语音识别

文字转语音 edge_tts1、前沿这是一款微软语音转文字的项目，不要电脑配置因为他是通过类爬虫方式把文字转语音，跟官方比起来速度会慢一点但是基本够用

如何给小语种视频生成字幕？我的实测方法分享做视频内容创作时，一个常见需求是：先把小语种视频里的原文语音转成文字字幕。比如韩语、西班牙语、阿拉伯语等，如果没有字幕，后期翻译、剪辑、搜索都很麻烦。但手动打轴、听写原文不仅耗时，还很容易出错，特别是多说话人的场景。我之前都是用字幕软件一行行听写原文，再自己加时间轴，短视频都要做上一个小时

人工智能训练师

Fay数字人如何使用GPT-SOVITS进行TTS转换以及遇到的一些问题GPT-SoVITS 是一款开源的语音合成（TTS）工具，结合了 GPT 模型的文本理解能力与 SoVITS（Sound of Voice In Text-to-Speech）的声纹模拟技术，能够实现高自然度、个性化的语音合成。它支持通过少量音频样本克隆特定音色，同时具备多语言合成、情感调节等功能，广泛应用于语音助手、有声内容创作等场景。用户可通过网页界面或 API 接口输入文本，生成对应语音文件（如 WAV、MP3 等格式）。

webm 读取解析读取的话，pyhton opencv可以。

下面我就简单说两句

个人项目介绍：语音识别小助手

电力设施通道防外破防异物实时监控预警装置的核心功能是什么TLKS-PSC- I电力设施通道防外破防异物实时监控预警装置是高度智能化安全防护系统，核心功能有三方面。其一，采用激光雷达探测技术，对输电线路下方及周边区域全天候实时监测，精准识别潜在威胁目标越界行为。检测到入侵时，启动声光预警机制，用高亮度LED爆闪灯和超100分贝语音告警警示，还支持自定义语音内容。其二，配备镭射激光标定系统，在两塔间形成光学警戒线，标示安全限高区域，且能自动夜间开启，确保全天候防护。此外，系统有可选远程监控功能，通过4G/5G网络传输高清视频，支持事件触发录像和定时抓拍，数据实时上

语音识别数据集目录Voice Activity Detection自己采集：1. ASR Resources（语音识别资源）

深度学习实战训练营

中英混合的语音识别XPhoneBERT 监督的音频到音素的编码器结合 f0 特征LID完整项目包获取点击文末名片完成一个 Code-Switching（中英混合）的语音识别系统，整个流程如下思路进行： 163. (Step 1) 训练音频到音素的编码器（Audio → Phoneme Encoder）

WADesk---瓜子

用 AI 自动生成口型同步视频，短视频内容也能一人完成近几年做跨境电商或内容运营的同学，应该都能感受到视频内容正逐渐从“锦上添花”变成了“必选项”。尤其是 TikTok、Instagram Reels、Facebook 短视频、甚至一些独立站内嵌视频讲解页，对带讲解、有人脸、自然语音的视频内容都有显著的转化提升作用。

牛客企业服务

2025校招AI应用：校园招聘的革新与挑战每至金秋，数百万应届生涌入就业市场，企业HR部门迎来年度最严峻考验——如何在有限时间内从海量简历中精准锁定人才？传统校招模式正面临效率与质量的双重瓶颈，而人工智能技术的突破性发展，正在重塑校园招聘的底层逻辑。

如何实现长时间录音的自动分段与文本生成？会议记录太麻烦？录音转文字耗时又费力？高端语音笔价格离谱，自己动手效率又低。它是一款基于 Whisper 技术的开源本地语音识别工具，无需联网，纯靠本地运行，实现离线语音转文字，速度快，准确率高，关键是完全免费。

循环神经网络RNN原理精讲，详细举例！在了解RNN是什么之前，我们先要明白它解决了什么问题。传统的神经网络，比如我们常见的前馈神经网络（Feedforward Neural Network）或者卷积神经网络（CNN），它们有一个共同的特点：输入之间是相互独立的。

分享低功耗单火线开关语音识别方案在众多老旧建筑和常规家居环境里，单火线布线是主流方式。单火线语音识别芯片方案通过研发和应用特殊的单火线语音识别芯片，实现设备在单火线供电条件下稳定运行，并精准识别语音指令，为智能家居、智能照明等领域带来便捷的语音控制体验。

机器人系统对接线索平台好处语音机器人系统对接线索平台的六大核心优势：‌ ‌一、效率跃升与线索触达倍增1．海量外呼能力：系统支持7×24小时不间断工作，日均外呼量可达800-1500通，相当于人工效率的5-10倍，大幅提升线索触达覆盖率。

免费语音识别（ASR）服务深度指南当前主流ASR系统采用端到端深度学习架构，核心模块包括：在AISHELL-1标准测试集上的表现：🔍 免费资源入口

OWSM v4 语音识别学习笔记目录OWSM v4 简介卡内基梅隆大学这个代码不知道干嘛的tokenizerCTC分割算法yodas2数据集

大模型【进阶】（四）QWen模型架构的解读Qwen（通义千问）是阿里巴巴云开发的大型语言模型（LLM）和多模态模型系列，旨在提供强大的自然语言理解、文本生成、图像理解、音频处理及工具使用能力。

基于深度学习的医学图像分析：使用CycleGAN实现图像到图像的转换前言医学图像分析是计算机视觉领域中的一个重要应用，特别是在图像到图像的转换任务中，深度学习技术已经取得了显著的进展。图像到图像的转换是指将一种类型的医学图像转换为另一种类型的医学图像，例如将MRI图像转换为CT图像，这对于医学诊断和研究具有重要意义。近年来，CycleGAN（Cycle-Consistent Adversarial Networks）作为一种生成对抗网络（GAN）的扩展，能够实现高质量的图像到图像的转换。本文将详细介绍如何使用CycleGAN实现医学图像的转换，从理论基础到代码实现，带你

Alexa实时对话翻译技术解析某中心推出的Alexa实时翻译功能支持两种不同语言的用户进行对话，由系统自动识别语言并实时翻译。该功能基于现有技术栈构建，包括：

开开心心就好

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