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制作一个能对话能跳舞的otto机器人OTTO机器人是一个开源外壳，硬件和软件的桌面机器人项目，非常适合新手研究和拓展。记住，他是一个能移动有表情能声音的机器人。

Dify中语音和文字间转换问题的一种暂时注释方式本文主要解释了Dify中语音和文字间转换可能会遇到的问题，并给出了一种暂时注释的解决方案。本地部署文本转语音时，如果遇到如下问题，安装ffmpeg即可。但是如果安装后，重启系统还是遇到这个问题该如何办？

WhisperXWhisperX：具有字级时间戳的自动语音识别（和分类）该存储库提供快速语音识别（70倍实时与big-v2）与字级时间戳和说话人分类。

google、windows自带语音识别中英文等实时字幕使用1）google浏览器自带实时字幕设置里可以设置：有视频声音播放会弹出黑色文本框下载其他语言包-比如中文：

使用 Hugging Face 推理终端搭建强大的“语音识别 + 说话人分割 + 投机解码”工作流Whisper 是当前最先进的开源语音识别模型之一，毫无疑问，也是应用最广泛的模型。如果你想部署 Whisper 模型，Hugging Face 推理终端能够让你开箱即用地轻松部署任何 Whisper 模型。但是，如果你还想叠加其它功能，如用于分辨不同说话人的说话人分割，或用于投机解码的辅助生成，事情就有点麻烦了。因为此时你需要将 Whisper 和其他模型结合起来，但对外仍只发布一个 API。

python实现ASR能力实践本文介绍了一个python实现ASR（语音识别）能力的基础实现，供有需要的人参考。使用python的三方库，将视频中的语音导出为 mp3格式。

【语音识别】声学建模中基于树的状态绑定单音素HMM模型不能很好的应对自然说话人发音时的渐变过程，比如从一个音素转换到另一个音素时会存在协同发音现象。因此语音识别的先驱者提出了上下文建模概念，即使用中心音素（单因素）和前后两个音素组成三音素对每一个发音进行建模。三因素和单因素一样都是使用三状态的HMM，只是将原来的单因素的模型扩充了。比如原先用40个单因素进行建模，使用三因素时，理论上需要40x40x40个音素，总共40x40x40x3个状态。这样盲目扩充造成了参数过多，训练数据不足的问题。因此需要将相似的三因素进行合并。一种高效的方法是构造二

会发paper的学渣

ASR工业化语音模型总结1、wenet模型：WeNet语音识别实战-CSDN博客git地址：GitHub - wenet-e2e/wenet: Production First and Production Ready End-to-End Speech Recognition Toolkit

Linux安装Whisper-Jax博客如需私有化部署欢迎咨询，包含whisper,whisper jax,faster whisper。

Fastwhisper + Pyannote 实现 ASR + 说话者识别最近在研究ASR相关的业务，也是调研了不少模型，踩了不少坑，ASR这块，目前中文普通话效果最好的应该是阿里的modelscope上的中文模型了，英文的话，还是非whisper莫属了，而且whisper很变态，粤语效果也还不错，因此，如果实际业务中需要涉及到不同的语言，还是更推荐whisper多一点

Unity 工具之 Azure 微软连续语音识别ASR的简单整理目录Unity 工具之 Azure 微软连续语音识别ASR的简单整理一、简单介绍二、实现原理三、注意实现

开源语音识别faster-whisper部署教程源码地址模型下载地址：下载cuBLAS and cuDNN在conda环境中创建python运行环境激活虚拟环境

什么是自动语音识别?在人工智能发展和全球疫情的双重作用下，企业加强了与客户的线上沟通。企业越发依赖于虚拟助手、聊天机器人以及其他的语音技术，以实现与客户的高效互动。这几类人工智能，都是依赖于自动语音识别技术，简称为ASR。ASR涉及到将语音转换为文本，促使计算机理解人类语言并与人类对话。 ASR的使用量正在与日俱增。在Deepgram与Opus Research合作进行的一项最新调查中，向来自北美洲多个行业的400名决策者调查了其公司的ASR使用情况。99%的调查对象表示，他们都有在使用ASR，主要以手机应用中的语音助手为主