DeepSpeech2中文语音识别 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...# 生成数据列表 python create_data.py 训练模型 执行训练脚本，开始训练语音识别模型， 每训练一轮和每2000个batch都会保存一次模型，模型保存在PaddlePaddle-DeepSpeech...python infer_gui.py 打开界面如下： 相关项目 基于PaddlePaddle实现的声纹识别：VoiceprintRecognition-PaddlePaddle 基于PaddlePaddle...2.0实现的语音识别：PPASR 基于Pytorch实现的语音识别：MASR
00 - 前言欢迎学习《基于 Conformer 和 Transformer 模型的中文语音识别》实验。...学习目标 在本课程中，您将学习如下内容：语音数据预处理的方法使用AI模型对语音数据进行预测推理的流程AI模型推理结果后处理的方法端到端的深度学习工作流目录 本实验分为四个核心部分。...好了，到这里我们已经学习了语音翻译的解决方案流程，接下来我们就一起动手，基于开源数据集完成端到端的实验！...(length_data)250好了，到这里我们就完成了原始语音数据的预处理，把它转换成了AI模型可以处理的格式，接下来我们就尝试使用 Conformer 模型和 Transformer 模型进行推理。...到这里，我们使用两个AI模型对语音信号数据进行推理预测，得到了一个数组 ids，这个数组的每个值都代表字典文件 lm_tokens.txt 里面的一个序号。
在当今数字化时代，搜索引擎优化（SEO）对于网站和在线业务的成功至关重要。然而，随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，我们可以利用它来提升SEO策略并取得更好的效果。...本文将介绍如何通过使用Python编程语言以及一些相关库和工具，将AI应用于SEO领域。...Python提供了强大而灵活的机器学习库，如Scikit-learn和TensorFlow等，可以用于训练预测模型。通过分析这些预测结果并进行优化调整,我们能够改进网站在搜索引擎中的排名。...Python提供了强大的网络爬虫框架（例如BeautifulSoup或Scrapy），可帮助我们从不同来源获取相关信息，并使用AI算法来分析收集到的数据。...将AI融入SEO领域可以显着提升在线业务的可见性、流量和用户体验。通过使用Python编程语言及其丰富的库和工具，我们能够实现关键词分析与内容优化、搜索结果预测与排名改进以及自动化数据收集等功能。
知乎上有个问题：国内主流AI大模型都是Python 开发的，国外AI大模型是什么语言开发的？为什么要用python？...其实不然，现在大模型多是基于Porch、Tensoflow开发的，直接引用轮子，这两个框架确实基于C++，但大模型的其他代码，包括数据处理、数据训练、数据可视化、模型校验等等都是基于Python。...下面举几个例子： gpt2: 无监督多任务学习语言模型论文的代码 DALL-E: Open AI的图像生成产品，类似midjourney whisper: Openai的语音识别转换产品 其他还有很多仓库都是以...Python语言为主 不只是OpenAI，其实大多数知名AI公司产品都是主要基于Python，比如创造了阿尔法狗的Deepmind，你去翻看它的Github仓库，也是同样情况 到底为什么AI产品都主要基于...这些用来跑AI算法的库都是在Python生态中构建的，虽然底层代码会有C、C++等语言，但封装、使用、接口、维护等主要依靠Python来实现，所以你会发现几乎所有AI产品都是主要基于Python开发。
在当今数字化时代，AI语音助手已成为我们生活和工作中的得力伙伴。无论是苹果的Siri、亚马逊的Alexa，还是国内的小爱同学、小度等，它们能轻松执行指令，如查询天气、播放音乐，甚至陪我们聊天解闷。...文本到语音转换（TTS）：赋予机器“说话”的能力 文本到语音转换 （Text-to-Speech，TTS）是AI语音助手的“嘴巴”，负责将计算机生成的文本转换为自然、流畅的语音输出。...接着，根据语法和语义分析结果，对文本进行标注，标记重音、停顿等信息，让合成语音更自然。例如“我明天去北京”，会标注出“明天”的重音位置。 语音合成是核心步骤，基于声学模型和语音库生成语音信号。...拼接法从预先录制的语音库中选择所需语音单元拼接而成，语音质量高，但成本也高；参数法根据统计模型生成语音参数再转化为波形，数据量小，但语音质量稍逊一筹。 如今，基于神经网络架构的端到端合成技术成为主流。...前者通过建立文本特征到语音参数的映射关系生成语音；后者则利用深度神经网络将文本特征直接转换为语音波形。端到端合成技术训练数据量小、速度快、合成效果自然，但模型训练难度大，对计算资源要求高。
