多语家庭正变得越来越普遍，有一些研究发现多语人口已经超过单语人口，而且这个数字还将继续增长。随着多语用户数量的不断增加，开发能够同时支持多种语言的产品比以往任何时候都更加重要。
语音识别，也称为自动语言识别（Automatic Language Identification, ALI），是自然语言处理（NLP）领域的一个重要研究方向。它旨在让计算机能够自动地识别出给定文本所属的语言种类。这一技术对于跨语言交流、多语言信息处理、机器翻译等方面具有广泛的应用价值。
博文视点程序员读书节活动进行中，持续关注每日推送更多精彩活动享不停。 ◆ 广义上讲，所有可以区分每个人不同声音的特征，都可以称为「声纹」。由于这些特征的存在，声纹和指纹一样，衍生出各种实用的技术。 声纹技术中最为核心的一项便是声纹识别技术。和指纹识别、人脸识别一样，声纹识别也是生物特征识别技术的一种，该技术利用算法和神经网络模型，让机器能够从音频信号中识别出不同人说话的声音。除了声纹识别之外，声纹技术也被广泛用于声纹分割聚类, 以及构建更为强大的语音识别、语音合成以及人声分离系统。 为了帮助大家更好的了解声
声纹识别技术是声纹技术中最为核心的一项，和指纹识别、人脸识别一样，声纹识别也是生物特征识别技术的一种，该技术利用算法和神经网络模型，让机器能够从音频信号中识别出不同人说话的声音。 在10月19日的分享中，谷歌声纹识别与语言识别团队负责人王泉老师着重介绍了声纹识别技术以及相关的音频基础知识，并详细阐述深度学习时代最前沿的声纹识别模型，包括各种推理逻辑和损失函数的设计思路，以及数据处理方面的相关话题。 但是许多人误以为声纹技术等价于声纹识别，却不知道声纹技术还有着许多十分重要且有趣的其他应用。所以在「从算法到应
Embedded, Large Vocabulary Continuous Speech Recognition with NLU
语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，(ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。 语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别技术车联网也得到了充分的引用，例如在翼卡车联网中，只需按一键通客服人员口述即可设置目的地直接导航，安全、便捷。
11. 注册账号并创建应用 在https://cloud.ocrsdk.com/Account/Welcome中注册一个账号。 创建应用成功之后，会将应用的密码发送到你的邮箱 12. 获取应用密码 在
多语言识别翻译的研究一直都是学术界研究的重点。目前全球有几千种语言，在全球化背景下不同语言人群之间的交流越来越密切，然而学习一门外语的成本是非常大的。前两年的研究主要集中在一对一、一对多的研究，然而当面对这么多的语言时，既需要「考虑模型准确率，还需要考虑语种的识别」。最近，随着人工智能大型自然语言模型的发展，利用统一模型实现多语种识别翻译来实现不同语种之间交流逐渐的变成了可能。
图片中的文字无法识别怎么版？Text Scanner Mac版是一款强大好用的OCR文字识别工具，基于AI领先的深度学习算法，利用光学字符识别技术，将图片上的文字内容，直接转换为可编辑文本！
大数据文摘作品 编译：糖竹子、吴双、钱天培 自然语言处理（NLP）是一种艺术与科学的结合，旨在从文本数据中提取信息。在它的帮助下，我们从文本中提炼出适用于计算机算法的信息。从自动翻译、文本分类到情绪分析，自然语言处理成为所有数据科学家的必备技能之一。 在这篇文章中，你将学习到最常见的10个NLP任务，以及相关资源和代码。 为什么要写这篇文章？ 对于处理NLP问题，我也研究了一段时日。这期间我需要翻阅大量资料，通过研究报告，博客和同类NLP问题的赛事内容学习该领域的最新发展成果，并应对NLP处理时遇到的各类状
在上一篇文章中，我们介绍了使用NaturalLanguage框架来进行自然语言的拆解，可以将一段文本按照单词，句子或段落的模式进行拆解。并且，在进行拆解时，其可以自动的识别所使用的语言。
