什么是死去?是终点,是诀别,是不可挽留, 是再也握不到的手,感觉不到的温度, 再也说不出口的“对不起”。
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。整个代码实现下来还不到150行。
百度语音现在是比较方便的接口,具体说明请看官方文档,本文分两个部分,先是使用python实现录音,然后再使用百度语音api进行识别上传。
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。
发布于 2014-08-25 23:12:16 | 595 次阅读 | 评论: 0 | 来源: 网友投递
K-means 算法是典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,两个对象的距离越近,其相似度就越大。而簇是由距离靠近的对象组成的,因此算法目的是得到紧凑并且独立的簇。
文章目录 录音功能 代码 录音功能 python 实现录音 代码 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' ------------------------------------------------- File Name : 录音 Description : AIM: 录音 Functions: 1. mac os 环境搭建 2. 录音cod
笔者从事智能音箱系统测试,这是一款基于android系统的智能语音助手产品。基本功能特性和测试方法都已稳定,目前多产品快速迭代,涉及的场景较多且数据量大,例如不同场景下的灯效多达四五十种,每一种灯效又包含十多项参数,靠人工检查成本较高(时间、人力等),繁琐又易出错,且无法做长期稳定性测试,适合采用自动化来对更新的版本做基础验证。
聚类分析(Cluster Analysis)是一类经典的无监督学习算法。在给定样本的情况下,聚类分析通过特征相似性或者距离的度量方法,将其自动划分到若干个类别中。常用的聚类分析方法包括层次聚类法(Hierarchical Clustering)、k均值聚类(K-means Clustering)、模糊聚类(Fuzzy Clustering)以及密度聚类(Density Clustering)等。本节我们仅对最常用的kmeans算法进行讲解。
我们需要一个用于WebAssembly的Python实现,这已经不是什么秘密了。它不仅将Python引入到浏览器中,而且由于iOS和Android都支持将JavaScript作为应用的一部分运行,它也将Python引入到移动端。这一切都让我兴奋。
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。
需要在mysql数据库中查到相关文件的在服务器的路径,然后通过scp来下载相关文件,之前是手动操作,我现在要写成一个脚本
本章介绍如何使用PaddlePaddle实现简单的声纹识别模型,本项目参考了人脸识别项目的做法PaddlePaddle-MobileFaceNets ,使用了ArcFace Loss,ArcFace loss:Additive Angular Margin Loss(加性角度间隔损失函数),对特征向量和权重归一化,对θ加上角度间隔m,角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。
本章介绍如何使用Pytorch实现简单的声纹识别模型,本项目参考了人脸识别项目的做法Pytorch-MobileFaceNet ,使用了ArcFace Loss,ArcFace loss:Additive Angular Margin Loss(加性角度间隔损失函数),对特征向量和权重归一化,对θ加上角度间隔m,角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。
http://gk.link/a/108GK ,内容挺全面,学了应该对算法有帮助。
我们从近10000个python开源框架中评价整理的34个最为好用的开源框架,它们细分可以分为Python Toolkit、Web、Terminal、Code Editor、Debugging、complier、Data Related、Chart8类,分布情况如下图:
人工智能和深度学习的热潮极大的带动了Python的发展,迅速在Python生态圈中催生了大批的涉及各个方面的优秀Python开源框架,今天小编就带你回顾下2018年度最优秀好用的Python开源框架。
很多商务人士在开会的过程中,会做录音。 录音可以用于及时地复习和回顾,避免忘记会议中的内容。 本文作者会展示一个完整的使用ffmpeg压缩和拼接音频的例子。 在例子中,3段会议的录音,如下图所示:
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
os.system(file) 调用系统应用来打开文件,file 可为图片或者音频文件。
Python自身作为一门编程语言,它有多种实现。这里的实现指的是符合Python语言规范的Python解释程序以及标准库等。这些实现虽然实现的是同一种语言,但是彼此之间,特别是与CPython之间还是有些差别的。
本项目说是使用Keras,但使用的都是Tensorflow下的keras接口,本项目主要是用于声纹识别,也有人称为说话人识别。本项目包括了自定义数据集的训练,声纹对比,和声纹识别。
本文实例讲述了Python实现批量修改图片格式和大小的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
这个仓库用python语言实现了绝大部分算法,主要是用于教学目的,因此效率稍微低于工业界。
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。
