Maix-Speech是专为嵌入式环境设计的离线语音库，设计目标包括：ASR/TTS/CHAT
注意: base 与 studyNemo 的环境相互独立，并不互通，在不同环境中install的包不能相互使用
交通运输行业的调度中心是确保运输流程顺畅与安全的神经中枢。在紧急情况或事故发生时，能够迅速而准确地回溯事件细节对于采取有效应对措施至关重要。
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。
半夜起来给小朋友冲奶粉，于是忽然想到了那个在机柜里落灰的树莓派。当时用百度的语音识别和合成用python实现了一些功能。但是并没有实现语音唤醒，于是要想实现语音唤醒就只能不断的轮询接口，然后发送到百度云进行识别。但是觉得这种方式太坑了，什么都上传了，感觉随时在被监听一样。今天又看了下百度的sdk发现支持语音唤醒了。还能自定义唤醒词。
抽空，实现了一份云知声 语音转写的python版本。 使用python通过调用动态库实现。 云知声官网: http://dev.hivoice.cn/sdk_download/schema_sdk.jsp 调用方法: python3 unisound_asr.py 音频文件 例: python3 unisound_asr.py e:\input.wav 调用前修改下 unisound_asr.py 相应的授权变量 # 配置你自己的key app_key_str = "appKey" user_secret_
选自GitHub 作者：Shuai Zheng等 机器之心编译 参与：蒋思源 本 Github 项目通过结合 CNN 和 CRF-RNN 模型实现图像的语义分割，读者可以跟随该项目利用 Keras/T
参考： 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）
本文是「信用风险建模 in Python」系列的第七篇，其实在之前的 Cufflinks 那篇已经埋下了信用风险的伏笔，
接口测试时，经常需要对接口发送不同的请求数据，有些接口所需要的参数是灵活多变的，而同一服务可能存在多个不同的接口。按照正常思路，我们需要为每个接口准备一系列的测试集，比如对于http接口的post请求，我们可能要准备不同的json。在json中，如果测试时只需要字段值（value）的变化，可以结合像jmeter这种测试工具的参数化功能来完成，实现起来还比较简单方便。而很多时候，不只是value，连key也要根据需求来改变，有时要传，有时不要传。这种情况下，再通过参数化方法来解决就会变得很不方便，即使可以实现，但准备测试集也要花费不少时间。
在构建一个复杂的语音 AI 机器人系统时，从接受自然语言命令到安全地与环境和周围的人实时交互，开发人员很容易被其复杂性吓倒。但事实上，利用开发工具，今天的语音 AI 机器人系统可以将任务执行到以前机器无法实现的水平。 国外一个开发者，将Jetson AGX Orin开发套件装到一个机器狗上，让它摇身一变，变成一款支持语音 AI 的机器人，可以自行取饮料。为了轻松添加语音 AI 技能，例如自动语音识别(ASR) 或文本转语音 (TTS)，许多开发人员在构建复杂的机器人系统时会利用更简单的低代码构建块。 让我们
（1）出现的问题网址：https://www.cnblogs.com/saolv/p/6963314.html
MASR是一个基于端到端的深度神经网络的中文普通话语音识别项目，本项目是基于masr 进行开发的。
vosk是一个开源语音识别工具，可识别中文，之前介绍过python使用vosk进行中文语音识别，今天记录下FreeSWITCH对接vosk实现实时语音识别。 vosk离线语音识别可参考我之前写的文章：
当您面对成吨的会议录音，着急写会议纪要而不得不愚公移山、人海战术？听的头晕眼花，听的漏洞百出，听的怀疑人生，那么你是否想到了自动听写服务？
涉及工具/包：Fiddler、Burpsuite、Js2Py、Closure Compiler、selenium、phantomjs、sqlmap 摘要： 记录分析某音乐类App评论相关API的过程，以及一些工具/包的基本使用（部分工具对最后尝试没有影响，但在其它场景或许有用），最后结合sqlmap进行注入尝试。本文对于sql注入没有深入展开（水平不够…）。 想法来源：本想写个程序获取零评论的歌曲，去占沙发…分析发现获取评论的POST请求参数有点复杂…既然花时间研究了，顺便进行一下sql注入的尝试。 目录：
在尖端语音处理领域，Riva 是一款由 NVIDIA 开发的强大平台，使开发人员能够创建强大的语音应用。该平台提供了一系列复杂的语音处理能力，包括自动语音识别（ASR）、文本转语音（TTS）、自然语言处理（NLP）、神经机器翻译（NMT）和语音合成。Riva 的一个关键优势在于其利用了 NVIDIA 的 GPU 加速技术，确保在处理高负载时仍能保持最佳性能。通过用户友好的 API 接口和 SDK 工具，Riva 简化了开发人员构建语音应用的过程。此外，Riva 还在 NVIDIA NGC™ 存储库中提供了预训练的语音模型，这些模型可以在自定义数据集上使用 NVIDIA NeMo 进行进一步优化，从而将专业模型的开发加速了 10 倍。
工具特点：支持多个语音任务，支持多个ASR端到端系统，当前最活跃的语音开源社区，是第三代端到端ASR系统的典型代表。
耳朵 = 倾听 = 麦克风 = 语音识别 ASR：Automatic Speech Recognition
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。
学好if判断是初级python入门的关键，是一种逻辑思维的开始，理解并掌握好if判断，有助于进一步学好python!