机动组声纹技术系列分享第2期 声纹识别技术是声纹技术中最为核心的一项，和指纹识别、人脸识别一样，声纹识别也是生物特征识别技术的一种，该技术利用算法和神经网络模型，让机器能够从音频信号中识别出不同人说话的声音。 在10月19日的分享中，谷歌声纹识别与语言识别团队负责人王泉老师着重介绍了声纹识别技术以及相关的音频基础知识，并详细阐述深度学习时代最前沿的声纹识别模型，包括各种推理逻辑和损失函数的设计思路，以及数据处理方面的相关话题。第一讲回顾：入门声纹技术（一）：音频基础与声纹识别。 但是许多人误以为声纹技术等价
语言交流是人类互动一种自然的方式，随着语音技术的发展，我们可以与设备以及未来的虚拟世界进行互动，由此虚拟体验将于我们的现实世界融为一体。
哪里下载Mac电脑图片提取文字Text Scanner for Mac 完美兼容版安装包啊，Text Scanner for Mac是一款强大的文本识别工具，由iFotosoft公司开发。这个应用程序使用户能够在Mac上轻松地将纸质文件转换为文本文件，无论何时何地，都可以快速准确地识别和提取文本内容。
最近ChatGpt大火，基础体验之后感觉人工智能语言处理这块发展真的是迅猛，同时最近做了一些web项目，需要进行一定的自动化测试，就在思考有没有可能AI和测试结合产生一些便利的测试方式。与测试的同事交流发现国内有一款叫做龙测AI-TestOps云平台的测试工具已经完成了一次融合，赶紧上手体验了一把，与大家一起分享一下感受。
就会跟上面所说的那样，被迫成为一个全栈，这是比较尴尬的。 若你想比较准确的针对某个方向学习，那就继续往下看吧。
、你需要android手机应用开发基础 2、科大讯飞语音识别SDK android版 3、科大讯飞语音识别开发API文档 4、android手机 关于科大讯飞SDK及API文档，请到科大语音官网下载：http://open.voicecloud.cn/ 当然SDK和API有多个版本可选，按照你的需要下载，其次，下载需要填写资料申请注册，申请通过或可获得Appid 二、语音识别流程 1、创建识别控件 函数原型 Public RecognizerDialog(Context context,String
模型下载地址：https://huggingface.co/ggerganov/whisper.cpp large-v1模型比较大，但是会更准确一些。我这边就用large系列模型好了，虽然显卡不咋地，但是跑这个还是够用了,根据限制自行选择模型，占用内存越大越准确。
作者 | 黄楠 编辑 | 陈彩娴 9月21日，OpenAI 发布了一个名为「Whisper 」的神经网络，声称其在英语语音识别方面已接近人类水平的鲁棒性和准确性。 「Whisper 」式一个自动语音识别（ASR）系统，研究团队通过使用从网络上收集的68万个小时多语音和多任务监督数据，来对其进行训练。 训练过程中研究团队发现，使用如此庞大且多样化的数据集可以提高对口音、背景噪音和技术语言的鲁棒性。 此前有不同研究表明，虽然无监督预训练可以显著提高音频编码器的质量，但由于缺乏同等高质量的预训练解码器，以及特定于
OCR 方向的工程师，一定需要知道这个 OCR 开源项目：PaddleOCR。短短几个月，累计 Star 数量已超过 7.2K，频频登上 Github Trending 日榜月榜，称它为 OCR 方向目前最火的 repo 绝对不为过。
文字 OCR 识别大家日常应该都会用到，最新的微信也是增加了这个功能，只是功能还比较弱。
谷歌在Gboard中改进了手写识别功能，使用更快的AI系统，错误比其原来的机器学习模型少20％到40％。
【新智元导读】昨天在 WWDC 高调发布 Core ML 机器学习库后，苹果官方博客今天发布了包含 iOS 11 SDK的beta版Xcode 9，以及 iOS 11 beta版，现在就可下载使用，为你的 iOS app 增加计算机视觉、自然语言处理等智能功能。 Core ML 是苹果提出的新的基础机器学习框架，已经用在包括 Siri，Camera 和 Quick Type 等苹果产品。Core ML提供非常快速的性能，易于集成的机器学习模型，仅需使用几行代码就能构建具有智能的新功能的app。 概述 Cor
