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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。
