Python将语音识别成文字

theme: orange持续创作,加速成长!这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第30天,点击查看活动详情 ???? 个人主页:@青Cheng序员石头 在本教程中,我们将学习如何将语音或音频文件转换为文本格式,此处主要是用Python相关库完成功能。语音识别介绍Python支持许

音频(一)时域图、 频谱图 Spectrum

梅尔频率 倒谱 系数为了理解 梅尔频率 倒谱系数 , 我们需要先理解以下基本概念:mel frequency cepstrum coefficient1. 频谱1.1 声音信号是一维的时域信号,无法观察出频率随时间的变化规律。1.2 频谱: 如果通过傅里叶变换把它变到频域上,可以看出信

语音识别(利用python将语音转化为文字)

提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、申请讯飞语音端口1.点击链接进入讯飞平台主页面2.在页面注册自己的个人账户3.申请语音端口4.查看自己的端口编码二、python代码讲解1.引入库2.读入数据总结前言本篇博客讲述利用讯飞端口将语音转化为文字。一、申请讯飞

OpenAI 开源语音识别模型 Whisper 初体验

Whisper 是一个自动语音识别(ASR,Automatic Speech Recognition)系统,OpenAI 通过从网络上收集了 68 万小时的多语言(98 种语言)和多任务(multitask)监督数据对 Whisper 进行了训练。OpenAI 认为使用这样一个庞大而多样的数据集,可

语音识别芯片LD3320介绍

LD3320 芯片是一款“语音识别”芯片,集成了语音识别处理器和一些外部电路,包括AD、DA 转换器、麦克风接口、声音输出接口等。

非常全面的数字人解决方案(含源码)

数字人解决方案实际应用案例抖音虚拟主播人机交互数字站桶人首先我先给数字人重新做一个定义:“把人数字化,以行人的职责”。怎么理解呢?我举两个例子就清楚了。第一个是现在直播带货,主播成本越来越高,我们的数字人能否代替主播24小时自动带货呢?这里数字化的是主播的形象、声音、性格特质,以及商品的知识。另一个

使用OpenAI的Whisper 模型进行语音识别

本文将解释用于训练的数据集的种类以及模型的训练方法,以及如何使用Whisper

人工智能:通过Python实现语音合成的案例

今天给大家介绍一下基于百度的AI语音技术SDK实现语音合成的案例,编程语言采用Python,希望对大家能有所帮助!

MS-TTS:免费微软TTS语音合成工具(一键合成导出MP3音频)

免费微软TTS语音合成工具(一键合成导出MP3音频)

从视频到音频:使用VIT进行音频分类

在本文中,我们将利用ViT - Vision Transformer的是一个Pytorch实现在音频分类数据集GTZAN数据集-音乐类型分类上训练它。

语音识别之Kaldi学习GMM-HMM

kaldi语音识别理论与实践课程学习。前面的博客介绍了语音识别的基础知识及原理。现在开始学习实战。以Kaldi框架为基础。Kaldi是一个有全套的语音识别代码的工具,由Dan Povey博士和捷克的BUT大学联合开发,最早发布于2011年,底层代码使用C++编写,接口采用shell和python,覆

人工智能:语音识别技术介绍

就是语音识别技术中的识别过程,根据输入的语音信号,然后和训练好的HMM声学模型、语言模型、发音字典建立一个搜索空间,根据搜索算法找到最合适的路径。特征提取:把要分析的信号从最原始信号提取出来,这个阶段主要是对语音的幅度标准化、频响校正、分帧、加窗、始末端点检测等预处理操作,为声学模型提供需要特征向量

谷歌AudioLM :通过歌曲片段生成后续的音乐

AudioLM 是 Google 的新模型,能够生成与提示风格相同的音乐。该模型还能够生成复杂的声音,例如钢琴音乐或人的对话。结果是它似乎与原版没有区别,这是十分让人惊讶的。

Jetson Nano python中文语音播报数字距离 基于pyttsx3

Jetson Nano 中文语音播报

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。

(含源码和训练数据集)在Python中使用PyTorch Lightning构建自动语音识别(ASR)模型

人工智能正在推动第四次工业革命,机器可以听、看、理解、分析,然后在超人的水平上做出明智的决定。 然而,人工智能的有效性取决于底层模型的质量。 因此,无论您是学术研究人员还是数据科学家,您都希望快速构建具有各种参数的模型,并为您的解决方案确定最有效的模型。在这篇文章中,我将介绍使用 PyTorch L

python_视频中语音识别转出文本

注意:没有“stepladder”的同学建议不要看啦1. 安装需要的包1.1 安装SpeechRecognition包pip install SpeechRecognition1.2 安装 PockSphinx包在线装总是失败,采用本地安装https://www.lfd.uci.edu/~gohlk

深度学习100例 | 第41天-卷积神经网络(CNN):UrbanSound8K音频分类(语音识别)

🔗 运行环境:python3🚩 作者:K同学啊🥇 选自专栏:《深度学习100例》🔥 精选专栏:《新手入门深度学习》📚 推荐专栏:《Matplotlib教程》🧿 优秀专栏:《Python入门100题》🚀 我的环境:语言环境:Python3.6.5编译器:jupyter notebook

使用 Python 实现一个简单的智能聊天机器人

Python100行代码实现简单的智能聊天机器人

TensorFlow和Pytorch中的音频增强

本文将介绍TF和Pytorch这两个非常流行的深度学习框架中进行音频数据增强的方法