98秒转录2.5小时音频,最强音频转文字软件insanely-fast-whisper下载部署-编程思维

insanely-fast-whisper是一款功能强大的音频翻译工具,具备高速转录能力,能在短时间内完成大量音频处理,提高工作效率 以下是IFW在 Nvidia A100 - 80GB 上运行的一些基准测试:   最新中文版:https://pan.baidu.com/s/1E_gcymuUT7FsHWq51dlhSQ?pwd=r0p4   核心特性 1、自动转录,可快速将长音频文件转录为文

中文语音识别转文字的王者,阿里达摩院funasr足可与whisper相颉顽-编程思维

君不言语音识别技术则已,言则必称Whisper,没错,OpenAi开源的Whisper确实是世界主流语音识别技术的魁首,但在中文领域,有一个足以和Whisper相颉顽的项目,那就是阿里达摩院自研的FunAsr。 FunAsr主要依托达摩院发布的Paraformer非自回归端到端语音识别模型,它具有高精度、高效率、便捷部署的优点,支持快速构建语音识别服务,最重要的是,FunASR支持标点符号识别

持续进化,快速转录,faster-whisper对视频进行双语字幕转录实践(python3.10)-编程思维

Faster-Whisper是Whisper开源后的第三方进化版本,它对原始的 Whisper 模型结构进行了改进和优化。这包括减少模型的层数、减少参数量、简化模型结构等,从而减少了计算量和内存消耗,提高了推理速度,与此同时,Faster-Whisper也改进了推理算法、优化计算过程、减少冗余计算等,用以提高模型的运行效率。 本次我们利用Faster-Whisper对日语视频进行双语(日语/国语

如何在 unity 游戏中集成 ai 语音识别?-编程思维

简介 语音识别是一项将语音转换为文本的技术,想象一下它如何在游戏中发挥作用?发出命令操纵控制面板或者游戏角色、直接与 NPC 对话、提升交互性等等,都有可能。本文将介绍如何使用 Hugging Face Unity API 在 Unity 游戏中集成 SOTA 语音识别功能。 您可以访问 itch.io 网站 下载 Unity 游戏样例,亲自尝试一下语音识别功能。 先决条件 阅读文本可能需要了解

录音转文字sdk哪家强?-编程思维

最近在做一款录音App,有一个模块是录音转文字功能,于是对比了市面上常见的API,国内做的比较大的主要有讯飞、腾讯、阿里、百度、华为。 讯飞 讯飞在国内做语音SDK是做的比较早的,翻译出来的准确率挺不错的,支持的方言也多,比较成熟。只是价格上比较贵,感觉是最贵的API了,适合对转写要求比较高的用户。 SDK有个缺点就是不能直接给OSS地址,调用他家的SDK必须要上传音频文件。 一共有6种套餐,我

教你1分钟搞定2小时字幕-编程思维

摘要:本文将介绍如何使用录音文件识别极速版给无字幕视频自动生成字幕。 本文分享自华为云社区《利用录音文件极速版为视频生成字幕》,作者:戈兀。 引言 越来越多的人们使用抖音、B站等视频app,记录、分享日常生活,随之互联网上产生了大量的长、短视频。字幕是影响视频观看体验的重要因素。以日常分享为主的视频创作者往往没有时间为视频制作字幕,在创作者发音不清楚的前提下,没有字幕的视频可能会让观众困惑甚至产

极速进化,光速转录,c++版本人工智能实时语音转文字(字幕/语音识别)whisper.cpp实践-编程思维

业界良心OpenAI开源的Whisper模型是开源语音转文字领域的执牛耳者,白璧微瑕之处在于无法通过苹果M芯片优化转录效率,Whisper.cpp 则是 Whisper 模型的 C/C++ 移植版本,它具有无依赖项、内存使用量低等特点,重要的是增加了 Core ML 支持,完美适配苹果M系列芯片。 Whisper.cpp的张量运算符针对苹果M芯片的 CPU 进行了大量优化,根据计算大小,使用 A

闻其声而知雅意,基于pytorch(mps/cpu/cuda)的人工智能ai本地语音识别库whisper(python3.10)-编程思维

前文回溯,之前一篇:含辞未吐,声若幽兰,史上最强免费人工智能AI语音合成TTS服务微软Azure(Python3.10接入),利用AI技术将文本合成语音,现在反过来,利用开源库Whisper再将语音转回文字,所谓闻其声而知雅意。 Whisper 是一个开源的语音识别库,它是由Facebook AI Research (FAIR)开发的,支持多种语言的语音识别。它使用了双向循环神经网络(bi-di

一文了解循环神经网络_华为云开发者联盟-编程思维

摘要:循环神经网络(RNN)可是在语音识别、自然语言处理等其他领域中引起了变革! 本文分享自华为云社区《【MindSpore易点通】深度学习系列-循环神经网络上篇》,作者:Skytier 循环神经网络(RNN)可是在语音识别、自然语言处理等其他领域中引起了变革! 1 应用场景 循环神经网络(RNN)其实就是序列模型,我们先来看看其应用场景。 在语音识别时,给定了一个输入音频片段X ,并要求输出