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简而言之，就是识别文字是那一种语言的软件。只要把待识别文字输入软件，就能得到相关的信息。
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）。
本文介绍了谷歌相册的人脸识别功能，可自动识别和分类宠物照片。通过使用 TensorFlow 技术，Google Photos 可以自动识别和分类宠物照片，从而方便用户更快捷地管理相册。Google Photos 还提供了智能搜索功能，可以基于时间、地点、场景等关键词进行搜索。
9月13日凌晨，搭载iOS 17正式版系统的iPhone 15系列新品正式发布。基于iPhone激光雷达、iOS 17系统，合合信息旗下扫描全能王新推出“物体扫描”功能，用户只需使用手机环绕目标物体扫描，便可实时进行3D建模，完成一次“360度立体扫描”。该功能将于9月20日iOS 17系统更新后正式开放体验。
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图像版PDF文件里面都是图片，要先通过OCR技术识别出文本，然后才能进行进一步处理编辑。下面是3个免费的PDF文件OCR识别软件工具：
那么将 Whisper 与 Stable Diffusion 结合，可以直接完成语音生成图像的任务。用户可以语音输入一个短句，Whisper 会自动将语音转化为文本，接着，Stable Diffusion 会根据文本生成图像。
这周热点是什么？youtube-dl！就是那个超过 72k+ star，又因为版权问题被 GitHub 关闭的项目，GitHub Trending 上一篇“哀嚎”，凡是带有 youtube-dl 字眼的项目开源当天基本上都能在 Trending 榜单上。不过，本周的热点速览并未收录 youtube-dl 相关 Repo，相比这个视频资源小抄，cheat.sh 这个 Linux / UNIX 让你可以快速了解到遗忘命令用法的“小抄”更深得我意。除了 cheat.sh 之外，vscode-stories 这个让你“窥探”到其他研发人员的编程故事的小 Repo 也是获得了海外许多研发人员的喜爱，发布不到 48 小时已经获得了超 13k 的安装量…
上图来自 Elastic 官方两位技术大佬朱杰老师和刘晓国老师的社群微信群中的分享。看到之后，非常有感触，并第一时间转发到技术群中。
人工智能的前景是无量的。家用服务机器人、亚马逊的智能 Echo、无人机送货、精准的医疗诊断……在 AI的帮助下，这些智能设备正以飞快的速度走进每家每户。人们可以想象到的任何匪夷所思的应用可能都和 AI 有关。 然而，大家可能会忽略人工智能对另一个领域的颠覆——AI 软件自身的发展。 想象一下，如果计算机不需要人类就能理解自己的语言，它们会怎么样？ 如今大部分的 AI 研究人员都倾向于开发特定用处的人工智能应用，如人脸识别、智能驾驶、语音识别甚至是智能搜索等等。而如果这些算法可以在不需要人类帮助的情况下就能自
本文介绍了神经网络和深度学习的基础知识，以及如何在实际项目中应用。作者通过个人经历，介绍了神经网络和深度学习的发展，以及其在图像识别、语言识别、自然语言处理、基于结构化数据的决策等方面的应用。文章还介绍了Andrew Ng开设的“深度学习工程师”的微专业，以帮助读者进一步了解和掌握神经网络和深度学习的进展。
腾讯云AI团队联合腾讯优图、AILab、微信智聆、微信智言等实验室，帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案，助力各行各业的数字化和智能化转型。 8月，腾讯云慧眼、腾讯云神图、语音识别、NLP自然语言处理、语音合成推出全新功能，语音识别、语音合成优化了核心性能。 腾讯云慧眼 银行卡基础信息查询 慧眼人脸核身最新上线银行卡基础信息查询接口，该接口可以查询银行卡基础信息，包括开户行、银行卡性质等。可广泛应用于需要查询银行卡基础信息的业务场景。 腾讯云神图 人像动漫化 基于用户上传的一张带人脸信息的图片，
