前一篇博客说了一下怎么在 Windows 平台使用 pocketsphinx 做中文语音识别,今天看看在 Linux 上怎办实现。
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。
微软的RDS和linux下的ROS,都已经使用了一段时间,RDS已经很久不更新了,前景必然不如ROS,但无奈用得顺手,还是偶尔怀旧一下。
FaceBook (中文名:脸书)近期发布了一个新的翻译模型 Seamless Communication,可实现跨语言实时"无缝"交流。
摘要: 看看开源中国社区 12 月份有哪些值得关注的新增项目:有将手机变成个人监控系统的 Haven,有中文语音对话机器人项目 dingdang-robot,有深度学习的人脸识别系统 DFace,还有中文处理工具包等等。 📷 1.将手机变成个人监控系统 https://www.oschina.net/p/haven 现已迈入互联网时代,这个时代最明显的特征就是:人人都有一部智能手机,衣食住行都离不开它。不仅如此,我们的个人隐私,或者重要的资料,还有银行卡等各种信息都存储在这部设备上。 一旦手机丢失或者资料泄
此项目只不过是之前大三刚学python就想做点好玩的项目试试看(因此技术含量不高),后来这个成为毕业设计的一部分,长期看博客上访问量也不错,就发布出来,希望有想入门python 的朋友可以参考写来玩玩,用项目练技术,用成果获取编码的乐趣。
向Cozmo发出多个语音命令,并观察他按顺序执行所有这些命令:高度可定制,您可以轻松添加新命令。识别英语,意大利语,法语,荷兰语,但添加新语言非常容易!(同样支持中文普通话!!!)
AudioCraft 是一个用于音频生成的 PyTorch 库。它包含了两个最先进的 AI 生成模型 (AudioGen 和 MusicGen) 的推理和训练代码,可以产生高质量音频。该项目还提供了其他功能:
原文链接:https://github.com/fighting41love/funNLP
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。 应用创建成功后对有一个对应的appid以及sdk(开发工具包); 我们自己开发的话需要sdk里面的四个文件
在线语音合成 将文字信息转化为声音信息,给应用配上“嘴巴”。我们提供了众多极具特色的发音人(音库)供您选择。其合成音在音色、自然度等方面的表现均接近甚至超过了人声。这种语音合成体验,达到了真正可商用的标准。 讯飞的语音合成还是很牛P的,不但有基础发音人,还有精品发音人、特色发音人、明星发音人,当然你如果有特殊要求还可以定制。 这里我们选择基础发音人做简单的JavaWeb集成测试,因为其他选项还要申请,想想还是算了,等流程走通再说。 平台环境 JDK1.7、Tomcat8、Eclipse、讯飞JDK、wi
将文字信息转化为声音信息,给应用配上“嘴巴”。我们提供了众多极具特色的发音人(音库)供您选择。其合成音在音色、自然度等方面的表现均接近甚至超过了人声。这种语音合成体验,达到了真正可商用的标准。
博雯 萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 现在,AI已经能克隆任意人的声音了! 比如,前一秒的美玉学姐还在宿舍查寝: 后一秒就打算吃个桃桃: 简直就是鬼畜区的福利啊! (像我们后面就试着白学了一下华强买瓜 ) 此外,还有正经的方言版,比如台湾腔就完全冇问题: 这就是GitHub博主Vega最新的语音克隆项目MockingBird,能够在5秒之内克隆任意中文语音,并用这一音色合成新的说话内容。 这一模型短短2个月就狂揽7.6k星,更是一度登上GitHub趋势榜第一: 社区里
專 欄 ❈Jerry,Python中文社区专栏作者。 blog:https://my.oschina.net/jhao104/blog github:https://github.com/jhao104 ❈ 本文简要介绍Python自然语言处理(NLP),使用Python的NLTK库。NLTK是Python的自然语言处理工具包,在NLP领域中,最常使用的一个Python库。 什么是NLP? 简单来说,自然语言处理(NLP)就是开发能够理解人类语言的应用程序或服务。 这里讨论一些自然语言处理(NLP)
我们都使用过一些某某词霸的英语学习工具软件,它们大多都有朗读的功能,其实这就是利用的Windows的TTS(Text To Speech)语音引擎。它包含在Windows Speech SDK开发包中。我们也可以使用此开发包根据自己的需要开发程序。鸡啄米下面对TTS功能的软件开发过程进行详细介绍。 一.SAPI SDK的介绍 SAPI,全称是The Microsoft Speech API。就是微软的语音API。由Windows Speech SDK提供。 Windows Spe
