NCH ExpressScribe PRO for mac是一款音频播放器软件,播放大多数格式,包括加密的听写文件,使用Express Scribe的音频播放键盘热键或安装一个支持的转录踏板,缩短您的周转时间。其他有价值的转录软件功能包括变速播放,多通道控制,视频播放器,文件管理等。
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。
继推出维吾尔语、粤语识别,近期,捷通华声联合中国民族语文翻译局,推出藏、彝、蒙、朝鲜语语音识别技术,为藏族、彝族、蒙古族、朝鲜族同胞的日常办公、沟通交流提供语音识别服务。 民族语言识别 为企事业单位办公、民众交流提供便利 灵云语音识别技术,已广泛应用于国内的企事业单位会议、公检法、医疗等领域。 通过应用灵云藏、彝、蒙、朝鲜语语音识别技术,少数民族企事业单位可以应用语音识别技术,识别日常工作会议发言,快速生成会议记录;地区公安、检察、法院等政法机构可以应用语音识别来转写办案过程中的讯问发言,快速生成办案笔录;
电脑已经成了我们生活和工作中不可缺少的一个工具,特别是工作中,不知道大家会不会在电脑上进行录音转文字的操作?今天小编特意抽出一点时间给大家演示一遍吧!有兴趣的小伙伴们可以试试哈!
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。
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。
软件地址:https://gitee.com/hgm1989/online_speech_recognition
随着互联网时代的进步,智能产品逐渐配备了更加多元化的功能应用、更加丰富的内容资源,用户在使用语音相关的功能时,越来越多的需求需要向智能产品用户提供更便捷的操作体验,语音转换成文本,语音识别是人工智能领域极为重要的前沿技术,实现快速、高效、准确的语音识别及控制,实现智能行业内全新的便捷操作模式。
最近自己想接触下语音识别,经过一番了解和摸索,实现了对语音识别API的简单调用,正好写文章记录下。目前搜到的帖子里,有现成的调用百度语音API来对音频文件进行识别的;也有通过谷歌语音服务来实现了实时语音识别的。由于我这谷歌语音一直调用不成功,就将二者结合,简单实现了通过百度语音API来进行实时语音识别。
人工智能技术中,语音识别与图像识别最先实现商业化。不过,照目前情况看来,不管是语音识别还是图像识别,C端似乎都是其商业化进程中难以触碰的一个点。 就在昨天,谷歌的社交软件Allo被爆出将在本周上线,值
一款可以让你给视频添加字幕的手机软件。软件拥有非常精准的语音识别功能,可以把你的语音一键转化为相应的文字。同时用户可以自定义文字的颜色、字体、动画等,满足你的文字制作需求。更有双语字幕滚动特效为你提供,还支持多种语音,快来下载体验吧!
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。
我们经常会遇到将音频转为文字的情况,比如在开会时录音的会议纪要、上课时录下的老师讲课内容。虽然网上也有一些在线的工具可以将音频转为文字,但是考虑到数据安全和费用问题,使用起来也不是很方便。
【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:
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
--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
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。
昨日,百度语音能力引擎论坛在北京召开。在论坛上,百度展示了其在语音技术上的最新成果,并公开了语音专用终端芯片——百度鸿鹄的落地情况。此外,机器之心也采访了百度语音首席架构师贾磊。百度通过本次发布说明,深度学习端到端技术依然大有发展空间,软件驱动专用芯片设计成 AI 落地新打法。
前言:本文作者@焦糖玛奇朵,是我们“AI产品经理大本营”早期成员,下面是她分享的第1篇文章,欢迎更多有兴趣“主动输出”的朋友们一起加入、共同进步:) 📷 音频由公众号“闪电配音”提供 媒体和AI巨头们乐于给大众描绘一幅幅精彩的未来生活蓝图:人工智能可以化身为你的爱车,在沙漠、森林或小巷中风驰电掣;可以是智慧公正的交警,控制红绿灯、缓解交通的拥挤;还可以是给人以贴心照顾的小助理,熟悉你生活中的每一处小怪癖。 在看到这些美妙的畅想之后,作为一个严谨认真的AI产品经理,我不禁想去探索上述美好未来的实现路径;今天,
最近有个新闻说一个人毫无绘画能力靠AI作图,获得艺术比赛第一名,没想到现在AI 这么厉害了,今天分享几个AI 黑科技工具,在公众号后台回复 黑科技 获取软件地址。
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。
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。
提取视频文件中的图像然后使用OCR技术识别静态图像中的文本,提取视频文件中的音频然后使用语音识别技术提取其中的文本,如果视频文本或音频文本中包含指定的关键词则进行提示。
本期谈谈 《虚拟私人助理》相关的内容。 我们先大致看下人工智能10大细分行业的典型应用: 1、深度学习/机器学习: 预测数据模型与分析数据的软件平台; 垃圾邮件检测; 金融诈骗检测; 2、自然语言处理: 语音识别; 智能客服; 智能化软件帮助系统; 智能化知识管理系统; 智能企业形象代表; 智能导游; 智能查询系统; 3、计算机视觉/图像识别: 面部识别软件; 基于内容的图片检索; 智能交通; 医疗计算机视觉和医学图像处理; 军事探测和导弹制导; 无人驾驶环境检测; 4、手势控制: 电脑手势指令系统; 游
是磁带、光盘、录音笔、手机等录音工具,还是会议、访谈、沟通、演唱等场景?是键指如飞的神奇速录师,还是方便快捷的语音转文字AI小工具?