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事实上，研究表明视觉线索在语言学习中起着关键的作用。相比之下，人工智能语言识别系统主要是建立在音频上。而且需要大量数据来训练，通常需要数万小时的记录。
上月中旬，阿里巴巴和富士康两大公司联手投资软银集团旗下机器人控股子公司(Soft Bank Robotics Holdings Corp，简称SBRH)，这说明未来以AI为导向的“情感触动”将成为风向
国庆假期的最后一天，是时候收收心，在家好好地歇歇，顺便学习学习，以饱满的精神迎接接下来的学习和工作。对于很多人来说，学好一门语言是很有必要的。但是“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”，空有理论知识，缺少
如果是十年前，在那个没有AI的年代，有人问“社交智能化离我们的生活有多远？”我们只能用未来的态度去审视，在网络不发达的时代，每个人都是一座孤岛，我们期待有一天能通过简单便捷的方式拉近人与人的距离。
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在英文中ABC这个三个单词很有意思，是英文26个字母的开头三个，连到一起读写，表示基础知识的意思。宇宙大行农业银行恰好也是三个缩写（AGRICULTURAL BANK OF CHINA）。 但是你要是跑香港去，问ABC是什么，又可能会另外一种解释，比如说American-Born Chinese ，缩写是ABC，原本是指在美國出生的华人后裔，有时却含有和“香蕉人”类似含义。 百度在16年财报中，给ABC搞了一个新概念。提出了一个ABC（Ai Bigdata Cloud）三位一体战略，终于把边缘化多年的云计算
（点击上方公众号，可快速关注） 来源：伯乐在线 - 刘立华 LingPipe是运用计算机语言学处理文本信息的工具包，可用于如下任务： 在新闻中查找人名、组织或位置。 自动分类Twitter搜索结果。
还有一个原因，周末了，我发现大部分人周五晚上开始到周一上午都不看技术相关的内容，今天本来不打算发，但是被催更，那就发点不用过多思考的实践类的吧。如果精力充沛或是单身，最好周末还是保持学习状态，毕竟技术是无止境的，真的需要积累。
编译 | 禾木木 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 人们通过聆听和观察说话者的嘴唇动作来感知言语。 那么，AI 也可以吗？ 事实上，研究表明视觉线索在语言学习中起着关键的作用。相比之下，人工智能语言识别系统主要是建立在音频上。而且需要大量数据来训练，通常需要数万小时的记录。 为了研究视觉效果，尤其是嘴部动作的镜头，是否可以提高语音识别系统的性能。Meta 的研究人员开发了 Audio-Visual Hidden Unit BERT (AV-HuBERT)，这是一个通过观看学习和听人们说
http://blog.sina.com.cn/s/blog_56d988430102w37c.html
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。那么人工智能，现在的那些技术是很前沿的呢？ 人工智能 1，自然语言生成：利用计算机数据生成文本。目前应用于客户服务、报告生成以及总结商业智能洞察力。 2，语音识别：将人类语音转录和转换成对计算机应用软件来说有用的格式。目前应用于交互式语音应答系统和移动应用领域。 3，虚拟代理：弗雷斯特公司声称，“虚拟代理可谓是媒体界目前竞相
在看到某个物体一到两次之后，我们大多数人都能认出来。但支持计算机视觉和语音识别功能的算法却需要接触数千个例子，才能对新的图像或词语变得熟悉。 现在，谷歌DeepMind的研究人员提出了一个解决方法。他们对一个深度学习算法进行了巧妙的改动，使之在接触单个例子之后即能够识别图片中的物体或其他事物——他们将之称为“单样本学习”。该团队在一个大型标签图像数据库中展示了这一功能，还在手写和语言识别中进行了演示。 谷歌DeepMind的研究人员Oriol Vinyals在一个深度学习系统上添加了记忆体组件。该团队在名为
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