此前，Alexa研究人员对端到端的短网络进行了训练，网络的每个组成部分都是根据它对输出准确性的贡献来评估的。但是，新改进的AI模型还会在确定概率时考虑预期的技能，即在用户请求某事时调用的链接技能。...为了测试改进的AI系统的鲁棒性，Alexa AI团队测试了三个不同的版本，这两个版本使用两个不同的函数来生成应用于链接技能的权重：softmax，其生成的值为0到1之间必须总和为1的权重；sigmoid...Kim写道，这三个表现最佳的模型在制作三种候选技能的候选名单时，将错误率降低了12％。 亚马逊对AI的使用不仅限于技能选择。...一个单独的AI系统允许亚马逊的Echo扬声器识别多达十个不同的用户语音。此外，早在去年11月，亚马逊的Alexa团队表示，它已经开始分析用户的声音，以识别情绪或情绪状态。 这只是冰山一角。...8月，亚马逊的Alexa机器学习团队在关键语音识别模型脱机方面取得了进展。在9月举办的硬件活动中，公司展示了Hunches，它主动推荐基于连接设备和传感器数据的行动，以及耳语模式。
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： MusicGen：一种最新技术实现的可控文本到音乐模型。 AudioGen：一种最新技术实现的文本到声音模型。 EnCodec：一种高保真度神经音频编解码器。...AI (VC，Voice Conversion) 进行操作。...-2.0 picture ESPnet 是一个端到端的语音处理工具包，涵盖了端到端语音识别、文本转语音、语音翻译、语音增强、说话人分离等功能。...该项目的主要功能包括： 从几秒钟的录音中创建声纹模型 根据给定文本使用参考声纹模型合成语音 该项目有以下关键特性和核心优势： 实时处理：能够快速进行语言克隆并生成对应文字内容。
借助So-vits我们可以自己训练五花八门的音色模型，然后复刻想要欣赏的任意歌曲，实现点歌自由，但有时候却又总觉得少了点什么，没错，缺少了画面，只闻其声，却不见其人，本次我们让AI川普的歌声和他伟岸的形象同时出现...PaddleGAN视觉效果模型中一个子模块Wav2lip是对开源库Wav2lip的二次封装和优化，它实现了人物口型与输入的歌词语音同步，说白了就是能让静态图的唇部动起来，让人物看起来仿佛正在唱歌。 ...除此以外，Wav2lip还可以直接将动态的视频，进行唇形替换，输出与目标语音相匹配的视频，如此一来，我们就可以通过AI直接定制属于自己的口播形象了。 ...Python3.10开发环境 随后，需要在本地配置好CUDA和cudnn，cudnn是基于CUDA的深度学习GPU加速库，有了它才能在GPU上完成深度学习的计算。...但添加了这个参数需要单独下载模型文件。 Wav2Lip实现唇形与语音精准同步突破的关键在于，它采用了唇形同步判别器，以强制生成器持续产生准确而逼真的唇部运动。
提供丰富的插件和扩展功能。适用场景：中小型企业聊天机器人。1.3DeepPavlov特点：开源对话式 AI 框架，基于 PyTorch。提供预训练模型和工具，支持多语言和多任务。...2.云服务平台2.1Dialogflow（Google Cloud）特点：Google 提供的对话式 AI 平台，支持多语言和多平台集成。提供可视化开发工具和预训练模型。...2.3Amazon Lex特点：AWS 提供的对话式 AI 服务，支持语音和文本聊天机器人。集成 Alexa 和 AWS Lambda，支持自定义逻辑。适用场景：语音助手和客服机器人。...4.开源社区项目4.1ChatterBot特点：基于 Python 的聊天机器人框架，支持自定义逻辑。提供简单的对话管理功能。适用场景：小型聊天机器人项目。...总结AI 聊天机器人开发框架涵盖了从开源工具、云服务平台到企业级解决方案的多种选择。
