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2.专栏精选实战:百度语音合成
3.ASRT:一个中文语音识别系统
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OpenAI 推出的离线离线开源免费工具 Whisper,以其出色的语音源码语音语音识别功能吸引了不少关注。这款模型不仅能够进行多语言的识别识别语音转文本,还能进行语音翻译和语言识别,下载实用价值极高。开源市面上许多语音转文字服务如讯飞语记等都收费,离线离线扫雷开发定制源码而Whisper作为开源选择,语音源码语音无疑是识别识别一个经济实惠且性能强大的解决方案。
想在本地体验Whisper,下载首先需要为Windows设备安装ffmpeg和rust。开源ffmpeg可以从ffmpeg.org下载并配置环境变量,离线离线而rust则可以从rust-lang.org获取并确保命令行可用。语音源码语音接着,识别识别创建一个python虚拟环境,下载安装Whisper所需的开源神彩html源码依赖库。
运行Whisper的过程相当直接。通过命令行,只需提供音频文件如"Haul.mp3",并指定使用"medium"模型(模型大小从tiny到large递增)。首次运行时,Whisper会自动下载并加载模型,然后开始识别并输出文本,同时将结果保存到文件中。如果想在Python代码中集成,也相当简单。
如果你对此技术感兴趣,不妨亲自尝试一下。项目的源代码可以在github.com/openai/whisper找到。这不仅是开发麻将源码一次AI技术的体验,还可能开启语音转文字的新篇章。更多详情可参考gpt.com/article/的信息。
标签推荐:#AI技术 #OpenAI开源 #Whisper模型 #语音转文字 #ChatGPT应用
专栏精选实战:百度语音合成
本文节选自大话Unity公众号技术专栏《大话Unity》,未经允许不可转载。
大话Unity公众号回复语音识别获取源码工程。
大话Unity,让你快人几步。你好,我是大智。
大智:“昨天我们实战了语音识别,在人工智能的语音领域,还有很大一块是语音合成,也就是Text to Speech,文字转语音。r 源码 样例” 小新:“是不是就是我们经常听到的siri或者智能音箱那种声音?” 大智:“没错,那些声音都是用语音合成的技术合成音频文件,然后播放出来的。” 小新:“我们今天就来搞这个?” 大智:“对,这就开始”
首先做些准备工作,和昨天的语音识别的流程很像,大致如下:
语音识别
大智:“看完文档了没?” 小新:“看完了” 大智:“那我们就开始了。”
语音合成主要有两个过程:1. 鉴权认证:从百度获取一个令牌(token),请求的时候需要携带这个令牌,否则视为非法请求;2. 在Unity中请求语音合成接口。
第一步鉴权认证我们昨天已经实现了,可以拿来直接用。我们直接进入第二步,在Unity中请求语音合成接口。mvc权限设置源码
REST API
小新:“我在文档中看到了这个词REST API,API我懂,就是应用程序接口嘛,这个REST是什么?休息接口么?” 大智:“哎嘿,什么休息接口!这个是Web开发中的一个技术,你不懂正常,我来简单解释一下。”
REST ( REpresentational State Transfer ),State Transfer 为 "状态传输" 或 "状态转移 ",Representational 中文有人翻译为"表征"、"具象",合起来就是 "表征状态传输" 或 "具象状态传输" 或 "表述性状态转移",不过,一般文章或技术文件都比较不会使用翻译后的中文来撰写,而是直接引用 REST 或 RESTful 来代表,因为 REST 一整个观念,想要只用六个中文字来完整表达真有难度。
REST 本身是设计风格而不是标准。REST 谈论一件非常重要的事,如何正确地使用Web*标准*,例如,HTTP 和 URI。想要了解 REST 最好的方式就是思索与了解*Web*及其工作方式。如果你设计的应用程序能符合 REST 原则 (REST principles),这些符合 REST 原则的 REST 服务可称为 "RESTful web service" 也称 "RESTful Web API"。"-ful" 字尾强调它们的设计完全符合 REST 论文里的建议内容。
如果你不需要做Web开发,了解到这就够了,否则建议你了解下REST的具体原则,RESTful的Web接口目前非常流程。
请求语音合成
百度语音合成支持两种方式请求:- POST方式;- GET方式
百度文档中推荐使用POST方式,但是由于Unity的WebRequest类中,获取音频的现成接口是使用Get方法,所以我们下面的代码还是使用Get方法去获取。
上面的代码写好以后,设置好APIKey和SecretKey就可以合成语音出来了。
大智:“我们这两天通过实战学习了UnityWebRequest的具体用法,在请求Http时,结合接口说明,一般实现起来还是很容易的。”
思考题
大智:“上面的语音合成中很有多参数可以设置,试试不同的参数看看有什么效果吧!” 小新:“好嘞!” 大智:“收获别忘了分享出来!也别忘了分享给你学Unity的朋友,也许能够帮到他。”
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ASRT:一个中文语音识别系统
ASRT是AI柠檬博主开发的中文语音识别系统,基于深度学习,采用CNN和CTC方法训练,具有高准确率。系统包含声学模型、语言模型,提供基于ASRT的语音识别应用软件,支持Windows UWP和.Net平台。深度学习在语音识别领域的影响深远,ASRT采用深层全卷积神经网络,结合VGG网络配置,实现端到端训练,将语音波形转录为中文拼音,再通过最大熵隐含马尔可夫模型转换为文本。项目使用Python的HTTP协议基础服务器包,提供网络HTTP协议的语音识别API。系统流程包括特征提取、声学模型、CTC解码和语言模型,基于HTTP协议的API接口支持语音识别功能。客户端分为UWP和WPF两种,通过自动控制录音和异步请求实现长时间连续语音识别。未来,ASRT将加入说话人识别系统,实现AI实际应用中的“认主”行为。项目源码在GitHub上开源。