语音识别

如何把文字转语音？伙伴们在日常工作中往往会遇到各种问题，如果想把一些文字资料转换为语音，这样方便在碎片时间进行倾听处理。但到底用什么工具才能更好地解决这个问题呢？今天通过介绍一个实用的“迅捷PDF转换器”在线网站向大家展示如何把文字转语音，希望这篇图文教程能帮助到大家。 第一步：在打开的“迅捷PDF转换器”网站里，我们在上方依次选择“音视频转换”——“语音识别”——“文字转语音”功能。 第二步：网页跳转到“文字转语音”的功能状态栏下，这时候我们需要把文字复制进来，同时还可以在下方对转换后的语音效果进行自定义设置，比如添加背景音乐、设置输出格式、发声人选择普通男声还是女声、音量大小的调节等。 第三步：点击“开始转换”后，我们等待一会就可以通过获取二维码或立即下载的方式对转换后的语音文件进行查看了。 以上就是简单的把文字转语音的具体操作了，感兴趣的朋友可以打开迅捷PDF转换器在线网站，自己动手尝试操作。相信我的推荐，它能帮助我们提高工作效率哦。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4537093/blog/4301149

由于良好的可扩展性，随机梯度下降（SGD）的并行实现是最近研究的热点。实现并行化SGD的关键障碍就是节点间梯度更新时的高带宽开销。因此，研究者们提出了一些启发式的梯度压缩方法，使得节点间只传输压缩后的梯度。尽管这些启发式方法在实践中很有效，但它们有时并不会收敛。 本文提出了量化SGD（Quantization SGD，QSGD），它是一类具有收敛保证且在实践中性能良好的压缩模式。QSGD允许用户平滑得权衡通信带宽和收敛时间：节点可以在每轮迭代时调整发送的比特数，代价可能是更高的方差。这种权衡是固有的，因为将其提高到某个阈值会违反信息理论的下限。QSGD在异步情况下保证了凸与非凸目标函数的收敛性，并且可以使用随机方差削减技术扩展。 当在图像识别与语音识别任务上训练深度神经网络时，QSGD显著地降低了端到端的训练时间。 1. Introduction 目前，许多研究者正在研究如何扩展大规模SGD算法。SGD算法的定义如下。令 \(f:\mathbb{R}^n\rightarrow\mathbb{R}\) 是我们要最小化的目标函数。我们可以得到随机梯度 \(\widetilde{g}\) ，即 \(\mathbb{E}[\widetilde{g}(x)]=\triangledown f(x)\) 。通过多次迭代，SGD可以收敛到最小值。 \[\boldsymbol{x}_{t+1}=

注意力模型最近几年在深度学习各个领域被广泛使用，无论是图像处理、语音识别还是自然语言处理的各种不同类型的任务中，都很容易遇到注意力模型的身影。所以，了解注意力机制的工作原理对于关注深度学习技术发展的技术人员来说有很大的必要。 人类的视觉注意力 从注意力模型的命名方式看，很明显其借鉴了人类的注意力机制，因此，我们首先简单介绍人类视觉的选择性注意力机制。 图1 人类的视觉注意力 视觉注意力机制是人类视觉所特有的大脑信号处理机制。人类视觉通过快速扫描全局图像，获得需要重点关注的目标区域，也就是一般所说的注意力焦点，而后对这一区域投入更多注意力资源，以获取更多所需要关注目标的细节信息，而抑制其他无用信息。 这是人类利用有限的注意力资源从大量信息中快速筛选出高价值信息的手段，是人类在长期进化中形成的一种生存机制，人类视觉注意力机制极大地提高了视觉信息处理的效率与准确性。 图1形象化展示了人类在看到一副图像时是如何高效分配有限的注意力资源的，其中红色区域表明视觉系统更关注的目标，很明显对于图1所示的场景，人们会把注意力更多投入到人的脸部，文本的标题以及文章首句等位置。 深度学习中的注意力机制从本质上讲和人类的选择性视觉注意力机制类似，核心目标也是从众多信息中选择出对当前任务目标更关键的信息。 Encoder-Decoder框架 要了解深度学习中的注意力模型，就不得不先谈Encoder

