语音增强——基本谱减法及其python实现
语音增强——基本谱减法及其python实现
Python 语音转文本
Python 文本转语言
基于so-vits-svc语音模型实现AI翻唱歌曲
使用so-vits-svc模型训练zutomayo的音色，让AI用这音色去翻唱其他歌曲
理解梅尔频谱（mel spectrogram）
语音处理中 常常需要用到mel spectrogram，比如在语音分类中常常会把把信号signal变成图片spectrogram的形式， 然后用分类图片的算法（比如CNN）来分类语音。 本文主要介绍如何通过librosa来获取spectrogram 和mel spectrogram
声音克隆 AI有哪些？
Tacotron：由Google开发的声音克隆 AI模型，能够生成人类的语音，并在Google Assistant中使用。WaveNet：由Google开发的声音克隆 AI模型，能够生成人类的语音，并在Google Assistant中使用。声音克隆 AI是一类人工智能技术，主要用于生成人类或动物的
【愚公系列】华为云系列之ModelArts搭建中文语音识别系统
ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。“一站式”是指AI开发的各个环节，包括数据处理、算法开发、模型训练、模型部署都可以在ModelArts
微软提出AIGC新“玩法”，图灵奖得主Yoshua Bengio也来了！
在AIGC取得举世瞩目成就的背后，基于大模型、多模态的研究范式也在不断地推陈出新。微软研究院作为这一研究领域的佼佼者，与图灵奖得主、深度学习三巨头之一的Yoshua Bengio一起提出了AIGC新范式——Regeneration Learning。这一新范式究竟会带来哪些创新变革？本文作者将带来他
代码会说话——pyttsx3简介
目录一、pyttsx3 概述二、pyttsx3的安装三、pyttsx3的运用四、全套代码一、pyttsx3 概述代码会说话：pyttsx3是Python中的文本到语音转换库。二、pyttsx3的安装pipinstallpyttsximage-20220429155835751三、pyttsx3的运用
中文语音识别数据集总结
目录OpenSLR国内镜像1.Free ST Chinese Mandarin Corpus2.Primewords Chinese Corpus Set 13.爱数智慧中文手机录音音频语料库（Mandarin Chinese Read Speech ）4.THCHS305.ST-CMDS6.MAG
语谱图（一） Spectrogram 的定义与机理
语谱图就是语音频谱图，一般是通过处理接收的时域信号得到频谱图，因此只要有足够时间长度的时域信号就可。专业点讲，那是频谱分析视图，如果针对语音数据的话，叫语谱图。语谱图的横坐标是时间，纵坐标是频率，坐标点值为语音数据能量。由于是采用二维平面表达三维信息，所以能量值的大小是通过颜色来表示的，颜色深，表示
基于树莓派的智能家居项目整理
智能家居用到的硬件有：树莓派4B、LD3320语音识别模块、pi 摄像头、继电器组、火焰传感器、蜂鸣器、电磁锁采用了简单工厂模式的一个设计方式。稳定，拓展性更强，在C语言中，因为没有接口、类这一说法，所以这里采用了结构体来“等效替换”。有四个灯，所以我创建了四个灯控制.c程序。每一个程序文件中，都有
【语音算法】wav2vec系列原理和使用
wav2vec系列工作由facebook AI Research团队提出，包括wav2vec、vq-wav2vec、wav2vec2.0，效仿nlp上的word2vec，是语音的一种通用特征提取器。本文重点讲解wav2vec2.0模型及其使用方法。
【Google语音转文字】Speech to Text 超级好用的语音转文本API
Google speech to text api 语音转文本
SU-03T语音模块的使用（小智语音控制LED灯）
SU-03T语音模块控制LED灯的亮灭以及亮度调节；
使用OpenAI的Whisper 模型进行语音识别
Whisper模型是在68万小时标记音频数据的数据集上训练的，其中包括11.7万小时96种不同语言的演讲和12.5万小时从”任意语言“到英语的翻译数据。该模型利用了互联网生成的文本，这些文本是由其他自动语音识别系统(ASR)生成而不是人类创建的。该数据集还包括一个在VoxLingua107上训练的语
半小时用ChatGPT构建你的虚拟形象
大家好，欢迎来到我的频道，今天我来教大家如何用ChatGPT创建一个虚拟形象，如下图和视频所示。
提速300%，PaddleSpeech语音识别高性能部署方案重磅来袭！
PaddleSpeech 1.3版本正式发布，ASR与TTS支持高性能部署
人工智能交互系统界面设计（Tkinter界面设计）
本平台利用Tkinter模块搭建了一个人工智能系统界面，用户在界面按下按钮或者输入文本框内容，可以与系统进行数据交互，使用户能够在一个界面就完成本平台基本的Python程序功能。
分享本周所学——人工智能语音识别模型CTC、RNN-T、LAS详解
本人是一名人工智能初学者，最近一周学了一下AI语音识别的原理和三种比较早期的语音识别的人工智能模型，就想把自己学到的这些东西都分享给大家，一方面想用浅显易懂的语言让大家对这几个模型有所了解，另一方面也想让大家能够避免我所遇到的一些问题。然后因为我也只是一名小白，所以有错误的地方还希望大佬们多多指正。
MFCC特征提取
在语音识别方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients，简称MFCC）。 MFCC的提取过程包括预处理、快速傅里叶变换、Mei滤波器组、对数运算、离散余弦变换、动态特征提取等步骤。