本章介绍如何使用Tensorflow实现简单的声纹识别模型,首先你需要熟悉音频分类,没有了解的可以查看这篇文章《基于Tensorflow实现声音分类》 。基于这个知识基础之上,我们训练一个声纹识别模型,通过这个模型我们可以识别说话的人是谁,可以应用在一些需要音频验证的项目。不同的是本项目使用了ArcFace Loss,ArcFace loss:Additive Angular Margin Loss(加性角度间隔损失函数),对特征向量和权重归一化,对θ加上角度间隔m,角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。
经常遇到身边的朋友,想从视频中提取出文字,尤其是自媒体博主,如果能直接把视频转换成文章,那可太省时间了。
AUC是ROC曲线下的面积,它是机器学习用于二分类模型的评价指标,AUC反应的是模型对样本的排序能力。它的统计意义是从所有正样本随机抽取一个正样本,从所有负样本随机抽取一个负样本,当前score使得正样本排在负样本前面的概率。
本文实例为大家分享了python实现图片识别汽车的具体代码,供大家参考,具体内容如下
给定一个输入和输出值之间的转换,描述一个数学函数f,优化处理生成和选择一个最佳解决方案从一些组可用的替代方案,通过系统地选择输入值在一个允许集,计算的输出功能,录音过程中发现的最好的输出值。许多实际问题都可以用这种方法建模。例如,输入可以是电机的设计参数,输出可以是功耗,或者输入可以是业务选择,输出可以是获得的利润。
当谈到Python时,一般指的是CPython。但Python实际上是一门语言规范,只是定义了Python这门语言应该具备哪些语言要素,应当能完成什么样的任务。这种语言规范可以用不同的方式实现,可以用C实现,也可以用C++、Java、C#、JavaScript,甚至使用Python自己实现。这篇文章就是简要介绍并比较不同的Python实现,并且今后还会不断的扩充。
以上这篇python 接收处理外带的参数方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持网站事(zalou.cn)。
本篇博客将详细介绍如何使用Python实现一个经典的编程小项目——猜数字游戏。这个项目不仅适合编程新手入门,也能让有经验的开发者通过优化代码逻辑、加入新功能来挑战自己。在这篇文章中,我们将覆盖基本的Python语法、条件判断、循环控制、函数定义等核心知识点,并提供丰富的代码示例。无论你是编程小白还是代码大佬,相信你都能从中获得乐趣和知识。Python编程、猜数字游戏、代码示例、编程教程等关键词。
这个仓库用Python语言实现了绝大部分算法,主要是用于教学目的,因此效率稍微低于工业界。
买了一个录音笔,效果比使用笔记本话筒录音好多了还省电。当然啦,我也曾试过使用手机录音,结果是,没能录多久就中断了(Android 就是这么不靠谱)。
数据科学主要以统计学、机器学习、数据可视化等,使用工具将原始数据转换为认识和知识(可视化或者模型),主要研究内容包括数据导入、数据转换、可视化、构建模型等。当前R语言和Python是两门最重要的数据科学工具,本系列主要介绍R和Python在数据导入、数据转换、可视化以及模型构建上的使用。整个系列会按照数据转换、可视化、数据导入、模型构建进行介绍。在数据转换和可视化模块中,R和Python有很多相近的语法代码。
1、psutil是一个跨平台库(https://github.com/giampaolo/psutil) 能够实现获取系统运行的进程和系统利用率(内存,CPU,磁盘,网络等),主要用于系统监控,分析和系统资源及进程的管理。 2、IPy(http://github.com/haypo/python-ipy),辅助IP规划。 3、dnspython(http://dnspython.org)Python实现的一个DNS工具包。 4、difflib:difflib作为Python的标准模块,无需安装,作用是对
1、psutil是一个跨平台库(https://github.com/giampaolo/psutil)
使用pip安装报错,尝试使用以上安装方法,安装成功,也可以使用,如果安装遇到问题,可以尝试参考中的文章提供有解决办法。
python的实现有很多种,如果想研究一下它语言本身一些机制的实现,可能需要看源代码,那么,就需要找到相应的实现,分支和版本。
本项目使用了EcapaTdnn模型实现的声纹识别,不排除以后会支持更多模型,同时本项目也支持了多种数据预处理方法,损失函数参考了人脸识别项目的做法PaddlePaddle-MobileFaceNets ,使用了ArcFace Loss,ArcFace loss:Additive Angular Margin Loss(加性角度间隔损失函数),对特征向量和权重归一化,对θ加上角度间隔m,角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。
paramiko很强大,通过python实现SSH协议。可以做到ssh远程登录,sftp上传下载文件。
Python 计算机视觉 SimpleCV—开源的计算机视觉框架,可以访问如OpenCV等高性能计算机视觉库。使用Python编写,可以在Mac、Windows以及Ubuntu上运行。 自然语言处理 NLTK —一个领先的平台,用来编写处理人类语言数据的Python程序 Pattern—Python可用的web挖掘模块,包括自然语言处理、机器学习等工具。 TextBlob—为普通自然语言处理任务提供一致的API,以NLTK和Pattern为基础,并和两者都能很好兼容。 jieba—中文断词工具。 Sno
Given an array of integers A, find the sum of min(B), where B ranges over every (contiguous) subarray of A.
今天的算法是插值,细分是牛顿插值。关于插值可能大家听到最多的就是图像插值,比如100元的摄像头有4K的分辨率???其实这里就是使用的插值算法,通过已经有的数据再生成一些,相当于提升了数据的量。如果我们想放大图像,我们需要使用过采样算法来扩展矩阵。
Given a linked list, determine if it has a cycle in it. Follow up: Can you solve it without using e
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