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。
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。
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。
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。
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。
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。
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
Parakeet 旨在为开源社区提供灵活、高效和最先进的文本转语音工具包。它建立在 PaddlePaddle 动态图上,包括许多有影响力的 TTS 模型。
本项目是基于VGG-Speaker-Recognition开发的,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。
这篇文章我们来看下如何用Matlab和Python产生录制音频、播放音频、导入音频文件,并查看音频文件的波形图。
Python语言已经无所不能了,今天就来分享一下,如何使用Python来录制和播放音频文件。
本文将介绍一个实时指令唤醒的程序,可以添加任意的指令,实时录音一旦检测到指令语音,激活程序。同时还支持指令微调、提高指令的准确率。
Python有个很强大的处理音频的库pyqudio, 使用pyaudio库可以进行录音,播放,生成wav文件等等。更多介绍可以查阅官方文档。
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。
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
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。
使用两个线程,一个使用pyaudio录音,一个使用pillow不停地截屏保存图片,最后再把音频和所有图片合成为视频文件。中间过程需要一定的硬盘空间。
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。
因从事律师工作,在诉讼业务中,经常会解除到当事人电话录音这一类的证据。苦于当事人提供的电话录音要么普通话不标准,要么直接就是方言,对话中的关键信息也难以定位。而在法庭的质证环节中,仅提交一份电话录音的文件,却不提供转写的文字版内容,显然是不会留给审判席人员好印象的。众所周知,律师最值钱的就是时间了,那么这样一份繁琐的转写录音文件的工作流程,能不能够使用AI的科技手段实现呢?
来说说 Python 实现倒放音频的过程。直接在网上搜相关内容,的确有现成的音频处理库 pydub,体验了一下:特!别!好!用!
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?
本项目使用了EcapaTdnn、ResNetSE、ERes2Net、CAM++等多种先进的声纹识别模型,不排除以后会支持更多模型,同时本项目也支持了MelSpectrogram、Spectrogram、MFCC、Fbank等多种数据预处理方法,使用了ArcFace Loss,ArcFace loss:Additive Angular Margin Loss(加性角度间隔损失函数),对应项目中的AAMLoss,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,除此之外,还支持AMLoss、ARMLoss、CELoss等多种损失函数。
在 Python 端,我们需要创建一个 Streamlit 应用,用于接收和处理前端传递的 base64 编码数据。以下是 Python 端的代码示例:
本文将介绍一个可以通过语音指令来控制坦克大战游戏的程序,用户只需要添加几个疾病区然后控制坦克进行向上、向下、向左、向右、开火、停止等操作。同时还支持指令微调、提高指令的准确率。
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:
大家吼,我是你们的朋友煎饼狗子——喜欢在社区发掘有趣的作品和作者。【每日精选时刻】是我为大家精心打造的栏目,在这里,你可以看到煎饼为你携回的来自社区各领域的新鲜出彩作品。点此一键订阅【每日精选时刻】专栏,吃瓜新鲜作品不迷路! *当然,你也可以在本篇文章,评论区自荐/推荐他人优秀作品(标题+链接+推荐理由),增加文章入选的概率哟~
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。
最近两天需要做一个python的小程序, 就是实现人与智能机器人(智能对话接口)的对话功能,目前刚刚测试了一下可以实现, 就是能够实现个人与机器的智能对话(语音交流)。
作品未来设想:并不是制作一个能自由行走的智能管家机器人之类的,那样的科技以及成本是不一个寒假可以ko!我们希望创造出智能机器人的头。