Python在语音识别方面功能很强大，程序语言简单高效，下面编程实现一下如何实现语音识别。本文分享如何调用百度AI开放平台实现语音识别技术。
时域重采样，同时改变语速与语调 使用波形相似重叠相加算法(WSOLA)，只改变语速 频域拉伸与压缩，只改变语调
WenetSpeech数据集 包含了10000+小时的普通话语音数据集，所有数据均来自 YouTube 和 Podcast。采用光学字符识别(OCR)和自动语音识别(ASR)技术分别标记每个YouTube和Podcast录音。为了提高语料库的质量，WenetSpeech使用了一种新颖的端到端标签错误检测方法来进一步验证和过滤数据。
今天来介绍一个VAD的工具，VAD（Voice Activity Detection）语音活动检测，是可以把一段长语音以静音位置把语音分割成多段短语音，常见的就用WebRTC VAD工具，目前很多项目都是用这个工具，但是今天作者介绍的是另一个工具，这个工具是PPASR的一个小功能，这个功能是基于深度学习实现的。
首先打开网易云音乐，第一步，先看翻页逻辑，因为比较高端的反爬多半都是AJAX异步为主的，果然，评论第二页跟第一页的地址是一样的。AJAX中根据async的值不同分为同步（async = false）和异步（async = true）默认情况下async是true。同步请求即是当前发出请求后，浏览器什么都不能做，必须得等到请求完成返回数据之后，才会执行后续的代码。也就是当JS代码加载到当前AJAX的时候会把页面里所有的代码停止加载，当这个AJAX执行完毕后才会继续运行其他代码。异步请求就当发出请求的同时，浏览
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）。
首先，打开window系统中的cmd命令行工具，或者powershell，安装腾讯云tencentcloud的Python库
本文将介绍一个准确率非常高的语音识别框架，那就是FunASR，这个框架的模型训练数据超过几万个小时，经过测试，准确率非常高。本文将介绍如何启动WebSocket服务和Android调用这个服务来实时识别，一边说话一边出结果。
asreml软件功能非常强大，使用简单，遗传评估和基因组选择的利器，5月份有个遗传评估和基因组选择的培训班（见文末），
机器学习（ML）是AI的一个子集，它侧重于使计算机能够从经验中学习和改进，而无需明确编程。这意味着ML算法可以分析数据、检测模式，并基于该分析进行预测或决策。机器学习的应用包括客户细分、欺诈检测、个性化推荐等等。
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。
用过网易云音乐听歌的朋友都知道，网易云音乐每首歌曲后面都有很多评论，热门歌曲的评论更是接近百万或者是超过百万条．现在我就来分享一下如何爬取网易云音乐歌曲的全部评论，由于网易云音乐的评论都做了混淆加密处理，因此我们需要深入了解它的加密过程之后才能爬取到网易云音乐歌曲的全部评论．
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。
对于语音识别初学者来说，通过简单案例快速上手，不仅能够快速了解语音识别等实际应用模式，对枯燥无味的学习中提升兴趣值也大有帮助。百度语音提供了语音识别、语音合成和语音唤醒等产品的SDK免费资源，是面向广大开发者永久免费的开放语音技术平台，且简单易用，可以作为学习之余练手的好去处。
官方文档说明：https://cloud.tencent.com/document/product/1093/35726
深度学习模型通常具有许多可以调整的超参数，例如学习率、批次大小、隐藏层数、神经元数量及优化器等。为了在给定的任务和数据集上获得模型的最佳性能，我们需要找到在模型中使用的最佳超参数值。搜索最佳超参数组合的过程称为超参数优化。
编者按：目前，人类使用的语言种类有近7000种，然而由于缺乏足够的语音-文本监督数据，绝大多数语言并没有对应的语音合成与识别功能。为此，微软亚洲研究院机器学习组联合微软（亚洲）互联网工程院语音团队在ICML 2019上提出了极低资源下的语音合成与识别新方法，帮助所有人都可以享受到最新语音技术带来的便捷。
在语音识别中，模型输出的结果只是单纯的文本结果，并没有根据语法添加标点符号，本教程就是针对这种情况，在语音识别文本中根据语法情况加入标点符号，使得语音识别系统能够输出在标点符号的最终结果。
Introducing Python and Guest Shell on IOS-XE 16.5
采用领先国际的流式端到端语音语言一体化建模方法，融合百度自然语言处理技术，近场中文普通话识别准确率达98%
在很多研究中都表明，人工智能在诊断任务上优于人类医生。但在医疗领域实施人工智能的任何环节中，从设计到数据和交付，都有可能出现错误。那么，谁将为这些错误负责呢？
每天给你送来NLP技术干货！ ---- NLP算法工程师（校招） 工作地点：北京 工作时长：早10晚7，从不加班 工作职责 1. 负责数美风控业务场景下自然语言处理技术；包括文本分类、句法分析、自动摘要、情感分析和语义理解等； 2. 负责关键词识别、文本分类、意图识别、语义蕴含学习等工作； 3. 应用NLP技术解决场景中的对话评价、情感分析、引导、内容识别、问答匹配等工作； 4. 通过对数据的敏锐洞察,深入挖掘产品潜在价值和需求,进而提供更有价值的产品和服务,通过技术创新
随着人工智能技术的飞速发展，语音识别（ASR）和语音合成（TTS）技术已经成为智能语音服务领域的核心技术。腾讯云语音产品，凭借其业界领先的技术优势和极具竞争力的价格，为各行业提供了从标准化到定制化的全方位智能语音服务，广泛应用于多个行业场景，极大地推动了企业服务、阅读、教育、游戏、金融、电商等行业的智能化升级。
现实世界中的一些业务应用示例包括图像处理，医疗诊断，金融服务和欺诈检测。此样本说明如何使用SAS®In-Memory Statistics中的NEURAL语句来构建人工神经网络模型来识别垃圾邮件。该示例中使用的数据集是机器学习存储库中的经典Spambase数据集。请注意，SAS®内存中统计信息具有直接将数据直接从URL加载到内存中的功能，而无需保存到磁盘，如示例所示。该示例还演示了如何执行以下任务：
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