Demo视频:wukong-robot + Jetson + 3D 打印外壳打造的智能音箱(by 网友 @电力极客)
不可以语音连线,可以打字提问。文字能梳理提问的思路,必要时还需要辅助图文并茂参考文献这样的话我们才能更好的回答学术问题
本项目是基于PaddlePaddle的DeepSpeech 项目开发的,做了较大的修改,方便训练中文自定义数据集,同时也方便测试和使用。DeepSpeech2是基于PaddlePaddle实现的端到端自动语音识别(ASR)引擎,其论文为《Baidu’s Deep Speech 2 paper》 ,本项目同时还支持各种数据增强方法,以适应不同的使用场景。支持在Windows,Linux下训练和预测,支持Nvidia Jetson等开发板推理预测。
Parakeet 旨在为开源社区提供灵活、高效和最先进的文本转语音工具包。它建立在 PaddlePaddle 动态图上,包括许多有影响力的 TTS 模型。
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。
对于使用惯windows系统的人来说,刚开始接触使用linux系统一定是很不习惯,因为使用环境的变化经常会出现一些错误。当然,对于我来说,我也是刚刚才开始接触Linux,对此,有些地方想不到的,可以多多交流。
今天在坑里蹲了半天,然后发现了一个神奇的类 上午老大给了一个任务:App原来是中文版的,里边有语音播报功能,最近在搞英文版,所以需要把这个中文的语音播报搞成英文的,由于老大事比较多,所以这个问题就交给我来解决了。其实场景很简单,就是把播报的内容翻译成英文,然后在需要播放的时候让它播放就行.这里用到技术就是传说中的TTS---Text To Speech了。那为什么说我在坑里蹲了半天呢? 从这里开始,我就要入坑了。 说到语音技术,大部分开发者最先想到的就是科大讯飞,百度语音这些吧,毕竟这几个第三方
本项目是基于PaddlePaddle的DeepSpeech项目修改的,方便训练中文自定义数据集。
所谓活到老,学到老,本篇开始我写的Android代码尽量都转为Android指定的官方语言Kotlin,一是技多不压身,二是Kotlin的语法与我接触的第一门开发语言Delphi有点像,学起来也不太难,所以直接在代码中开始使用才能掌握的更快。
这一篇开始主要是开源模型的测试,百度paddle有两个模块,paddlehub / paddlespeech都有语音识别模型,这边会拆分两篇来说。 整体感觉,准确度不佳,而且语音识别这块的使用文档写的缺胳膊少腿的; 使用者需要留心各类安装问题。
语音识别调研报告 一、语音识别:(Automatic Speech Recognition,ASR) - 应用:语音识别是为了让计算机理解自然语言。 - 中文语音识别的关键点:1.句到词的分解,词到音节的分解;2.语音的模糊性,如多音字问题;3.词在不同语境中不同;4.环境噪声的印象。 - 处理的核心步骤: - - 1. 音频处理:消除噪声,让信号更能反映语音的本质特征。 - - 2. 声学特征提取:MFCC、Mel等 - - 3. 建立声学模型和语言模型:语音识别由这两种模型组成。 二、语音识
终于有时间更新语音识别系列了,之前的几篇: 语音识别系列︱用python进行音频解析(一) 语音识别系列︱paddlehub的开源语音识别模型测试(二) 语音识别系列︱paddlespeech的开源语音识别模型测试(三)
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。
自述:从第一次看到Linux系统,从大神那里了解到了Linux灵活、干净、开源等诸多的好处后,我打算入坑。但是,作为一个游戏迷,用笔记本打游戏绝对是不能省的。装双系统或虚拟机又太麻烦,也容易影响性能,最好的解决方案是有两台不同系统电脑。然而,摸摸自己的荷包后,我决定探索一条Linux打游戏的道路! 入了Linux这个坑后,我发现,有这种烦恼的人还有很多。对于这些游戏迷而言,Linux最大的缺点不是上手难,而是大量游戏缺失。这么大的忧伤该怎么弥补?今天笔者就跟大家介绍几种Linux上打游戏的好方法,让被捧
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。