AI 科技评论按:语音到文字的转换是语音研究领域的重要课题。自引入神经网络的方法以来,语音识别正确率有了长足的进展,也为苹果 Siri、亚马逊 Echo、科大讯飞语音输入法等等实际产品提供了生长的土壤。面对算法识别总还是比人类要差一些的现状,微软刚刚发布一篇博文公布了自己的最新成果,达到人类水平已经不是梦想。AI 科技评论编译如下。 2016年,微软语音和对话研究团队对外公布了一则里程碑性的消息,他们在 Switchboard 数据库的对话语音识别任务中达到了人类的一致性水平,这意味着他们的系统识别对话中文
最近上海垃圾分类成为了热门话题,身为程序猿的袁小威思前想后总觉得应该做些啥子,最后就说干就干,开发了这个小程序——垃圾分类引导指南(支付宝上叫袁小威垃圾分类指南,目前迭代至第二版)。
《连线》杂志刊登了Getty Images的文章,称人工神经网络存在“后门”。 纽约大学教授Siddharth Garg在检查了其工作地布鲁克林大厦附近的交通状况后,把一个黄色的便签纸贴在了一个停车牌上。当他和两位同事向他们的路牌探测软件展示了这一场景的照片时发现,95%的人断定停车标志实际上显示了限速。 这一特技证实了机器学习软件工程师的潜在安全问题。研究人员表明,在人工神经网络(一种用于执行识别语音或理解照片等任务的学习软件类型)中嵌入无声的、令人不快的惊喜是有可能的。 恶意攻击者可以设计出上述行为,
语音识别技术,也被称为自动语音识别,目标是以电脑自动将人类的语音内容转换为相应的文字和文字转换为语音。
为了抗击新冠肺炎病毒疫情,腾讯云AI即日起免费为战疫开发者提供人脸识别、文字识别、语音识别、语音合成、机器翻译、腾讯智能对话平台TBP等服务,直至疫情结束。所有为政府部门、医疗机构等开发疫情服务,以及提供远程办公、教学等服务的开发者和服务商,都可以免费或以一定优惠额度享受服务。
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 阿里达摩院,又搞事儿了。 这两天,它们发布了一个全新的语音识别模型: Paraformer。 开发人员直言不讳:这是我们“杀手锏”级的作品。 ——不仅识别准确率“屠榜”几大权威数据集,一路SOTA,推理效率上相比传统模型,也最高可提升10倍。 值得一提的是,Paraformer刚宣布就已经开源了。 语音输入法、智能客服、车载导航、会议纪要等场景,它都可以hold住。 怎么做到的? Paraformer:从自回归到非自回归 我们知道语音一直是人机交互重
上次提到的软件下载的页面已经写完了,接下来就是往页面中丰富内容,我会放一些自己用过的比较好用的软件工具,下载地址,有官方网站的我会放上官方网站的地址,没有的话,会以网盘的方式进行分享,目前内容不多,以后会逐渐的完善,对于一些安装上需要一点操作的,以后考虑写一些教程之类的文章。网站没有做成响应式的,所以手机端访问的效果不是很好,后期考虑优化,先来看一下页面的效果。 软件下载 https://www.rdonly.com/tooldown.html 页面样式做的很简洁,点击相应的图标之后,会出现,软件下载地址的
随着 AI 的不断发展,我们前端工程师也可以开发出一个智能语音机器人,下面是我开发的一个简单示例,大家可以访问这个视频地址查看效果。
首先下载一个开源第三方库:povideo,这个仓库的开源地址是:https://github.com/CoderWanFeng/povideo
文章不是简单的的Ctrl C与V,而是一个字一个标点符号慢慢写出来的。我认为这才是是对读者的负责,本教程由技术爱好者成笑笑(博客:http://www.chengxiaoxiao.com/)写作完成。如有转载,请声明出处。