讯飞语音接口注册_水上云天-编程思维

1.首先申请账号 http://open.voicecloud.cn/一个邮箱就够了,验证邮箱后,会得到一个appid2.然后登陆账号,到“我的语音云”---创建一个新的应用填写应用名称iflyreminder,后选择分类,然后描述应用大致要实现的功能,选择平台,这里选择Android。当然也有IOS WP8 JAVA FLASH WINDOWS LINUX等平台。提交后就建立成功了。 3.在“

利用微软认知服务实现语音识别功能_微笑刺客d-编程思维

  想实现语音识别已经很久了,也尝试了许多次,终究还是失败了,原因很多,识别效果不理想,个人在技术上没有成功实现,种种原因,以至于花费了好多时间在上面。语音识别,我尝试过的有科大讯飞、百度语音,微软系。最终还是喜欢微软系的简洁高效。(勿喷,纯个人感觉)   最开始自己的想法是我说一句话(暂且在控制台上做Demo),控制台程序能识别我说的是什么,然后显示出来,并且根据我说的信息,执行相应的行为.(

文字校对应该怎么校对?_eatwhat-编程思维

如果现在给你一篇纸质文档,老板让你把它做成电子版的,这应该不是啥难事,你做完之后要校验一下,于是你一边看纸质文档一边看电子文档很努力的校对,恩,好像没有什么问题。如果老板给你100篇这样的文档,你该怎么办呢?做成电子版这个过程没有什么优化的地方,可以校验的这个过程应该有什么更高效的方法吧。 如果现在你编辑一篇电子文档,编辑完了你想检查一下这个电子文档有没有错误,你当然可以用编辑软件的错误提示功能

基于rnn和ctc的语音识别模型,探索语境偏移解决之道_华为云开发者联盟-编程思维

摘要:在本文介绍的工作中,我们展示了一个基于RNN和CTC的语音识别模型,在这个模型中,基于WFST的解码能够有效地融合词典和语言模型. 本文分享自华为云社区《语境偏移如何解决?专有领域端到端ASR之路(三)》,原文作者:xiaoye0829 。 这篇文章我们介绍一个结合CTC与WFST (weighted finite-state transducers) 的工作:《EESEN: END-TO

探索语言交互技术在政务数字化的应用_华为云开发者联盟-编程思维

摘要:在智慧城市的建设中,政府也希望能够使用新技术来提供更好的服务。 最近去公积金中心办理逐月还贷的业务,由于害怕排队时间较长,还没到上班时间就早早排队去了。正当我等待得百无聊赖之时,坐旁边的一位小兄弟对着手机说:转1000块钱给我妈。我看他用手机人脸识别了一把,看样子是转账成功了,开心地继续刷手机。作为一名业内人士,对这位孝顺的小兄弟,我心生感(kui)慨(jiu)之余,立马想到,如果我能对着

语音识别端到端模型解读:fsmn及其变体模型_华为云开发者联盟-编程思维

摘要:在很长一段时间内,语音识别领域最常用的模型是GMM-HMM。但近年来随着深度学习的发展,出现了越来越多基于神经网络的语音识别模型。 一、概述 在很长一段时间内,语音识别领域最常用的模型是GMM-HMM。但近年来随着深度学习的发展,出现了越来越多基于神经网络的语音识别模型。在各种神经网络类型中,RNN因其能捕捉序列数据的前后依赖信息而在声学模型中被广泛采用。用得最多的RNN模型包括LSTM、

技术实操丨soundnet迁移学习之由声音分类到语音情感识别_华为云开发者联盟-编程思维

摘要:声音也是识别对象的一种重要数据源。其中根据声音来识别声音所处的环境也是语音识别的研究内容之一。 一、思路 1、SoundNet模型在视频数据中先预训练,视频任务可能是场景识别,可参考这篇文章SoundNet: Learning Sound Representations from Unlabeled Video。 2、迁移学习:5层的soundnet只取前3层作为迁移层,在新数据集中训练时

ros下基于百度语音的,语音识别和语音合成_demo例子集-编程思维

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/13153.html 概述: 本demo是ros下基于百度语音的,语音识别和语音合成,能够实现文字转语音,语音转文字的功能。 详细: 1. 安装库与环境 首先确保已经安装了以下两个库文件。 1.1 Python 音频处理库 PyAudio python -m pip install pyaudio 1.2 P

语音识别中的ctc算法的基本原理解释_腾讯云开发者-编程思维

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文作者:罗冬日 目前主流的语音识别都大致分为特征提取,声学模型,语音模型几个部分。目前结合神经网络的端到端的声学模型训练方法主要CTC和基于Attention两种。 本文主要介绍CTC算法的基本概念,可能应用的领域,以及在结合神经网络进行CTC算法的计算细节。 CTC算法概念 CTC算法全称叫:Connectionist temp