机器之心专栏 作者:腾讯游戏知几AI团队,西北工业大学音频、语音与语言处理研究组(ASLP@NPU) 近日,腾讯游戏知几AI团队与西工大ASLP组联合发布了基于 WenetSpeech 1 万小时数据训练的中文版 Wav2vec 2.0 和 HuBERT 模型。 Wav2vec 2.0 [1],HuBERT [2] 和 WavLM [3] 等语音预训练模型,通过在多达上万小时的无标注语音数据(如 Libri-light )上的自监督学习,显著提升了自动语音识别(Automatic Speech Recogn
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旁边工位的小李扭头看了他一眼:“大哥,你在听啥不可描述的东西呢?”顺势拔掉了小王的耳机线。
这几天,一篇关于语音-文本多模态大模型的论文出现在arXiv上,署名公司中出现了李开复旗下大模型公司01.ai——零一万物的名字。
(2)腾讯云控制台开通实时语音权限 https://console.cloud.tencent.com/asr
腾讯云正式加入CNCF和Linux基金会,推动CNCF和Linux全球发展;科大讯飞战略合作NVIDIA,携手共推智能语音平台;百度即将发布语音声纹识别系统 Deep Speaker。 Facebo
现实生活中,越来越多的地方需要使用到语音识别,微信里客户的长条语音,游戏里更方便快速的交流,都是语音识别的重要场景。现在为大家强力推荐腾讯云语音识别,一款为企业和开发者提供极具性价比的语音识别服务。腾讯云语音识别服务经微信、腾讯视频、王者荣耀、和平精英等大量内部业务验证;同时也在线上线下大量互联网、金融、教育等领域的外部客户业务场景下成功落地。同时日服务亿级用户,具有海量数据支撑、算法业界领先、支持语种丰富、服务性能稳定、抗噪音能力强、识别准确率高等优势。
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。
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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。
程序猿鼓励师一直都有相当大的潜在市场,尤其是程序员因为工作内心焦躁时,如果有妹子坐在旁边给他加油鼓劲,那么写代码就没有那么难了。
机器之心报道 编辑:蛋酱 小米进军仿生四足机器人了,中文名「铁蛋」,英文名「CyberDog」。 这是谁家的狗?时尚、动感,还有些许威风凛凛。 在昨晚 MIX4 发布会的结尾,雷军突然公布了小米家族的新成员——「铁蛋」。 「铁蛋」是它在小米内部的昵称,据说如此取名一般都会「命硬」,预示着开发容易成功。中文名主要负责接地气,英文名还得兼顾国际范儿,「CyberDog」在气质这一块拿捏得死死的。 仔细一看,从外型上还挺像《黑镜》里的机器狗: 据雷军介绍,CyberDog 仿生四足机器人拥有仿生的运动
引用下我之前写的TTS文章中的话,2023年被大家称为人工智能元年,而在2024年的当下人工智能技术已然在各行各业都展露头角。各种AI工具也层出不穷,其中 语音克隆技术 也是尤为引人瞩目的产品之一。
现在就有一款免费的AI小工具Serenade,插入正在使用的编译器(如VS Code、IntelliJ、Atom),程序员就可以靠“说”来写代码了。
最近在 GitHub 发现了一个有趣的 VSCode 插件:Rainbow Fart。在你写代码的时候,可根据关键字播放接近代码含义的语音。
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。 6月腾讯云神图、语音识别、NLP、语音合成更新全新功能;语音识别优化了核心性能。 腾讯云神图·人体分析 人体关键点识别服务发布,可识别出图片中的人体,并输出14个关键点位置。 人体属性识别服务发布,可以识别图片中人体的年龄、性别、朝向、是否有包、着装等,可有效降低视频搜索成本。 人体分析官网demo已上线,用户可以在官网直观体验人体分析产品功能、效果。 语
语音唤醒的主要目的既然是激活设备进入交互工作状态,那么,唤醒率的高低就显得额外重要了。理论上,最好的状态就是我只要说一次唤醒词,设备就能立即响应。不过,受说话人与设备距离、发音标准、噪声等各种各样的因素,实际工作中比较难达到次次响应的完美工作状态。
首先选择服务器,这里我使用的是腾讯云近期推出的无忧计划的轻量服务器,最基础的1C2G50GB国内地区只要15元一个月,还送一年的域名属实是真香了。
它几乎最全的中文 NLP 资源库,很多包非常有趣,也很实用,可以完全满足大家的收藏癖,如果有帮助,也请分享给你的朋友们。
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