【新智元导读】目前最好的语音识别系统采用双向长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory),但是,这一系统存在训练复杂度高、解码时延高的问题,尤其在工业界的实时识别系统中很难应用。科大讯飞在今年提出了一种全新的语音识别框架——深度全序列卷积神经网络(DFCNN,Deep Fully Convolutional NeuralNetwork),更适合工业应用。本文是对科大讯飞使用DFCNN应用于语音转写技术的详细解读,其外还包含了语音转写中口语化和篇章级语言模型处理、噪声和远场识别和文本
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
在软件生命周期的整个过程中,用例图是软件需求分析到软件交付的第一步,用例图的主要目的是说明这个软件的使用者是谁,使用者要使用那些功能,以及使用者需要向软件提供什么功能。通过用例视图一来可以让使用者清楚的理解这个软件到底能提供什么功能,是不是满足自己的需求,另外一方面对应开发者来说,可以更好地理解需求,从而能更好的去实现这些需求。
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。
作者 | Rina Diane Caballar 译者 | Sambodhi 策划 | 刘燕 在程序员群体中,有这样一群特殊的群体 — 盲人程序员。盲人程序员依靠屏幕阅读器、盲文显示器等帮助编写代码。而对于那些患有手部疾病的程序员来说,他们没法用键盘,该怎么编程呢? 从语音到代码:当今有两种领先的语言编程平台,它们提供了不同的方式来向计算机“朗诵”代码。其中一个叫做 Serenade,有点像数字助理:它允许你描述你正在编写代码的指令,而不要求你必须逐字逐句地口述每条指令;另一个叫做 Talon,它提供了对每
导读:目前最好的语音识别系统采用双向长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory),但是,这一系统存在训练复杂度高、解码时延高的问题,尤其在工业界的实时识别系统中很难应用。科大讯飞在今年提出了一种全新的语音识别框架——深度全序列卷积神经网络(DFCNN,Deep Fully Convolutional NeuralNetwork),更适合工业应用。本文是对科大讯飞使用DFCNN应用于语音转写技术的详细解读,其外还包含了语音转写中口语化和篇章级语言模型处理、噪声和远场识别和文本处理实时
平时我们都会在电脑上查些资料,所以电脑真的方便了我们的生活和工作很多,于是呢对于电脑的操作了解的越多,对我们的生活和工作也是好处越多的。那么大家平时会在电脑上进行图片转文字的操作吗?这是小编新学到的一个新技能,分享给大家吧!
刚结束了腾讯云BI的体验活动,在文章提到了SaSS、PaSS的概念,腾讯云BI是一个SaSS,而今天要写的腾讯云语音识别就是一个PaSS,平台即服务,用户只需要调用接口就能实现语音识别的功能,而语音识别所需要的算法、计算资源都是PaSS来分配。
将语音实时识别为文字,适用于语音聊天、语音输入、语音搜索、语音下单、语音指令、语音问答等多种场景。
MoneyPrinterPlus之前使用的是各种云厂商的语音识别服务来进行语音的视频和字幕的识别工作。
语音合成标记语言的英文全称是Speech Synthesis Markup Language,这是一种基于XML的标记语言,可让开发人员指定如何使用文本转语音服务将输入文本转换为合成语音。与纯文本相比,SSML可让开发人员微调音节、发音、语速、音量以及文本转语音输出的其他属性。SSML可自动处理正常的停顿(例如,在句号后面暂停片刻),或者在以问号结尾的句子中使用正确的音调。
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