别也很常用了,比如一些看了一些网课视频想做笔记,不想去手打的话。可以先把视频中的语音抽出来,然后使用该工具直接转换成文字。...以语音识别接口为例,进入百度语音识别网站: http://ai.baidu.com/tech/speech/asrpro 选择创建对应的「文字转语音」和「语音识别」应用,就会给你一串秘钥,重点保存好:API
安全帽自动识别软件提升现场管控效率、降低控制成本、提升企业生产管理规范、降低生产制造安全事故和产品质量安全隐患等作用。安全帽自动识别软件根据自主创新,大家真真正正完成了产业链提升。...安全帽自动识别软件公司安全帽自动识别软件根据深度神经网络的行人检测技术性,伴随着路人数据的大量发展趋势,已经比较完善。...在这个基础上,压实线、地区侵入和群体记数每日任务并不依赖于进一步的图象svm算法,可以利用室内空间部位分辨和数学统计来完成。...安全帽自动识别软件价格人工智能优化算法服务平台可以融合领域泛娱乐化情景的使用要求,为公司生产制造给予典型性的身体和物件识别、剖析和优化算法作用,如人像、物件、工作服装、烟火、侵入、攀登、烟火、跌落等,从三个层面开展智能剖析...:生产安全情景和全过程人士的不安全行为、事情的不安全情况、自然环境的不安全要素,进行实时分辨和预警。
声网是一家提供语音、视频即时通讯服务的公司,他的服务大多基于WebRTC开源项目并进行一些优化和修改。而讯飞语音识别应该不用多说了,老罗在发布会上介绍得已经够详细了。...其实原因很简单,即时通讯过程中毫无疑问肯定会用到麦克风和扬声器的,而语音识别呢,麦克风当然也是必须的了,好,那问题来了,同时有两个地方需要调用麦克风,Android系统到底要分配给谁呢?...经测试,这问题对于Android5.0和5.1一点问题都没有,他们好像对麦克风这个硬件资源进行了抽象和封装,所有调用者其实拿的都是实际音频流的一份拷贝。...AudioRecord和声网,那么又得修改讯飞了,这显然是不符合软件工程开发的思想的。...:后端点静音检测时间,即用户停止说话多长时间内即认为不再输入, 自动停止录音 speechRecognizer.setParameter(SpeechConstant.VAD_EOS,
它其实是一个对话框,显示了已经配对的蓝牙和一个button。点击button调用doDiscovery搜索周围的蓝牙设备,同时使自己不可见。...数据传输部分,官方给的方法对于语音不适合。...蓝牙传输速度有限,一个几秒的语音就要分好几次,所以要全部读完再来判断 所以要修改ConnectedThread中的run方法。同时记住,获取完所有数据以后不能结束run方法。...语音传输以后声音不对,因为没有对语音进行编码解码。只是用了二进制数据。...TAG, "Exception during write", e); } } } } 后台查看是乱码,我猜的原因可能是 ConnectedThread和TransformThread
Mozilla(缩写MF或MoFo)全称Mozilla基金会,是为支持和领导开源的Mozilla项目而设立的一个非营利组织。Mozilla对语音识别的潜力感到兴奋。...一个接近用户期望性能的开放源码的语音文本引擎 目前只有少数几家大公司的商业质量语音识别服务是可行的。...Mozilla和一群志同道合的开发人员、公司和研究人员组成的社区一起,应用了复杂的机器学习技术和各种各样的创新,在LibriSpeech的测试数据集上构建了一个语音到文本的引擎,出错率仅为6.5%。...DeepSpeech项目地址:https://github.com/mozilla/DeepSpeech 在发布的第一个版本中,引擎包含了Python、NodeJS和一个命令行二进制代码的预构建包,开发者可以马上使用它来进行语音识别...通常,现有的语音识别服务无法理解不同的口音,而且大多数情况,比起女性更善于理解男性的语音——这是语音识别服务接受训练的数据中存在的偏见结果。
libimobiledevice 是一个跨平台的软件库,支持 iPhone®, iPod Touch®, iPad® and Apple TV® 等设备的通讯协议。...[udid] -l -o list_system # 指定设备,查看安装的系统应用 ideviceinstaller -u [udid] -l -o list_all # 指定设备,查看安装的系统应用和第三方应用...但使用过程有一个问题,就是不一定每次都能将ideviceinstaller 和 ideviceinfo 跑起来,需要重新安装。
而 Nemo 正是为对「对话式人工智能」感到好奇的开发者而打造,它是基于 PyTorch 的开源工具包,允许开发者快速构建实时自动语音识别(ASR)、自然语言处理(NLP)和文本到语音(TTS)应用程序的模型...那么,如何在 Jetson Nano 上部署 Nemo 训练的自动语音模型?在 Jetson Nano 上玩转 Nemo?...上一期,NVIDIA 开发者社区经理李奕澎通过介绍 ASR 的工作流程和系统架构、详解 ASR 预训练模型 Quartznet 等内容将观众引领入门,学习使用 Nemo 快速完成自动语音识别中迁移学习的任务...本次在线研讨会主要针对有语音语义和人工智能开发需求的开发者,通过本次在线研讨会,你可以获得以下内容: Jetson Nano 及对话式 AI 工具包 NeMo 的介绍 学习搭建 NeMo 安装的前置环境...Nemo 在 Jetson Nano 上的安装攻略 Nemo 在 Jetson Nano 上完成中文语音识别任务 将训练好的模型部署在 Jetson Nano 上进行推理
接我前面的文章,下载 pocketsphinx 和 中文模型文件。 由于模型文件格式有一些要求,所以建议对模型文件的编辑都在Linux上完成。...准备中文语言文件 创建一个文本文件 my.txt,内容如下: 测试 直走 左转 右转 后退 开火 靠喽 生成语音模型文件和字典文件 访问 http://www.speech.cs.cmu.edu/tools
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