作者｜ 张雪 出品｜ 虎嗅科技组 没人能否认，疫情让视频会议出了圈，并在相当长一段时间内成为了我们工作生活的必需品，成为了流行。 Zoom的首席产品官Odel Gal接受媒体采访时所说：“新冠疫情使得事情变得很有趣，所有拒绝使用该技术的人都被迫使用该技术。” 但没有人知道新冠疫情呼啸而过后，留给视频会议的是一片光明还是一地鸡毛。近日有传闻称，飞书会议（字节系）已经不再积极地对外推广了，而另一家大厂腾讯会议或将从9月开始对企业用户进行收费， 这似乎预示着由疫情带来的浩浩荡荡地视频会议之战已经落下帷幕。 站在风口上，猪都能飞起来。那等风停了，空中的“猪”该怎么办？摆在他们面前的只有一个选择： To B or Not to B。 01 一个爆火的富二代生意 在互联网大厂中，一直存在着一个有钱才敢尝试的“游戏”，那就是云计算。这个行业又苦又累，不光需要转变思想和方式，更重要的是前期需要投入大量的人力，物力和财力，至于何时能有效益，除了实力还要靠运气。于是，我们看到了越来越多的企业选择退场，比如美团，苏宁。 这套烧钱理论在视频会议上同样适用。 由表格可以看出，各大厂商纷纷推出自己的视频会议软件。 虽然视频会议只是个软件，不像云计算需要搭建复杂的底层技术，建设配套的数据中心。 但由于互联网大厂在抢占视频会议市场时采用的还是To C思路——免费低价的策略（不同于其他行业

操作系统 ： CentOS7.7.1908_x64 gcc版本 ：4.8.5 Python 版本 : 3.6.8 安装语音识别环境： virtualenv -p /usr/bin/ python3 py36asr source py36asr /bin/ activate pip install SpeechRecognition yum install python3- devel yum install pulseaudio-libs- devel yum install alsa-lib- devel pip install PocketSphinx 配置中文语音识别数据： 下载地址： https://sourceforge.net/projects/cmusphinx/files/Acoustic%20and%20Language%20Models/ 选择： Mandarin->cmusphinx-zh-cn-5.2.tar.gz 配置数据： cd py36asr/lib/python3. 6 /site-packages/speech_recognition/pocketsphinx-data/ tar zxvf cmusphinx-zh-cn- 5.2 . tar .gz mv cmusphinx-zh-cn- 5.2 zh- cn cd zh - cn mv zh

　　 　　自德国政府提出 “工业 4.0 战略” 以来，全球众多国家纷纷掀起泛工业 4.0 热潮，智能制造已成为全球先进制造业革新与发展的主战场。而工业 4.0 在中国的热度已大大超过了德国和美国， 近两年，“工业 4.0”已成为我国科技界、投资界、产业界的热门词汇之一。 　　围绕实现制造强国的战略目标，国务院发布了 《中国制造 2025》 ——中国实施制造强国战略第一个十年的行动纲领； 　　 《智能制造发展规划 (2016—2020 年)》 明确了“十三五” 期间我国智能制造发展的指导思想、目标和重点任务，明确提出全面落实《中国制造 2025》，打造我国制造业竞争新优势、建设制造强国奠定扎实的基础； 　　李克强总理在 第十三届全国人民代表大会第三次会议《政府工作报告》 明确指出：“实施扩大内需战略，推动经济发展方式加快转变。推动制造业升级和新兴产业发展，大幅增加制造业中长期贷款。发展工业互联网，推进智能制造。” 　　…… 　　 　　（来源：网络） 　　在国家政策的大力推动下，中国智能制造产业迅猛发展，智能制造工程正成为我国全力打造制造强国的重要抓手。在此背景下，智能制造产业园区如雨后春笋般涌现，智能制造发展不断刷新历史新高度。 　　 金隅智造工场是由金隅集团投资建设，与海淀区政府联合打造的以大信息及智能制造为核心产业的创新型科技产业园区。 金隅智造工场地处西三旗核心区域

摘要： 如今，人工智能已经在零售、制造、传媒、金融等领域发挥着日益重要的作用。在即将到来的2020年，企业将如何更好地拥抱人工智能？ 作为《中国企业2020》系列报告的第一季，这份白皮书重点阐述了人工智能作为数字经济时代的新生产力的发展现状、趋势洞察，以及如何通过人工智能赋能企业数字化创新。特别指出人工智能为企业创造价值的七大模式，并就人工智能在零售、教育、工业制造业、金融、传媒等领域的应用案例进行了简要分析。同时就人工智能与企业安全的螺旋关系、企业人工智能应用存在的浪费、人工智能的伦理问题与通用准则等议题进行了探讨。 也可以PC端点击 https://developer.aliyun.com/topic/download?id=766 下载 文章导读 AI设计师“鹿班”每秒可设计海报8000张，赋能30万商家备战“双十一”；光伏电池生产商天合光能运用人工智能算法将A品率提升7%，创造利润数千万；AI帮助优酷分析舆情选出爆款影视剧IP，打造了10天播放量超过60亿的《微微一笑很倾城》…… 如今，人工智能已经在零售、制造、传媒、金融等领域发挥着日益重要的作用。在即将到来的2020年，企业将如何更好地拥抱人工智能？ 8月29日，2019世界人工智能大会上，阿里云研究中心发布《中国企业2020：人工智能应用实践与趋势》白皮书。白皮书分析了当前中国企业应用AI技术的成熟度、阶段性演进的路径