深入探索AI文生语音技术的奥秘：从文本输入到逼真语音输出的全链条语音合成过程解析 1. 语音合成任务简介 1.1. 语音与文本 对比语音来说，NLP 技术在深度学习中更为普及。...根据上文中的分析可以发现，从文本到语音的合成会面对三个问题： 长度差异大，语音信号长度是文本序列的上千倍，难以跨越这么大的长度差异，直接从文本合成语音； 模态差异大，主要是信息含量不同，文本中只包含语义信息...，而语音包含语义信息和丰富的声学信息； 生成任务困难，基于回归任务的生成通常难于分类任务。...基于前面的问题，TTS 任务难以实现端到端的合成，因此主流的 TTS 方法通常使用 pipeline 框架，使用声学特征作为中间表征，将模型分为三部分。...应该是不能的：1. 上述模型只做了基于上下文预测的预训练任务，因此，表征中主要是与上下文相关的语义信息；2. 相应地，这些表征中缺乏足够支持将特征还原为原始语音信号的声学信息。
1、论文原理 从其 《Tacotron: A Fully End-to-End Text-To-Speech Synthesis Model》论文对应的摘要可以看出： 一个文本转语音的合成系统通常需要多个处理阶段...，例如文本分析前端、声学模型和音频合成模块。...构建这些组件经常需要多种领域的专业知识，而且设计选择也可能很脆弱，当然更重要的易形成错误累积。该论文提出了 Tacotron——一种端到端的生成式文本转语音模型，可以直接从字符合成语音。...通过配对数据集的训练，该模型可以完全从随机初始化从头开始训练。我们提出了几个可以使该序列到序列框架在这个高难度任务上表现良好的关键技术。 论文的网络架构如下： ? ...可见其本质上是Seq2Seq的一种应用，该模型接收字符的输入，输出相应的原始频谱图，然后将其提供给 Griffin-Lim 重建算法以生成语音 2、论文实践 注：本测试过程中，需要将一整句英文的标点符号进行去除
文本到语音合成（Text to Speech，TTS）作为生成式人工智能（Generative AI 或 AIGC）的重要课题，在近年来取得了飞速发展。...考虑到语音波形的复杂性和高维度，微软亚洲研究院机器学习组与 Yoshua Bengio 共同提出的 Regeneration Learning 范式，为这个问题提供了创新的参考答案。...同时，非自回归的方式和音高时长预测机制也赋予了 NaturalSpeech 2 扩展到语音之外的风格（例如歌声）的能力。...NaturalSpeech 2的语音合成性能大检测 研究团队将 NaturalSpeech 2 的模型大小扩展到了400M，并基于4.4万小时的语音数据进行了训练。...发表论文100余篇，研发的机器翻译和语音合成系统获得比赛冠军并达到人类水平，研究工作如预训练语言模型MASS、语音合成模型FastSpeech/NaturalSpeech、AI音乐项目Muzic受到业界关注
AI+IoT技术的应用，大到汽车和电视，小到灯泡、闹钟，都可以使用AI的控制技术。 ?...基于该方案能针对智能家居的各种设备提供以下三种应用场景： 本地离线语音唤醒及语音控制。 本地唤醒，基于云端语音及语义识别的远程控制。 本地“Alexa”唤醒，基于云端AWS SDK的语音助手服务。...该方案模块包含了语音的前端降噪、去回声等通用DSP算法，并且包含了WWE (Wake Word Engine)来处理基于AI模型的关键词唤醒的算法预测，在唤醒成功以后再进行多词条控制命令的AI模型预测。...为了能有一个更直观的了解，我们提供了相关demo的演示视频： 本地唤醒，基于云端识别的远程控制 如下图所示，在本地基于唤醒词的语音识别，然后通过交互的方式，把后面的语音输入传递到云端作进一步的智能识别。...本地"Alexa"唤醒 基于云端AWS的语音助手服务 如下图所示，基于恩智浦的低成本语音识别平台，还可以做低成本的智能音箱和智能语音助手，根据产品的定位和硬件的具体配置，可以开发并集成AWS/AVS/
AAE 模型原理示意图 论文的共同作者，Alexa Speech 组高级应用科学家 Viktor Rozgic 解释道，对抗自编码器是包含编码器的两部分模型——编码器（encoder）和解码器（decoder...MIT 实验室打造神经网络 1.2 秒感知愤怒 亚马逊不是唯一一家研究改进的基于语音的情绪检测的公司。...它建立在语音和面部数据打造情感档案的基础上。 ? 为了测试 AI 模型的通用性，该团队使用以英文训练的模型，对普通话语音情感数据训练的模型（普通话情感语料库，简称MASC）进行了评估。...结果它不仅可以很好地推广到英语语音数据，对汉语数据也很有效，尽管性能略有下降。 ?...未来的工作将开发其他大型公共语料库，并为相关的基于语音的任务训练 AI 系统，例如识别其他类型的情绪和情感状态。