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)。
随着人工智能技术的不断发展,语音克隆技术也得到了越来越多的关注和研究。目前,AI语音克隆技术已经可以实现让机器模拟出一个人的声音,甚至可以让机器模拟出一个人的语言习惯和表情。
前两天刷哔哩哔哩,看了两期《小翔哥是世界上最帅的男人》和《笑死人的倒放挑战》视频,视频里他们将语音或者音频倒着播放,特别搞笑。
大型语言模型(LLM)正在改变每个行业的用户期望。然而,建立以人类语音为中心的生成式人工智能产品仍然很困难,因为音频文件对大型语言模型构成了挑战。
首先请想象一下,当你回到家,只有一个人在家,但却没有人聊天,然后你发出了一个命令,电脑便开始自动与你对话,而你不需要打字,不需要看屏幕,因为她会自己发出声音,回应你的问题,以及问候。
区分说话主要是通过音高(基频)和音色(频谱包络-频谱最大幅度的连接线) 音高:http://ibillxia.github.io/blog/2013/05/16/audio-signal-processing-time-domain-pitch-python-realization/ 音色:http://ibillxia.github.io/blog/2013/05/18/audio-signal-processing-time-domain-timbre-python-realization/ 此工具箱通过提取语音的三个特征,然后对其进行修改,从而改变语音的音色等特征,从而转换语音特性 比如:通过调高基频,可以偏女性化,通过改变基频未固定值,可以类似机器人等等 f0 : ndarray F0 contour. 基频等高线 sp : ndarray Spectral envelope. 频谱包络 ap : ndarray Aperiodicity. 非周期性
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。
下午和实验室要毕业的师兄师姐唱完歌回来,发现朋友圈被“李笑来泄露的肺腑之言“录音信息刷屏了,为了了解事情的来龙去脉,我特意把李笑来泄露的录音找来听力一遍。
作者 | 量子位 舒石 经过数月的工作,Facebook今天终于对外发布PyTorch的Beta版本。PyTorch是一个Python优先的深度学习框架。先来看看推上的评价: ● 《Python机器学习》的作者Raschka说:终于发布了!我很好奇。对我来说,PyTorch看起来是目前最棒的深度学习库,它的“动态”代码令人印象深刻。 ● AI从业者Delip Rao评价说:PyTorch今天终于对外发布,PyTorch的API看起来非常干净,用起来感觉就像用Keras写代码,但拥有了Torch的优点。
相信很多人都了解过录音转文字助手,但是还不知道录音转文字助手是怎么操作的,也不知道录音转文字助手如何实现语音转文字。没关系,如果你不知道录音转文字助手怎么用,可以看看接下来的操作。
“每个人的手机都是一部窃听器,不管你开不开机,都能被窃听。”在2009年上映的《窃听风云》中吴彦祖饰演的人物有这样一句台词,随着影片热映,“手机窃听”的问题被更多的人顾虑,网络商家也大肆推出各种窃听软件和设备,甚至某宝上也可以买到“GSM阻截器”,但是GSM阻截器需要相关仪器功率巨大,一般几百至几千的售卖多为骗人的假货,相关的技术分析网上有很多,这并不是我们今天谈论的主题。一般的窃听分为物理窃听和软件窃听,而软件窃听的成本相较较低,但是一般的窃听软件买卖信息也为假货。
语音合成(Text To Speech,TTS)满足将文本转化成拟人化语音的需求,打通人机交互闭环。 提供多种音色选择,支持自定义音量、语速,让发音更自然、更专业、更符合场景需求。语音合成广泛应用于语音导航、有声读物、机器人、语音助手、自动新闻播报等场景,提升人机交互体验,提高语音类应用构建效率。
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。
Beautiful Soup标准库是一个可以从HTML/XML文件中提取数据的Python库,它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式,Beautiful Soup将会节省数小时的工作时间。pymongo标准库是MongoDb NoSql数据库与python语言之间的桥梁,通过pymongo将数据保存到MongoDb中。结合使用这两者来爬去喜马拉雅电台的数据...
随着人工智能和机器人技术的快速发展,机械臂在工业、医疗和服务业等领域的应用越来越广泛。通过结合大模型和多模态AI,机械臂能够实现更加复杂和智能化的任务,提升了人机协作的效率和效果。我们个人平时接触不太到机械臂这类的机器人产品,但是有一种小型的机械臂我们人人都可以拥有它myCobot,价格低廉的一种桌面型机械臂。
https://people.csail.mit.edu/hubert/pyaudio/packages/
本库集成录音与播音功能,使用简单方便,让IM集成语音不再是难题。 简述 该库可进行语音录制及播放,方便IM项目集成语音功能: 1、录音可获取分贝,并默认回传10秒倒计时。 2、播放时贴耳自动转为听筒播
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