本系列预计包括3篇文章，分别如下： 1、链式模型下载与运行测试 2、脚本主要涉及工具参数分析 3、在线识别系统搭建 ================================================= 1、链式模型下载与运行测试 研究完yesno例程后，感觉应该再看一些例程后再开始系统的学习kaldi结构和源代码更为靠谱，所以仔细分析了一下kaldi的例程目录，发现本例程较为简单，且有现成的模型可以下载，故开始了apiai_decode的学习。下面是具体的学习过程。 打开readme.md文件，发现首先应运行download-model.sh文件，下载链式模型文件，并完成解压工作。 然后回到win10系统，按照readme.md文件里面的提示录制了如下两句音频 （1）wake me up at 7 am （2）wake me up at 4 pm 从readme.md文件可以看出，要求音频应为16kHz, 16 bit little-endian 格式，故用ffmpeg完成格式转换工作。 #!/bin/bash for FILE in *.m4a; do ffmpeg -i "$FILE" -ar 16000 "wav/${FILE%.*}.wav"; done 按照提示，执行语音识别 ./recognize-wav.sh 1.wav 系统输出如下： lattice

张晴晴 作者 | 夕颜 采访嘉宾 | 张晴晴 出品 | CSDN（ID:CSDNnews） 从事语音领域的开发者、学习者一定对OpenSLR不陌生，这个美国著名的语音资源开放平台托管着来自世界各地的开源语音数据资源。在语音识别开源工具Kaldi创始人Daniel Povey的参与促成下，OpenSLR 中国镜像让中国的开发者能够享受到更多福利。通过这个镜像，中国开发者就可以更加便捷地下载OpenSLR 的开源数据。 而为这个镜像提供数据存储服务的厂商是一家名为爱数智慧的中国企业，Daniel本人还担任这家公司的语音顾问。 这不禁让人好奇，这是一家怎样的企业？捋清楚这家公司的发展脉络后，会发现这家兴起于国内AI与数据浪潮兴起之时的数据厂商，其四年的发展历程，俨然是中国数据服务从粗放模式到精细化运营转变的缩影。 大数据浪尖弄潮，见证国内 AI 数据服务行业变迁 爱数智慧的创立者是法国“海归”博士后语音专家张晴晴。 初识语音，起于张晴晴在大三时期接触到《语音信号数字处理》（作者：杨行峻，迟惠生）这本书。当时，这门课由大唐电信的专家担任教授，大四选择报送学校时，张晴晴意识到自己对中科院声学所的语音课程很感兴趣，当时还请教授为她写了一份参考名单。从此，她便与语音结下不解之缘。 2010年，张晴晴获得了在法国国家实验室LIMSI-CNRS读语音信号处理博士后的机会

前言 在这个大家热议的人工智能时代，也使我们有了更多的反思，其实在这些热点议题的背后，一些基础架构与底层系统技术的发展与实现或许更加务实和接地气一些，同时产业界也需要有更坚实的基础架构与底层系统技术来支撑日益增长的庞大的业务量。 对于支持庞大业务量，其中最具有代表性的莫过于现在的618双十一购物秒杀活动了。而作为参与其中的主力之一的京东，他们的基础架构与底层系统是如何搭建的呢？作为程序猿的我们，该如何脱离CRUD的苦海让自己也加入到这亿级系统的搭建中来呢？不要慌！互联网雷锋（小编我）为大家整理出两份真京东大牛编写的架构实战文档，可以说是国内架构文档的经典之作。 这两份架构文档 理论与实践结合 深度与广度兼具 技术与业务并重 新兵与老将或宜 说的这么高大上，大家可能也不会信，下面来看这两份架构文档的主要内容（为了不影响大家的阅读体验，我把获取方式放在了文末） 京东基础架构发展 目录总述 容器集群技术 概述 JDOS 1.0:“胖容器”时代 JDOS 2.0:新一代应用容器引擎 JDOS 3.0:服务融合平台 JDOS 4.0:弹性数据计算 数据库技术 发展历程 BinLake日志订阅服务 弹性数据库 分布式存储技术 JFS:京东文件系统 JIMDB:内存是新的磁盘 FBase:大表存储 Container File System 中间件技术 服务框架 消息队列 JMQ复制技术解析