网上看了一圈，发现基于tensorflow的中文语音识别开源项目很少，而且功能较为简单。英语的项目倒是很多，但奈何写代码的人功力太深厚，想转成中文的很麻烦。...因此本项目的目标是做一个简单易理解，方便新手入门的基于神经网络的ASR模型，同时把常用的功能加上方便参考。(实际上是代码功力太差…), 语料采用Aishell 的170h语音....（取对数，做逆变换，实际逆变换一般是通过DCT离散余弦变换来实现， 取DCT后的第2个到第13个系数作为MFCC系数），获得Mel频率倒谱系数MFCC，这个MFCC就是这帧语音的特征；（倒谱分析，获得MFCC...作为语音特征） 在代码上已经被人包装好了，可以通过python_speech_features 中的mfcc函数直接得到音频的mfcc特征, 该函数的参数为: mfcc(signal,samplerate...针对输入语音特征，在输入到卷积层之前需要对其进行reshape操作与expamd_dims 操作，得到形状为[batch_size, n_steps, n_dim, in_channel] 的tensor
纳德拉在今天的发布会上说，以AI的发展速度来看，显然不该将今天的想法“锁定”到专用芯片上，还友情提醒各公司不要“被Google的TPU诱惑”。...其他 语音AI工具“四合一” 微软旗下的四种语音相关AI工具，这次也被统一起来。其中包括微软语音识别服务、文本到语音API、定制化语音模型和翻译服务。...自从微软Cortana和亚马逊Alexa两款语音助手的联姻去年宣布之后，这件事似乎就没了动静。 今天，微软在Build大会上现场展示了这两个AI是怎样共生的。...对着Alexa说：Alexa, open Cortana，就能召唤出微软的Cortana，当然，也可以通过Cortana唤醒Alexa。 无障碍AI ?...微软还宣布未来5年要投入2500万美元，来开发基于AI的技术，帮助残疾人。这个项目的名字叫无障碍AI（AI for Accessibility）。
AAE 模型原理示意图 论文的共同作者，Alexa Speech 组高级应用科学家 Viktor Rozgic 解释道，对抗自编码器是包含编码器的两部分模型——编码器（encoder）和解码器（decoder...02 MIT 实验室打造神经网络 1.2 秒感知愤怒 亚马逊不是唯一一家研究改进的基于语音的情绪检测的公司。...它建立在语音和面部数据打造情感档案的基础上。 ? 为了测试 AI 模型的通用性，该团队使用以英文训练的模型，对普通话语音情感数据训练的模型（普通话情感语料库，简称MASC）进行了评估。...结果它不仅可以很好地推广到英语语音数据，对汉语数据也很有效，尽管性能略有下降。 ?...未来的工作将开发其他大型公共语料库，并为相关的基于语音的任务训练 AI 系统，例如识别其他类型的情绪和情感状态。
Python库种类很多，本文介绍了用于构建模型、语音图像处理的Python库。...是Python构建模型中的佼佼者，建立在NumPy，SciPy和matplotlib之上。...是一个开放源码的端到端平台。TensorFlow提供简单的模型构建，强大的机器学习生产，以及强大的实验工具和库。...3、PyTorch 传送门： https://pytorch.org/ 这是一个基于Python的科学计算包，其功能如下： NumPy的替代品，可使用GPU的强大功能 深度学习研究型平台，拥有最大灵活性和最快速度...2、H2O 传送门： https://github.com/h2oai/mli-resources H2O的无人驾驶AI，提供简单的数据可视化技术，用于表示高度特征交互和非线性模型行为，通过可视化提供机器学习可解释性
位于爱尔兰都柏林的 Voysis 公司希望通过自己的 AI 平台来改变这样的现状，将自然语言解析技术运用到包括电子商务、娱乐行业等领域， 使客户企业能够创建自己的语音助手。 ?...不同于 Google Assistant，Voysis Search 可以直接集成到网站或应用程序中，用户可以直接与品牌的网站或应用程序交互，浏览可使用的产品。...这样的想法对于给定领域中的工作很有帮助，它可以通过 API 让业务人员以最小的阻力和时间将其操作接入平台，因此他们可以给客户提供基于语音的AI互动。...以电子商务为例，零售商偏好于基于语音搜索的想法，让购物者清楚地通过自然语言表明他们正在寻找的商品。通常，构建这种工具需要大量的时间来训练系统并完成库存的分类，此外，专业人才的稀缺也加大了开发成本。...Voysis 平台可以获取所有相关数据，包括产品名称、类别、描述、评价以及元数据等，以创建用于强化语音体验的强大模型。
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