Публикации по теме 'speech-recognition'


Распознавание речи - преобразование речи в текст в Python с использованием Google API, Wit.AI, IBM, CMUSphinx
Распознавание речи - это часть Обработки естественного языка , которая является подполем Искусственный интеллект . В распознавании речи произнесенные слова / предложения переводятся в текст с помощью компьютера. Он также известен как преобразование речи в текст (STT). Если вы хотите начать создавать распознавание речи / расшифровку аудио на Python, то это небольшое руководство может быть очень полезным и предоставит базовые идеи для начала работы. Почему Python? Python..
Преобразование речи в текст протестировано для разных поставщиков
Статей по сравнению Speech с текстовыми производителями в Интернете нет. Так что я сделал один .... Я протестировал всех производителей на аудиофайле, который я получил со следующего сайта. Архив речевого акцента: просмотрите По вашему запросу найдено 644 результата. accent.gmu.edu Вот претенденты на тест: Облако Google Майкрософт Азур P ocketsphinx (Не в сети) HappyScribe Рев.ай Исходный текст из аудио выглядит..
МОДЕЛИ ИИ И МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ ДЛЯ РЕШЕНИЯ НАРУШЕНИЙ РЕЧИ
Здравоохранение, возможно, является самой важной отраслью с точки зрения создаваемой стоимости, и модели машинного обучения с каждым днем ​​становятся все более важной ее частью, поскольку приложения ИИ вселяют надежду в людей, страдающих физическими недостатками. Машинное обучение в здравоохранении помогает анализировать огромные наборы данных и предлагать результаты, оценивать риски и имеет множество других применений, включая диагностику заболеваний, открытие лекарств, клинические..
Краткий обзор NVIDIA Jarvis - комплексной платформы для разговорного ИИ
Фреймворк NVIDIA Jarvis упрощает процесс обучения и развертывания систем разговорного ИИ, значительно упрощая создание приложений с функциями автоматического распознавания речи, преобразования текста в речь и понимания естественного языка. Введение Возможности технологии искусственного интеллекта быстро улучшились за последние несколько лет. Обработка естественного языка (NLP), в частности, претерпела невероятные улучшения в результате архитектуры Transformer и ее производных...
Наша адаптация слуховой модели Лиона для Python
В отличие от наших обычных теоретических постов, в этой истории мы обсудим нашу недавнюю адаптацию популярной слуховой модели Лиона для Python . Способность слуховой системы человека распознавать речь в неблагоприятных и шумных условиях побудила исследователей ввести особенности человеческого восприятия в системы распознавания речи. В начале 1980-х годов произошел всплеск вычислительных моделей, основанных на физиологических измерениях реакции отдельных волокон слухового нерва. Одной..
Распознавание речи на основе хираганы для японского языка с помощью DeepSpeech
В прошлый раз мы обучили нашу модель с помощью 10 086 аудиоклипов. Эта модель была только акустической, и я не использовал никакой языковой модели. На этот раз я обучил нашу модель с помощью языковой модели. Резюме В рамках проекта децентрализованного разговорного ИИ Sotuu мы обучили нашу модель распознавания речи для японского языка на основе Mozilla DeepSpeech с 10 086 аудиоклипами. Мы используем аудиоданные в качестве входных и японскую хирагану в качестве выходных. Мы вообще не..
РАЗМЫШЛЕНИЯ ОБ ИСКУССТВЕННОМ ИНТЕЛЛЕКТЕ И ЭКОСИСТЕМАХ: Часть 1 — натиск
Для немецкой версии щелкните здесь για την Ελληνική έκδοση κάντε κλικ εδώ В глубине души я опсимат и думаю, что все взаимосвязано. Я посещаю множество конференций и мероприятий ( нажмите здесь ) в Барселоне, Испания; Брюссель, Бельгия; Канны, Франция; Женева, Швейцария; Лилль, Франция; Лондон, Англия; Мюнхен, Германия; Париж, Франция; и Перуджа, Италия. Они дают мне перспективу, целостное образование. Я называю это своей личной Теорией всего . Эта серия..